Was ist eine Kohortenanalyse?

Die Kohortenanalyse ist ein leistungsstarkes Analyseverfahren, das Kundengruppen systematisch über einen definierten Zeitraum hinweg beobachtet. Diese Gruppen, sogenannte „Kohorten“, bestehen aus Personen, die ein gemeinsames Startereignis teilen, etwa den ersten Kauf oder die erste Registrierung.

Im Unterschied zu Segmenten, die auf beliebigen gemeinsamen Merkmalen basieren, wie etwa Alter oder Region, zeichnen sich Kohorten durch ein zeitbezogenes Kriterium aus. Dadurch lassen sich Entwicklungen, Verhaltensänderungen und Muster über die Zeit hinweg besonders präzise analysieren.

Definition: Eine Kohortenanalyse verfolgt das Verhalten von Kunden über die Zeit seit einem bestimmten Startpunkt, häufig der Erstkauf, und erlaubt so fundierte Aussagen über deren Aktivität, Loyalität oder Abwanderung.

Im E-Commerce etwa lassen sich mit dieser Methode wichtige Kennzahlen analysieren:

Die Kohortenanalyse hat sich als zentrales Werkzeug im datengetriebenen Marketing und im Bestandskundenmanagement etabliert. Sie liefert fundierte Erkenntnisse – vorausgesetzt, sie wird gezielt eingesetzt.

Vorteile

Ein entscheidender Vorteil liegt in ihrer Fähigkeit, den gesamten Kundenlebenszyklus sichtbar zu machen. Sie erhalten wertvolle Einblicke, wie sich das Verhalten bestimmter Kundengruppen über die Zeit verändert, von der ersten Interaktion bis zur möglichen Abwanderung.

Die Methode ist zudem hochgradig flexibel: Kohorten lassen sich frei definieren, nach Zeitpunkten, Aktionen oder Verhaltensmustern. Das erlaubt eine passgenaue Analyse verschiedenster Fragestellungen.

Sobald die Kohorten festgelegt sind, lässt sich die Auswertung effizient automatisieren. Integriert in ein Business-Intelligence-System, bietet die Kohortenanalyse eine ideale Basis für regelmäßige Reports und datenbasierte Entscheidungen.

Nachteile

Diese Flexibilität bringt allerdings auch Herausforderungen mit sich. Ohne eine klare Zielsetzung kann die Analyse schnell ins Leere laufen. Wer keine präzise Fragestellung formuliert, wird auch keine verwertbaren Ergebnisse erhalten, es sei denn, man nutzt standardisierte Lösungen.

Ein weiterer Punkt: Die Kohortenanalyse liefert keine sofortigen Antworten wie etwa ein RFM-Score. Die gewonnenen Daten müssen interpretiert und in den richtigen Kontext gesetzt werden. Das erfordert Erfahrung, oder eben einen starken Partner wie DATA MART.

Die Kohortenanalyse ist vielseitig einsetzbar, sowohl in ihrer Methodik als auch in der Betrachtungstiefe. Je nach Zielsetzung und Datenlage kommen unterschiedliche Ansätze zum Einsatz.

Kohortenanalyse je nach Methodik

Grundsätzlich unterscheidet man zwischen prospektiver und retrospektiver Analyse:

Prospektive Kohortenanalyse

Hier wird eine Kohorte auf Basis aktueller Bedingungen definiert, beispielsweise alle Neukunden eines bestimmten Monats, und im Zeitverlauf weiter beobachtet. Ziel ist es, künftige Verhaltensveränderungen zu analysieren und frühzeitig Muster zu erkennen. Dieser Ansatz eignet sich besonders für strategische Entscheidungen im Kundenmanagement.

Retrospektive Kohortenanalyse

Dieser Ansatz analysiert vergangenes Verhalten anhand bereits vorliegender Daten. Die Rückschau erlaubt es, Trends zu identifizieren und fundierte Aussagen über das bisherige Kundenverhalten zu treffen, eine solide Basis für datengetriebene Optimierungen im Marketing.

Kohortenanalyse je nach Reichweite

Auch in der Analysebreite lassen sich zwei Richtungen unterscheiden:

Intra-Kohortenvergleich

Diese Form fokussiert sich auf die Entwicklungen innerhalb einer Kohorte. Sie zeigt, wie sich bestimmte Ereignisse oder Variablen, etwa Preisaktionen oder Produktverfügbarkeiten, auf das Verhalten dieser Gruppe ausgewirkt haben. Besonders hilfreich ist dies für die Ableitung von Handlungsempfehlungen auf Mikroebene.

Inter-Kohortenvergleich

Bei dieser vergleichenden Betrachtung werden zwei oder mehr Kohorten gegenübergestellt. Ziel ist es, Unterschiede zu identifizieren, etwa zwischen Kunden, die in verschiedenen Zeiträumen gewonnen wurden. So lassen sich Erfolgsfaktoren und Verbesserungspotenziale ableiten.

