Eine Kohortenanalyse gruppiert Nutzer nach einem gemeinsamen Startereignis — meist dem Monat der Registrierung — und verfolgt jede Gruppe über die folgenden Zeiträume getrennt. Sie beantwortet die Frage, wie sich das Verhalten einer Gruppe über ihre Lebensdauer entwickelt.
Warum Durchschnitte täuschen
Ein Gesamtwert vermischt Nutzer, die seit drei Jahren dabei sind, mit solchen von letzter Woche. In einem wachsenden Unternehmen dominieren die Neuzugänge diesen Durchschnitt zunehmend — und weil neue Nutzer anfangs aktiv sind, sieht die Gesamtaktivität gut aus, während die Bindung der älteren Gruppen still zerfällt. Genau dieser Effekt lässt Unternehmen in dem Moment überrascht werden, in dem das Wachstum nachlässt: Der Durchschnitt hat das Problem so lange verdeckt, wie genug Neuzugänge kamen.
Wie eine Kohortentabelle gelesen wird
Die übliche Darstellung ist eine Tabelle: Jede Zeile ist eine Startgruppe, jede Spalte ein Zeitraum danach. Zwei Leserichtungen sind aufschlussreich. Waagerecht zeigt sich, wie eine einzelne Gruppe über die Zeit abnimmt — die Bindungskurve. Senkrecht vergleicht man dieselbe Zeitspanne über verschiedene Startgruppen hinweg: Halten die Nutzer, die im Juni starteten, nach drei Monaten besser als die vom Januar? Diese senkrechte Lesart ist die eigentlich wertvolle, weil sie zeigt, ob Produktänderungen gewirkt haben.
Die Form der Kurve
Entscheidend ist nicht die Höhe der Kurve, sondern ihre Form. Eine Kurve, die nach einigen Perioden abflacht und sich auf einem Niveau stabilisiert, zeigt einen Kern von Nutzern, für die das Produkt dauerhaft nützt. Eine Kurve, die stetig weiter fällt, zeigt, dass es keinen solchen Kern gibt — auch wenn der Anfangswert hoch war. Diese Unterscheidung ist der aussagekräftigste einzelne Hinweis auf Product-Market-Fit.
Nicht nur nach Startmonat
Kohorten lassen sich nach jedem gemeinsamen Merkmal bilden, und oft sind andere Schnitte aufschlussreicher als der Zeitpunkt. Nach Akquisitionskanal, um zu sehen, welcher Kanal haltbare Nutzer bringt. Nach Tarif, nach Unternehmensgrösse, nach zuerst genutzter Funktion. Der Vergleich nach Kanal ist besonders praktisch, weil er die Gewinnungskosten in Beziehung zur tatsächlichen Haltbarkeit setzt — ein billiger Kanal mit schlechter Bindung ist teurer als ein teurer mit guter.
Häufige Fehler
Zwei Fehler treten regelmässig auf. Zu kurze Beobachtungszeiträume: Eine Bindungskurve über zwei Monate sagt kaum etwas, weil die Abflachung typischerweise später einsetzt. Und zu kleine Kohorten: Bei wenigen Nutzern pro Gruppe ist die Schwankung grösser als der Effekt, den man messen will.
Praktische Konsequenz
Eine Kohortentabelle nach Startmonat und eine nach Akquisitionskanal genügen für die meisten Entscheidungen. Beide zusammen beantworten die zwei Fragen, die zählen: Wird das Produkt besser, und welcher Kanal bringt Nutzer, die bleiben?