Ein Leitfaden für Anfänger zur Kohortenanalyse: Der am besten umsetzbare (und unterschätzte) Bericht zu Google Analytics

Das Gegenmittel gegen Eitelkeitsmetriken, wenn Sie weniger als 1 Stunde pro Woche für Marketinganalysen zur Verfügung haben

Die Klasse von 2017 ist ein Beispiel für eine Kohorte. Alle diese Studenten haben das gleiche Abschlussdatum.

Anfang dieses Jahres haben wir bei Humanlytics mehr als 100 kleine und mittlere Unternehmen (KMUs) befragt, um mehr über ihre größten Schwachstellen im Bereich digitales Marketing zu erfahren. Was wir fanden, war, dass zwei wiederkehrende Themen immer wieder auftauchten:

  1. Knappe Zeit / Bandbreite für Analytics: Die meisten Kleinunternehmer und Vermarkter haben nur sehr begrenzte Zeit und Bandbreite, um ihre Daten zu analysieren. Sie sind zu beschäftigt damit, ihre Geschäfte zu führen. Wie ein Geschäftsinhaber es ausdrückte: „Das Verwenden von Daten ist wie der Versuch, ein Klavier aus einem brennenden Raum zu retten - es ist schön zu haben, aber ich habe höhere Prioritäten.“ Dies liegt daran, dass es viel Zeit und Schulung erfordert, Daten in umsetzbare Geschäftserkenntnisse umzuwandeln, dh Geschäftsfragen zu beantworten und Geschäftsentscheidungen zu unterstützen.
  2. Vanity-Metriken bieten keinen geschäftlichen Mehrwert: Vanity-Metriken sind Metriken, mit denen Sie sich in Ihrem Unternehmen wohl fühlen, die Ihnen jedoch nicht dabei helfen, Entscheidungen zu treffen (sie sind nicht umsetzbar). Das Problem mit Eitelkeitsmetriken besteht darin, dass sie tatsächlich schlimmer sein können, als wenn keine Analysen verwendet werden. Sie sind nicht nur Zeitverschwendung, sie können auch Ihre Geschäftsentscheidungen irreführen. Aggregierte Metriken wie beispielsweise „neue Sitzungen“ auf Ihrer Website können mehr verdecken, als sie verraten. Wenn beispielsweise die Anzahl der neuen Sitzungen steigt, ist dies eine gute Sache (Traktion mit neuen Benutzern) oder eine schlechte Sache (die Bindung an wiederkehrende Benutzer nimmt ab)?
Vanity-Metriken sind wie Instagram-Filter. Sie lassen dich gut aussehen, aber du hast keine genaue Darstellung der Realität. Bild über Giphy.

Hier kommt die Kohortenanalyse ins Spiel. Die Kohortenanalysefunktion in Google Analytics ist das Gegenmittel gegen beide Probleme (zeitlich begrenzte und irreführende Eitelkeitsmetriken).

Was ist eine Kohorte? Kurz gesagt, eine Kohorte ist einfach eine Teilmenge von Benutzern, die nach gemeinsamen Merkmalen gruppiert sind. Im Kontext der Geschäftsanalyse bezieht sich eine Kohorte normalerweise auf eine Teilmenge von Benutzern, die speziell nach Erwerbsdatum segmentiert sind (dh wenn ein Benutzer Ihre Website zum ersten Mal besucht).

Eine „Kohortenanalyse“ ermöglicht es Ihnen dann einfach, das Verhalten und die Metriken verschiedener Kohorten im Zeitverlauf zu vergleichen. Sie können dann die Kohorten mit der höchsten Leistung (oder der niedrigsten Leistung) finden und welche Faktoren diese Leistung beeinflussen.

Der Kohortenanalysebericht ist eine der am meisten unterschätzten Funktionen von Google Analytics. Warum? Weil es Ihnen hilft, die Auswirkungen Ihrer verschiedenen Marketingaktivitäten auf eine bestimmte Gruppe von Empfängern zu isolieren, anstatt Rauschen in den Daten.

Das Ausführen einer Kohortenanalyse ist eine der einfachsten Möglichkeiten, ein Experiment für Ihr Unternehmen durchzuführen. Als Vermarkter können Sie eine zeitgebundene Kampagne mit bestimmten Merkmalen ausführen, die Sie testen möchten: Anzeigeninhalt, Marketingkanal, Zielgruppe, Zielseiten-Design usw. Anschließend können Sie die Messwerte für Reichweite, Engagement und Conversion für diese verschiedenen vergleichen Marketingkampagne, um zu sehen, welche Faktoren der Kampagne tatsächlich einen Mehrwert für Ihr Unternehmen darstellen und welche nicht.

