SaaS-Kohortenanalyse: Profitquellen mit Ihren Daten entdecken
Ihre Kundenbasis wächst. Ihre Umsätze steigen. Vielleicht erwirtschaftet Ihr SaaS-Unternehmen sogar bereits Gewinn. Die Zukunft sieht vielversprechend aus.
Vielversprechendes Wachstum kann es erschweren, Ineffizienzen und verpasste Chancen zu erkennen, die Ihre langfristigen Perspektiven beeinträchtigen. Hier kann eine SaaS-Kohortenanalyse die strategische Planung unterstützen. Mit zunehmendem Wachstum wird Kundenbindung entscheidend, um das prognostizierte Wachstum und die Rentabilität zu erreichen.
Ein detaillierter Blick auf Ihre Kundenbasis hilft Ihnen, die Bedürfnisse Ihrer bestehenden Kundschaft besser zu verstehen, das Kundenerlebnis zu verbessern, die Abwanderungsrate Ihrer Plattform zu senken und neue Umsatzchancen zu entdecken, um den Gewinn weiter zu steigern.
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Ich werde auf alle Möglichkeiten eingehen, wie man Kohortenanalysen manuell durchführt, aber für diejenigen mit Softwarebudget wäre ein statistisches Analyse-Tool vermutlich die bessere Wahl.
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Was ist eine SaaS-Kohortenanalyse?
Eine Kohortenanalyse ist ein datengesteuerter Auswertungsprozess, der das Verhalten und die finanzielle Performance von kleineren Segmenten innerhalb Ihrer gesamten Kundenbasis untersucht.
Diese Kundensegmente können auf vielfältige Weise definiert und voneinander getrennt werden. Kunden-Personas, Abonnementstufen, Plattformverhalten, Akquisekanäle und Registrierungsdaten der Kunden sind allesamt mögliche Kriterien zur Bildung von Kohorten.
In einer SaaS-Kohortenanalyse sollten Unternehmen Erkenntnisse darüber gewinnen, wie unterschiedliche Kundengruppen die Plattform auf verschiedene Arten nutzen. Nutzen langjährige Kunden neue Funktionen seltener? Haben bestimmte Abo-Stufen eine höhere oder niedrigere Abwanderungsrate als andere?
Durch die Durchführung einer SaaS-Kohortenanalyse kann Ihr Unternehmen umsetzbare Erkenntnisse gewinnen, die zu neuen Effizienzen, höherem Umsatz und vor allem zu besseren Kundenbindungsraten für Ihre Plattform führen.
Anwendungsfälle für Daten
Mit dem Wachstum von SaaS-Plattformen vergrößert sich auch die Menge an Kundendaten, die Ihnen zur Verfügung stehen. Doch ein großes Datenvolumen nützt Ihrem Unternehmen wenig, wenn Sie diese Informationen nicht nutzen können, um tiefere und umsetzbare Einblicke zu gewinnen.
Eine SaaS-Kohortenanalyse bietet eine einfache Vorlage, um diese Daten zu verarbeiten und gezielt für die Unternehmensstrategie einzusetzen. Dank der flexiblen Möglichkeiten einer Kohortenanalyse kann Ihr Unternehmen diesen Bewertungsprozess für eine Vielzahl von Zielen und Anwendungsfällen nutzen, darunter die folgenden:
● Identifizieren Sie Produktentscheidungen, die Mehrwert für Ihre Kunden schaffen und die Kundenbindung verbessern – darunter neue Funktionsveröffentlichungen, Preisänderungen und Verbesserungen der Benutzeroberfläche (UX).
● Verfolgen Sie das Kundenengagement im Zeitverlauf und in verschiedenen Segmenten, um das Potenzial des Customer Lifetime Value (LTV) besser zu verstehen.
● Definieren Sie Kunden-Personas und Segmente, um auf diese Gruppen zugeschnittene Kommunikation gezielter auszuspielen.
● Ermöglichen Sie eine proaktive Beobachtung von Mustern, die darauf hindeuten könnten, dass Kunden kurz vor der Abwanderung stehen. Frühzeitiges Erkennen kann Ihrem Unternehmen helfen, Maßnahmen zu ergreifen, um jeden einzelnen Kunden zu halten.
● Bewerten Sie den Erfolg neuer Produktupgrades, UX-Verbesserungen oder sonstiger Änderungen, die das Kundenerlebnis beeinflussen.
