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 k\u00f6nnen Unternehmen gro\u00dfe Datens\u00e4tze in verwandte Gruppen oder \u201eKohorten\u201c aufteilen. So k\u00f6nnen sie Trends leichter erkennen, Benutzerlebenszyklen verstehen und gezielte Strategien entwickeln, um Engagement, Bindung und Umsatz zu verbessern.<\/p>\n
Die Wurzeln der Kohortenanalyse lassen sich bis in die medizinische und soziologische Forschung zur\u00fcckverfolgen, wo der Begriff \u201eKohorte\u201c 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 \u00fcbernommen, um Muster, Verhaltensweisen und Trends im Zeitverlauf zu untersuchen. Allerdings ist die Idee, Kohortenanalysen f\u00fcr Business Intelligence und das Verst\u00e4ndnis des Kundenverhaltens zu verwenden, relativ neu und gewinnt mit dem Aufkommen von Big Data und Datenanalysen im sp\u00e4ten 20. und fr\u00fchen 21. Jahrhundert an Bedeutung.<\/p>\n
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 gef\u00fchrt hat, seinen Standort usw. handeln. Die Verfolgung dieser Gruppen kann Einblicke in das Benutzerverhalten, den Customer Lifetime Value, die Produktleistung und die Wirksamkeit von Marketingbem\u00fchungen liefern .<\/p>\n
Zu den wichtigsten Schritten bei der Durchf\u00fchrung einer Kohortenanalyse geh\u00f6ren:<\/p>\n
Definieren Sie die Kohorte: Dies kann auf dem Datum der Benutzerakquise, dem Benutzerverhalten, demografischen Informationen oder anderen Merkmalen basieren, die eine Gruppe unterscheiden k\u00f6nnen.<\/p>\n<\/li>\n
Bestimmen Sie das Ereignis: Dies ist die Aktion oder das Verhalten, die Sie analysieren m\u00f6chten. Dies kann ein Kauf, der Besuch einer Website, das Klicken auf einen Link usw. sein.<\/p>\n<\/li>\n
Legen Sie den Zeitrahmen fest: Dies kann t\u00e4glich, w\u00f6chentlich, monatlich oder jeder andere Zeitraum sein, der Ihrem Gesch\u00e4ftszyklus entspricht.<\/p>\n<\/li>\n
Verfolgen und analysieren: \u00dcberwachen Sie das Verhalten der Kohorten im Laufe der Zeit und suchen Sie nach Trends, Mustern und Variationen, die wertvolle Gesch\u00e4ftseinblicke liefern k\u00f6nnten.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
Bei der Kohortenanalyse wird normalerweise eine Datentabelle mit Kohorten als Zeilen, Zeitr\u00e4umen als Spalten und der betreffenden Metrik als Zellwerte verwendet. Die Kohorten werden normalerweise basierend auf einem \u201ekohortendefinierenden Ereignis\u201c gruppiert, beispielsweise dem Datum des ersten Kaufs oder dem Datum der Kontoerstellung.<\/p>\n
Die erfassten Kennzahlen k\u00f6nnen je nach Gesch\u00e4fts- oder Forschungsziel variieren. H\u00e4ufig erfasste Kennzahlen sind unter anderem Umsatz, aktive Benutzer, Bindungsrate und durchschnittlicher Bestellwert.<\/p>\n
Diese Analyse kann mithilfe eines Kohortendiagramms, einer Heatmap, eines Liniendiagramms oder eines anderen Visualisierungstools visualisiert werden, mit dem \u00c4nderungen im Zeitverlauf effektiv dargestellt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n
Zu den wichtigsten Merkmalen der Kohortenanalyse geh\u00f6ren:<\/p>\n
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.<\/p>\n<\/li>\n
Zeitreihenanalyse: Sie erm\u00f6glicht eine L\u00e4ngsschnittanalyse des Benutzerverhaltens und erleichtert zeitbasierte Vergleiche.<\/p>\n<\/li>\n
Benutzersegmentierung: Die Kohortenanalyse unterteilt die Benutzerbasis in sinnvolle Segmente und tr\u00e4gt so zu einem gezielteren und effektiveren Marketing bei.<\/p>\n<\/li>\n
Rauschen reduzieren: Durch die Fokussierung auf bestimmte Kohorten kann die Analyse den \u201eRauschen\u201c reduzieren, der durch die Aggregation von Daten einer Vielzahl von Benutzern entsteht, was zu genaueren Erkenntnissen f\u00fchrt.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
Es gibt verschiedene Arten von Kohortenanalysen, die jeweils auf unterschiedlichen Merkmalen basieren. Hier ist ein kurzer \u00dcberblick:<\/p>\n