Kohortenanalyse in Google Analytics: So geht’s

Daten sind Geld. Im Onlinemarketing gilt das ganz besonders: Je genauer Sie Ihre Zielgruppe, deren Wünsche, Bedürfnisse und Verhalten kennen, desto besser können Sie passende Angebote kreieren und desto überzeugender werden Ihre Marketingkampagnen. Dadurch steigt letztlich auch der Umsatz.

Eine sehr einfache Methode, Ihre Kunden und Interessenten besser kennenzulernen und wichtige Daten zu erhalten, ist die Kohortenanalyse bei Google Analytics. Wir verraten Ihnen, was es damit auf sich hat und wie Sie die Analyse durchführen.

Was ist ein Kohorteneffekt?

Eng verbunden mit dem Begriff Kohortenanalyse ist der Kohorteneffekt. Damit werden Verhaltensunterschiede zwischen verschiedenen Kohorten und/oder Veränderungen innerhalb einer Kohorte bezeichnet, die auf unterschiedlichen sozialen oder umweltbedingten Einflüssen beruhen. Unterschieden wird zwischen zwei Kategorien: Alterseffekte und Periodeneffekte.

Alterseffekte sind Unterschiede, die mit dem Alter der Menschen in der Kohorte zusammenhängen. Periodeneffekte haben nichts mit Generationen oder soziodemografischen Faktoren zu tun, sondern basieren auf wechselnden Umweltbedingungen.

Werten Sie Ihre Kohorten sorgsam aus, werden Sie Entwicklungen und Tendenzen frühzeitig erkennen und entsprechende Handlungen ableiten können.

Kohortenanalyse: Ein Beispiel für die Nutzung

Wie sieht so eine Kohortenanalyse nun in der Praxis aus? Diese Frage ist gar nicht so einfach zu beantworten, denn die Zahl möglicher Fragestellungen und Erkenntnisse ist schier endlos.

Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie sind im E-Commerce tätig. In Ihrem Onlineshop gibt es viele verschiedene Produkte zu kaufen und entsprechend inhomogen ist Ihre Zielgruppe. Durch eine Kohortenanalyse könnten Sie nun das Verhalten von Neu- und Bestandskunden vergleichen und auf Basis der Ergebnisse Ihren Marketing-Funnel optimieren.

Möglich ist auch eine Aufschlüsselung von Käufen nach geografischen Regionen, Geschlecht oder Endgeräten. Sie können testen, wie sich ein neues Webseiten-Design auf die Bindungsrate auswirkt. Oder Sie vergleichen, wie sich Nutzer aus verschiedenen Traffic-Quellen verhalten.

Kohortenanalyse im neuen Google Analytics 4 Properties durchführen

Seit dem 14. Oktober 2020 gibt es eine neue Version von Google Analytics: Google Analytics 4 Properties. Für neu angelegte Accounts ist es bereits Standard, Bestandsnutzer können jederzeit umsteigen.

Google Analytics 4 Properties legt mehr Fokus auf die Nutzer Ihrer Webseite und ihre Handlungen statt auf Sitzungen und Seitenaufrufe. Es ermöglicht Ihnen zudem, Daten plattformübergreifend zu vergleichen, und liefert noch mehr und ausführlichere Berichte als der Vorgänger. Auch eine Kohortenanalyse können Sie ganz einfach anlegen.

Kohortenanalyse erstellen

Um eine Kohortenanalyse einzurichten, loggen Sie sich zunächst bei Google Analytics ein. In der linken Seitenleiste klicken Sie auf den Punkt „Analyse“, dann auf „Kohortenanalyse“.

Bild: Screenshot aus Google Analytics

Als Nächstes müssen Sie unter „In der Kohortenanalyse berücksichtigt“ ein Aufnahmekriterium festlegen. Dieses bestimmt, wann ein Nutzer in die Kohorte aufgenommen wird. Der Standardwert ist hier das Akquisitionsdatum, also der Tag, an dem Nutzer das erste Mal Ihre Webseite besuchen. In diesem Fall wird jeden Tag eine neue Kohorte angelegt.

Sie können aber auch beliebige Transaktionen, Conversions oder andere Handlungen als Eintrittspunkt in eine Kohorte definieren.

