Cohortanalyse is een krachtig hulpmiddel dat de manier waarop u over uw onderneming denkt kan veranderen. Het helpt je betere vragen te stellen om de informatie te krijgen die je nodig hebt, zoals de volgende: zijn de nieuwe gebruikers die je elke maand binnenhaalt leaving sneller dan degene die je vorig kwartaal hebt binnengehaald? Werken uw onboarding-verbeteringen echt of maskeren loyale klanten gewoon een groeiend lek? Geaggregeerde statistieken geven niet het antwoord, maar cohortanalyse wel.

Hieronder leggen we uit hoe u cohortanalyse kunt gebruiken om te ontdekken hoe klanten echt omgaan met uw onderneming.

Wat staat er in dit artikel?

• Wat is cohortanalyse?
  
• Hoe werkt cohortanalyse in een zakelijke context?
  
• Welke soorten cohortanalyse zijn nuttig voor ondernemingen?
  
• Hoe kan cohortanalyse de retentie en lifetime value van klanten verbeteren?
  
• Wat zijn de grootste uitdagingen waarmee bedrijven worden geconfronteerd bij het gebruik van cohortanalyse?
  

Wat is cohortanalyse?

Cohortanalyse is een methode om uw klantgegevens op te splitsen in zinvolle groepen om bij te houden hoe die groepen zich in de loop van de tijd gedragen. Een cohort is een groep gebruikers die iets gemeen hebben: u kunt bijvoorbeeld alle klanten groeperen die zich in januari hebben aangemeld of alle klanten die hun eerste aankopen in Q2 hebben gedaan.

In plaats van alle klanten samen te zien als één groot, gemengd gemiddelde, bekijkt u ze in verschillende segmenten. Hierdoor kunt u patronen zien die worden begraven in geaggregeerde gegevens. Een stabiel percentage customer retention kan bijvoorbeeld het feit verbergen dat nieuwe klanten snel vertrekken, terwijl oudere cohorten het gemiddelde overeind houden. Met cohortanalyse kunt u inzoomen en zien wat er werkelijk gebeurt binnen het gemiddelde.

Wanneer ondernemingen alleen vertrouwen op top-line cijfers (bijv. totaal aantal gebruikers, gemiddelde inkomsten), kunnen ze belangrijke nuances missen. Cohortanalyse vult die hiaten op door te laten zien hoe het gedrag van klanten in de loop van de tijd verandert en welke groepen het goed doen of afhaken.

Hoe werkt cohortanalyse in een zakelijke context?

In de praktijk betekent cohortanalyse het groeperen van klanten op basis van een gedeeld kenmerk en het volgen van hoe hun gedrag zich over weken, maanden of kwartalen ontvouwt.

U kunt bijvoorbeeld klanten groeperen op basis van de maand waarin ze zich hebben aangemeld en vervolgens meten hoeveel van hen nog actief zijn of besteden in elke periode daarna. Dit creëert een gedragstijdlijn voor elk cohort die laat zien wanneer de betrokkenheid afneemt, wanneer deze stabiel blijft en hoe lang verschillende groepen de neiging hebben om te blijven.

Met die structuur kunt u specifiekere vragen stellen dan mogelijk zou zijn met geaggregeerde gegevens, zoals de volgende:

• Is de kans groter dat klanten die in maart zijn toegetreden vertrekken dan klanten die in februari zijn toegetreden?
  
• Heeft dat herontwerp van de onboarding in april de retentie in de eerste week verbeterd?
  
• Veranderen gebruikers die zich tijdens een zomerpromotie hebben aangemeld in klanten voor de lange of korte termijn?
  

Cohortanalyse helpt u te reconstrueren wat er wanneer is gebeurd, met wie en waarom. In plaats van u te concentreren op één gemengd gemiddelde, kunt u zien hoe elke groep zich in de loop van de tijd gedraagt. Dat biedt een belangrijke context voor uw beslissingen.

Met cohortanalyse kunt u:

• De stroomafwaartse effecten van een productverandering isoleren
  
• De werkelijke kwaliteit van een marketingcampagne meten aan de hand van zowel het aantal klanten dat het heeft opgeleverd als hoe lang die klanten zijn blijven hangen
  
• De seizoensgebonden of promotionele hobbels scheiden van duurzame verbeteringen in retentie of inkomsten
  

Cohortanalyse verschuift uw kijk van statische samenvattingen naar tijdbewuste verhalen, waardoor u meer inzicht krijgt in hoe uw onderneming in de loop van de tijd groeit of lekt, groep voor groep.

