Kohorten Verhalten

Die Kohortenanalyse im eCommerce: Wer sind meine Wiederkäufer?

Sobald es darum geht, seine Kunden in ihrem Verhalten besser zu verstehen, kann eine Kohortenanalyse sehr hilfreich sein. Der ursprünglich aus der Soziologie kommende Begriff Kohortenanalyse wird benutzt, um Personen in Kohorten einzugruppieren, die über einen definierten Zeitraum gleiche Merkmale aufweisen. Das können im eCommerce zum Beispiel das Datum des Erstkaufs sein, aber auch demographische Merkmale wie Alter, Geschlecht, Firmen- oder Privatkunde oder Geräteinformationen wie Desktop-/Mobile-Nutzer.

Kohortenanalysen werden zum einen eingesetzt, um das Verhalten von Interessenten zu analysieren, bis sie einen Kauf getätigt haben. Mit Hilfe von Google Analytics kann die Conversion Rate von Webshop-Besuchern wunderbar untersucht werden. Zum anderen dienen sie der Analyse von Bestandskunden. Wie sieht es mit dem Kaufverhalten der Neukunden nach ihrem Erstkauf aus? Wodurch zeichnen sich Wiederkäufer aus?

Wie verhalten sich Wiederkäufer?

Mit der Zielsetzung, aus Neukunden wertvolle Bestandskunden zu gewinnen solltest du folgende Fragen beantworten:

  • Wer kauft bei mir ein weiteres Mal?
    Hier geht es um kundenspezifische Merkmale wie Altersgruppe, Geschlecht, Markenaffinität, Preisgruppe, Firmen-/Privatkunde.
  • Wann finden die meisten Wiederkäufe statt?
    Wann kaufen welche Neukunden zum zweiten Mal ein? Oder auch zum dritten oder vierten Mal? Hier werden die Zeitabstände zwischen den Käufen gemessen, die ein wichtiger Input für Reaktivierungsmaßnahmen sind.
  • Wie häufig kauft mein Kunde?
    Die Kaufhäufigkeit hängt eventuell von der Art der Produkte und deren Lebensdauer ab.
  • In welcher Umsatzhöhe kauft mein Kunde bei Folgekäufen ein?
    Ist der Bestellwert beim Erstkauf am höchsten oder erst, wenn der Kunde zum wiederholten Mal einkauft und sich ein gewisses Vertrauen in der Kundenbeziehung etabliert hat?
  • In welchen gleichen oder genau anderen Produktkategorien sind die Folgekäufe?
  • Über welche Marketing-Kampagnen und Kanäle konnte der Kunde reaktiviert werden?
  • Über welchen Vertriebskanal hat er wiedergekauft?
    Bleibt mein Kunde purer Online Shopper oder kauft er auch in der Filiale?

Diese Fragen zu stellen ist für viele einfacher als tatsächliche Antworten zu bekommen.

Wie wird eine Kohortenanalyse durchgeführt?

Mit Hilfe einer intelligenten Kohortenanalyse über Folgekäufe in Verbindung mit individuellen Filtern und Segmenten erreichst du wertvolle Erkenntnisse. Der Ausgangspunkt stellt jeweils das Erstkaufdatum dar. Die Kohorte 1 lautet also in diesem Beispiel: „Alle Kunden, die im Januar 2020 zum ersten Mal gekauft haben“. Über die drauffolgenden 12 Monate können Folgekäufe vom Monat 0, also in demselben Monat, bis ein Jahr nach dem Erstkauf analysiert werden.

Allein aus dieser Darstellung kann abgelesen werden, wann die meisten Folgekäufe stattgefunden haben, nämlich in diesem Fall im selben Monat des Erstkaufs. In den nächsten ein bis drei Monaten kauften die Erstkäufer vereinzelt wieder, danach so gut wie gar nicht mehr. Allerdings zeigt sich, dass das Weihnachtsgeschäft nicht nur besonders viele Erstbestellungen, sondern auch darauffolgende Folgekäufe generiert hat. Hier verebben Folgekäufe erst nach einem halben Jahr, während Kohorten aus dem Frühjahr schon viel eher aufhören wiederzukaufen.

Da das Weihnachtsgeschäft in diesem Shop besonders wichtig erscheint, könnte untersucht werden, ob Erstkäufer in der Weihnachtszeit wiederkommen, beispielsweise, um Geschenke zu kaufen. Der blaue Balken zeigt, dass zwar einzelne Wiederkäufe stattgefunden haben, aber je weiter der Erstkauf zurückliegt, desto niedriger die Zahl der Wiederkäufe.

Kohortenanalysen und Segmente

Noch interessanter werden die Kohortenanalysen, wenn sie spezifisch werden. Wenn das Datum des Erstkaufs zwar das gemeinsame Merkmal bleibt, aber weitere Filter für Erstkäufer oder Segmente angewandt und verglichen werden. Wenn Erstkäufer betrachtet werden, die beispielsweise:

  • über einen besonderen Kanal gekauft haben: sind stationäre Kunden treuer als Online-Kunden?
  • eine bestimmte Marke gekauft haben: mit welchen Marken kann ich eine hohe Wiederkaufrate erzeugen? Ist meine Eigenmarke, die nur in meinem Shop verkauft wird, Motivator für Folgekäufe?
  • in einem bestimmten Preissegment gekauft haben: Sind Kunden, die teure Produkte als Einstiegsprodukt wählten treuer als Billig-Käufer?
  • Gibt es bestimmte erstkauftaugliche Produkte, die besonders hohe Wiederkaufraten erzeugen?

Als Ergänzung kann eine Analyse der durchschnittlichen Warenkorbwerte herangezogen werden. In unserem Beispiel zeigt sich, dass mit jedem Folgeauftrag (hier gemessen mit der Auftragsequenznummer, also dem 1.,2.,3…. bis 55. Auftrag) im Mittel der Umsatz steigt. Das bestätigt die von vielen Studien untermauerte These, dass Bestandskunden wertvoller sind als Neukunden.

Es lohnt sich also, in Kundenbindungsmaßnahmen zu investieren, insbesondere wenn man weiß zu welchem Zeitpunkt und für welche Kunden mit welchen Produkten.

Hublify stellt in seiner App Hublify Analytics Standard Reports zur Verfügung, mit der Möglichkeit, für diese Filter und eigens erstellte Segmente anzuwenden.

Letzte Aktualisierung: 05.12.2022
Autorenprofil

Begleiterin der ersten Schritte in die Digitalisierung aus Software-Perspektive. Interdisziplinärer Background mit Leidenschaft für eCommerce, kommunikative Pointe und kreative Ideen.

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