Kohortenanalyse im Online Marketing › ADVIDERA

Kohortenanalyse

Unter einer Kohortenanalyse versteht man die Untersuchung einer Gruppe anhand eines gemeinsamen Merkmales, welches durch einen bestimmten Zeitraum oder Zeitpunkt gekennzeichnet ist. Häufig sind dies Personen eines bestimmten Alters oder einer Altersgruppe. Eine andere Möglichkeit sind Personen, denen zum gleichen Zeitpunkt ein gleiches Ereignis widerfährt. Der Begriff ist im Marketing geläufig und leitet sich von Methoden in der sozialwissenschaftlichen und medizinischen Forschung ab. Dort wird auch von Kohortenstudien gesprochen. Kohortenanalysen bezeichnen dabei keine einheitliche Methode, sondern lassen sich nach drei verschiedenen Vorgehensweisen untergliedern. Jede Vorgehensweise liefert dabei unterschiedliche Einsichten in die Gruppe(n) und deren Umfeld.

Im Online-Marketing stehen bei der Kohortenanalyse zumeist die Retention Rate, die Customer Journey und der Customer Lifetime Value Wert im Vordergrund.

Die drei Untersuchungsansätze in der Kohortenanalyse

Längsschnittuntersuchung

In einer Längsschnittuntersuchung wird dieselbe Gruppe an mehreren Zeitpunkten untersucht. Durch diese Form der Untersuchung soll festgestellt werden, welche Veränderungen im Verhalten und in Einstellungen innerhalb einer Gruppe im Zeitverlauf eintreten. Von Interesse ist hierbei, welche Effekte durch Veränderungen im Umfeld (z.B. gesellschaftlicher Wandel) verursacht werden. Diese Kohorteneffekte sind von Alterseffekten und Periodeneffekten zu trennen. Im Marketing könnten z.B. Änderungen im Konsumverhalten verschiedener Altersgruppen im Zeitverlauf beobachtet werden, etwa um Zusammenhänge mit neuen Performance-Marketing Maßnahmen zu identifizieren.

Zeitreihenuntersuchung

In Zeitreihenuntersuchungen werden in regelmäßigen Abständen neue Gruppen untersucht, die sich zum jeweiligen Untersuchungszeitpunkt durch das gleiche Merkmal auszeichnen. Zum Beispiel eine jährliche Befragung von Abiturienten. Auch diese Methode lässt sich im Marketing erfolgsversprechend anwenden. Z.B. werden in regelmäßigen Zeitabständen die Einkaufskorbwerte von Gruppen von Neukunden verglichen, etwa um Verbesserungen an der Conversion-Optimierung (z.B. Vorschläge für weitere passende Produkte) bestimmen zu können.

Querschnittuntersuchung

In einer Querschnittsuntersuchung werden mehrere Gruppen zum gleichen Zeitpunkt untersucht. Der Untersuchungsschwerpunkt liegt hier auf den Unterschieden zwischen verschiedenen Altersgruppen. Auch hier sollen die Effekte durch das Umfeld herausgestellt werden. Querschittsuntersuchungen sind zwar im Marketing sehr geläufig, allerdings würde man hier nur selten von einer Kohortenanalyse sprechen. Diese Form ist hier daher nur der Vollständigkeit halber aufgeführt.

Welche Faktoren können bei der Kohortenanalyse auftreten?

Ziel einer Kohortenanalyse ist die Identifikation von Effekten, die sich durch das Umfeld der Personen ergibt. Man spricht dann von Kohorteneffekten. Verschiedene Geburtskohorten verhalten sich dann anders aufgrund unterschiedlicher Sozialisation. Z.b. 68-Generation im Vergleich zur Generation des zweiten Weltkrieges. Im Marketing wird meist in anderen Dimensionen gedacht. So sind die Zeiträume statt Generationen deutlich kürzer, hier in Jahren, Monaten oder nur Wochen gedacht. Auch beim Umfeld wird in der Regel nicht auf gesamtgesellschaftlicher Ebene gedacht (obwohl diese auch Einfluss nehmen kann). Für Marketing sind oft nur Veränderungen im eigenen Marken- und Wettbewerberfeld relevant. Auch der Blick lediglich auf Maßnahmen, die man selbst beeinflussen kann (z.B. die Gestaltung des eigenen Shops oder Nutzen von Newslettern) kann im Marketing als Kohorteneffekt aufgefasst werden.

Ein zweiter Faktor sind Periodeneffekte. Diese wirken sich durch ein zeitlich begrenztes Ereignis aus. Z.B. stiegen die Umfragewerte der Grünen nach dem Atomreaktorunfall von Fukushima stark an und in der Folge konnte die Partei einige starke Ergebnisse bei Landtagswahlen einfahren. Später ging dieser Effekt wieder zurück. Im Marketing sind solche Effekte relativ häufig. Ein Beispiel sind die vielen Feiertage, die mit starken Konsumanstiegen zusammenhängen. So wird die Wirkung einer (generellen) Marketingkampagne z.B. durch die Vorweihnachtsphase verzerrt, da zu dieser Zeit ohnehin besonders viel konsumiert wird.

Neben Kohorteneffekten können sich auch Alterseffekte auswirken. Zum Beispiel treten bestimmte Effekte an bestimmten Zeitpunkten im Leben mit erhöhter Wahrscheinlichkeit/Häufigkeit auf auf (z.B. geringeres verfügbares Einkommen nach Renteneintritt Anfang 60) auf. Eine andere Auswirkung von Alterseffekten können Einstellungen sein, die sich im Durchschnitt bei Menschen mit höherem Alter einstellen (z.B. abnehmende Risikobereitschaft im Laufe des Lebens). Hier spricht man auch von Altersverlaufseffekten. Im Marketing können diese bei Unternehmen mit langfristiger Strategie auch eine Rolle spielen. Häufiger wirken sich allerdings sich hier Alterungsprozesse am Produkt aus, etwa ein abnehmender „Hype“-Level für Produkte, die bereits länger am Markt sind.

