Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Kohortenanalyse und Reduzierung der Abwanderungsrate

Die Kohortenanalyse der Abwanderungsrate ist eine Art von Analyse, die Ihnen die Informationen berechnet und liefert, die Sie benötigen, um die Benutzerbindung zu erhöhen . Sie sind in der Lage, Benutzerlebenszyklen zu analysieren und festzustellen, wann Benutzer abwandern oder Ihr Produkt nicht mehr verwenden. Von dort aus können Sie etwas über das Verhalten Ihrer Benutzer erfahren und die Gründe untersuchen, die zur Abwanderung führen. Sobald Sie verstehen, warum Benutzer abwandern, sind Sie bereit, Maßnahmen zu ergreifen, um die Abwanderungsrate zu reduzieren und die Menschen mit Ihrem Produkt zu beschäftigen.

Verständnis der Beziehung zwischen Abwanderungsrate und Kohortenanalyse

Die meisten Unternehmen sehen einen kleinen Prozentsatz der Abwanderung als gesund und normal an. Aber eine große Anzahl von Benutzern, die Ihr Produkt verlassen, gibt Anlass zur Sorge. Die Kohortenanalyse hilft Ihnen, die Abwanderungsraten zu reduzieren, da Sie damit untersuchen können, warum Gruppen oder Segmente (Kohorten) von Benutzern Ihre App verlassen. Wenn Sie herausfinden können, was die Leute dazu bringt, das Unternehmen zu verlassen, können Sie Maßnahmen ergreifen, um hohe Kundenabwanderungsraten zu vermeiden.

Mit der Kohortenanalyse können Sie auch verstehen, welche Faktoren zu einem hohen Engagement und einer hohen Kundenbindung führen. Wenn Sie sich auf die Kundenbindung konzentrieren und bestehenden Kunden einen Mehrwert bieten, erzielen Sie oft einen höheren ROI, als wenn Sie sich nur auf die Kundenakquise konzentrieren. Sie haben bereits Zeit, Geld und Mühe in die Gewinnung von Kunden investiert, daher ist es sinnvoll, sie auf Ihrer Plattform zu halten, anstatt sich nur darauf zu konzentrieren, neue Benutzer zu erreichen.

5-Schritte-Leitfaden zur Durchführung einer Kohortenanalyse, die die Abwanderung reduziert

Diese Schritte zeigen Ihnen, wie Sie eine Kohortenanalyse durchführen, mit der Sie feststellen können, wann und warum Ihre Benutzer das Unternehmen verlassen, sodass Sie mit Lösungen zur Verringerung der Abwanderung experimentieren können.

1. Gruppieren Sie Benutzer basierend darauf, wann sie Ihrer App beigetreten sind

Beginnen Sie Ihre Analyse, indem Sie Benutzer danach gruppieren, wann sie Ihrer App beigetreten sind . „Beitrittsdatum“ ist eine Art Akquisitionskohorte – Sie werden Verhaltenskohorten später in Ihrer Analyse verwenden. Anstatt die Abwanderungsraten aller Benutzer zu betrachten, können Sie so sehen, wann Benutzer in Bezug auf den Kundenlebenszyklus abwandern.

Erstellen Sie tägliche, wöchentliche oder monatliche Kohorten, abhängig von Ihrem App-Typ und Ihrem Produktnutzungsintervall. Wenn Sie beispielsweise eine Meditations- oder Fitness-App betreiben, ist es hilfreich, sich die tägliche Erfassung und Nutzung anzusehen. Wenn es sich um eine App handelt, die weniger häufig verwendet wird (z. B. eine Anlage-App), verwenden Sie wahrscheinlich monatliche oder wöchentliche Kohorten.

Der Zeitrahmen, den Sie in Ihre Analyse einbeziehen, hängt auch davon ab, was Sie herausfinden möchten. Sie sehen sich die tägliche Aufbewahrung oder Abwanderung im Laufe einiger Wochen an, um kurzfristige Änderungen zu erkennen. Um längerfristige Trends zu erkennen, betrachten Sie die monatliche Bindungsrate im Laufe eines Jahres.