Stripe neemt cohortanalyse rechtstreeks op in de analyses van het abonnement. Bedrijven die Stripe Billing gebruiken, kunnen in de Billing Analytics-Dashboard automatisch de retentie van abonnees per cohort bekijken: elk cohort wordt gegroepeerd op datum van de eerste facturatie en Stripe Laat zien hoeveel klanten van elke groep actief blijven in de daaropvolgende maanden.

Met dat soort ingebouwde tooling kunnen teams snel problemen en verschillen opsporen, zoals:

• Of nieuwe abonnees sneller afhaken dan normaal
  
• Een toename van de lange termijn churn
  
• Of specifieke maanden of campagnes klanten van betere kwaliteit opleveren
  

Het brengt op tijd gebaseerde patronen in beeld - en daarmee duidelijkere mogelijkheden om in te grijpen of te verdubbelen.

Hoe cohortanalysegegevens zijn gestructureerd

Cohortrapporten zien er vaak uit als een raster. Elke rij is een cohort (bijvoorbeeld 'gebruikers die zich in juli hebben aangemeld'). Elke kolom vertegenwoordigt een tijdsinterval (bijv. 'Week 1', 'Week 2', 'Week 3').

De waarden in de cellen geven het percentage van dat cohort aan dat nog steeds actief is, geabonneerd is of genereert revenue.

Die lay-out vertelt waar dingen verbeteren of verslechteren.

Welke soorten cohortanalyse zijn nuttig voor ondernemingen?

Cohorten hoeven niet te worden gedefinieerd op basis van de aanmeldingsdatum. U kunt gebruikers op verschillende manieren groeperen, afhankelijk van wat u probeert te leren. Hier zijn enkele van de meest waardevolle cohorttypen voor ondernemingen.

Acquisitie cohorten

Acquisitie cohorten groeperen gebruikers op basis van wanneer ze voor het eerst zijn geworven: per week, maand of kwartaal. Ze helpen u te begrijpen hoe lang verschillende cohorten blijven bestaan en hoe veranderingen in marketing, onboarding of product de retentie in de loop van de tijd beïnvloeden.

U kunt acquisitie cohorten gebruiken voor het volgende:

• Patronen van klantverloop vroegtijdig signaleren (bijv. "gebruikers die in april zijn geworven, vallen sneller af dan gebruikers die in maart zijn verworven")
  
• marketing-campagnes beoordelen (bijv. "gebruikers uit de verwijzingscampagne onthouden beter dan gebruikers uit betaalde advertenties")
  
• Prestaties in de loop van de tijd benchmarken (bijv. "Hebben we de retentie van drie maanden verbeterd in vergelijking met vorig jaar?")
  

Gedragscohorten

Dit type cohort groepeert gebruikers gebaseerd op wat ze wel of niet hebben gedaan, in plaats van wanneer ze zijn aangekomen. U kunt segmenteren:

• Gebruikers die een bepaalde kenmerken in week 1 hebben gebruikt versus gebruikers die dat niet hebben gedaan
  
• Klanten die meer dan 3 aankopen hebben gedaan in hun eerste 30 dagen versus klanten die er slechts 1 hebben gedaan
  

Met gedragscohorten kunt u acties isoleren die correleren met betere resultaten. Beschouw deze voorbeelden:

• Een streaming-app kan merken dat gebruikers die in hun eerste week meer dan 3 nummers favoriet maken, meer kans hebben om te blijven dan gebruikers die dat niet doen.
  
• Een B2B software-as-a-service (SaaS)-tool kan leren dat gebruikers die onboarding binnen 48 uur voltooien, meer kans hebben om op de lange termijn te blijven.
  

Dit soort analyse laat zien welk gedrag waarde op de lange termijn voorspelt. Het is vooral handig voor product- en groeiteams die proberen de meest effectieve acties te identificeren. Onthoud dat correlatie niet altijd een oorzakelijk verband betekent. U zult uw hypothesen waarschijnlijk moeten testen voordat u ze op grote schaal implementeert.

Voorspellende cohorten

Voorspellende cohorten gebruiken modellen om gebruikers te groeperen gebaseerd op van wat ze in de toekomst waarschijnlijk zullen doen (bijv. vertrekken, upgraden, een herhalingsaankoop doen). U segmenteert proactief op basis van geprojecteerd gedrag.

