Die Kohortenanalyse ist ein analytisches Modell, das von Unternehmen verwendet wird, um das Nutzerverhalten im Laufe der Zeit zu verstehen. Mit dieser Art der Analyse können Unternehmen große Datensätze in verwandte Gruppen oder „Kohorten“ aufteilen. So können sie Trends leichter erkennen, Benutzerlebenszyklen verstehen und gezielte Strategien entwickeln, um Engagement, Bindung und Umsatz zu verbessern.
Die Entstehung der Kohortenanalyse
Die Wurzeln der Kohortenanalyse lassen sich bis in die medizinische und soziologische Forschung zurückverfolgen, wo der Begriff „Kohorte“ verwendet wurde, um eine Gruppe von Menschen zu bezeichnen, die in einem bestimmten Zeitraum ein gemeinsames Merkmal aufweisen. Diese Methodik wurde im 20. Jahrhundert von Statistikern und Demografen übernommen, um Muster, Verhaltensweisen und Trends im Zeitverlauf zu untersuchen. Allerdings ist die Idee, Kohortenanalysen für Business Intelligence und das Verständnis des Kundenverhaltens zu verwenden, relativ neu und gewinnt mit dem Aufkommen von Big Data und Datenanalysen im späten 20. und frühen 21. Jahrhundert an Bedeutung.
Kohortenanalyse verstehen
Im Kern geht es bei der Kohortenanalyse darum, Benutzer anhand gemeinsamer Merkmale zu gruppieren und diese Gruppen im Zeitverlauf zu verfolgen. Bei diesen Merkmalen kann es sich um den Zeitpunkt des ersten Kaufs des Benutzers, die Marketingkampagne, die ihn auf Ihre Website geführt hat, seinen Standort usw. handeln. Die Verfolgung dieser Gruppen kann Einblicke in das Benutzerverhalten, den Customer Lifetime Value, die Produktleistung und die Wirksamkeit von Marketingbemühungen liefern .
Zu den wichtigsten Schritten bei der Durchführung einer Kohortenanalyse gehören:
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Definieren Sie die Kohorte: Dies kann auf dem Datum der Benutzerakquise, dem Benutzerverhalten, demografischen Informationen oder anderen Merkmalen basieren, die eine Gruppe unterscheiden können.
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Bestimmen Sie das Ereignis: Dies ist die Aktion oder das Verhalten, die Sie analysieren möchten. Dies kann ein Kauf, der Besuch einer Website, das Klicken auf einen Link usw. sein.
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Legen Sie den Zeitrahmen fest: Dies kann täglich, wöchentlich, monatlich oder jeder andere Zeitraum sein, der Ihrem Geschäftszyklus entspricht.
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Verfolgen und analysieren: Überwachen Sie das Verhalten der Kohorten im Laufe der Zeit und suchen Sie nach Trends, Mustern und Variationen, die wertvolle Geschäftseinblicke liefern könnten.
Die interne Struktur der Kohortenanalyse
Bei der Kohortenanalyse wird normalerweise eine Datentabelle mit Kohorten als Zeilen, Zeiträumen als Spalten und der betreffenden Metrik als Zellwerte verwendet. Die Kohorten werden normalerweise basierend auf einem „kohortendefinierenden Ereignis“ gruppiert, beispielsweise dem Datum des ersten Kaufs oder dem Datum der Kontoerstellung.
Die erfassten Kennzahlen können je nach Geschäfts- oder Forschungsziel variieren. Häufig erfasste Kennzahlen sind unter anderem Umsatz, aktive Benutzer, Bindungsrate und durchschnittlicher Bestellwert.
Diese Analyse kann mithilfe eines Kohortendiagramms, einer Heatmap, eines Liniendiagramms oder eines anderen Visualisierungstools visualisiert werden, mit dem Änderungen im Zeitverlauf effektiv dargestellt werden können.
Hauptmerkmale der Kohortenanalyse
Zu den wichtigsten Merkmalen der Kohortenanalyse gehören:
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Identifizieren von Mustern: Die Kohortenanalyse hilft bei der Identifizierung von Mustern im gesamten Benutzerlebenszyklus und zeigt auf, wie sich Verhaltensweisen im Laufe der Zeit entwickeln.
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Zeitreihenanalyse: Sie ermöglicht eine Längsschnittanalyse des Benutzerverhaltens und erleichtert zeitbasierte Vergleiche.
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Benutzersegmentierung: Die Kohortenanalyse unterteilt die Benutzerbasis in sinnvolle Segmente und trägt so zu einem gezielteren und effektiveren Marketing bei.
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Rauschen reduzieren: Durch die Fokussierung auf bestimmte Kohorten kann die Analyse den „Rauschen“ reduzieren, der durch die Aggregation von Daten einer Vielzahl von Benutzern entsteht, was zu genaueren Erkenntnissen führt.