Eine Kohortenanalyse ist dann besonders wirkungsvoll, wenn sie strukturiert und zielgerichtet durchgeführt wird. Mit dem folgenden 5-Schritte-Plan legen Sie das Fundament für verlässliche Analysen und belastbare Erkenntnisse.

1. Ziel der Analyse festlegen

Am Anfang steht immer die klare Definition der Zielsetzung. Was möchten Sie herausfinden? Geht es um Kundenbindung, Wiederkaufsraten oder Abwanderung? Ein klar formuliertes Ziel sorgt dafür, dass Ihre Analyse fokussiert bleibt und verhindert, dass Sie sich in irrelevanten Daten verlieren.

2. Relevante Ereignisse definieren

Im zweiten Schritt legen Sie fest, welches Ereignis als Startpunkt für die Kohortenbildung dient, etwa der Erstkauf, die Kontoeröffnung oder das erste Login. Diese Ereignisse bestimmen die Logik der Analyse und sind direkt mit Ihrer Zielsetzung verknüpft.

3. Kohorten auswählen und segmentieren

Nun definieren Sie die Kohorten selbst: Welche Gruppen sollen analysiert werden? Legen Sie hierbei nicht nur die Anzahl, sondern auch die Art der Segmentierung fest. Eine saubere und trennscharfe Abgrenzung ist entscheidend für valide Ergebnisse.

4. Analyse durchführen

Bevor es in die Auswertung geht, wählen Sie den methodischen Ansatz: Arbeiten Sie prospektiv oder retrospektiv? Analysieren Sie innerhalb einer Kohorte oder vergleichen Sie mehrere? Erst wenn diese Fragen beantwortet sind, startet die eigentliche Analyse, idealerweise gestützt durch ein leistungsstarkes BI-System.

5. Ergebnisse interpretieren

Zum Abschluss geht es darum, die gewonnenen Daten richtig zu deuten. Welche Verhaltensmuster lassen sich erkennen? Wo entstehen Chancen, wo Risiken? Die Interpretation der Ergebnisse ist der Schlüssel, um daraus konkrete Maßnahmen abzuleiten und so echten Mehrwert aus Ihrer Analyse zu ziehen.

Eine Kohortenanalyse liefert nicht nur Daten – sie verlangt auch eine fundierte Interpretation. Entscheidend ist dabei das Verständnis der drei zentralen Einflussfaktoren, die Verhaltensänderungen in den analysierten Gruppen erklären können: Kohorteneffekt, Alterseffekt und Periodeneffekt.

Kohorteneffekt

Dieser Effekt beschreibt Unterschiede zwischen Kohorten, die sich aus unterschiedlichen sozialen oder umweltbedingten Rahmenbedingungen ergeben. Beispiel: Kunden, die während einer Rabattaktion gewonnen wurden, zeigen oft ein anderes Verhalten als solche, die ohne Anreiz konvertiert sind.

Alterseffekt

Hierbei geht es um Veränderungen, die sich mit dem „Alter“ der Kohorte – also der Zeit seit dem Startereignis – erklären lassen. Typisch ist etwa ein Rückgang der Aktivität nach den ersten Monaten, der unabhängig vom Kalenderzeitpunkt auftritt.

Periodeneffekt

Dieser Effekt erklärt Verhaltensänderungen durch externe Einflüsse, die zu einem bestimmten Zeitpunkt auf alle Kohorten gleichermaßen wirken – etwa durch wirtschaftliche Entwicklungen, regulatorische Änderungen oder saisonale Ereignisse.

Die Kohortenanalyse ist ein vielseitiges Werkzeug für Marketing, Vertrieb und Kundenmanagement. Sie hilft, das Verhalten von Kunden besser zu verstehen, und gezielte Maßnahmen daraus abzuleiten. Im Folgenden stellen wir die wichtigsten Anwendungsfelder vor:

Wiederkaufrate

Hier wird gemessen, wie viele Mitglieder einer Kohorte in späteren Zeiträumen erneut gekauft haben. Diese Analyse zeigt, zu welchen Zeitpunkten im Kundenlebenszyklus Käufe typischerweise wieder stattfinden, wertvolle Erkenntnisse für gezielte Reaktivierungskampagnen. Werden Kohorten nach Akquisitionskanälen oder Einstiegsprodukten gebildet, lässt sich zudem herausfinden, welche Maßnahme besonders loyale Kunden bringt.

Retention Rate

Diese Kennzahl gibt an, wie viele Kunden nach einem definierten Zeitraum noch aktiv sind, etwa durch ein laufendes Abo oder regelmäßige Käufe. Die Kohortenanalyse offenbart, zu welchen Zeitpunkten besonders stabile Kundenbindungen entstehen. Ideal zur Erfolgskontrolle von Bindungsmaßnahmen oder Loyalty-Programmen.