U kunt bijvoorbeeld:

• De 10% van de nieuwe gebruikers markeren die het meest waarschijnlijk langdurige zware gebruikers zullen worden en ze een witte onboarding geven
  
• Klanten identificeren met een hoog risico op verloop en u op hen richten met promotionele aanbiedingen
  
• Te hoge uitgaven voorkomen door kopers met een lage waarschijnlijkheid uit te sluiten van retargeting-campagnes
  

Dit soort analyse is krachtig, maar moeilijker uit te voeren. Het vereist meestal een solide data-infrastructuur, goede modellen en voldoende gebruikers volume om voorspellingen te doen. Het komt vaker voor in grotere organisatie of organisatie die meer ervaring hebben met data.

Elk van deze cohorttypen beantwoordt een andere vraag. Acquisitie cohorten vertellen u wanneer gebruikers afhaken. Gedragscohorten vertellen u wat de drijvende kracht is achter succes op de lange termijn. Voorspellende cohorten vertellen u met wie u nu contact moet opnemen. Als ze samen worden gebruikt, bieden ze een 360-gradenbeeld van de levenscyclus van uw klant: wat werkt, wat niet werkt en waar u kunt ingrijpen voor betere resultaten.

Hoe kan cohortanalyse de retentie en lifetime value van klanten verbeteren?

Cohortanalyse helpt bedrijven om over te schakelen van brede gissingen naar gerichte acties. In plaats van te proberen de customer lifetime value (LTV) en retentie over de hele linie te verbeteren, kun je precies zien waar en wanneer klanten afhaken.

Dit is waar cohortanalyse u bij kan helpen.

Zoek de vertrekpunten

Cohortgegevens laten zien wanneer klanten de neiging hebben om te vertrekken. Zodra u de vertrekpunten kent, kunt u het direct targeten.

Hier zijn enkele voorbeelden:

• Als meerdere cohorten rond dag 14 vertrekken, kun je de onboarding aanpassen, herinneringen toevoegen of een goed geplaatste incentive vlak voor dat venster timen.
  
• Als klanten in Q3 sneller verdwijnen dan anderen, is dat een teken om te onderzoeken wat er is veranderd. Is het de kanalenmix, de berichtgeving of de beschikbaarheid van support?
  

Cohortanalyse laat zien wanneer klantverloop plaatsvindt en onder welke omstandigheden dit gebeurt.

Ontdek wat werkt

Cohortanalyse kan onthullen welke groepen blijven hangen en wat ze in een vroeg stadium hebben gedaan dat mogelijk heeft bijgedragen aan hun beslissing.

Je zou kunnen ontdekken dat:

• Een bepaald cohort met een ongewoon hoge LTV werd verkregen via verwijzingen.
  
• Gebruikers die in de eerste 24 uur een installatiechecklist voltooien, blijven twee keer zo lang hangen.
  
• Klanten die zich op een bureaublad abonneren, blijven meestal langer dan klanten die op mobiel beginnen.
  

Met dit soort inzicht kunt u uw best presterende gedragingen, kanalen of stromen verdubbelen. In plaats van algemene oplossingen toe te passen, versterkt u wat al werkt voor uw beste gebruikers.

Bouw slimmere segmenten

Cohortanalyse segmenteert uw klanten op natuurlijke wijze op tijd, gedrag of voorspelde waarde. Dat is waardevol voor retentie marketing en lifecycle messaging.

Beschouw deze voorbeelden:

• Als klanten uit kortingsacties eerder vertrekken, kun je ze anders koesteren of de campagne heroverwegen.
  
• Als zware gebruikers van selfservice-aanmeldingen vaker blijven, hebben ze mogelijk niet dezelfde onboarding-e-mails nodig als andere segmenten.
  

Dit soort segmentatie voorkomt dat u gebruikers die geen hulp nodig hebben overbedient en degenen die dat wel doen te weinig bedient.

Meet de impact van veranderingen

Zodra u een nieuwe kenmerk, campagne of onboarding stroom omwisselen, kunt u met cohortanalyse zien of deze ook echt werkt.

Als u bijvoorbeeld het cohort van juni beter behoudt dan dat van mei, kan dat op vooruitgang duiden. Als je dat niet doet, weet je al vroeg dat er iets opnieuw moet worden bewerkt.

Wat zijn de grootste uitdagingen waarmee ondernemingen worden geconfronteerd bij het gebruik van cohortanalyse?

