Cohort-Analyse in Advanced Klaviyo Data Platform und Personalization verstehen

Übersicht

Erfahre mehr über Klaviyos Kohortenanalyse, einschließlich der Definition einer Kohorte und des Verständnisses der dargestellten Daten. Mit der Kohortenanalyse kannst du das Verhalten von Gruppen von Profilen im Zeitverlauf analysieren.

Bevor du anfängst

Was ist ein Kohortenbericht?

Ein Kohortenbericht ist eine Art Analyse, mit der du eine Gruppe von Profilen mit gemeinsamen Merkmalen (d. h. eine Kohorte) erstellen und ihr Verhalten im zeitlichen Verlauf analysieren kannst. Daraus lassen sich Trends und Muster bei Kundenengagement, Conversion und anderen wichtigen Metriken über den gesamten Lebenszyklus ablesen.

Kohortenbericht erstellen

Führe die folgenden Navigationsschritte aus, um auf den Kohortenbericht zuzugreifen:

1. Wähle Personalization in der linken Navigationsleiste in Klaviyo aus.
2. Wähle die Gruppe Kund*innenerkenntnisse aus.
3. Wähle auf der Seite Kund*innen-Erkenntnisse den Tab Kohortenanalyse aus.
4. Wähle eine bestehende Kohortenanalyse aus oder klicke auf Kohortenbericht erstellen , um deine erste Analyse zu erstellen.

Die Kohortenanalyse umfasst bis zu 4 vorgefertigte Berichte, mit denen du schnell mit der Analyse der Kohorten-Performance beginnen kannst. Welche Berichte verfügbar sind, hängt von deinen Bestell- und Einwilligungsereignissen ab. Für den SMS-Bericht muss SMS ebenfalls eingerichtet sein. Diese Berichte umfassen:

1. SMS-Einwilligung zur ersten Bestellung
   Gruppiert Profile nach ihrer ersten SMS-Marketing-Einwilligung und verfolgt, wie viele danach Bestellungen aufgeben.
2. Wiederholungskäufer*innen
   Gruppiert Profile nach ihrem ersten Kauf innerhalb des ausgewählten Datumsbereichs und verfolgt, wie viele jeden Monat weitere Käufe tätigen.
3. Post-Purchase
   Gruppiert Profile nach ihrem allerersten Kauf und verfolgt, wie viele jeden Monat zusätzliche Käufe tätigen.
4. E-Mail-Einwilligung bis zur ersten Bestellung
   Gruppiert Profile nach ihrer ersten E-Mail-Marketing-Einwilligung und verfolgt, wie viele danach Bestellungen aufgeben.

Du kannst bis zu 20 Kohortenberichte speichern. Um einen Bericht von Grund auf zu erstellen, definiere zuerst die Kohorte, die du analysieren möchtest, und das Verhalten, das du messen möchtest. Nachdem du Kohortenbericht erstellen ausgewählt hast, lege die folgenden Informationen fest:

• Berichtsname
  Erstelle einen Namen für deinen Kohortenbericht.
• Beschreibung
  Ein optionales Feld, um eine Beschreibung für deinen Kohortenbericht hinzuzufügen.
• Kohortierungsereignis (Zeilen)
  Dieses Ereignis definiert, wodurch ein Profil in die Kohorte aufgenommen wird, und dient als Ausgangspunkt für das Tracking des Verhaltens über einen längeren Zeitraum. Wenn du beispielsweise Placed Order als Kohortierungsereignis festlegst und Instance auf First in all event history setzt, führt das dazu, dass Profile in die Kohorte aufgenommen werden, wenn sie ihre erste Bestellung aufgeben. Der Bericht verfolgt ihr Verhalten ab diesem Zeitpunkt.
• Instanz
  Dieses Feld definiert, welche Instanz des Kohortierungsereignisses dazu führen soll, dass ein Profil zuerst in die analysierte Kohorte eintritt. Die Werte für dieses Feld können sein:
  • Erstes in der gesamten Ereignishistorie
    Das erste Auftreten dieses Ereignisses über die gesamte Zeit
  • Zuerst innerhalb des Zeitraums
    Das erste Auftreten dieses Ereignisses innerhalb des im Bericht ausgewählten Datumsbereichs.
• Filter für Kohortierungsereignisse
  Um das Kohortierungsereignis auf bestimmte Fälle zu beschränken, klicke unter dem Ereignis auf Eigenschaft hinzufügen. Du kannst für dieses Ereignis 1 Eigenschaftsfilter hinzufügen.
  • Eigenschaft
    Die Ereignisdaten, die du verwenden kannst, um das Kohortierungsereignis auf bestimmte Ereignisse zu filtern. Wenn du zum Beispiel Placed Order als Kohortierungsereignis festlegst, kannst du dieses Feld verwenden, um das Ereignis so zu filtern, dass nur Käufe bestimmter Produkte dazu führen, dass ein Profil in die Kohorte eintritt.
  • Beziehung
    Der Operator, der die Beziehung zwischen der Eigenschaft des Kohortierungsereignisses und dem von dir definierten Wert festlegt (z. B. ist gleich, ist nicht gleich, beginnt mit usw.).
  • Wert
    Gib den abzugleichenden Wert ein oder wähle ihn aus, wenn die ausgewählte Beziehung einen Wert erfordert.
• Reporting-Ereignis (Spalten)
  Dieses Ereignis definiert die Performance-Metrik, die im Zeitverlauf für die Kohorte gemessen wird. Wenn du zum Beispiel Placed Order als Reporting-Ereignis festlegst, erfasst der Bericht die getätigten Bestellungen im Zeitverlauf für die Kohorte.
• Reporting-Ereignisfilter
  Um das Reporting-Ereignis auf bestimmte Fälle zu beschränken, klicke unter dem Ereignis auf Eigenschaft hinzufügen. Du kannst für dieses Ereignis 1 Eigenschaftsfilter hinzufügen.
  • Eigenschaft
    Die Ereignisdaten, die du verwenden kannst, um das Reporting-Ereignis nach bestimmten Ereignissen zu filtern. Wenn du beispielsweise Bestellung aufgegeben als Reporting-Ereignis festlegst, kannst du dieses Feld verwenden, um das Ereignis zu filtern, sodass im Zeitverlauf nur Käufe bestimmter Produkte gemessen werden.
  • Beziehung
    Der Operator, der die Beziehung zwischen der Reporting-Ereigniseigenschaft und dem von dir definierten Wert festlegt (z. B. ist gleich, ist nicht gleich, beginnt mit usw.).
  • Wert
    Gib den abzugleichenden Wert ein oder wähle ihn aus, wenn die ausgewählte Beziehung einen Wert erfordert.

Klicke auf Speichern, um den Bericht zu erstellen und seine Analyse zu öffnen.

Klaviyos Kohortenbericht verwenden

Die erste Spalte deines Berichts zeigt die Daten für jede Kohorte. Neue Berichte sind standardmäßig auf die letzten 12 vollständigen Kalendermonate eingestellt. Du kannst den Datumsbereich ändern und monatliche oder wöchentliche Intervalle verwenden. Das folgende Beispiel zeigt Februar 2024–Januar 2025.

Die zweite Spalte mit dem Titel Größe zeigt die Anzahl der Profile, die in jede Kohorte eingetreten sind, indem sie das Kohortierungsereignis im Monat oder in der Woche der jeweiligen Zeile ausgeführt haben. Im obigen Beispiel ist das Kohortierungsereignis Bestellung aufgegeben. Du wirst feststellen, dass der Bericht blaue Hervorhebungen hat. Je höher der Wert jeder Kohorte ist, desto dunkler wird die Farbe sein. So kannst du im Zeitverlauf für deine angegebene Metrik schnell die stärkste und die schwächste Performance dieser Kohorten erkennen.

Bei Monatsberichten zeigt die erste nummerierte Spalte, 0 mos, den Wert des Reporting-Ereignisses für denselben Monat wie das Kohortierungsereignis. Die nachfolgenden nummerierten Spalten (z. B. 1 mo bis 11 mos in einem 12-Monatsbericht) zeigen den Wert des Reporting-Ereignisses für jeden folgenden Monat. Wochenberichte folgen demselben Muster in Wochen.

Außerdem hast du Zugriff auf die folgenden Einstellungen, um die Analyse anzupassen.