Im Anschluss definieren Sie ein Rückkehrkriterium. Es entscheidet darüber, ob ein Nutzer in der Kohorte bleibt oder nicht. Auch hier können Sie ein beliebiges Ereignis festlegen.

Bild: Screenshot aus Google Analytics

Beim Punkt „Detaillierungsgrad“ wählen Sie aus, ob die Kohorte täglich, wöchentlich oder monatlich betrachtet werden soll. Unter „Aufschlüsselung“ können Sie die Kohorte abschließend in Untergruppen teilen, zum Beispiel nach der Art des Geräts, das die Nutzer verwenden.

Kohortenanalyse auswerten

Die Ergebnisse der Kohortenanalyse werden Ihnen in einer Tabelle ausgegeben. Auf der y-Achse sehen Sie alle Kohorten. Haben Sie als Aufnahmekriterium das Akquisitionsdatum festgelegt und im Detaillierungsgrad die wöchentliche Auswertung aktiviert, wird beispielsweise für jede Woche eine neue Kohorte angelegt.

Auf der x-Achse ist die Entwicklung im zeitlichen Verlauf einsehbar. Jede Spalte stellt eine Woche dar. In unserem Beispiel sehen Sie in der ersten Spalte also, wie viele Personen Ihre Webseite in Woche X zum ersten Mal besucht haben.

Nehmen wir einmal an, Ihr Rückkehrkriterium wäre ein Webseiten-Besuch. Dann könnten Sie den folgenden Spalten entnehmen, wie viele Personen der Kohorte Ihre Webseite in den Wochen nach dem ersten Besuch erneut genutzt haben.

Legen Sie als Rückkehrkriterium hingegen eine Transaktion fest, können Sie ablesen, wie viel Zeit vom ersten Webseiten-Besuch bis zu einem Kauf vergeht.

Kohortenanalyse im alten Universal Analytics

Falls Sie noch das alte Universal Analytics nutzen, unterscheidet sich die Kohortenanalyse geringfügig. In der linken Seitenleiste klicken Sie erst auf „Zielgruppe“, dann auf „Kohortenanalyse“. Über die Drop-down-Menüs geben Sie danach die gewünschten Bedingungen ein.

Beim Kohortentyp kann nur das Akquisitionsdatum gewählt werden. Die Kohortengröße entspricht dem Detaillierungsgrad bei Google Analytics 4 Properties. Sie legt also fest, ob die Kohorte alle Nutzer eines Tages, einer Woche oder eines Monats umfassen soll.

Unter „Messwert“ wählen Sie aus, was genau gemessen werden soll: zum Beispiel die Nutzerbindung, die Zahl der Sitzungen, die Sitzungsdauer oder Abschlüsse für ein Zielvorhaben. Dieser Punkt entspricht dem Rückkehrkriterium.

Zum Schluss wählen Sie einen Zeitraum für die Analyse aus und entscheiden damit, wie viele Kohorten in der Tabelle angezeigt werden sollen.

Fazit: Kohortenanalysen machen Ihre Kunden transparent

Egal, ob Sie wissen wollen, wie sich Ihr neues Webseiten-Design auf die Newsletter-Eintragungen auswirkt, ob Traffic von Google eher zu Käufen führt als Traffic von Facebook oder inwieweit sich Rentner auf Ihrer Seite anders verhalten als Studenten: Eine Kohortenanalyse mit Google Analytics liefert Ihnen wertvolle Anhaltspunkte.

Das Tool ist grundsätzlich schnell eingerichtet, erfordert durch seine Vielfältigkeit aber ein wenig Übung und Erfahrung. Testen Sie deshalb ruhig einmal verschiedene Kohorten mit unterschiedlichen Aufnahme- und Rückkehrkriterien.

Sie werden bald merken, welche der Analysen Ihnen besonders nützt, und können die Daten dann verwenden, um noch bessere Produkte und Inhalte zu entwickeln. Ihre Kunden werden es Ihnen danken – möglicherweise auch mit gestiegenen Umsätzen.

Titelbild: LiudmylaSupynska / iStock / Getty Images Plus