So führen Sie eine SaaS-Kohortenanalyse durch, um die Abwanderung zu reduzieren

Bei der SaaS-Kohortenanalyse werden Benutzer basierend auf gemeinsamen Verhaltensweisen oder Merkmalen in Gruppen eingeteilt, um geschäftliche Fragen darüber zu beantworten, wie diese Benutzer mit einem SaaS-Produkt interagiert haben oder interagieren werden. SaaS-Unternehmen sind in der Lage zu erkennen, wie bestimmte Benutzerverhalten oder -merkmale zu unterschiedlichen Ergebnissen führen.

Nehmen wir an, Ihr SaaS-Produkt ist ein Projektmanagement-Tool. Mit einer SaaS-Kohortenanalyse können Sie Folgendes erkennen:

• Benutzer, die Push-Benachrichtigungserinnerungen in der ersten Woche aktivieren, bleiben mit größerer Wahrscheinlichkeit mit Ihrer Software beschäftigt als diejenigen, die dies nicht tun.
• Benutzer, die an einem Tag mit dem Start einer hochkarätigen Marketingkampagne beigetreten sind, wechseln weniger als der Durchschnitt.
• Benutzer, die im Januar beitreten, beenden ihr Abonnement normalerweise nach einem Monat.

Was ist eine SaaS-Kohortenanalyse?

Software as a Service (SaaS)-Unternehmen stellen Benutzern Software in Form von Abonnementanwendungen zur Verfügung. SaaS-Plattformen können Softwaredienste bereitstellen, die Benutzern beim Kundenbeziehungsmanagement, Ausgabenmanagement, Projektmanagement, Personalwesen, Informationssicherheit und mehr helfen.

Bei der Kohortenanalyse für SaaS unterteilen Sie Endbenutzer in Gruppen oder Segmente, um zu erfahren, wie sich ihre Merkmale und Verhaltensweisen auf die Geschäftsergebnisse auswirken. SaaS-Unternehmen können auch eine Kohortenanalyse für Gruppen von Kundenkonten durchführen, um Unterschiede zwischen den Organisationen zu erkennen, die ihre Plattform verwenden.

Sie können Benutzer segmentieren nach:

• Der Monat, in dem sie Ihrer SaaS-Plattform beigetreten sind
• Der Akquisitionskanal
• Die Verhaltensweisen, die sie in Ihrem SaaS-Produkt gezeigt haben (z. B. Aktivieren von Benachrichtigungen, Verwenden der Freigabefunktion, Erstellen eines neuen Projektmanagement-Boards usw.)

Wenn Sie alle Ihre Kunden als eine einzige Gruppe behandeln, ist es schwierig, umsetzbare Erkenntnisse darüber zu gewinnen, warum Menschen abwandern. Wenn Sie Benutzer jedoch beispielsweise nach dem Zeitpunkt gruppieren, an dem sie Ihrer App beigetreten sind, können Sie Muster über den gesamten Kundenlebenszyklus hinweg analysieren.

Die Kohortenanalyse hilft Ihnen, das Verhalten der Benutzer besser zu verstehen, was Ihnen Folgendes ermöglicht:

• Treffen Sie Produktentscheidungen, die einen Mehrwert für die Benutzer schaffen und sie bei der Stange halten.
• Erkennen Sie Muster vor der Abwanderung und handeln Sie, um die Kundenbindung zu verbessern.
• Verbessern Sie Werbung und Personalisierung.
• Verstehen Sie saisonale Unterschiede in der Produktnutzung.

Kohortenanalyse für abonnementbasierte Unternehmen

Abonnementbasierte SaaS-Unternehmen (wie Calm) können die Abonnement-Kohortenanalyse verwenden, um festzustellen, welche Kohorten eine hohe Bindung aufweisen und am längsten Abonnenten bleiben. Auf ähnliche Weise können gestaffelte Abonnementunternehmen (z. B. Canva oder HubSpot) erkennen, welche Kohorten auf teurere Pläne upgraden und die meisten Einnahmen erzielen.