Wenn Sie die zu analysierende Kohorte festgelegt haben, erstellen Sie eine Kohortentabelle in Excel oder verwenden Sie eine Analysesoftware wie Amplitude. In einer Kohortentabelle gibt es Zeilen für jede Kohorte und Spalten für jeden Tag, jede Woche oder jeden Monat. „Tag Null“ ist der Tag, an dem der Benutzer der Plattform beigetreten ist. Zeigen Sie in den Zellen entweder die Abwanderungsrate oder die Bindungsrate an.

2. Identifizieren Sie, wann Benutzer in jeder Kohorte abgewandert sind

Wenn Sie den Punkt identifizieren können, an dem Benutzer abwandern, können Sie Muster in der Benutzerreise erkennen. Sie können weitere Nachforschungen anstellen, um herauszufinden, warum sie in diesem Moment abwandern.

Werfen Sie einen Blick auf Ihr Kohortenanalysediagramm und finden Sie Punkte, an denen viele Benutzer abwandern. Konvertieren Sie Ihre Kohortentabelle in ein Diagramm, um die Bindungskurve zu visualisieren und leicht zu erkennen, wann Personen abbrechen.

Häufig erstellen Produkt- und Wachstumsteams eine Liste mit „Problem“-Momenten – Punkten im Benutzerlebenszyklus, wenn Benutzer beispielsweise nach 10 Tagen oder nach dem ersten Monat das Unternehmen verlassen.

3. Analysieren Sie andere Kohortentypen, um die Abwanderung weiter zu untersuchen

Nachdem Sie sich die Abwanderung in Bezug auf das Akquisitionsdatum angesehen haben, hilft Ihnen das Erstellen von Benutzergruppen basierend auf ihrem Verhalten, ihren Akquisitionskanälen oder demografischen Merkmalen, sie besser zu verstehen. Es bringt Sie der Suche nach den Gründen, warum Benutzer das Unternehmen verlassen, einen Schritt näher.

Verwenden Sie Verhaltenskohorten, um Benutzer nach Aktionen zu gruppieren, die sie ausgeführt oder nicht ausgeführt haben. Sie können sich Benutzer ansehen, die vor dem Kauf Bewertungen lesen, oder diejenigen, die innerhalb der ersten drei Tage nach Beitritt zur Plattform einen In-App-Kauf tätigen. In jedem Fall sollten Sie die Kohorte, die die Maßnahmen ergreift, mit denen vergleichen, die dies nicht tun, um zu sehen, ob es Verbindungen zur Abwanderung gibt.

Zusätzlich zur Verwendung von Verhaltenskohorten können Sie Benutzer nach Art der Akquisition gruppieren, um zu ermitteln, welche Kanäle wann zu Abwanderung führen. Beispielsweise stellen Sie möglicherweise fest, dass Benutzer von bezahlten Anzeigen schneller abwandern als diejenigen, die von Ihrem Newsletter konvertieren. Eine andere Möglichkeit, Benutzer zu segmentieren, ist die Demografie – suchen Sie nach Mustern in verschiedenen Altersgruppen oder Standorten.

Betrachten Sie aus Konsistenzgründen verschiedene Kohortentypen im gleichen Zeitrahmen wie die Akquisitionskohortenanalyse, die Sie durchgeführt haben. Untersuchen Sie jeweils eine Kundenkohorte, damit Sie klar sehen können, welche Faktoren zur Abwanderung beitragen. Im nächsten Schritt beginnen Sie damit, Schlussfolgerungen darüber zu ziehen, warum Kohorten variieren.

4. Stellen Sie eine Hypothese auf, warum es für jede Kohorte zu einer Abwanderung kam

Nachdem Sie nun Daten zu verschiedenen Kohorten gesammelt haben, können Sie Theorien darüber aufstellen, warum Menschen abwandern. Indem Sie Hypothesen aufstellen und testen, können Sie herausfinden, was wirklich die Abwanderung verursacht.

