Die Kohortenanalyse gruppiert Kunden nach einem gemeinsamen Startzeitpunkt – meist dem Monat des Vertragsabschlusses – und verfolgt, wie sich diese Gruppe über die Zeit hinweg entwickelt. Statt eine einzelne Kennzahl wie die Churn-Rate nur als unternehmensweiten Durchschnittswert zu betrachten, zeigt die Kohortenanalyse, wie sich das Kundenverhalten je nach Eintrittszeitpunkt tatsächlich unterscheidet.
Wie eine Kohorte gebildet wird
Eine Kohorte fasst alle Kunden zusammen, die im selben Zeitraum – üblicherweise demselben Kalendermonat – erstmals Kunde geworden sind. Alle im Januar gewonnenen Kunden bilden dann die „Januar-Kohorte", alle im Februar gewonnenen die „Februar-Kohorte" und so weiter. Für jede dieser Kohorten wird anschließend über mehrere Folgemonate hinweg verfolgt, wie viele der ursprünglichen Kunden noch aktiv sind, wie viel Umsatz sie generieren oder wie sich ihre Abwanderung entwickelt.
Warum ein unternehmensweiter Durchschnitt nicht ausreicht
Eine einzelne, unternehmensweite Churn-Rate kann irreführend sein, wenn sich das Kundenverhalten über die Zeit deutlich verändert hat – etwa nach einer Preisanpassung, einem neuen Onboarding-Prozess oder einer veränderten Zielgruppenansprache im Marketing. Die Kohortenanalyse macht solche Effekte sichtbar: Zeigt die Kohorte aus einem bestimmten Monat eine spürbar schlechtere Kundenbindung als vorherige oder nachfolgende Kohorten, lässt sich der Ursache gezielt auf den Grund gehen, statt sie im Gesamtdurchschnitt untergehen zu lassen.
Typische Darstellung: Die Kohorten-Tabelle
In der Praxis wird eine Kohortenanalyse meist als Tabelle dargestellt, bei der jede Zeile einer Kohorte entspricht und jede Spalte einen Monat nach dem jeweiligen Startzeitpunkt abbildet. So lässt sich auf einen Blick vergleichen, wie hoch beispielsweise der Anteil noch aktiver Kunden drei, sechs oder zwölf Monate nach Vertragsbeginn in unterschiedlichen Kohorten war – unabhängig davon, wann diese Kohorten tatsächlich gestartet sind.
Anwendung über Churn hinaus
Auch wenn die Kohortenanalyse besonders häufig zur Untersuchung von Kündigungsverhalten eingesetzt wird, lässt sie sich auf nahezu jede Kennzahl anwenden, die sich über die Zeit entwickelt – etwa den durchschnittlichen Umsatz pro Kunde, die Nutzungsintensität eines Produkts oder die Erfolgsquote von Upselling-Maßnahmen. Entscheidend ist stets derselbe Grundgedanke: Vergleichbare Kundengruppen über eine vergleichbare Zeitspanne hinweg zu beobachten, statt Kunden unterschiedlichen Alters undifferenziert zusammenzufassen.
Grenzen der Methode
Eine Kohortenanalyse benötigt eine ausreichend große Anzahl an Kunden pro Kohorte, um statistisch belastbare Aussagen zu treffen – bei einem noch jungen Unternehmen mit wenigen Neukunden pro Monat können einzelne Kohorten zu klein sein, um verlässliche Muster zu erkennen. Zudem lässt sich aus einer beobachteten Korrelation innerhalb einer Kohorte nicht automatisch eine eindeutige Ursache ableiten – eine schlechtere Kohorte liefert einen Ausgangspunkt für die weitere Untersuchung, aber selten bereits die abschließende Erklärung.
Kohortenanalyse und Preisexperimente
Besonders wertvoll wird die Kohortenanalyse bei der Einführung neuer Preismodelle oder Tarifstrukturen: Da nur Kunden, die nach der Umstellung gewonnen wurden, in den neuen Kohorten erscheinen, lässt sich die tatsächliche Wirkung einer Preisänderung auf Kundenbindung und Umsatzentwicklung wesentlich präziser beobachten als durch einen simplen Vorher-Nachher-Vergleich des Gesamtunternehmens, in dem sich alte und neue Kunden vermischen.