● Erfahren Sie mehr darüber, warum Kunden abwandern und identifizieren Sie Strategien, um das Kundenengagement und die Bindung zu erhöhen.
Zeitbasierte vs. segmentbasierte Kohortenanalyse
Eine SaaS-Kohortenanalyse kann genutzt werden, um eine Vielzahl von finanziellen und anderen Leistungskennzahlen zu untersuchen. Die tatsächlich analysierten Kundengruppen werden dabei durch eine von zwei Methoden definiert und zusammengefasst.
Zeitbasierte Kohorten
Auch als Akquisekohorten bekannt, handelt es sich bei zeitbasierten Gruppierungen um eine einfache Methode der Segmentierung: Die Kohorten werden danach gebildet, wann diese Kunden sich auf Ihrer Plattform registriert haben. Unabhängig davon, ob monatlich, quartalsweise, jährlich oder auf Grundlage eines anderen Zeitrahmens – mit dieser Methode lässt sich leicht analysieren, wie sich Kundenbeziehungen im Laufe der Zeit mit Ihrem SaaS-Produkt verändert haben.
● Ideal für: SaaS-Unternehmen, die den Einfluss neuer Produktentwicklungen und/oder des gesamten Nutzererlebnisses im Zeitverlauf bewerten möchten. Dieser Ansatz kann außerdem aufzeigen, wie sich Kundenbeziehungen verändert haben, während das SaaS-Unternehmen seine Nutzerbasis vergrößert hat.
Segmentbasierte Kohorten
Kohorten, die auf Segmenten basieren, definieren Kundengruppen anhand von Verhaltensdaten, demografischen Merkmalen oder anderen gemeinsam genutzten Datenpunkten, bei denen zeitliche Aspekte keine Rolle spielen. Kunden-Personas, SaaS-Nutzungsmuster, Abonnementstufen und ähnliche Kriterien können genutzt werden, um Segmente zu bilden, die analysiert werden können, um mehr über die Unterschiede zwischen diesen Kohorten zu erfahren.
● Ideal für: Das Verständnis, welche Nutzertypen den größten Wert und Umsatz für Ihr Unternehmen generieren. Auf Segmenten basierende Kohorten können analysiert werden, um herauszufinden, warum Ihre Plattform möglicherweise Schwierigkeiten hat, bestimmte Nutzertypen zu binden, welche Kunden-Personas den besten Customer-Lifetime-Value (LTV) und Marketing-ROI bieten, sowie viele weitere Erkenntnisse, die durch Ihre eigenen First-Party-Kohortendaten ermöglicht werden.
So führen Sie eine Kohortenanalyse durch
Ist Ihre am stärksten engagierte Zielgruppe auch die wertvollste? Liefern Ihre hochpreisigen Abonnementstufen wirklich den besten Customer-Lifetime-Value? Welche Kohorten bieten den größten Mehrwert für Ihre Marketingausgaben und welche Kundengruppen sorgen für hohe Abwanderungsraten?
Eine SaaS-Kohortenanalyse kann Ihnen helfen, all diese Fragen und noch mehr zu beantworten. Zwar ist es wichtig zu bedenken, dass Korrelation nicht immer Kausalität bedeutet, doch eine einfache Kohortenanalyse kann der Startpunkt für tiefere Analysen wie A/B-Tests und andere Strategien sein, mit denen Sie Ihre Hypothese untermauern können.
Zu Beginn einer Kohortenanalyse benötigen Sie ein Software-Tool, das integrierte Kohorten-Reportings bietet. Google Analytics ist eines der beliebtesten Werkzeuge dafür, aber auch ProfitWell und Mixpanel gehören zu einer Vielzahl bewährter Tools, mit denen Kohortenberichte einfach zu erstellen sind.
Sobald Sie mit einem dieser Tools eingerichtet sind, können Sie Ihre eigene Analyse mit einer der folgenden Herangehensweisen durchführen:
Verhaltensanalyse
Um eine Verhaltensanalyse durchzuführen, definieren Sie Kundengruppen anhand nachverfolgbarer Aktionen innerhalb Ihrer SaaS-Plattform. Möchten Sie zum Beispiel wissen, ob Abonnenten der höheren Stufen tatsächlich die teuren Funktionen nutzen, für die sie bezahlen, teilen Sie die Gruppen danach auf, ob sie innerhalb eines bestimmten Zeitraums mit dieser Funktion interagiert haben.