Abonnementbasierte SaaS-Unternehmen können mehrere Analysen durchführen, um zu verstehen, warum bestimmte Kohorten abwandern. Dann können sie daran arbeiten, die Bindungsraten zu verbessern.

Verhaltensanalyse

Um eine Analyse des Benutzerverhaltens durchzuführen:

• Erstellen Sie Verhaltenskohorten, indem Sie Benutzer basierend auf einer Aktion, die sie innerhalb Ihrer SaaS-Plattform ausführen oder nicht ausführen, gruppieren. Segmentieren Sie beispielsweise Benutzer danach, ob sie eine bestimmte Funktion verwendet haben oder nicht.
• Grenzen Sie Ihre Verhaltenskohorten weiter ein, indem Sie Benutzer nach Aktionen trennen, die sie innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens ausgeführt haben. Zum Beispiel Benutzer, die innerhalb der ersten Woche nach dem Abonnement Ihrer Plattform eine bestimmte Funktion verwendet haben.
• Analysieren Sie die verschiedenen Verhaltenskohorten, um zu sehen, ob die Verwendung verschiedener Funktionen mit der Kundenbindung korreliert. Beispielsweise stellen Sie möglicherweise fest, dass Benutzer, die Ihr CRM innerhalb der ersten Woche der Nutzung Ihrer Plattform mit ihren Google-Kontakten synchronisieren, eine höhere Bindungsrate aufweisen als diejenigen, die dies nicht tun.

Abwanderungsanalyse

So führen Sie eine Kohortenanalyse zur Abwanderungsrate durch:

• Definieren Sie zunächst Ihre Kohorten (z. B. den Tag, an dem Benutzer beigetreten sind).
• Berechnen Sie als Nächstes die Abwanderungsrate, indem Sie sich ansehen, wie viele Benutzer, die an einem bestimmten Tag beigetreten sind, an einem späteren Tag zurückgekehrt sind. Zum Beispiel, wie viel Prozent der Kunden am fünften Tag zurückkehren.
• Finden Sie dann heraus, ob verschiedene Faktoren die Abwanderung beeinflussen. Beispielsweise können Sie Benutzer nach Plattform gruppieren, um zu sehen, ob unterschiedliche Benutzererfahrungen auf verschiedenen Plattformen zur Abwanderung beitragen.
• Sobald Sie eine Hypothese aufgestellt haben, ändern Sie das A/B-Testprodukt, um es mit einem Tool wie dem Amplitudenexperiment zu bestätigen.

Weitere Informationen zur Abwanderungsanalyse in verschiedenen Branchen und Quartalen finden Sie in diesem Video:

Ertragsanalyse

So führen Sie eine Umsatzkohortenanalyse durch:

• Beginnen Sie mit den Schritten der Abwanderungsanalyse und fügen Sie den Umsatz hinzu, den jeder Benutzer beisteuert.
• Berechnen Sie von dort aus die Umsatzausweitung und vergleichen Sie dann die Umsatzausweitung über Kohorten hinweg.
• Achten Sie auf Kohorten, in denen der Umsatz wächst, und untersuchen Sie, warum das so sein könnte.
• Verwenden Sie dann Experimente, um Ihre Hypothesen zu testen.

So implementieren Sie die Ergebnisse der SaaS-Kohortenanalyse

Wenn Sie Ihre SaaS-Kohortenanalyse durchgeführt haben, nutzen Sie die gesammelten Informationen, um Produktentscheidungen zu treffen, die die Abwanderung reduzieren.