Lassen Sie uns ein Marketing-Experiment durchführen! Bild über Giphy.

Dies ist in erster Linie der wahre Wert und Zweck der Marketinganalyse. Kurz gesagt, Marketing Analytics zeigt Ihnen, was funktioniert, was nicht funktioniert und wie Sie Ihre Marketingaktivitäten basierend auf diesem Feedback anpassen können. Die Kohortenanalyse tut genau das, indem sie sich auf die Auswirkungen jeder Marketingaktivität konzentriert oder sich rechtzeitig auf ein bestimmtes Publikum ändert.

Was das Problem der Zeitknappheit für viele Unternehmen betrifft, dauert es weniger als eine Stunde, jede Woche eine typische Kohortenanalyse durchzuführen. Jedes Unternehmen hat unterschiedliche Anforderungen an Marketinganalysen. Wenn Sie jedoch für viele Unternehmen nur die Zeit und Bandbreite haben, um einen Google Analytics-Bericht pro Woche anzuzeigen, empfehle ich häufig, mit dem Kohortenanalysebericht zu beginnen, anstatt Zeit mit Eitelkeitsmetriken zu verschwenden.

In diesem Artikel behandeln wir:

  1. Wofür ist die Kohortenanalyse gut?
  2. Einschränkungen der Kohortenanalyse in Google Analytics
  3. Eine Einführung für Anfänger in den Kohortenanalysebericht in Google Analytics
  4. Einige Beispiele für Kohortenanalysen, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern

Wofür ist die Kohortenanalyse gut?

Als Geschäftsanalysetechnik können Sie mit einer Kohortenanalyse Variablen und Änderungen zwischen Ihren digitalen Marketingkampagnen vergleichen.

Zum Beispiel ändern sich Websites wie echte stationäre Geschäfte. Wenn Sie es richtig machen, ändern sie sich sehr oft. Mithilfe einer Kohortenanalyse können Sie versuchen, die Auswirkungen der Website-Änderung auf das Benutzerverhalten zu isolieren.

Hier sind einige Faktoren, die sich auf das Benutzerverhalten auswirken können, das Sie möglicherweise mit einer Kohortenanalyse analysieren möchten:

  • Zielgruppe
  • Anzeigeninhalt
  • Kanäle
  • Kampagnen / Experimente
  • Neugestaltung der Website
  • Neue Produktlinien und Serviceangebote
  • Verkäufe, Rabatte, Werbekampagnen
Mit der Kohortenanalyse können Sie den Effekt einer Variablen isolieren. Bild über Giphy.

In der Webanalyse können Sie die Leistung von Kohorten in Verkehrsmetriken (z. B. wiederkehrende Benutzer), Engagement-Metriken (z. B. durchschnittliche Sitzungsdauer) oder Conversion-Metriken (z. B. Sitzungen mit Transaktionen) vergleichen.

Obwohl Sie theoretisch jeden dieser Faktoren mit einer Kohortenanalyse analysieren können, können Sie nicht mit jedem Analysetool (z. B. Google Analytics) die Auswirkungen all dieser Faktoren auf das Nutzerverhalten analysieren.

Einschränkungen der Kohortenanalyse in Google Analytics

Obwohl die Kohortenanalyse theoretisch sehr nützlich sein kann, weist der Kohortenanalysebericht in Google Analytics in der Praxis viele Einschränkungen auf.

Erstens können Kohorten im Allgemeinen technisch nach jedem gemeinsamen Merkmal gruppiert werden. Der Kohortenanalysebericht in Google Analytics (der sich seit einiger Zeit in der Beta-Phase befindet) kann derzeit jedoch nur Kohorten basierend auf dem Erwerbsdatum definieren (dh wenn ein Nutzer Ihre Website zum ersten Mal besucht).

Zweitens ist das Verfolgen der Aufbewahrung und der Rückgabe von Nutzern auf Ihrer Website (wofür häufig Kohortenanalysen verwendet werden) derzeit eine ungenaue Übung für Google Analytics. Angenommen, Pete ist ein Benutzer auf Ihrer Website und besucht Ihre Website noch heute. Wenn er morgen erneut besucht, sollte Google Analytics ihn als wiederkehrenden Nutzer registrieren.

Wenn Pete jedoch eines dieser Dinge tut, kann Google Analytics seine nächste Sitzung möglicherweise nicht ordnungsgemäß als wiederkehrende Sitzung verfolgen:

  • Browser-Cookies löschen
  • Website auf einem anderen Gerät oder Browser besuchen
  • Besuch der Site im Inkognito-Modus
Bild über Giphy.