• Datumsbereich
  Der Datumsbereich, der zum Bilden von Kohorten und zum Messen von Reporting-Ereignissen verwendet wird. Monatliche Berichte unterstützen die letzten 1, 3, 6, 12 oder 24 vollständigen Monate. Wöchentliche Berichte unterstützen die letzten 4, 13, 26 oder 52 vollständigen Wochen.
• Zeitintervall
  Das Zeitintervall zwischen den Spalten und Zeilen im Kohortenbericht (z. B. Monat oder Woche).
• Messwert
  Der Messwert für das Reporting-Ereignis, das im Zeitverlauf gemessen wird. Das kann Folgendes sein:
  • Conversion
    Die Anzahl der Conversions basierend auf dem Reporting-Ereignis. Du kannst dies als Durchschnitt pro Profil oder als Gesamtanzahl anzeigen.
  • Profile
    Die Anzahl der Profile, die das Reporting-Ereignis ausgeführt haben. Du kannst diese Zahl als Anzahl oder als Prozentsatz der ursprünglichen Kohorte anzeigen. 
  • Conversion-Wert
    Der Wert der Reporting-Ereignisse. Diese Option ist verfügbar, wenn das Reporting-Ereignis einen monetären Wert hat. Du kannst ihn als den durchschnittlichen Wert pro Profil oder als den Gesamtwert aller Conversions anzeigen.

• Anzeigen nach
  Lege fest, ob im Kohortenbericht Durchschnittswerte, Summen oder Prozente angezeigt werden sollen. Die verfügbaren Optionen variieren je nach ausgewählter Messung. Wenn du Summe verwendest, gibt es oben im Kohortenbericht eine zusätzliche Zeile, in der die Summe der Werte in den Spalten darunter angezeigt wird.
• Trend beim Darüberfahren
  Definiere die Daten, die du sehen möchtest, wenn du mit dem Mauszeiger über eine Zelle im Bericht fährst. Das kann dir helfen, den Wert einer bestimmten Achse zu verstehen. Basierend auf deiner Auswahl kann die fokussierte Achse Folgendes sein:
  • Horizontal
    Wenn du den Mauszeiger über eine Zelle im Kohortenbericht bewegst, wird die Zeile hervorgehoben und es werden Informationen zur Reporting-Ereignisanalyse für die jeweilige Kohorte in der Zeile angezeigt.
    

• Vertikal
  Wenn du den Mauszeiger über eine Zelle im Kohortenbericht bewegst, wird die Spalte hervorgehoben und es werden Informationen zur Analytics für das Reporting-Ereignis angezeigt, und zwar nach derselben Anzahl von Monaten oder Wochen, seit sich jede Kohorte gebildet hat.
  

• Diagonal
  Wenn du im Kohortenbericht den Mauszeiger über eine Zelle bewegst, wird der diagonale Pfad hervorgehoben und Informationen zur Analytics des Reporting-Ereignisses für einen bestimmten Kalendermonat oder eine bestimmte Kalenderwoche angezeigt.
  

Klaviyo verwendet auch Farben, um den Wert der Messung darzustellen. Höhere Werte haben dunklere Farben, während kleinere Werte hellere Farben haben. So lassen sich Trends und Änderungen bei gemessenen Werten leicht erkennen. 

Kohortenberichtdaten verstehen

Ein Kohortenbericht kann eine Reihe unterschiedlicher Erkenntnisse liefern, je nachdem, wie du ihn liest.

Um zu demonstrieren, wie du die Daten in einem Kohortenbericht liest, verwenden wir den folgenden Bericht als Beispiel:

Dieser Kohortenbericht erfordert, dass Kund*innen einen Kauf tätigen, um einer Kohorte beizutreten (d. h. das Kohortierungsereignis), und er verfolgt Placed Order -Ereignisse im Zeitverlauf (d. h. das Reporting-Ereignis). Er misst die Anzahl der Conversions pro Monat in den letzten 12 Monaten.

Den Kohortenbericht horizontal lesen

Wenn du einen Kohortenbericht horizontal liest, kannst du Erkenntnisse über Verhaltensmuster im Zeitverlauf für bestimmte Kohorten gewinnen.

