Die Kohortenanalyse ist eine zuverlässige Methode, um zu erfahren, wie ein Abo-Geschäft wächst. Anstatt Ihre Kundschaft als eine einzige Zahl zu betrachten, wird sie bei dieser Methode in aussagekräftige Gruppen unterteilt, sodass Sie sehen können, wie echte Menschen Ihr Produkt annehmen, zu ihm zurückkehren, seine Nutzung ausweiten oder sich davon abwenden.

Da Teams bestrebt sind, die Kundenbindung zu verbessern, die Abwanderung zu reduzieren oder gesündere wiederkehrende Umsätze zu erzielen, bietet die Kohortenanalyse für Software-as-a-Service (SaaS) ein Rahmenwerk, das eine Klarheit bietet, die mit groben Durchschnittswerten nicht zu erreichen ist.

In diesem Leitfaden wird erläutert, was die SaaS-Kohortenanalyse ist und wie sie die Kundenbindung verbessern, die Abwanderung verringern und gesündere wiederkehrende Umsätze erzielen kann.

Worum geht es in diesem Artikel?

• Was ist eine SaaS-Kohortenanalyse?
  
• Warum ist die SaaS-Kohortenanalyse für Abo-Unternehmen wichtig?
  
• Welche Kennzahlen sind bei der SaaS-Kohortenanalyse am wichtigsten?
  
• Inwiefern unterstützt die Kohortenanalyse Teams dabei, die Dynamik von Kundenbindung, Abwanderung und Umsatzsteigerung zu verstehen und zu verbessern?
  
• Welche Herausforderungen können die Genauigkeit und Interpretation der Kohortenanalyse beeinträchtigen?
  
• Welche Best Practices helfen Unternehmen dabei, ihre SaaS-Kohortenanalyse zu verbessern?
  

Was ist eine SaaS-Kohortenanalyse?

Die SaaS-Kohortenanalyse ist eine Methode, um Gruppen von Kundinnen und Kunden zu verfolgen, die unter denselben Bedingungen begonnen haben, um zu beobachten, wie sich ihr Verhalten im Laufe der Zeit verändert. Teams gruppieren Kundinnen und Kunden häufig zunächst nach dem Monat, in dem sie sich angemeldet haben und verfolgen dann, was mit jeder Gruppe in den folgenden Wochen und Monaten geschieht.

Eine typische Kohortenansicht ist eine Tabelle oder ein Diagramm, in dem jede Zeile einen Anmeldemonat und jede Spalte einen Zeitpunkt nach der Anmeldung darstellt. Sie können beobachten, wie eine Kohorte schrumpft oder sich stabilisiert. Wenn Sie diese Kurven für verschiedene Monate nebeneinanderstellen, erkennen Sie Muster. Gesunde Kohorten flachen ab, schwächere fallen zurück und jede plötzliche Veränderung in einem bestimmten Monat erfordert eine Untersuchung.

Sie können Kundinnen und Kunden nach Planart, Region, Akquisitionskanal oder frühem Verhalten gruppieren – nach allem, was ihre langfristige Beziehung zu Ihrem Produkt beeinflussen könnte. Anstelle eines einzigen großen Durchschnittswerts, der die Details verschleiert, erhalten Sie durch die Kohortenanalyse eine detaillierte, zeitbasierte Darstellung darüber, wie verschiedene Kundinnen und Kunden Ihr Produkt annehmen und ihm treu bleiben.

Warum ist die SaaS-Kohortenanalyse für Abo-Unternehmen wichtig?

Abo-Unternehmen sind erfolgreich, weil Kundinnen und Kunden weiterhin genügend Wert darin sehen, um zu bleiben. Während akzeptable jährliche Abwanderungsquoten je nach Geschäftstyp variieren, sollten SaaS-Unternehmen im Allgemeinen eine jährliche Abwanderungsquote von 5 % oder weniger anstreben. Die Kohortenanalyse ist eine der besten Methoden, um zu erkennen, wo Kundinnen und Kunden Wert sehen und wo die Beziehung zu bröckeln beginnt.