Der typische digitale Verbraucher besitzt mittlerweile durchschnittlich 3,64 Geräte, und 36% der Amerikaner besitzen ein Smartphone, einen Computer und ein Tablet. Diese Unfähigkeit, Benutzer über Geräte, Browser und Sitzungen hinweg konsistent zu verfolgen, ist kein triviales Problem.

Schließlich gibt es das Problem, Variablen zu verwechseln. Wie bereits erwähnt, kann es hilfreich sein, Ihre Kohortenmetriken mit Ihrem Marketingkalender zu überlagern, um zu sehen, wie sich die Metriken mit Ihren Marketingaktivitäten ändern.

Jeder Zusammenhang zwischen einer Marketingkampagne und einem Anstieg der Kennzahlen ist jedoch eine Korrelation und keine Ursache. Vielleicht haben Sie am vergangenen Montag mit dieser neuen Facebook-Werbekampagne begonnen, aber kann die Steigerung der Nutzerbindung wirklich auf die Qualität Ihrer Facebook-Anzeigen zurückgeführt werden? Oder könnte es sein, dass einer Ihrer älteren Blog-Beiträge langsam an Fahrt gewinnt?

Wenn Sie keine randomisierten kontrollierten Studien (RCTs) durchführen, in denen Sie Benutzer zufällig einer Kontrollgruppe oder einer Behandlungsgruppe zuordnen, können Sie die Kausalität zwischen einer Marketingkampagne und den Änderungen der Metrik nicht definitiv feststellen. Dies gilt insbesondere dann, wenn mehrere Kampagnen gleichzeitig ausgeführt werden.

Trotzdem kann der Kohortenanalysebericht in Google Analytics trotz seiner Einschränkungen für datengesteuerte Entscheidungen immer noch richtungsrichtig sein, insbesondere wenn Sie Ihre Marketingkampagnen und Änderungen wie separate Experimente testen (z. B. wenn Sie nur Facebook-Anzeigen schalten) im Januar Twitter-Anzeigen im Februar, AdWords-Kampagnen im März usw.).

Im Folgenden finden Sie eine Anleitung zur Verwendung der Kohortenanalysefunktion in Google Analytics.

Eine Einführung für Anfänger in den Kohortenanalysebericht in Google Analytics

Den Bericht zur Kohortenanalyse finden Sie unter Zielgruppe.

Oben im Kohortenanalysebericht können Sie die Einstellungen für Kohortentyp, Kohortengröße, Metrik und Datumsbereich anpassen.

  • Kohortenart: Derzeit ist das Erwerbsdatum (das Datum der ersten Sitzung des Benutzers) die einzige Option.
  • Kohortengröße: Sie können Kohorten nach Tag, Woche oder Monat definieren. Wenn Sie beispielsweise nach Monat auswählen, repräsentiert jede Kohorte die Benutzer, die in einem bestimmten Monat erworben wurden (z. B. umfasst die Januar-Kohorte alle Benutzer, die ihre erste Sitzung im Januar hatten).
  • Datumsbereich: Das Zeitfenster, das Sie untersuchen möchten (z. B. die letzten 6 Wochen).
  • Metrik: Die Daten, die im Bericht angezeigt werden. Die Standardmetrik ist die Benutzerbindung, die den Prozentsatz der zurückgegebenen Benutzer misst.

Sie können auch diese Metriken "pro Benutzer" und "Gesamt" auswählen:

Sie können dann auswählen, welche Kohorten im Diagramm angezeigt werden sollen.

Sie können wie bei jedem anderen Bericht auch zusätzliche Segmente (z. B. Mobil- / Tablet-Verkehr usw.) zum Vergleich hinzufügen, indem Sie oben im Bericht auf das Pluszeichen neben "Alle Benutzer" klicken. Unser Tutorial zur Verwendung von Google Analytics-Segmenten zur Analyse Ihrer Zielgruppe finden Sie hier:

Das eigentliche Fleisch des Kohortenanalyseberichts ist jedoch die Wärmekarte direkt unter dieser Grafik. Im Folgenden vergleiche ich beispielsweise alle Benutzer mit dem Segment "Bezahlter Datenverkehr".

Das Fleisch des Kohortenanalyseberichts in Google Analytics

Mit dieser Heatmap können Sie schnell die Metriken mit der höchsten (und niedrigsten) Leistung nach Kohorte und Woche nach dem Erfassungsdatum identifizieren. Woche 0 steht für die Woche, in der die Benutzer dieser Kohorte ihre erste Sitzung hatten. Diese Kohorten-Heatmap kann nicht exportiert werden, daher müssen Sie möglicherweise die Grafik kopieren / einfügen oder einen Screenshot erstellen.