Kohortenanalyse im Marketing und Online-Marketing

Für die meisten Marketingstrategien sind  Effekte auf Generationenbasis ein zu langer Betrachtungszeitraum, um sinnvoll genutzt werden zu können. Eine nützliche Untersuchungsgruppe im Marketing sind Neukunden. Diese kommen in der Regel stetig hinzu. Änderungen im Verhalten von Gruppen von Neukunden vor und nach der Einführung von Marketingmaßnahmen können dann verglichen werden. Zusätzlicher Nutzen entsteht durch durch die Segmentierung der Neukunden.

Für Marketings und Wirtschaftlichkeit, ist bspw. die Untersuchung der Retention Rate interessant. Mit Retention Rate wird die Kundenbindung bezeichnet. Es wird also analysiert, wie häufig Kunden nach der ersten Bestellung erneut eine Transaktion durchführen. Bei schlechter Retention Rate, sollte das Unternehmen Maßnahmen durchführen, um die Kundenbindung zu erhöhen. Spannend ist dann die Veränderung im Verhalten von Neukunden (=Kohorte) nach der Einführung einer Maßnahme.

Als Beispiel: Ein E-Commerce Anbieter stellt fest, dass seine Kunden nach der ersten Bestellung nur selten eine zweite Bestellung durchführen. Er testet, wie er die Zweitbestellrate durch einen E-Mail Newsletter steigern kann. In einer Kohortenanalyse vergleicht er die Werte erneuter Bestellungen der Gruppe vor Einführung des Newsletter und nach der Einführung. Hurra, die Quote steigt durch den Newsletter stark an. Um zusätzliche Erkenntnisse zu gewinnen, segmentiert er die Gruppen zusätzlich nach dem Akquisitionskanal. Er stellt fest, dass die Newsletter besonders bei Kunden gut angekommen sind, die über Social Media auf die Website gestoßen sind. In der Folge optimiert er den Newsletter noch mehr auf diese Kunden und kann seinen Umsatz noch stärker steigern.

Kohortenanalyse mit Google Analytics

In der kostenfreien Version von Google Analytics findet sich seit Anfang 2015 der Bericht „Kohortenanalyse“. Bis heute wird dieser Bericht auch als Beta-Version gekennzeichnet. Prinzipiell ist der Bericht funktionsfähig, er wurde bisher aber auch noch nicht weiterentwickelt.

Der Bericht bietet bis dato nur eine Möglichkeit, Kohorten zu bilden (allerdings können diese optional segmentiert werden). Dies ist der Zeitraum, in dem dem ein Nutzer das erste Mal eine Website aufgerufen hat. Dieser Zeitpunkt bezieht dabei entweder auf einen Tag, eine Woche oder einen Monat. Diese werden dann im jeweils selben Zeitraum untersucht. Hierbei können die Nutzerbindung (besuchen User erneut die Website), Conversions, definierte Zielvorhaben, Conversions und verschiedenen Verhaltensmerkmale untersucht werden. So kann z.b. die Frage beantwortet werden, wie viele Besucher im zweiten Monat nach dem ersten Besuch eine Bestellung durchführen. Oder wie viele User drei Tage nach dem ersten Besuch eines Blogs zurückkehren und einen Artikel vollständig lesen.

Da die Kohortenanalyse in Google Analyse eine Kombination aus Zeitreihenuntersuchung und Kohortenuntersuchung darstellt, werden die Daten immer zum Vergleich für die verschiedenen Kohorten (z.B. Kohorte 1=Erstbesucher aus April, Kohorte 2=Erstbesucher aus Mai, Kohorte 3=Erstbesucher aus Juni) dargestellt.

Beispiel für Kohortenanalyse nach Wochen und Nutzerbindung.

In diesem Beispiel wird die Nutzerbindung nach Wochen betrachtet. In der ersten Woche nach dem Erstkontakt kommen knapp 3% der User erneut auf die Seite, etwa 1% in der zweiten Woche. Die einzelnen Kohorten unterscheiden sich wenig in Ihrem Verhalten.

User-Segmentierung

Zusätzlich können User auch segmentiert werden, dann werden nur Nutzer dargestellt, die z.B. über Suchmaschinen oder über Soziale Netzwerke akquiriert wurden. Auch die Segmentierung über Einstiegsseiten (=Zielseiten in Google Analytics) kann je nach Websitestruktur Einsichten liefern. Wie verhalten sich z.b. User, die über Ratgeber Seiten kommen im Vergleich zu Usern, die auf den Shop Seiten einsteigen. Prinzipiell ist hier alles spannend, was direkt mit dem ersten Einstieg zu tun hat. Leider lassen aber keine Kohorten nach anderen zeitbezogenen Merkmalen definieren, z.B. der Zeitpunkt der ersten Bestellung oder nach Abo eines Newsletters (als Segment lassen sich diese nutzen, der Startpunkt im Kohortenanalyse Bericht wird aber immer der erste Besuch der Website sein).

Spannende Merkmale zur Segmentierung:

  • Akquisekanal
  • Einstiegsseite nach Websitestruktur (Blog vs. Glossar)
  • Einstiegsseite nach Topcontent (z.B. meiste SEO-Zugriffe)

Ihr Weg zu mehr Besuchern und Umsatz