Im Beispiel zeigt die Spalte Größe, wie viele Kund*innen ihren ersten Kauf im jeweiligen Monat der Kohorte getätigt haben. Jede nummerierte Spalte zeigt die zusätzlichen Käufe, die diese Kohorte im entsprechenden Monat seit ihrem ersten Kauf getätigt hat. Lies eine Zeile horizontal, um zu sehen, wie sich die Aktivität wiederholter Käufe im Laufe der Zeit verändert.

Die Zeile „Summe“ in diesem Beispiel zeigt 90.000 Profile über alle Kohorten hinweg im Jahr 2024. Die Spalte „0 Monate“ zeigt 62.000 zusätzliche Conversions während desselben Kalendermonats wie der erste Kauf der jeweiligen Kohorte. Die Spalte „1 Monat“ zeigt 75.000 Conversions im darauffolgenden Monat für die Kohorten mit Daten in dieser Spalte. Dies sind separate monatliche Zählungen, keine kumulativen Summen.

Diese Gesamtwerte zeigen über die einbezogenen Kohorten hinweg in Monat 1 mehr Wiederholungsbestellungen als in Monat 0. Sie zeigen nicht, wann die meisten Kund*innen ihren nächsten Kauf tätigen, da eine Kund*in in einem Monat mehr als 1 Bestellung aufgeben kann.

Den Kohortenbericht vertikal lesen

Wenn du einen Kohortenbericht vertikal liest, kannst du erkennen, wie verschiedene Kohorten zum selben relativen Zeitpunkt abschneiden (z. B. die Anzahl wiederholter Käufe 3 Monate nach einem ersten Kauf für jede Kohorte). So kannst du herausfinden, ob sich das Profilverhalten im Laufe der Zeit über verschiedene Kohorten hinweg verändert.

Im Beispiel-Kohortenbericht siehst du, dass die Conversions zunehmen, je weiter du in der Spalte nach unten gehst. Beim Blick auf die Spalte „1 Monat“ kannst du sehen, dass die Anzahl der Conversions für neuere Kohorten steigt. Das kann darauf hinweisen, dass es gegen Ende 2024 ein Event (z. B. eine neue Produkteinführung oder eine Marketingkampagne) gab, das diesen Anstieg verursacht hat. Konkret verzeichnete die Kohorte vom 08.2024 im Vergleich zur Kohorte vom 07.2024 zum gleichen Zeitpunkt einen Anstieg der Anzahl der Conversions (d. h. 18.000 Conversions gegenüber 11.000 im Vormonat; im Vergleich dazu 5.000 Conversions gegenüber 3.000 im Vormonat).

Die Kohortengröße kann sich auch auf die Conversion-Anzahlen auswirken. Um den Anteil jeder Kohorte zu vergleichen, der erneut gekauft hat, wähle unter Messung die Option Profile aus und wähle unter Anzeigen nach die Option Prozent.

Den Kohortenbericht diagonal lesen 

Wenn du einen Kohortenbericht diagonal liest, kannst du die Performance über Kohorten hinweg zum gleichen Zeitpunkt im Kalender verfolgen, während sie sich in unterschiedlichen Phasen des Lifecycles befinden (z. B. die Anzahl wiederholter Käufe in einem bestimmten Monat).

Sieh dir den Beispiel-Kohortenbericht an, beginnend mit der Spalte 0 Monate für die Kohorte vom Oktober 2024. Wenn du von diesem Ausgangspunkt diagonal nach oben rechts gehst, kannst du die Anzahl der Conversions im Oktober 2024 für jede Kohorte sehen. In dieser Zeit befindet sich jede Kohorte an einem anderen Punkt in ihrem Lifecycle.

In diesem Fall gibt es bei den meisten Kohorten im Vergleich zum Vormonat einen Anstieg der Conversion. Das deutet darauf hin, dass es im Oktober 2024 ein Ereignis gegeben haben könnte, das bei den meisten Kohorten zu einem Anstieg der Conversion geführt hat. Möglicherweise ist der Oktober der Zeitpunkt, zu dem Kund*innen mit dem Weihnachtseinkauf beginnen. Wenn es im Vergleich zum Vormonat hingegen bei den meisten Kohorten einen konstanten Rückgang der Conversion gab, kann das darauf hindeuten, dass externe Faktoren (z. B. ein Konjunkturabschwung) alle Profile zur gleichen Zeit beeinflusst haben.

Weitere Ressourcen