Um Ihre Erkenntnisse umzusetzen:

• Identifizieren Sie „Problem“-Kohorten, die nach kurzer Zeit abwandern, indem Sie eine der Kohortenanalysen für SaaS-Methoden oben verwenden.
• Entwickeln Sie eine Hypothese für die Ursache des Problems. Zum Beispiel erleben Personen, die Ihre Kontaktsynchronisierungsfunktion nicht innerhalb der ersten Woche nutzen, möglicherweise nicht den vollen Wert Ihrer SaaS-Software, sodass sie schnell abwandern.
• Führen Sie A/B-Tests durch, um Ihre Hypothese zu überprüfen und die Problemkohorten besser zu verstehen. Seien Sie sich bewusst, dass diese Untersuchung komplex sein wird, da es oft eine Kombination von Dingen ist, die die Benutzer beschäftigen und binden.
• Passen Sie Ihre Software basierend auf den A/B-Testergebnissen entsprechend an, um den Problembereich zu beheben.
• Wiederholen Sie die Kohortenanalyse und den Hypothesentestprozess, um weitere Problembereiche zu identifizieren und die Abwanderung zu reduzieren.

SaaS-Kohortenanalyse: Der Schlüssel zur Steigerung des CLV

Der Customer Lifetime Value (CLV) gibt an, wie viel Umsatz ein typischer Kunde im Laufe seiner Beziehung zu Ihrer Plattform erzielt. Wenn Kunden beispielsweise eine monatliche Abonnementgebühr von 10 $ zahlen und in der Regel nach 12 Monaten abwandern, beträgt Ihr CLV 120 $. Dieser Begriff wird auch mit Lifetime Value (LTV) abgekürzt.

Wenn Sie wissen, welche Arten von Benutzern einen hohen CLV haben, können Sie Maßnahmen ergreifen, um ähnliche Benutzer anzuziehen. Sie können auch andere ermutigen, Maßnahmen zu ergreifen, von denen Sie bewiesen haben, dass sie mit hohem Engagement und hoher Kundenbindung korrelieren.

Da Sie mit der SaaS-Kohortenanalyse sehen können, wann Kunden (Endbenutzer oder Kundenkonten) abwandern, können Sie den CLV messen und nachverfolgen. Auch die Kohortenanalyse hilft Ihnen, den CLV zu erhöhen . Sie können beispielsweise sehen, welche Nutzerkohorten zu den meisten Einnahmen führen, und dann Ihre Marketingkampagnen so gestalten, dass sie auf diese Nutzer ausgerichtet sind, oder Ihre Produktentscheidungen so anpassen, dass sie ihnen besser dienen.

Mit der Abonnement-Kohortenanalyse erhalten Sie auch Hinweise darauf, warum Menschen abwandern, sodass Sie diese Probleme beheben können. Angenommen, Sie stellen fest, dass Benutzer in Ihrem Basisabonnement hohe Abwanderungsraten aufweisen. Sie könnten diesem grundlegenden Preisplan weitere Produktfunktionen hinzufügen, um diesen Benutzern einen Mehrwert zu bieten und sie von der Abwanderung abzuhalten.

Darüber hinaus können Sie ermitteln, wie sich Verhaltensmetriken auf den CLV auswirken, sodass Sie Ihre Software optimieren können. Wenn Sie beispielsweise feststellen, dass Benutzer, die Push-Benachrichtigungen aktivieren, dazu neigen, mit Ihrer SaaS-Plattform in Kontakt zu bleiben, können Sie damit experimentieren, alle Benutzer zu ermutigen, Benachrichtigungen während des Onboardings zu aktivieren. Sie sollten A/B-Tests durchführen, um zu sehen, ob diese Produktänderung das Engagement ursächlich erhöht.

Metriken der Kohortenanalyse verstehen

Neben dem CLV sind die Standardmetriken für die SaaS-Kohortenanalyse die Kundenbindung oder -abwanderung – wie viele Kunden in einem bestimmten Zeitraum zurückkehren bzw. gehen. Wenn die Abwanderungsrate für eine bestimmte Kohorte höher als der Durchschnitt ist, wissen Sie, dass Sie Ihre Aufmerksamkeit auf diese Kohorte richten müssen.