Konzentrieren Sie sich auf eng definierte Zeiträume, um die Variablen zu reduzieren, die diese Analysen verfälschen könnten. Beispielsweise ist es sinnvoll, das Kundenverhalten über einen Zeitraum von zwei Wochen oder 30 Tagen zu analysieren, statt über ein halbes Jahr, in dem saisonale Schwankungen und andere Plattform-Ereignisse die Datenqualität beeinträchtigen könnten.
Nachdem Sie den Zeitraum festgelegt haben, vergleichen Sie verschiedene Kohorten, um zu sehen, ob eine Gruppe von Nutzer:innen einen Zusammenhang zwischen dem gewünschten Verhalten und ihrer Bindungsrate zeigt.
Churn-Analyse
Die Churn-Analyse eignet sich hervorragend, um herauszufinden, welche Nutzungs- und Engagementmuster dazu führen, dass Kund:innen abspringen.
Um die Abwanderungsrate zu berechnen, identifizieren Sie Nutzer:innen, die sich an einem bestimmten Tag oder in einem bestimmten Zeitraum angemeldet haben, und vergleichen diese mit der Anzahl der Kunden, die zu einem festgelegten Zeitpunkt noch aktiv sind. Der Prozentsatz ergibt Ihre Churn-Rate.
Eine Churn-Analyse kann durchgeführt werden, indem Sie anschließend Kohorten nach Anmeldedatum, Abonnementstufe, Geschäftstyp oder anderen Kriterien bilden, um die Variablen zu isolieren, die zur hohen Abwanderungsrate führen oder beitragen. Mehrere Kohortenanalysen können durchgeführt werden, um die Ergebnisse weiter zu testen und zu validieren.
Umsatzanalyse
Eine Umsatzanalyse beginnt damit, einen Analysezeitraum sowie die Abwanderungsrate für diesen Zeitraum festzulegen. Anschließend richten Sie Kohorten anhand der finanziellen Gruppierungen ein, die Sie untersuchen möchten – gängige Segmentierungen werden sich auf Abonnementstufen, die Kundengröße und Umsatzbereiche konzentrieren, insbesondere wenn Ihr Preismodell auf Nutzerzahlen oder der Nutzung der Plattform basiert.
Über den Zeitraum der Abwanderungsrate hinweg analysieren Sie, wie sich die Umsatzerzeugung in jeder dieser Gruppen entwickelt hat. Abhängig vom Entwicklungsstand Ihres Unternehmens und den angestrebten Erkenntnissen können Sie dies hinsichtlich Bruttoumsatzbindung oder Nettoumsatzbindung betrachten (mehr dazu unten). Ermitteln Sie, welche Kohorten das schnellste Wachstum zeigen und bei welchen das Umsatzwachstum stagniert oder zurückgeht.
Anschließend analysieren Sie die Unterschiede zwischen diesen Kohorten – möglicherweise mithilfe weiterer segmentbasierter Analysen –, um die verhaltensbezogenen, demografischen und anderen Gründe zu identifizieren, warum diese Umsatzunterschiede entstehen.
Bruttoumsatzbindung
Die Bruttoumsatzbindung (auch bekannt als Bruttoumsatzretention) zeigt, wie erfolgreich Ihr SaaS-Unternehmen bestehende Kund:innen hält. Das ist ein hervorragender Messwert für junge SaaS-Unternehmen, da er Ihnen hilft, die Stabilität Ihrer bestehenden Kundenbasis zu bewerten.
Die Bruttoumsatzbindung wird berechnet, indem Sie den Umsatzverlust durch Abwanderung von Ihrem monatlich wiederkehrenden Umsatz (MRR) abziehen – ohne neue Einnahmen zu berücksichtigen – und diese kleinere Zahl dann durch den MRR teilen. Wenn Ihr MRR $25.000 beträgt, Sie aber $5.000 durch Abwanderung verlieren, teilen Sie $20.000 durch $25.000 und erhalten eine Bruttoumsatzbindungsrate von 80 Prozent.
Nettoumsatzbindung
Während sich die Bruttoumsatzbindung ausschließlich darauf konzentriert, wie erfolgreich Ihr Unternehmen bestehende Umsätze hält, berücksichtigt die Nettoumsatzbindung auch Umsatzsteigerungen durch neue Kund*innen. Diese etwas komplexere Berechnung spiegelt das Umsatzwachstum Ihres Unternehmens umfassender wider.
