Webanalyse

Kohorte in Analytics: Definition und Retention-Analyse

Guillaume Sallé

Leiter Analytics-Content & Glossar

Aktualisiert am February 22, 2026

Kurzdefinition

Die Kohorte ist eine Gruppe von Nutzern, die zu einem bestimmten Zeitpunkt ein gemeinsames Merkmal teilen – meist ihr Akquise- oder Erstinteraktionsdatum – und deren Verhalten longitudinal verfolgt wird, um die Retention zu messen. Die Kohorte ist die zentrale Analyseeinheit jeder Loyalitätsstudie.

Wie es funktioniert

Im Web-Analytics ist eine Kohorte eine Nutzergruppe, die durch ein gemeinsames zeitliches Merkmal definiert ist. Die klassische Kohorte besteht aus Nutzern, die ihren ersten Besuch (oder ihre erste Anmeldung) in derselben Woche oder demselben Monat hatten. Diese Nutzer werden dann im Zeitverlauf verfolgt, um zu beobachten, wie viele in der Folgewoche, im Folgemonat usw. zurückkehren. Diese Analyse misst die Retention: Von 1.000 im Januar gewonnenen Nutzern, wie viele sind im Februar, März, April noch aktiv? Wenn 10 % nach 3 Monaten noch aktiv sind, beträgt die 3-Monats-Retention-Rate 10 %. Die Kohorte kann auch nach anderen Kriterien definiert werden: Akquise-Quelle, abonnierter Tarifplan, zuerst genutzte Funktion. Die Kohortenanalyse ist besonders wirkungsvoll für SaaS und mobile Apps, wo Retention eine geschäftskritische Kennzahl ist. Sie ermöglicht den Vergleich der Loyalität von Nutzern aus verschiedenen Kanälen oder Zeiträumen und misst die Wirkung von Produktverbesserungen auf die Retention neuer Kohorten.

Warum es wichtig ist

Kohorten offenbaren die langfristige Gesundheit eines Produkts, die aggregierte Metriken verbergen. Ein Produkt kann ein Wachstum aktiver Nutzer zeigen, während die Retention katastrophal ist, sofern Akquise den Churn kompensiert. Die Kohortenanalyse legt dieses Problem sofort offen. Sie ist ausserdem unverzichtbar zur Berechnung des LTV (Lifetime Value), zur Optimierung der Onboarding-Strategien und zur Bewertung der realen Auswirkung von Produktverbesserungen auf das langfristige Nutzerverhalten.

Wie verbessern oder nutzen

Definieren Sie das Eintrittsereignis in die Kohorte (erster Besuch, erste Anmeldung, erster Kauf) und das Retention-Ereignis (Rückkehr auf die Site, Nutzung einer Schlüsselfunktion) genau. Zeichnen Sie monatliche Kohortenkurven, um Trends zu beobachten. Vergleichen Sie Kohorten nach Akquise-Quelle, um die Kanäle mit den treuesten Nutzern zu identifizieren. Nutzen Sie diese Erkenntnisse, um Onboarding- und Reaktivierungsstrategien anzupassen.

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Häufig gestellte Fragen

Was ist der Unterschied zwischen einer Kohorte und einem Segment?

Ein Segment ist eine Nutzergruppe, die durch statische Kriterien (Land, Gerät, aktuelles Verhalten) definiert ist. Eine Kohorte ist eine Gruppe, die durch ein gemeinsames zeitliches Merkmal definiert ist und deren Entwicklung im Zeitverlauf verfolgt wird. Die Kohorte ist insofern dynamisch, als sie misst, wie sich das Gruppenverhalten longitudinal entwickelt.

Was ist eine gute Retention-Rate für eine Kohorte?

Benchmarks variieren stark je nach Branche. Für eine B2B-SaaS-Anwendung gilt eine 3-Monats-Retention über 70 % allgemein als gut. Für eine mobile Consumer-App ist über 30 % nach 30 Tagen bereits leistungsstark. Der Vergleich der eigenen Kohorten im Zeitverlauf ist oft aussagekräftiger als Branchen-Benchmarks.

Wie liest man eine Kohortentabelle?

Eine Kohortentabelle zeigt Kohorten in Zeilen (z. B. jeder Akquise-Monat) und Retention-Perioden in Spalten (Woche 1, Woche 2 etc.). Jede Zelle zeigt den Prozentsatz der zu diesem Zeitpunkt noch aktiven Nutzer dieser Kohorte. Die Diagonale der Tabelle ermöglicht den Vergleich desselben Retention-Stadiums zwischen verschiedenen Kohorten.