Kohortenanalysen helfen dir, das Verhalten von Kundengruppen über die Zeit hinweg zu verstehen. Statt nur Durchschnittswerte zu betrachten, kannst du Muster und Veränderungen einzelner Gruppen sichtbar machen. Gerade im Marketing und CRM liefert die Methode wertvolle Insights für Segmentierung, Retention und Wachstumsstrategien.
Was genau ist eine Kohortenanalyse?
Kohortenanalysen werden eingesetzt, um Gruppen anhand eines gemeinsamen Merkmals innerhalb eines bestimmten Zeitraumes oder Zeitpunktes zu identifizieren. So wird die Kohortenanalyse häufig zur Analyse von Marketing-Zielgruppen eingesetzt.
Die untersuchte Gruppe wird auch Kohorte (lat. cohors = „eingegrenzter Raum“, „Schar“) genannt. Das sind zum Beispiel Käufer eines ganz bestimmten Produkts.
Prinzipiell wird zwischen Längsschnittuntersuchung, Zeitreihenuntersuchung und Querschnittsuntersuchung unterschieden:
Längsschnittuntersuchung
Es wird dieselbe Gruppe an mehreren Zeitpunkten untersucht. Somit wird festgestellt, welche Veränderungen in einer Gruppe im Zeitverlauf auftreten.
Zeitreihenuntersuchung
Es werden unterschiedliche Gruppen untersucht, die sich durch das gleiche Merkmal (z. B. Kauffrequenz) auszeichnen.
Querschnittsuntersuchung
Es werden mehrere Gruppen zum gleichen Zeitpunkt untersucht. Dabei liegt der Schwerpunkt der Untersuchung auf den verschiedenen Altersgruppen.
Was sind Kohorteneffekte?
Jahrgänge oder Gruppen von Jahrgängen sind Kohorten.
Von den Kohorteneffekten spricht man, wenn sich eine Kohorte durch ein bestimmtes Verhalten auszeichnet. Man unterscheidet:
Alterseffekte
Es handelt sich um Veränderungen der Gewohnheiten, die sich auf das Alter zurückführen lassen.
Periodeneffekte
Es handelt sich um Veränderungen, die sich generationsunabhängig und unabhängig von soziodemografischen Faktoren entwickeln.
Wobei hilft eine Kohortenanalyse im CRM?
Die Kohortenanalyse kommt im CRM häufig zum Einsatz, um spezifische Zielgruppen oder Kundensegmente über einen bestimmten Zeitraum hinweg zu untersuchen.
- Verhaltensmuster verstehen: Kohortenanalyse hilft dabei, Muster und Trends im Verhalten verschiedener Kundengruppen zu erkennen. Indem man beispielsweise die Kaufgewohnheiten von Menschen untersucht, die in einem bestimmten Jahr geboren wurden, kann man besser verstehen, wie sich deren Konsumverhalten mit der Zeit verändert.
- Produktentwicklung und -anpassung: Durch das Verständnis der spezifischen Bedürfnisse und Präferenzen unterschiedlicher Kohorten können Unternehmen ihre Produkte und Dienstleistungen besser auf die jeweilige Zielgruppe zuschneiden.
- Effektivere Marketingstrategien: Mit den Erkenntnissen aus der Kohortenanalyse können gezieltere Marketingkampagnen entwickelt werden, die auf die spezifischen Merkmale und Vorlieben der einzelnen Kohorten abgestimmt sind.
- Kundenbindung verbessern: Durch das Verständnis der Lebenszyklen und Verhaltensweisen verschiedener Kundengruppen können Unternehmen effektivere Strategien zur Kundenbindung entwickeln, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit und Loyalität führt.
- Trendvorhersagen: Kohortenanalyse kann dabei helfen, zukünftige Trends und Veränderungen im Konsumentenverhalten vorherzusagen, indem sie aufzeigt, wie sich bestimmte Gruppen über die Zeit entwickeln.
- Segmentierung und Targeting: Sie ermöglicht eine präzise Segmentierung der Kundenbasis in homogenere Untergruppen, die auf spezifische Marketingmaßnahmen ähnlich reagieren könnten, und erleichtert das Targeting mit passenden Botschaften und Angeboten.
Kohortenanalyse mit Klaviyo
Einige Marketing Clouds bieten Features für eine retrospektiven Kohortenanalyse. So lässt sich zum Beispiel mit Klaviyo mit entsprechenden Add-ons („Advanced KDP“ oder „Marketing Analytics“) das Verhalten von Shopkunden genauer unter die Lupe nehmen.
Messwerte im Überblick
Kundenbindung
Die Anzahl der Nutzer in der Kohorte, die im n-ten Zeitraum (Tag, Woche, Monat) zurückgekehrt sind, geteilt durch die Gesamtzahl der Nutzer in der Kohorte.
Abschlüsse für Zielvorhaben je Nutzer
Gesamtanzahl der abgeschlossenen Ziele nach Kohorte, geteilt durch die Gesamtgröße der Kohorte.
Seitenaufrufe pro Nutzer
Gesamtanzahl an Aufrufen (Seiten- oder Bildschirmaufrufe) nach Kohorte, geteilt durch die Gesamtgröße der Kohorte.
Sitzungen pro Nutzer
Gesamtanzahl der gestarteten Sitzungen nach Kohorte, geteilt durch die Gesamtgröße der Kohorte.
Sitzungsdauer pro Nutzer
Besuchszeit insgesamt (hh:mm:ss) nach Kohorte, geteilt durch die Gesamtgröße der Kohorte.
Transaktionen pro Nutzer
Gesamtanzahl der Transaktionen nach Kohorte, geteilt durch die Gesamtgröße der Kohorte.