Wenn wir das obige Szenario weiterführen, nehmen wir an, Ihr Unternehmen startet mit 25.000 $ MRR in den Monat, verzeichnet 5.000 $ an Abwanderungen, endet aber aufgrund neuer Nutzer*innen mit 32.000 $ MRR zum Monatsende. Nachdem Sie die Abwanderung vom monatlichen End-MRR abgezogen haben (einschließlich der neuen Umsätze), teilen Sie den Nettoumsatz von 27.000 $ durch die ursprüngliche Summe von 25.000 $ und erhalten so eine Nettoumsatzbindung von 108 Prozent.
Während die Bruttoumsatzbindung nie über 100 Prozent steigen kann, sollte eine gesunde Nettoumsatzbindung deutlich über 100 Prozent liegen und damit das wachsende Umsatzfundament Ihres Unternehmens widerspiegeln.
Verständnis der Kohortenanalyse-Metriken
Unabhängig davon, wie Sie Ihre Kundschaft segmentieren und analysieren, wird sich jede SaaS-Kohortenanalyse hauptsächlich mit einer oder mehreren der folgenden drei SaaS-Kennzahlen beschäftigen:
● Abwanderungsrate: Wie oben erwähnt, ist eine hohe Abwanderungsrate – selbst in nur einer Kohorte Ihrer Kundschaft – ein Problem, das angegangen werden muss. Eine Kohortenanalyse kann helfen, hohe Abwanderungsraten und deren mögliche Ursachen zu erkennen.
● Kundenlebenszeitwert (LTV): Eine hohe Abwanderungsrate drückt den Kundenlebenszeitwert. Eine starke Kundenbindung, kombiniert mit strategischer Preisgestaltung, Upselling und anderen Umsatzstrategien, maximiert den Umsatz mit jedem einzelnen Kunden.
● Kundengewinnungskosten: Je teurer die Kundengewinnung, desto höher muss der Kunden-LTV sein. Wenn Sie eine hohe Abwanderungsrate und hohe Kundengewinnungskosten (CAC) haben, könnte Ihr Unternehmen schnell Verluste machen, während es versucht, den verlorenen Umsatz auszugleichen.
Erkenntnisse erfolgreich umsetzen
Eine SaaS-Kohortenanalyse ist von unschätzbarem Wert, um problematische Muster und deren mögliche Erklärungen zu identifizieren. Bei so vielen Variablen, die sich auf die Kündigungsrate, das Engagement der Kund*innen und die gesamte Nutzererfahrung auswirken, ist es jedoch unmöglich, die genaue Ursache mangelhafter Kundenbindung zu bestimmen, bevor Sie gezielte Änderungen umsetzen.
Wenn Sie beispielsweise feststellen, dass Premium-Abonnenten kündigen, weil sie die leistungsfähigsten Funktionen Ihrer Plattform nicht richtig nutzen, sollten Sie ein Onboarding-Tutorial oder ein Trainingsmodul innerhalb der Plattform in Erwägung ziehen, um die Nutzung und Vertrautheit zu erhöhen.
Welche Probleme Sie auch immer identifizieren: Entwickeln und implementieren Sie eine praktikable Lösung und beobachten Sie fortlaufend die Kohortenkennzahlen. Wenn die Abwanderungsrate sinkt und/oder die Einnahmen pro Kund*in steigen, können Sie sicher sein, dass Sie die Ursache korrekt erkannt haben.
Seien Sie ängstlich, wenn andere gierig sind
Neben Kundenrezensionen, Umfragen und anderem Feedback nutzt eine SaaS-Kohortenanalyse zuverlässige First-Party-Daten, um aufschlussreiche Trends und Muster in Ihrer Kundschaft aufzudecken. Je mehr Ihre SaaS-Lösung wächst, desto wertvoller wird diese Strategie sein, um Kohortendaten zu sortieren und Erkenntnisse zu gewinnen, die Sie sonst vielleicht nicht entdecken würden.
Selbst im besten Fall ist das Umsetzen der Ergebnisse einer SaaS-Kohortenanalyse jedoch eine Herausforderung mit Unsicherheiten. Ein bewährter Ansatz ist es, sich mit anderen Mitgliedern des Finanzteams und erfahrenen CFOs auszutauschen, die bereits vergleichbare Herausforderungen beim Auf- und Ausbau eigener SaaS-Einnahmequellen gemeistert haben.
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