Hier erfahren Sie, wie Ihr Unternehmen davon profitieren kann.

Die Wahrheit hinter den Durchschnittswerten erkennen

Die aggregierte Abwanderungsquote kann ein beruhigendes, aber irreführendes Bild vermitteln. Möglicherweise sehen Sie eine stabile Abwanderungsquote und gehen davon aus, dass alles in Ordnung ist, während neuere Kohorten viel schneller verschwinden als die älteren, die Ihre Zahlen stabil halten. Die Kohortenanalyse trennt diese Gruppen voneinander, sodass Sie die Kundenbindungskurve jeder Kohorte verfolgen und erkennen können, wo sich das Verhalten ändert.

Wenn mehrere Kohorten gleichzeitig abwandern, können Sie genau feststellen, ob Onboarding-Probleme, falsche Erwartungen oder externe Faktoren ihre Erfahrung beeinträchtigt haben.

Messung der Qualität Ihres Wachstums

Kohorten helfen Ihnen auch dabei, festzustellen, ob neue Kundinnen und Kunden die richtigen Kundinnen und Kunden sind. Zwei Kampagnen können zwar die gleiche Anzahl von Anmeldungen generieren, aber ihre Kohorten können sich sehr unterschiedlich verhalten. Die Kohortenanalyse deckt Unterschiede auf, sodass Sie Akquisitionskanäle priorisieren können, die langfristigen Wert schaffen.

Das gleiche Prinzip gilt für Produktaktualisierungen. Wenn Sie beispielsweise die Kurven der Kundenbindung vor und nach einer umfassenden Neugestaltung oder Preisänderung vergleichen, können Sie erkennen, ob die Umstellung das anfängliche Engagement verbessert oder geschwächt hat.

Ein gemeinsames Bild der Kundengesundheit erstellen

Die Kohortenanalyse wird zum Bindeglied zwischen den Teams aus den Bereichen Produkt, Marketing, Erfolg und Finanzen. Sie verankert die Gespräche in dem, was Kundinnen und Kunden in den Monaten nach ihrem Beitritt tun. Anstatt über Theorien zu diskutieren, können die Teams die Kohortenkurven betrachten und sehen, ob sich das Unternehmen in die richtige Richtung entwickelt.

Welche Kennzahlen sind bei der SaaS-Kohortenanalyse am wichtigsten?

Konzentrieren Sie sich auf die Kennzahlen, die wirklich Aufschluss darüber geben, wie Kundinnen und Kunden Ihr Produkt annehmen, ihm treu bleiben und mit ihm wachsen.

Hier sind die wichtigsten:

• Kundenbindungsquote: Der Prozentsatz einer Kohorte, der zu jedem Zeitpunkt nach der Anmeldung noch aktiv ist. Kundenbindungskurven zeigen, wo sich Dynamik aufbaut oder abflacht und ob sich Kohorten schließlich um einen loyalen Kern herum stabilisieren.

• Abwanderungsquote: Der Anteil der Kundinnen und Kunden in einer Kohorte, die während jedes Zeitraums abwandern. Die Abwanderung zeigt die genauen Momente, in denen die Beziehung bricht und der Vergleich von Kohorten hilft Ihnen zu erkennen, ob sich die Abwanderung früher oder später im Lifecycle verschiebt.

• Monatliche oder jährliche wiederkehrende Einnahmen: Eine Übersicht darüber, wie sich die Einnahmen einer Kohorte verändern, wenn Kundinnen und Kunden monatlich oder jährlich Upgrades, Downgrades oder Kündigungen vornehmen. Starke Kohorten weisen im Laufe der Zeit steigende oder stabile Umsätze auf, während sinkende Kurven auf eine schwache Produktpassung oder ein begrenztes Expansionspotenzial hindeuten.

