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In unserer neuen Serie Wussten Sie schon? schauen wir uns einige Begriffe an, die in der Webanalyse häufig genutzt werden. Keine langen Definitionen, keine komplexen Erklärungen – dafür konkrete Beispiele und praktische Anwendungen. Unser erster Begriff ist: die Kohorte.

Eine Kohorte ist ein Besucher-Segment zu einem bestimmten Ereignis in einem gegebenen Zeitraum.

Die Segmentierung ist allgemein unverzichtbar wenn es darum geht Zielgruppen zu definieren und darauf einen Aktionsplan aufzubauen. Es gibt verschiedene Möglichkeiten die Segmentierung zu nutzen, um die Web-Performance zu optimieren – je nachdem welches Ziel angestrebt wird, ob ich z.B. Traffic-Akquise oder Kundenbindung („Retention“) betreiben will.

ninja interogationKann ich Segmentierung dafür verwenden, mein Online-Marketing zu personalisieren? Ich möchte auf meiner Website automatische Aktionen auslösen, sobald ein bestimmtes Verhalten auftritt.

Ja, ich kann zum Beispiel ein Segment basierend auf Visits anlegen, bei denen Warenkörbe abgebrochen wurden. Für den Fall, dass ein Visit diesem Kriterium entspricht, kann ich eine automatische Marketing-Aktion auslösen (Pop-up Fenster, Email, etc.).

Aber ich kann noch weitergehen und im Voraus ungewünschte Ereignisse vermeiden. Dafür schaue ich im Segment der abgebrochenen Warenkörbe, ob es irgendwo starke Korrelationen gibt zwischen dem Abbruch und gewissen Quellen, Navigationswegen, Aktionen, Profile, etc. Wenn ja, kann ich hier versuchen, die Gründe, die zum Abbruch des Kaufs führen, im Voraus auszuschließen oder abzuschwächen.

So kann man beispielsweise herausfinden, dass die Mehrheit der abgebrochenen Käufe nach Anzeige der Zahlungsoptionen stattfindet. Das hilft uns natürlich, an dieser Stelle Verbesserungen anzusetzen.

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Reicht es denn Visits zu segmentieren, um ein vollständiges Bild zu erhalten, mit dem ich eine verlässliche Diagnose erstellen und einen Großteil der Probleme lösen kann?

Nur teilweise, um das Bild zu vervollständigen bietet sich bspw. die Besuchersegmentierung als zusätzliche Methode an. Basierend auf einem bestimmten Verhalten kann ich bei den Besuchern nach bestimmten Kriterien suchen, mit denen ich ein Standardprofil erstellen kann (erfahren Sie mehr darüber im Whitepaper von Stéphanie Legrand).

Ich segmentiere die Besucher, die sich über die Zahlungsoptionen informiert und dann den Kauf abgebrochen haben, und stelle fest, dass sie hauptsächlich aus Südeuropa stammen, über eine Promo-E-Mail-Kampagne kommen und schon einmal bei uns eingekauft haben. Mit diesen Informationen kann ich Probleme oder Erfolge einkreisen, um meine Schlüsse daraus zu ziehen.

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Ich möchte die langfristige Wirkung meiner Aktionen bestimmen. Kann ich das heutige Verhalten von Kunden analysieren, die zu einem bestimmten Zeitpunkt schon einmal auf der Website waren?

Ja, das geht über die sogenannte Kohorte, mit der ich Besucherverhalten über einen längeren Zeitraum untersuchen kann.

Dazu isoliere ich eine Menge von Besuchern („Population“), die zu einer bestimmten Zeit Gegenstand eines bestimmten Ereignisses war. Anschließend kann ich deren Verhalten untersuchen, indem ich die Gruppe mit Besuchern vergleiche, die zu dem Ereignis nicht in Verbindung stehen.

So hilft mir die Kohorte zu überprüfen, welche Wirkung meine Kampagne auf das Verhalten dieser konkreten Besucher hatte. Wenn ich die erfolgreichsten Kampagnen wiederhole oder intensiviere, kann ich letztendlich den ROI erhöhen. Das ist besonders sinnvoll bei Aktionen für Retention, Call-To-Actions und Incentives.

Beispiel: Ich möchte Besucher untersuchen, die ihren Warenkorb während des Sommerschlussverkaufs abgebrochen haben und herausfinden, mithilfe welcher anderen Maßnahmen ich sie wieder zurückholen kann.

ninja interogationOk, so analysiere ich vergangenes Verhalten, aber ich möchte auch Zukünftiges vorhersehen, um im Voraus eine neue Kampagne zu starten.

Ja, das ist möglich. Dafür übersetzt man die Kohorte in eine Persona. Diese eignet sich vor allem für die Traffic-Akquise oder der Vermeidung von Risiken.

In der Medizin studiert man eine Kohorte (eine Gruppe von Menschen mit einer Krankheit) um zu definieren, welche Risikogruppe es gibt (=Persona). Auf diese wendet man dann verstärkt Sensibilisierungs- und Vorsorgemaßnahmen an.

In der Webanalyse geht das genauso. Wenn ich also die Kohorte aufgrund eines bestimmten Ereignisses erstellt habe, gehe ich an ihr verschiedene Analysen durch und notiere mir die wichtigsten Merkmale.

Ich finde zum Beispiel vor allem italienische oder spanische Besucher, die Firefox nutzen, schon mal etwas bestellt haben, ein Video angesehen haben, einen Kommentar hinterlassen haben, sich die Lieferkosten angesehen haben. Oder ein bestimmtes soziodemographisches Profil oder ein CRM-Profil.

Diese Elemente ergeben zusammen ein Standard-Profil, aus dem ich ein Besuchersegment erstellen kann: die Persona.

Anders als bei einer normalen Kohorte, erlaube ich mir hier jedoch ein viel weiteres Handlungsspektrum, denn ich gehe davon aus, dass Personen mit diesen Charakteristika ungefähr dasselbe Verhalten aufzeigen könnten. Wenn ich also auf Besucher mit dieser Persona einwirke, kann ich  das Risiko von Kaufabbrüchen in Zukunft verringern.

ninja interogationIch habe Angst, dass das zu komplex wird und noch dazu sehr zeitaufwändig.

 

Nein, denn die Segment Manager App lässt sich intuitiv bedienen! Sie müssen nur „Besucher“ und „Zeitraum“ auswählen und dann die Elemente durch Drag & Drop hinzufügen.

Die Zeit, die Sie aufwenden, kommt der Analyse zugute.

 

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Author

Nach einem theoretischen und praktischen Management- und Einkaufstraining bei Carrefour sowie einem Verkaufstraining bei Procter & Gamble, entwickelte sich JM im Großhandel weiter. Er war in höchster Managementebene für große Supermarkt-, Großeinkaufs- und Logistik-Gruppen tätig. Unter anderem als Central Director auf dem afrikanischen Kontinent. Ende des Jahres 1995 gründete JM ein Internet-Startup und kam drei Jahre später ins Team von Alain Llorens zu AT Internet. Hier arbeitete er im Verkauf und war eine der treibenden Kräfte bei der Kartierung der noch jungen Web Analytics-Welt. JM ist mit 55 seit 2009 der Knowledge Manager des Unternehmens.

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