Wählen Sie auf der Grundlage der „Problemmomente“, die Sie bei Ihrer Untersuchung der Abwanderung von Menschen entdeckt haben, zusammen mit Ihrer Analyse der verschiedenen Verhaltenskohorten die Kohorten mit den höchsten Abwanderungsraten aus. Überlegen Sie dann, was die Abwanderung verursachen könnte.

Zum Beispiel aus den Erwerbsdatumskohorten:

• Saisonale Änderungen wirken sich auf die App-Nutzung aus – viele Benutzer sind während der Feiertage dazugekommen, aber sie wandern im Februar ab, weil sie nicht genug Freizeit haben, um die App zu verwenden.
• Benutzer brechen nach zwei Tagen ab, weil der Onboarding-Prozess zu langwierig und kompliziert ist.

Aus den Verhaltenskohorten:

• Benutzer, die sich für den „Basis“-Plan anmelden, wandern ab, weil sie nicht auf genügend Funktionen zugreifen können.
• Benutzer, die Erinnerungsbenachrichtigungen nicht aktivieren, wandern ab, weil sie vergessen, die App zu verwenden, und keinen Nutzen daraus ziehen.

Aus den Akquisitionskanal-Kohorten:

• Benutzer, die sich über die Instagram-Werbung anmelden, wandern schnell ab, weil die Anzeige das Produkt nicht genau darstellt, sodass es zu einer Diskrepanz zwischen den Kundenerwartungen und dem Produkt kommt.

5. Testen Sie Ihre Hypothesen und experimentieren Sie mit Lösungen

Bevor Sie Produktänderungen vornehmen, müssen Sie überprüfen, ob Ihre Hypothesen richtig sind. Seien Sie darauf vorbereitet, dass viele verschiedene Faktoren zur Abwanderung beitragen, daher wird diese Phase einige Experimente erfordern.

Überprüfen Sie zunächst Ihre Hypothesen, indem Sie A/B-Tests durchführen. Um Ihre Beispielhypothesen zu testen, könnten Sie:

• Vereinfachen Sie Ihren Onboarding-Prozess.
• Fügen Sie Ihrer „Basis“-Abonnementstufe weitere Funktionen hinzu.
• Aktualisieren Sie Ihre Marketingkampagnen, um genauere Kundenerwartungen festzulegen.

Experimentieren Sie mit verschiedenen Lösungen, um Ihre Plattform zu optimieren. Beispielsweise könnte die Vereinfachung des Onboarding-Prozesses verhindern, dass Benutzer nach zwei Tagen abbrechen, aber eine andere Lösung könnte darin bestehen, Benutzern die Möglichkeit zu geben, das Onboarding ganz zu überspringen. Wenn die von Ihnen vorgenommenen Anpassungen die Abwanderung reduzieren, können Sie sie in Ihrer gesamten App einführen. Wenn keine Ihrer Hypothesen richtig ist oder keine Ihrer Lösungen funktioniert, gehen Sie einen Schritt zurück und fahren Sie mit Ihrer Kohortenabwanderungsanalyse fort.

Setzen Sie Ihre Kundenabwanderungsanalyse fort

Die Kohortenanalyse ist ein Prozess, den Sie mehr als einmal durchlaufen werden. Die Abwanderungsraten von Kunden ändern sich im Laufe der Zeit, verfolgen Sie also weiterhin Kohorten und führen Sie regelmäßig Kohortenanalysen durch, um Muster im Benutzerverhalten zu erkennen – auf diese Weise können Sie Maßnahmen ergreifen, um Ihre Kundenbindungsraten hoch zu halten.

Versuchen Sie noch heute, Ihre eigene Kohortenanalyse zur Abwanderungsrate mit dem kostenlosen Starterplan von Amplitude durchzuführen, oder sehen Sie sich unser Playbook „Mastering Retention“ an, um mehr darüber zu erfahren, wie Sie einen Leaky Bucket reparieren können .

Verweise

• Abwanderungsquote. Investopedia.
• Kundenakquise VS. Kundenbindung: Wo setzen Sie Ihr Geld am besten ein? ProfitGut.
• Die 10 besten Onboarding-Beispiele für Benutzer, von denen Sie lernen können. Anwendungen.