• Netto-Kundenbindung (NRR): Ein Maß dafür, wie viel Umsatz Sie nach Expansionen und Kontraktionen aus einer bestehenden Kohorte behalten. Kohorten mit hoher NRR zeigen, wo eine stärkere Akzeptanz stattfindet, während Kohorten mit niedriger NRR zeigen, wo Konten schwinden oder nicht expandieren.

• Kundenlebenszeitwert (LTV): Eine kumulative Betrachtung der Einnahmen, die eine Kohorte über ihre gesamte Lebensdauer generiert. Die Verfolgung des realisierten LTV hilft Ihnen, den wahren Wert verschiedener Akquisitionsquellen, Kundentypen oder Anmeldezeiträume zu vergleichen.

Inwiefern unterstützt die Kohortenanalyse Teams dabei, die Dynamik von Kundenbindung, Abwanderung und Umsatzsteigerung zu verstehen und zu verbessern?

Die Kohortenanalyse bietet Teams einen besseren Überblick über die Entwicklung von Kundenbeziehungen.

So können Sie diese Kennzahlen präzise untersuchen, vergleichen und entsprechend handeln:

• Erkennen, wann Kundinnen und Kunden an Schwung verlieren: Wenn mehrere Kohorten zum gleichen Zeitpunkt abfallen (z. B. am 14. Tag, im 2. Monat oder zum Zeitpunkt des Ablaufs eines Testzeitraums), wissen Sie genau, wo Sie die Kundenerfahrung optimieren müssen.

• Gemeinsamkeiten starker Kohorten erkennen: Wenn eine bestimmte Kohorte ungewöhnlich gut erhalten bleibt, ist dies ein Signal, das es zu untersuchen gilt. Möglicherweise kam sie über einen Empfehlungskanal, hat eine Funktion frühzeitig genutzt oder einen besseren Onboarding-Prozess durchlaufen.

• Verständnis der Umsatzveränderungen innerhalb jeder Kohorte: Umsatzkohorten verdeutlichen die tatsächlichen Hintergründe von Upgrades, Downgrades und Kündigungen.

• Aufdeckung der Akquisitionsquellen, die dauerhafte Kundinnen und Kunden generieren: Die Kohortenanalyse hilft Ihnen zu erkennen, welche Marketing- oder Vertriebskanäle Kundinnen und Kunden gewinnen, die verlängern, erweitern und bleiben und welche Kanäle Volumen liefern, das sich nicht in langfristigem Wert niederschlägt.

• Validierung von Produkt- oder Preisänderungen: Der Vergleich der Kurven der Kundenbindung vor und nach der Änderung zeigt, ob Ihr Experiment das Kundenverhalten in die richtige Richtung gelenkt hat.

• Schaffung einer gemeinsamen Sprache für funktionsübergreifende Entscheidungen: Produkt-, Marketing-, Finanz- und Erfolgsteams können dieselben Kohorten-Kurven betrachten und erkennen, was sich verbessert oder verschlechtert. So bleiben alle auf denselben Zeitplan für das Kundenverhalten fokussiert.

Welche Herausforderungen können die Genauigkeit und Interpretation der Kohortenanalyse beeinträchtigen?

Probleme resultieren häufig aus inkonsistenten Eingaben, unklaren Definitionen oder Fehlinterpretationen von Mustern, die mehr Kontext erfordern.

Hier sind einige häufige Herausforderungen:

• Unvollständige oder fehlerhafte Daten: Fehlende oder widersprüchliche Anmelde-, Aktivitäts- oder Rechnungsdaten können dazu führen, dass Kundinnen und Kunden in falsche Kohorten eingeordnet werden oder ihr Aktivitätsstatus falsch angegeben wird. Wenn Produktdaten und Abo-Daten nicht übereinstimmen, spiegeln die resultierenden Kurven nicht das Kundenverhalten wider.

• Fehlende Tools und Kompetenzen: Einige Teams vermeiden Kohortenanalysen, weil sie ihnen zu technisch erscheinen oder weil sie Structured Query Language (SQL) oder fortgeschrittene Analysetools erfordern. Selbst wenn diese vorhanden sind, werden sie oft nicht ausreichend genutzt, sodass Teams Chancen verpassen, frühe Signale zu erkennen.

