Kohortenanalyse: Verfolgen Sie das Verhalten Ihrer Nutzergruppen über die Zeit

Kohorte

Was ist eine Kohorte (Cohort) im Online-Marketing?

Eine Kohorte bezeichnet im Online-Marketing und in der Web-Analyse eine Gruppe von Nutzer:innen, die innerhalb eines definierten Zeitraums ein gemeinsames Ereignis oder ähnliche Eigenschaften aufweisen. Beispielsweise können alle Personen, die sich in einem bestimmten Monat zum Newsletter angemeldet oder ein Produkt gekauft haben, als Kohorte betrachtet werden. Durch die Kohortenanalyse lassen sich diese Nutzergruppen im Zeitverlauf beobachten, um Muster und Trends zu erkennen und zielgerichtete Marketingmaßnahmen abzuleiten.

Warum sind Kohorten wichtig?

Langfristiges Verständnis des Nutzerverhaltens
- Statt alle Nutzer:innen pauschal zu betrachten, ermöglicht die Betrachtung einzelner Kohorten, wie sich eine spezifische Gruppe nach dem Ereignis verhält (z. B. Kauf, Anmeldung, Installation).
Effektivere Optimierung
- Kohorten zeigen, ob sich das Verhalten einer Gruppe durch neue Features, Marketing-Kampagnen oder Saisonales verändert hat, ohne die Daten durch Neuerungen anderer Zeiträume zu vermischen.
Verbesserung der Kundenbindung
- Durch die Analyse, wie lange Nutzer:innen aktiv bleiben oder wann sie abwandern, können Unternehmen gezielt Maßnahmen ergreifen (z. B. Re-Engagement-Kampagnen).
Datengetriebene Produktentwicklung
- Entwicklungsteams sehen anhand der Kohorten, ob eine bestimmte Gruppe ein Feature nutzt und wie sich deren Aktivität im Vergleich zu anderen Gruppen verändert.

Typische Beispiele für Kohorten

Registrierung/Onboarding-Kohorte
- Nutzer:innen, die sich in einer bestimmten Woche oder Monat neu registriert haben. Man kann anschließend tracken, wie viele von ihnen nach 1, 2, 3 Monaten noch aktiv sind, einen Kauf getätigt haben o. Ä.
Kauf-Kohorte
- Alle Käufer:innen, die in Kalenderwoche 10 ein bestimmtes Produkt erstanden haben. Danach kann man beobachten, wie oft sie weitere Käufe tätigen und wie schnell sie ggf. abspringen.
Kampagnen-Kohorte
- Personen, die über eine bestimmte Marketing-Kampagne (z. B. Facebook Ads, Google Ads) in Woche X konvertiert sind. Hier können Effekt und Verlauf von Kampagnenergebnissen beurteilt werden.
App-Install-Kohorte
- Nutzer:innen, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums eine App installiert haben. Man misst dann deren Engagement (z. B. Öffnungsraten, Funktionsnutzung) in den Folgemonaten.

Vorteile der Kohortenanalyse

Zeitliche Entwicklung transparent machen
- Während klassische Analysen die Gesamtheit aller Nutzer:innen anschauen, erlaubt die Kohortenanalyse, Veränderungen in Teilgruppen zu verfolgen und echte Trends zu entdecken.
Gezielte Marketing- und Produktentscheidungen
- Wenn man erkennt, dass eine bestimmte Kohorte (z. B. April-Käufe) mehr Umsatz bringt als andere, kann man zugehörige Kampagnen verstärken oder deren Merkmale identifizieren.
Identifikation von Abwanderungspunkten (Churn)
- Kohortenanalysen decken auf, nach wie vielen Wochen/Monaten ein signifikanter Teil inaktiv wird – so können Gegenmaßnahmen zeitig erfolgen.
Qualität der Nutzerakquise beurteilen
- Durch den Vergleich mehrerer Kohorten (z. B. über verschiedene Kanäle) lässt sich feststellen, welcher Kanal langfristig bessere Kund:innen bringt.

Wie wird eine Kohortenanalyse durchgeführt?

Auswahl des Ereignisses (Trigger)
- Festlegen, welcher Auslöser definiert, wann eine Person in eine Kohorte fällt (z. B. Registrierung, Kauf, App-Installation).
Zeitraum bestimmen
- Identifizieren, in welcher Kalenderwoche oder welchem Monat das Ereignis stattfand. Pro Zeitfenster entsteht eine eigene Kohorte.
Verfolgung im Zeitverlauf
- Betrachten, wie sich die Kohorte nach 1, 2, 3, … Wochen/Monaten verhält. Metriken können sein: aktive Nutzer:innen, Kaufquote, Retention-Rate etc.
Vergleich mehrerer Kohorten
- Gegenüberstellung, ob Kohorte A aus Februar 2023 eine höhere Retention-Rate hat als Kohorte B aus März 2023.
Analyse und Ableitung
- Anhand der Unterschiede kann man Hypothesen bilden und Optimierungen an Produkt, Marketing oder Onboarding-Prozess vornehmen.

Typische Analysetools für Kohorten

Google Analytics
- Bietet einen Cohort-Report, der standardmäßig Nutzer:innen nach dem Datum ihres ersten Besuchs gruppiert.
Matomo (Piwik)
- Verfügt über Cohort-Funktion und selbst definierte Segmentierungen.
Mixpanel / Amplitude
- Starke Tools für Produkt- und App-Analytics, speziell ausgerichtet auf Kohorten- und Retentionsanalysen.
BI- und Data-Warehouse-Lösungen
- Tableau, Power BI oder ähnliche Systeme, in denen Daten zusammengeführt und eigene Kohorten-Reports generiert werden können.

Fazit

Die Kohortenanalyse ist eine leistungsstarke Methode, um das Verhalten von Nutzergruppen differenziert über die Zeit zu betrachten. Durch die Bildung von Kohorten lässt sich ermitteln, wann und aus welchen Gründen Nutzer:innen aktiv werden oder abspringen. Dies ermöglicht eine zielgenaue Optimierung von Marketing-Strategien, Onboarding-Prozessen und Produktentwicklungen. Wer regelmäßig Kohorten vergleicht, erkennt nachhaltige Trends und kann datengestützt entscheiden, wo Investitionen am sinnvollsten sind.