Churn Rate

Die Abwanderungsrate zeigt, wann und unter welchen Umständen Kunden abspringen. Kohortenanalysen helfen, gefährdete Zeiträume oder Kanäle zu identifizieren und bilden die Grundlage für gezielte Churn-Prevention-Strategien.

Wiederkehrende Websitebesucher

Für Online-Shops oder Apps ist nicht nur der Kauf, sondern auch die Aktivität der Nutzer interessant. Kennzahlen wie Sitzungen pro Nutzer, Seitenaufrufe oder Sitzungsdauer lassen sich mit Kohortenanalysen differenziert auswerten, um z.B. UX-Maßnahmen oder Content gezielt weiterzuentwickeln.

Umsatzeffekte: Wachstum vs. Engagement

Durch die getrennte Betrachtung von Neukunden- und Bestandskundenkohorten lassen sich Wachstums- und Engagement-Effekte klar voneinander trennen. So wird ersichtlich, ob Umsatzsteigerungen auf Akquise oder auf intensivere Nutzung durch Bestandskunden zurückzuführen sind.

Conversion Rate

Mit der Kohortenanalyse lässt sich präzise nachvollziehen, wie viele Nutzer einer bestimmten Kohorte eine gewünschte Aktion durchführen, etwa einen Kauf oder die Anmeldung zu einem Newsletter. So können Marketingmaßnahmen besser bewertet und optimiert werden.

Lifetime Value

Wie viel Umsatz bringt ein Kunde im Laufe seiner Beziehung zum Unternehmen? Kohortenbasierte LTV-Analysen helfen, langfristige Potenziale zu erkennen und Investitionen in wertvolle Zielgruppen gezielt zu steuern.

Der Erfolg einer Kohortenanalyse steht und fällt mit der Qualität der zugrunde liegenden Daten. Ohne saubere, konsistente und historisch verfügbare Informationen lassen sich weder aussagekräftige Kohorten bilden noch valide Rückschlüsse ziehen.

Data Warehouse – Die strukturierte Basis

Ein Data Warehouse oder auch ein Data Lakehouse speichert strukturierte Daten aus zentralen Systemen wie CRM, ERP oder Webtracking. Es ist die ideale Grundlage für standardisierte und wiederholbare Kohortenanalysen, insbesondere, wenn regelmäßige Reports oder Dashboards erstellt werden sollen.

Data Lake – Für flexible Analysen

Ein Data Lake bietet die nötige Flexibilität, um auch unstrukturierte oder semi-strukturierte Daten zu integrieren, etwa Logfiles, Sensordaten oder Clickstreams. Wer eventbasierte Daten nutzen möchte, findet hier die passende Infrastruktur.

Der Vorteil zentralisierter Datenquellen

Mit einer sauberen und zentralisierten Datenbasis, unabhängig ob Data Warehouse oder Data Lake, schaffen Sie die Voraussetzungen für:

Künstliche Intelligenz (KI) eröffnet neue Möglichkeiten, um Kohortenanalysen nicht nur schneller, sondern auch intelligenter durchzuführen. Mit dem Einsatz moderner KI-Technologien wird aus manueller Auswertung ein automatisierter, explorativer Prozess und das auch für Nutzer ohne tiefgehendes technisches Know-how.

Strukturerkennung und Kohortenvorschläge

KI-Systeme erkennen automatisch die Struktur von Datensätzen – sie identifizieren Zeitstempel, Benutzer-IDs oder Ereignistypen, ohne dass manuell eingegriffen werden muss. Basierend darauf schlägt die KI passende Kohortenlogiken vor, etwa nach Registrierungszeitpunkt, erstem Kauf oder Inaktivitätsphasen. So wird aus einem Datenimport in wenigen Schritten eine fundierte Analyse.

Automatisierte Codegenerierung für Analysen

Moderne KI-Tools wie ChatGPT oder GitHub Copilot generieren auf Knopfdruck vollständige Python-Skripte zur Kohortenanalyse. Dazu zählen:

• Datenaufbereitung mit Pandas
• Visualisierung mit Matplotlib oder Plotly
• Automatische Beschreibung und Interpretation der Ergebnisse

Das reduziert den technischen Aufwand erheblich und spart wertvolle Zeit, insbesondere bei sich wiederholenden Reports oder Ad-hoc-Analysen.

Nutzen für Unternehmen

• Zeitersparnis durch Automatisierung
• Niedrigere Einstiegshürden für Analysten ohne Programmierkenntnisse
• Frühzeitige Erkennung von Trends, Ausreißern und Mustern in großen Datenmengen