Umsatz pro Nutzer
Gesamtumsatz nach Kohorte, geteilt durch die Gesamtgröße der Kohorte.
Beispiel: Customer Retention
Eine Kohortenanalsyse eignet sich hervorragend, wenn man seine Customer Retention (Kundenbindung) näher unter die Lupe nehmen möchte. Das zeigt das folgende Beispiel von moengage:
Aus dieser Kohortenanalyse lässt sich Folgendes ableiten:
- Von allen Kunden, welche die App am 6. September 2019 installiert haben, waren 35.89% bis zum Tag #1 aktiv. Danach sinkt deren Anteil signifikant.
- Durchschnittlich sind am Tag #4 nur noch 16,94 % aller Kunden aktiv.
- Ab dem 10. September 2019 gibt es einen spürbaren Einbruch bei den Registrierungen – ggf. ausgelöst durch Unzulänglichkeiten in der User Experience, verstärkte Absprungbereitschaft, technische Probleme, fehlende Features etc.
FAQ: Kohortenanalyse im Marketing & CRM
Was ist eine Kohorte?
Eine Kohorte ist eine Gruppe von Nutzern oder Kunden, die ein gemeinsames Merkmal teilen – meist ein Start-Event in einem Zeitraum (z. B. Erstkauf, Registrierung, App-Install). Die Kohortenanalyse zeigt dann, wie sich diese Gruppe über Tage, Wochen oder Monate entwickelt.
Was ist eine Kohortenanalyse?
Die Kohortenanalyse untersucht, wie sich das Verhalten bestimmter Kundengruppen über die Zeit verändert. Statt nur Durchschnittswerte zu betrachten, siehst du Muster pro Gruppe – zum Beispiel ob Kunden aus einem bestimmten Monat länger aktiv bleiben oder mehr Umsatz bringen.
Wofür nutzt man Kohortenanalyse im CRM?
Im CRM hilft die Kohortenanalyse, Retention und Kundenbindung zu verstehen: Welche Gruppen bleiben aktiv? Welche springen früh ab? So kannst du Onboarding, Lifecycle-Kampagnen und Angebote gezielt verbessern – statt „alle gleich“ anzusprechen.
Welche Arten von Kohorten gibt es?
- Akquisitions-Kohorten: Start nach Erstkontakt/Erstkauf/Registrierung (z. B. „Kunden aus Oktober“).
- Verhaltens-Kohorten: Gruppierung nach Aktionen (z. B. „User mit 3 Käufen“ oder „Wiederkehrer“).
- Segment-Kohorten: Kombination aus Segment + Zeitraum (z. B. „Newsletter-Abonnenten, die im Q4 gekauft haben“).
Welche KPIs sind für Kohortenanalyse besonders wichtig?
Typische KPIs sind:
- Retention Rate (Wiederkehr-/Bindungsrate)
- Churn Rate (Abwanderung, oft als „1 – Retention“)
- Umsatz pro Nutzer bzw. ARPU
- Transaktionen pro Nutzer
- Sitzungen / Seitenaufrufe pro Nutzer (bei Content/Apps)
Wichtig: Wähle die KPI passend zum Ziel (z. B. Retention fürs Onboarding, Umsatz für Monetarisierung, Aktivität für Produktnutzung).
Wo finde ich Kohortenberichte in GA4?
In Google Analytics 4 findest du Kohorten-Auswertungen je nach Setup in den Lifecycle-/Bindungs-Berichten oder über Entdecken (Explorations) mit passenden Vorlagen. Wenn du sie nicht siehst, fehlt oft die passende Datenbasis (Events), ein sauberes Tracking oder die nötigen Berechtigungen.
Was ist der Unterschied zwischen Segmentierung und Kohortenanalyse?
Segmentierung teilt deine Nutzer nach Eigenschaften (z. B. Branche, Region, Status) – meist statisch oder „momentan“. Kohortenanalyse betrachtet eine Gruppe, die zu einem Zeitpunkt startet, und verfolgt deren Entwicklung über Zeit. Kurz: Segmentierung sagt „wer“, Kohortenanalyse sagt „wie entwickelt sich das über Zeit“.
Wie interpretiere ich typische Muster in einer Kohorten-Tabelle?
- Starker Drop an Tag 1–3: Onboarding/Value Proposition zündet nicht oder Reibung im Setup.
- Retention stabilisiert sich ab Woche 2: Du hast einen „harten Kern“ – ideal für Up-/Cross-Sell.
- Sprünge in einzelnen Wochen: Kampagnen, Releases oder Preisaktionen wirken kohortenspezifisch.
- Neuere Kohorten schlechter: Qualität der Akquise sinkt oder Erwartungen wurden falsch gesetzt.
Pro-Tipp: Vergleiche immer Kohorten mit gleichem Reifegrad (z. B. Woche 4 vs. Woche 4) – nicht „alte“ mit „ganz neuen“ durcheinander.
Fazit
Die Kohortenanalyse zeigt, wie unterschiedlich Kundengruppen agieren – und welche Faktoren ihre Entscheidungen beeinflussen. Wer sie in Marketing und CRM konsequent nutzt, entdeckt Muster, kann Produkte gezielt verbessern und Kampagnen passgenauer steuern. So wird aus Datenanalyse ein handfestes Werkzeug für nachhaltiges Wachstum und bessere Kundenbindung.
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Moin aus Hamburg!
Mein Name ist Frank und ich bin bereits seit Mitte der 1990er in der Digitalbranche unterwegs. Meine Schwerpunkte sind Content-Marketing, E-Mail-Marketing und Workflow Automation mit make.com.