Glossar
Was ist Kohortenanalyse?
Die Kohortenanalyse gruppiert Kunden nach dem Zeitpunkt ihres ersten Kaufs und verfolgt jede Gruppe über die Zeit hinweg. Dadurch lässt sich ein Kundenbindungsproblem von einem Rekrutierungsproblem trennen, was mit einer einzigen Gesamtzahl nicht möglich ist.
Eine Gesamt-Wiederkehrquote kann sich aus schlechten Gründen verbessern: Ein Unternehmen, das die Hälfte seiner Neukunden verliert, sieht die Quote steigen, weil der Nenner geschrumpft ist. Kohorten beheben das, indem sie eine engere Frage stellen: Von den Kunden, die im März zum ersten Mal erschienen sind, wie viele kamen innerhalb von neunzig Tagen zurück, und dieselbe Frage dann erneut für April und Mai. Bleibt diese Zahl konstant, während die Gesamtquote sinkt, gewinnt das Unternehmen mehr Kunden hinzu, statt weniger zu halten, was eine völlig andere Reaktion erfordert.
Was ist der einfachste und zugleich nützlichste Kohortenbericht?
Eine Zeile pro Monat: Wie viele Kunden in diesem Monat zum ersten Mal gekauft haben und welcher Anteil davon innerhalb eines für das Gewerbe geeigneten Zeitraums zurückgekehrt ist. Neunzig Tage sind für die meisten Unternehmen ausreichend; eine Werkstatt benötigt ein Jahr.
Diese eine Spalte reicht aus, um die Frage zu beantworten, die die meisten Inhaber haben: ob die Veränderung im letzten Quartal daher kam, dass sich Neukunden anders verhalten haben, oder daher, dass bestehende Kunden abgewandert sind.
Benötigt man dafür spezielle Software?
Nein: Eine Tabellenkalkulation und die Kundenliste mit Anmeldedaten und Besuchsdaten, die dem Unternehmen gehört und auf Anfrage an [email protected] zurückgegeben werden kann, reicht für ein Unternehmen mit einigen Hundert Kunden aus. Die Analyse ist eine Zählung, kein Modell.
Was Sie aber benötigen, ist der zugrundeliegende Datensatz, der einem bar- und kartenbasierten Unternehmen ohne Kundenbindungsprogramm fehlt. Barzahlungen sind unsichtbar, und die meisten kleinen Kassen erfassen keine Kundenidentifizierung.
Wie oft lohnt es sich, zu laufen?
Die meisten Unternehmen erfassen Daten vierteljährlich, jedoch nie häufiger als in einem Kaufzyklus. Die Auswertung einer Kohorte, bevor deren Mitglieder realistische Chancen zur Rückkehr hatten, liefert lediglich eine Kennzahl, die den Zeitpunkt ihres Beitritts misst.
Eine Ausnahme bilden die ersten Monate eines neuen Programms, in denen die Anmelderate und nicht die Teilnehmerbindung im Vordergrund steht. Beurteilen Sie ein Programm danach, wie viele Personen sich anmelden, bis ein vollständiger Prämienzyklus abgeschlossen ist.
Siehe auch
- Kaufhäufigkeit: Die Kaufhäufigkeit gibt an, wie oft ein Kunde innerhalb eines Zeitraums kauft, und ihr Kehrwert, die typische Lücke zwischen den Besuchen eines Kunden, bestimmt jede andere Kennzahl in einem Treueprogramm.
- Bindungsrate: Die Kundenbindungsrate ist der Anteil der Kunden, die in der nächsten Periode wiederkommen, und selbst eine kleine Steigerung summiert sich im Laufe eines Jahres erheblich.
- Inaktiver Kunde: Ein inaktiver Kunde ist jemand, der früher regelmäßig kam, aber innerhalb eines erwarteten Zeitfensters nicht zurückgekehrt ist, üblicherweise 45 Tage bei einem Café (der Loonine-Standardwert, in der App von 1 bis 365 Tagen einstellbar), oder zwei Besuchszyklen bei einem Terminunternehmen.
- Kundenabwanderung: Kundenabwanderung ist die Rate, mit der Kunden aufhören wiederzukommen, und in einem lokalen Unternehmen verläuft sie meist lautlos: Kunden kündigen selten an, dass sie gegangen sind, sie erscheinen einfach nicht mehr.
Weiterführende Informationen
Wie man die Stammkundenrate misst (und was man damit anfangen kann)
Die Formel zur Berechnung der Wiederkaufsrate, der Zeitraum, über den sie gemessen werden soll, wie ein guter Wert je nach Branche aussieht und die beiden aussagekräftigsten Kennzahlen.
Geburtstags- und Saisonprämien: Lohnt es sich oder ist es nur eine Ablenkung?
Wann eine zeitlich begrenzte Belohnung ihren Platz verdient, was man sammeln sollte und was nicht, und warum die saisonale Botschaft meist wichtiger ist als die damit verbundene Belohnung.