Arten der Kohortenanalyse
Es gibt verschiedene Arten von Kohortenanalysen, die jeweils auf unterschiedlichen Merkmalen basieren. Hier ist ein kurzer Überblick:
| Art der Kohortenanalyse | Definition |
|---|---|
| Zeitkohorten | Benutzer, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums mit der Nutzung eines Produkts oder Dienstes begonnen haben. |
| Verhaltenskohorten | Benutzer, die in einem bestimmten Zeitraum eine bestimmte Aktion oder eine Reihe von Aktionen ausgeführt haben. |
| Größe Kohorten | Benutzer, die zum Zeitpunkt des Erwerbs ein gemeinsames Merkmal haben, beispielsweise die Kontogröße oder den anfänglichen Kaufbetrag. |
Verwendung der Kohortenanalyse: Herausforderungen und Lösungen
Kohortenanalysen können unglaublich nützlich sein, um umsetzbare Erkenntnisse zu liefern. Bei der Anwendung kann es jedoch zu Herausforderungen kommen:
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Große Datensätze: Die Handhabung und Analyse großer Datenmengen kann schwierig sein. Dies kann jedoch durch den Einsatz robuster Analysetools und Plattformen, die Big Data verarbeiten können, gemildert werden.
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Kohorten definieren: Die Art und Weise, wie Kohorten definiert werden, kann die Ergebnisse der Analyse erheblich beeinflussen. Es ist entscheidend, dass Sie Kohorten auf eine Weise definieren, die für Ihr spezifisches Unternehmen oder Ihre Forschungsfrage sinnvoll ist.
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Auswahl des Zeitrahmens: Die Auswahl des geeigneten Zeitrahmens für die Beobachtung kann eine Herausforderung sein, ist jedoch wichtig, um nützliche Trends aufzudecken.
Trotz dieser Herausforderungen machen die Erkenntnisse aus der Kohortenanalyse diese zu einem unverzichtbaren Werkzeug im Arsenal datengesteuerter Unternehmen.
Kohortenanalyse: Vergleich mit ähnlichen Begriffen
| Begriff | Beschreibung |
|---|---|
| Kohortenanalyse | Analyse von Benutzergruppen anhand eines gemeinsamen Merkmals über einen bestimmten Zeitraum. |
| Benutzersegmentierung | Aufteilung einer Benutzerbasis in Gruppen auf der Grundlage gemeinsamer Merkmale, ohne jedoch diese Gruppen notwendigerweise im Laufe der Zeit zu analysieren. |
| A/B-Tests | Vergleichen Sie zwei Versionen einer Webseite oder einer anderen Benutzererfahrung, um zu sehen, welche besser abschneidet. Im Gegensatz zur Kohortenanalyse wird dabei nicht dieselbe Gruppe über einen längeren Zeitraum hinweg verfolgt. |
Zukunftsperspektiven in der Kohortenanalyse
Da Daten weiterhin eine immer zentralere Rolle bei der Geschäftsentscheidung spielen, wird der Einsatz von Kohortenanalysen zunehmen. Zukünftige Fortschritte können Folgendes umfassen:
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Integration von KI und maschinellem Lernen: KI kann dabei helfen, Kohortenanalysen zu automatisieren, Muster zu erkennen und sogar zukünftige Trends vorherzusagen.
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Kohortenanalyse in Echtzeit: Mit der Verbesserung der Datenverarbeitungsmöglichkeiten könnte die Möglichkeit zur Durchführung von Kohortenanalysen in Echtzeit Realität werden und Unternehmen sofortige Erkenntnisse liefern.
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Verbesserte Visualisierungstools: Erweiterte Visualisierungstools erleichtern die Interpretation der Ergebnisse der Kohortenanalyse, selbst für Personen ohne tiefes Verständnis der Datenanalyse.
Proxy-Server und Kohortenanalyse
Proxyserver können bei der Kohortenanalyse eine wichtige Rolle spielen. Sie können bei der Datenerfassung helfen, insbesondere bei der Analyse des Nutzerverhaltens in verschiedenen Regionen. Durch die Verwendung von Proxys kann ein Unternehmen auf Daten von verschiedenen geografischen Standorten zugreifen und diese erfassen, wodurch umfassendere und genauere Kohorten basierend auf standortspezifischen Merkmalen erstellt werden können.
Darüber hinaus können Proxys durch Anonymisierung der Daten dazu beitragen, die Privatsphäre der Benutzer während der Datenerfassung zu schützen und so einen ethischen Umgang mit den Daten sicherzustellen.
verwandte Links
Weitere Informationen zur Kohortenanalyse finden Sie in den folgenden Ressourcen:
- Kohortenanalyse in Google Analytics
- Kohortenanalyse mit Python
- Einführung in die Kohortenanalyse im E-Commerce
Denken Sie daran, dass die Kohortenanalyse ein leistungsstarkes Tool zum Verständnis des Nutzerverhaltens im Laufe der Zeit ist. Durch die effektive Segmentierung von Benutzern, deren Verfolgung im Laufe der Zeit und die Analyse der Ergebnisse können Sie wertvolle Erkenntnisse gewinnen, die Ihre Geschäftsstrategie und Ihr Wachstum vorantreiben.