Angenommen, ich habe in der Woche vom 11. September eine neue AdWords-Remarketing-Kampagne durchgeführt, um Benutzer, die meine Website besucht haben, erneut zu erreichen. Wie Sie im obigen Bericht zur Kohortenanalyse sehen können, ist meine Benutzerbindung in dieser Woche erheblich gestiegen. Dies kann ein Beweis dafür sein, dass meine Remarketing-Kampagne die Nutzerbindung erhöht, was ich in meinem AdWords-Bericht (unter "Erfassung") näher erläutern kann.

Aus diesem Grund empfehle ich, Ihren Marketingkalender in einem separaten Fenster aufzurufen, um Ihre Kohorten-Heatmap mit dem Kontext Ihrer Marketingaktivitäten zu überlagern. Wenn Sie nur die Daten Ihrer Marketingkampagnen verfolgen möchten, empfehlen wir Ihnen, die integrierte Funktion "Anmerkungen" in Google Analytics-Berichten zu verwenden.

Anmerkungen zu dem Tag, an dem ich meine digitalen Marketingkampagnen gestartet habe, um meinen Google Analytics-Berichtsmetriken einen Kontext hinzuzufügen.

Mit Anmerkungen können Sie Notizen für bestimmte Tage in Ihre Google Analytics-Berichte schreiben. Dies kann hilfreich sein, um zu markieren, wann neue Marketingaktivitäten oder Kampagnen beginnen und enden. Um auf Anmerkungen zuzugreifen, klicken Sie einfach auf den Abwärtspfeil am unteren Rand des Diagramms, um einen Bericht zu erhalten.

Wenn Sie nach einer anspruchsvolleren Marketingkalenderplattform suchen, empfehle ich Ihnen, sich mit Tools für die Zusammenarbeit wie CoSchedule zu befassen (siehe hier).

In beiden Fällen ist es besonders nützlich, wenn Sie Ihre Marketingaktivitäten nach Tagen, Wochen oder Monaten organisieren, indem Sie Ihren Kohortenanalysebericht und Ihren Marketingkalender (oder Ihre Google Analytics-Anmerkungen) nebeneinander anzeigen.

Beispielsweise veröffentlicht Ihr Content-Marketing-Team möglicherweise jeden Montag neue Blog-Beiträge. Sie können feststellen, ob Ihre Montag-Kohorten eine höhere Benutzerbindung aufweisen (möglicherweise werden sie engagierter, melden sich für einen Newsletter an und kehren häufiger zur Website zurück).

Oder vielleicht beschließt Ihr Team, drei Monate lang jeden Monat eine andere Zielgruppe oder Käuferpersönlichkeit zu testen. Sie können die Unterschiede in der Nutzerbindung nach Monat im Kohortenanalysebericht sehen, um festzustellen, welche Zielgruppe am meisten mit Ihren Inhalten oder Anzeigen beschäftigt ist. Sie können diese Art von Experimenten durchführen, um verschiedene Marketingkanäle, Kampagnen, Website-Designs, neue Produktangebote und Werbeaktionen zu testen.

Warnung: Achten Sie auf Wochenenden, wenn Sie tagsüber Kohortenanalysen durchführen. In vielen Unternehmen werden Kennzahlen wie die Aufbewahrung an Wochenenden im Vergleich zu Wochentagen sinken.

Wie Sie sehen können, sehen Sie für die 9/22-Kohorte im Google Merchandise Store einen leichten Rückgang der Retention. Dies kann daran liegen, dass der 22. September ein Freitag ist und Tag 1 (mit einer niedrigeren Rückhalterate von 2,74%) ein Samstag ist.

Einige Beispiele für die Kohortenanalyse, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern

Um einen Drilldown zu einer interessierenden Kohorte durchzuführen, können Sie die Kohorte in ein benutzerdefiniertes Segment umwandeln, um weiter zu untersuchen, was eine Kohorte mit hoher Leistung oder hoher Traktion antreibt. Obwohl die Kombination von Segmentierungsanalyse und Kohortenanalyse weiter fortgeschritten ist und mehr Zeit benötigt, um Erkenntnisse zu gewinnen, können Sie hier genauer untersuchen, welche Faktoren den Umsatz Ihres Unternehmens im Laufe der Zeit tatsächlich steigern.

Bild über Giphy.