• Zu enge oder zu breite Kohorten: Die Aufteilung der Kundinnen und Kunden in sehr kleine Kohorten führt zu ungenauen Kennzahlen, die stark schwanken, während zu breite Kohorten wichtige Unterschiede verwischen.

• Inkonsistente Kohortendefinitionen: Die Verwendung des „Anmeldedatums” in einer Analyse und des „ersten Zahlungsdatums” in einer anderen führt zu Verwirrung und beeinträchtigt die Vergleichbarkeit. Klare, konsistente Kriterien verhindern, dass Teams unbeabsichtigt zwei unterschiedliche Kundenerfahrungen miteinander vergleichen.

• Korrelation fälschlicherweise als Ursache interpretieren: Eine Gruppe mit starker Kundenbindung kann mit der Einführung einer Funktion zusammenfallen, aber das garantiert nicht, dass die Funktion die Verbesserung verursacht hat. Saisonalität, Kunde/Kundin oder externe Ereignisse können die Kurve beeinflussen.

• Zu viel auf einmal analysieren: Es kann leicht passieren, dass man Dutzende von Kohorten erstellt und dabei die ursprüngliche Fragestellung aus den Augen verliert. Ohne ein klares Ziel wird die Kohortenanalyse eher überwältigend als aufschlussreich.

Welche Best Practices helfen Unternehmen dabei, ihre SaaS-Kohortenanalyse zu verbessern?

Behandeln Sie die Kohortenanalyse als ein fortlaufendes System und nicht als einmaligen Bericht. Das Ziel besteht darin, Kohorten zu einer stabilen, wiederholbaren Methode zur Interpretation des Verhaltens der Kundinnen und Kunden zu machen.

Und so geht's:

• Konzentrieren Sie sich auf die wichtigsten Signale: Beginnen Sie mit einer kleinen Auswahl von Kernkennzahlen – Kundenbindung, wiederkehrende Einnahmen, NRR oder LTV –, die kontinuierlich Aufschluss über den Zustand jeder Kohorte geben. Indem Sie die Analyse auf diese Ankerpunkte konzentrieren, verhindern Sie, dass Teams sich in Nebensächlichkeiten verlieren.

• Erstellen Sie stabile, dauerhafte Kohortendefinitionen: Monatliche Anmeldekohorten sind eine gute Grundlage, da sie Detailgenauigkeit mit Stabilität verbinden. Zusätzliche Segmentierungen sollten einen klaren Zweck haben, z. B. die Bewertung eines neuen Akquisitionskanals oder Onboarding-Prozesses, damit jede neue Ebene zusätzliche Erkenntnisse liefert und nicht zu einer Fragmentierung führt.

• Lassen Sie Fragen die Analyse leiten: Kohorten sind besonders nützlich, wenn sie eine bestimmte Frage beantworten, beispielsweise: „Hat das neue Preismodell zur Expansion beigetragen?“ Eine fokussierte Frage sorgt für präzise und umsetzbare Ergebnisse.

• Verwenden Sie qualitative Inputs, um die Interpretation zu präzisieren: Kohorten-Diagramme zeigen, was sich verändert hat, aber Teams entdecken das Warum oft erst, wenn sie Kundengespräche, Support-Muster oder bekannte Produktveränderungen mit einbeziehen. Diese Mischung aus quantitativem und qualitativem Kontext macht die Erkenntnisse zuverlässiger.

• Machen Sie Kohortenüberprüfungen zu einer Routine und gestalten Sie sie funktionsübergreifend: Wenn Produkt-, Erfolgs-, Finanz- und Marketingteams nach einem vorhersehbaren Zeitplan dieselben Kohortenkurven betrachten, beginnt das Unternehmen, in zeitbasierten Mustern zu denken. Es wird einfacher, aufkommende Probleme frühzeitig zu erkennen und zu erkennen, wann sich etwas wirklich verbessert.