Cohortanalyse is krachtig. Maar zoals elk hulpmiddel heeft het gebreken en potentiële valkuilen. Hier zijn veelvoorkomende uitdagingen die teams tegenkomen en hoe ze deze kunnen aanpakken.

Rommelige of onvolledige gegevens

Cohortanalyse is afhankelijk van solide input: schone gebeurtenisgegevens, consistente tijdstempels en tracking in verschillende systemen. Als die stukjes niet op hun plaats zitten, zullen uw resultaten onbetrouwbaar zijn.

Veelvoorkomende problemen zijn onder meer:

• Ontbrekende of inconsistente aanmeldingsdatums
  
• Gebeurtenissen die in het ene systeem worden bijgehouden, maar niet in het andere
  
• Hiaten tussen product-, marketing- en payment systems
  

Om dit probleem op te lossen, moet u uw gegevensinfrastructuur op bestelling brengen voordat u in de analyse duikt. Zorg ervoor dat belangrijke acties van klanten worden bijgehouden, van een tijdstempel worden voorzien en op één plek worden gebundeld. Tools zoals Stripe Sigma kunnen teams helpen om schone, gekoppelde datasets rechtstreeks uit betalingen en facturatie te halen. Dit zijn vaak de ontbrekende link.

Tools die niet aan uw behoeften voldoen

Historisch gezien vereiste cohortanalyse Structured Query Language (SQL) snel werk en handmatig spreadsheetwerk. Nu bieden veel platforms kant-en-klare cohortanalyse, maar niet alle teams hebben de juiste toegang of weten waar ze moeten zoeken. Sommige bedrijven lopen vast omdat ze cohortanalyse helemaal vermijden omdat het te complex aanvoelt, of omdat ze het op een tijdrovende, foutgevoelige manier doen.

De oplossing is om te beginnen met wat het gemakkelijkst en beschikbaar is. Stripe Billing toont bijvoorbeeld de retentie van abonnees per cohort zonder extra instellingen. E-commerceplatforms doen vaak hetzelfde met gegevens over herhaalaankopen. Als uw onderneming klein is, kan zelfs een eenvoudig spreadsheetmodel nuttig zijn.

Oversegmentatie of ondersegmentatie

Als u te veel cohorten maakt, krimpen uw steekproefgroottes tot het punt van zinloosheid. Als u er te weinig maakt, krijgt u weer te maken met te algemene trends.

Om de juiste balans te vinden:

• Begin met op tijd gebaseerde cohorten om een basislijn vast te stellen
  
• Voeg alleen extra segmentatie toe als het een duidelijke hypothese dient (bijv. "gebruikers van de verwijzingscampagne blijven langer dan gebruikers van betaalde advertenties")
  
• Let op uw steekproefomvang: als een cohort slechts zes mensen telt, behandel de bijbehorende trends dan voorzichtig
  

Het is beter om één precieze vraag te stellen dan een dashboard te maken vol met segmenten die je niet kunt interpreteren.

Gegevens verkeerd lezen

Cohortanalyse kan krachtige signalen geven, maar het kost tijd en zorg om ze correct te interpreteren. Enkele veelvoorkomende valkuilen zijn onder meer het verwarren van correlatie met oorzakelijk verband (bijvoorbeeld de veronderstelling dat een kenmerk een hogere retentie veroorzaakte, terwijl het misschien alleen maar meer betrokken gebruikers aantrekt) en het negeren van externe context (bijvoorbeeld een vakantiepiek of een promo van een concurrent die van invloed is op het gedrag van een cohort).

Beschouw cohortpatronen als hypothesen, niet als conclusies. Combineer ze indien mogelijk met kwalitatief inzicht of A/B-testen. En bekijk cohorten altijd in hun context: markeer uw grafieken met productlanceringen, campagnedatums en bekende verstoringen.

Overweldigd raken door data

Het is gemakkelijk om overweldigd te raken door tientallen cohorten, elk met zijn eigen retentiecurve, revenue boog en gedragsprofiel.

Om analyseverlamming te voorkomen:

• Koppel uw cohortwerk aan een specifieke vraag of beslissing (bijv. 'Heeft de nieuwe onboarding de retentie van 30 dagen verbeterd?')
  
• Vat samen met belangrijke statistieken die in de loop van de tijd worden bijgehouden, zoals retentie in maand 3 en LTV van 90 dagen
  
• Beoordeel cohorten regelmatig als team, zodat inzicht tot echte veranderingen kan leiden