Wie man eine Kohortenanalyse erstellt

Schritt 1: Strukturierung der Datenbank

Dies ist der wichtigste Schritt, denn die Qualität dieser Datenbank und ihre Organisation bestimmen die Qualität Ihres Kohortenmodells und vermeiden zu große Dateien. Beachten Sie jedoch, dass dieser Ansatz Grenzen hat: Für etablierte Unternehmen mit umfangreichen Kundendatenbanken können Ihre Kohortenanalysen zeitaufwändig und rechenintensiv sein.

Für eine effektive Kohortenanalyse benötigen Sie zwei komplementäre Datenbanken: eine Abrechnungsbasis die den Transaktionsverlauf verfolgt, und eine Kundenbasis die die Informationen über Ihre Kunden zentralisiert. Diese beiden Datenbanken sind voneinander abhängig und bereichern sich gegenseitig, um ein vollständiges Bild Ihrer Geschäftstätigkeit aufzubauen.

Abrechnungsdatenbank

Sie könnten diese Datenbank durch qualitative Spalten wie Region , Segment , oder auch den Akquisitionskanal anreichern. Diese zusätzlichen Dimensionen würden es ermöglichen, Ihre Analyse zu vertiefen, beispielsweise durch den Vergleich der Retentionsraten nach geografischer Zone oder Kundenprofil. Allerdings konzentriert sich dieser Leitfaden auf das Wesentliche aus Gründen der Lesbarkeit und Effizienz: Wir behalten nur die für die Berechnung der Kohortenmetriken unverzichtbaren Spalten bei.

Kundendatenbank

Die Kundendatenbank ergänzt die Abrechnungsdatenbank, indem sie stabile und qualitative Informationen über jeden Kunden zentralisiert. Im Gegensatz zur Abrechnungsdatenbank, die jede Transaktion aufzeichnet, enthält diese Datenbank eine einzige Zeile pro Kunde, identifiziert durch die Kunden-ID . Sie gruppiert permanente oder wenig variable Attribute: Name, Geschäftssegment, Akquisitionskanal, Schlüsseldaten (Akquisition, eventueller Churn) und den letzten bekannten MRR.

Chaque ligne représente un client unique avec ses caractéristiques immuables ou rarement modifiées. Le angegebene MRR entspricht dem letzten bekannten Betrag , ce qui permet d'avoir rapidement une vue d'ensemble de la valeur actuelle du portefeuille client. Pour un client churné, c'est le MRR du dernier mois d'activité qui est affiché.

Die Beziehung zwischen den beiden Datenbanken erfolgt über den Kunden-Identifikator : la Abrechnungsbasis enregistre chaque transaction avec son Kunden-Identifikator, tandis que la Kundenbasis stocke les attributs permanents de ce client. Cette architecture vous permet de naviguer facilement entre la vision transactionnelle (facturation) et la vision client (profil et caractéristiques).

Bien sûr, ces caractéristiques sont à titre d'exemple. Selon votre business (produit, pricing, scope géographique, ICP, etc), elles seront amenées à différer.

Schritt 2: Erstellung einer monatlichen MRR-Übersicht pro Kunde

Une fois vos deux bases de données structurées, l'étape suivante consiste à construire un tableau qui synthétise l'évolution du MRR de chaque client, mois par mois. Ce tableau consolidé est la pierre angulaire de votre analyse de cohortes : il vous permettra de calculer l'ensemble des métriques essentielles (churn MRR, expansion, downsell, new MRR, ARPA) que nous détaillerons dans les sections suivantes.

La structure de ce tableau repose sur les informations que vous avez déjà collectées : la Kundenbasis détermine les lignes du tableau (un client = une ligne), ainsi que la période d'analyse pour chaque client (de sa date d'acquisition jusqu'à sa date de churn ou jusqu'à aujourd'hui s'il est toujours actif). La Abrechnungsbasis , quant à elle, alimente les valeurs mensuelles : pour chaque mois, elle vous indique le MRR facturé par ce client.

Le résultat est un tableau où chaque colonne représente un mois calendaire (de votre mois minimum jusqu'à votre mois maximum d'analyse), et chaque cellule contient le MRR du client pour ce mois-là. Les cellules vides ou à zéro indiquent soit que le client n'était pas encore acquis, soit qu'il a déjà churné. Cette représentation visuelle permet d'identifier en un coup d'œil les trajectoires client : upsells progressifs, stabilité, downsells, ou churn.

Schritt 3: Zeilen nach Akquisitionszeitraum konsolidieren

In diesem Schritt beginnen sich die Kohorten abzuzeichnen , car le critère d'unicité des lignes du tableau n'est plus le client, mais la date d'acquisition. En fonction de la maturité du business, on consolidera par mois, trimestre ou encore année d'acquisition.

Il est possible de procéder selon deux prismes : le prisme MRR et le prisme clients. Ces deux approches se verront être complémentaires, ainsi, nous allons procéder aux deux.

MRR-Kohorten

Kunden-Kohorten

Grâce à ces tableaux, il est désormais possible de tirer les premières conclusions sur le comportement des cohortes, mais l'analyse complète ne s'arrête pas là.

Étape 4 : Transposer la matrice pour introduire la vision évolutive

Sans cette étape l'analyse se limite à une évolution comportementale des cohortes au fil des mois calendaires, et non au fil de leur vie dans votre base, ce qui nous intéresse davantage.

La logique est simple : déterminer le nombre de mois écoulés entre le mois d'acquisition et le mois d'activité observé dans la colonne du tableau. De la même manière que pour l'étape précédente, il est possible de faire cela selon la perspective client ou la perspective MRR.

MRR-Kohorten

Note : Les pourcentages affichés après M0 représentent le NRR (Net Revenue Retention) en lecture quasi-directe, il s'agit du NRR - 100%, ainsi une valeur à +5% correspond à un NRR de 105%. En d'autres termes '↑' suggère un NRR > 100%, tandis que '↓' suggère une contraction et donc un NRR < 100%.

Kunden-Kohorten