Angenommen, Sie sind ein Vermarkter für ein SaaS-Unternehmen. Sie haben im August eine Google Adwords-Kampagne durchgeführt, sodass Ihre Messdaten gestiegen sind.

Auf den ersten Blick könnte man sich denken, das ist großartig, wir hatten ein enormes Wachstum unserer Zahlen, dies muss bedeuten, dass AdWords ein ausgezeichneter Marketingkanal für unser Unternehmen ist. Wir sollten mehr Werbeausgaben in ähnliche Kampagnen investieren.

Mit einer Kohortenanalyse können Sie jedoch tiefer graben und möglicherweise eine andere Schlussfolgerung ziehen. Es beantwortet die Frage: "Von allen Benutzern, die Ihr Produkt im August heruntergeladen haben, wie viele Personen nach 1 Monat, 2 Monaten, 3 Monaten usw. noch beschäftigt sind."

Angenommen, Sie führen eine Kohortenanalyse durch und stellen fest, dass für Ihre August-Kohorte nach jedem Monat ein großer Rückgang zu verzeichnen ist. Es gibt einige mögliche Gründe für diesen Mangel an Retention. Hier sind zum Beispiel zwei mögliche Faktoren:

  1. Fehlzielung: Dies kann darauf hinweisen, dass Ihr Team mit Ihren Anzeigen die falsche Zielgruppe angesprochen hat. Ihre Anzeigen haben den Traffic erhöht, aber möglicherweise war es nicht die richtige Art von Traffic. Dies bedeutet, dass diese Benutzergruppe die App herunterlädt und in den nächsten Monaten abwandert.
  2. Sie müssen sich mehr auf das Engagement konzentrieren: Vielleicht hat Ihr Marketing-Team viel Mühe darauf verwendet, Menschen für das Softwareprodukt zu gewinnen, aber nicht genug Mühe, um das Engagement aufrechtzuerhalten.

Im Folgenden finden Sie einige weitere Beispiele dafür, wie Sie mit der Kohortenanalyse beginnen können:

Sitzungen mit Transaktionen nach wöchentlichen Kohorten: Wie viel jede Kohorte nach jeder Woche ausgibt.

Imbissbuden

  1. Anmerkungen verwenden: Verwenden Sie Google Analytics-Anmerkungen oder einen Marketingkalender, um Ihre Marketingaktivitäten und Kampagnen zu verfolgen. Auf diese Weise können Sie die Auswirkungen Ihrer Marketinginitiativen in Google Analytics-Berichten, einschließlich des Berichts zur Kohortenanalyse, erkennen.
  2. Testen Sie Ihre Marketingaktivitäten: Führen Sie Experimente durch, um Zielgruppen, Kanäle und Website-Design nach Woche oder Monat zu testen (z. B. einen Marketingkanal pro Monat testen). Planen Sie jede Woche eine halbe Stunde an einem Tag ein, um in Ihrem Kohortenanalysebericht die Ergebnisse dieser Tests zu überprüfen.
  3. Drilldown zu ungewöhnlichen Kohorten: Wenn Sie signifikante Zu- oder Abnahmen bei Kennzahlen wie der Benutzerbindung für eine bestimmte Kohorte feststellen, überprüfen Sie Ihren Marketingkalender, um festzustellen, welche Änderungen diese Bewegungen in Ihren Kennzahlen beeinflussen könnten. Verwandeln Sie diese interessierenden Kohorten in benutzerdefinierte Segmente, um sich eingehender mit ihrem Verhalten zu befassen.

Nächste Schritte

  1. Führen Sie neue Marketingkampagnen wie Experimente durch. Isolieren Sie eine Variable, die Sie mit jeder Kampagne testen möchten (z. B. Kanal, Zielgruppe, Anzeigeninhalt usw.), und versetzen Sie die Kampagnen nach Woche oder Monat. Verwenden Sie den Kohortenanalysebericht, um die Leistung jeder Kampagne zu verfolgen.
  2. Weitere Informationen darüber, wie Sie mithilfe der Kohortenanalyse den Lebenszeitkundenwert (LCV) messen können, finden Sie unter Der Fall für Kohortenanalyse und Multi-Touch-Attributionsanalyse von Kissmetrics.
  3. Abonnieren Sie unseren Newsletter, um weitere Marketinganalyse-Inhalte wie diesen zu erhalten: bit.ly/HMLnews

Dieser Artikel wurde von Humanlytics erstellt. Suchen Sie einfach nach weiteren Inhalten? Besuchen Sie uns auf Twitter und Medium und treten Sie unserer Analytics for Humans-Facebook-Community bei, um weitere Ideen und Themen wie diese zu diskutieren!