Sie können sich auch Metriken ansehen, die Ihnen mehr Informationen darüber geben, wie viel Umsatz verschiedene Kohorten einbringen, wie z. B. der durchschnittliche Umsatz pro Benutzer (ARPU) und die Kundenakquisitionskosten (CAC).

Top 3 Arten der Kohortenanalyse

Für Ihre SaaS-Kohortenanalyse können Sie auswählen, in welche Art von Kohorten Sie Ihre Benutzer einteilen. Die drei wichtigsten Arten von Kohorten sind Erwerbskohorten , Verhaltenskohorten und Vorhersagekohorten .

Akquisitionskohorten trennen Benutzer basierend auf:

• Wenn dann angemeldet
• Wie sie sich angemeldet haben (ihr Akquisitionskanal)

Verhaltenskohorten trennen Benutzer basierend auf Aktionen, die sie ausführen oder nicht ausführen, und Aktionen, die sie innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens ausführen. Zum Beispiel:

• In einer CRM-Plattform: Benutzer, die in der letzten Woche X Kontakte hinzugefügt oder eine Marketingkampagne gestartet haben
• In einer Projektmanagement-Plattform: Benutzer, die Desktop-Benachrichtigungen aktiviert haben

Vorhersagekohorten trennen Benutzer basierend auf der Wahrscheinlichkeit, dass sie in Zukunft eine bestimmte Aktion ausführen werden.

Kohortenanalyse-Vorlage

Typischerweise führen Sie SaaS-Kohortenanalysen in einer Kohortentabelle durch. Auf dem Tisch sehen Sie:

• Eine Zeile für jede Kohorte von Nutzern (z. B. beigetreten am 6. Juli, beigetreten am 15. Juli)
• Spalten für jeden Tag, jede Woche oder jeden Monat nach Erstellung der Kohorte (Tag null ist der Tag, an dem die Benutzer beigetreten sind)
• Zellen, die normalerweise die Abwanderungs- oder Bindungsrate für jeden Tag anzeigen

In der Kohortentabelle oben sehen Sie, dass die Bindung für Benutzer, die am 6. Juli beigetreten sind, bis zum fünften Tag nur 6 % beträgt. Das bedeutet, dass 94 % der Benutzer abgewandert sind – ein Leaky Bucket. Versuchen Sie, diese Daten kostenlos mit der Self-Service-Demo von Amplitude zu erkunden, und navigieren Sie dann zu dieser beispielhaften Kohortentabelle.

Sie können diese Kohortentabelle besser visualisieren, indem Sie eine Retentionsanalysekurve erstellen.

Wenn Sie das Retention Analysis-Diagramm von Amplitude verwenden, können Sie ein unmittelbares Problem erkennen – nur etwa 10 % der Benutzer bleiben nach dem ersten Tag. Dies könnte darauf hindeuten, dass Ihr SaaS-Produkt ein kompliziertes Onboarding, einen fehlenden Call-to-Action, ein technisches Problem oder etwas anderes aufweist. Sie können Ihre Hypothesen durch Experimente testen, dann die Probleme beheben und die Abwanderung reduzieren.

Sind Sie bereit, Kohorten in Ihrem SaaS-Produkt zu erkunden und noch heute mit der Verbesserung der Kundenbindung zu beginnen? Beginnen Sie kostenlos mit Amplitude oder sehen Sie sich unser Playbook Mastering Retention an, um mehr zu erfahren.

Verweise

• Kohortenanalyse: Reduzieren Sie die Abwanderung und verbessern Sie die Kundenbindung. Amplitude
• Warum die Kohortenanalyse alle anderen Ansätze zur Berechnung des LTV übertrifft. Lebenslang
• 8 SaaS-Metriken, die Sie überwachen sollten Webflow
• Ein Leitfaden für Anfänger zur Kohortenanalyse: So reduzieren Sie die Abwanderung und treffen bessere Produktentscheidungen. Anwendungen