Eine Kohortenanalyse gruppiert Kunden nach dem Monat des Erstkaufs und verfolgt Wiederkauf und Umsatz je Folgemonat. Sie zeigt, ob CRM-Maßnahmen wirken, unabhängig von Attribution, und lässt sich aus einem Bestellexport mit einer Pivot-Tabelle bauen.
Eine Kohortenanalyse beantwortet die Frage, die kein Dashboard beantwortet: Kaufen die Kunden, die wir letzten Monat gewonnen haben, häufiger wieder als die vom Vorjahr? Sie ist das Werkzeug, mit dem wir unsere eigene Arbeit bewerten, und sie lässt sich mit einem Bestellexport und einer Tabelle bauen.
Was eine Kohorte ist
Eine Kohorte ist eine Gruppe von Kunden mit demselben Startpunkt, im E-Commerce üblicherweise der Monat des ersten Kaufs. Alle Kunden, die im März 2026 zum ersten Mal gekauft haben, bilden die März-Kohorte. Für jede Kohorte verfolgst du, was in den folgenden Monaten passiert: Wie viele kaufen erneut, wie viel Umsatz entsteht. Weil jede Kohorte denselben Startpunkt hat, sind die Werte über Kohorten hinweg vergleichbar.
Schritt für Schritt
- Bestellungen exportieren. Kunden-ID, Bestelldatum, Bestellwert, idealerweise Deckungsbeitrag. Stornos und vollständige Retouren entfernen.
- Erstkaufdatum je Kunde bestimmen. Das früheste Bestelldatum je Kunden-ID ist der Kohortenmonat.
- Monatsabstand je Bestellung berechnen. Für jede Bestellung die Differenz in Monaten zum Erstkaufmonat: 0 für den Erstkauf, 1 für den Folgemonat und so weiter.
- Pivot bauen. Zeilen sind Kohortenmonate, Spalten sind Monatsabstände, Werte sind die Zahl der Kunden mit mindestens einer Bestellung im jeweiligen Abstand (Retention) oder der Umsatz (Kohortenumsatz).
- Normieren. Jede Zeile durch die Kohortengröße teilen: Anteil aktiver Kunden je Monat beziehungsweise Umsatz je Kunde. Kumuliert ergibt die Umsatzsicht den CLV je Fenster, wie im Beitrag Retention Rate, CLV und RPU berechnen beschrieben.
Ein Beispiel
| Kohorte | Kunden | Monat 1 | Monat 2 | Monat 3 | 90-Tage-Retention |
|---|---|---|---|---|---|
| Jan 2025 | 1.200 | 9 % | 6 % | 5 % | 17 % |
| Apr 2025 | 1.350 | 10 % | 7 % | 5 % | 19 % |
| Jul 2025 | 1.100 | 12 % | 9 % | 7 % | 24 % |
| Okt 2025 | 1.600 | 14 % | 10 % | 8 % | 28 % |
| Jan 2026 | 1.250 | 15 % | 11 % | 8 % | 30 % |
Die Werte sind ein Beispiel. Die Lesart: Die Kohorten ab Juli 2025 kommen deutlich häufiger zurück als die davor. Wenn im Juni ein Post-Purchase-Flow und ein neues Onboarding eingeführt wurden, ist das der Effekt, unabhängig davon, welchem Kanal Klaviyo den Umsatz zuschreibt.
Worauf du beim Lesen achten musst
- Reifezeit. Eine Kohorte kann erst nach Ablauf des Fensters bewertet werden. Die 90-Tage-Retention der Juni-Kohorte ist im August noch unvollständig.
- Saisonalität. Black-Friday-Kohorten enthalten viele Schnäppchenkäufer und kommen seltener zurück. Vergleiche Kohorten mit dem Vorjahresmonat, nicht nur mit dem Vormonat.
- Akquisequellen. Kohorten aus Paid Social verhalten sich anders als organische. Wenn der Kanalmix stark schwankt, lohnt sich eine Aufteilung.
- Produkteinstieg. Kunden, deren erstes Produkt ein Verbrauchsartikel ist, haben andere Kurven als Käufer eines Einmalprodukts. Eine Kohortenanalyse je Einstiegsprodukt zeigt, welche Produkte du in der Neukundenwerbung pushen solltest.
Kohorten und CRM-Maßnahmen
Kohorten machen sichtbar, was Attribution verschleiert. Ein Post-Purchase-Flow attribuiert wenig Umsatz, hebt aber die Retention der Kohorten. Eine Rabattkampagne attribuiert viel Umsatz und senkt oft den Deckungsbeitrag je Kunde. Deshalb steht in unserem Manifesto, dass wir CRM-Erfolg an Kohorten messen, nicht am E-Mail-Anteil. Und weil Kohorten Zeit brauchen, ist CRM ein Longrun-Game.
Umsetzung
Für den Anfang reichen ein Shopify-Bestellexport und eine Tabellenkalkulation mit Pivot. Sobald die Analyse monatlich laufen soll, lohnt sich ein Reporting-Tool oder eine eigene Auswertung. Wir nutzen unsere eigene Analytics-Software, die Kohorten, Repurchase-Fenster und CLV wöchentlich aus den Shop-Daten berechnet; die Ergebnisse fließen direkt in Segmente und Flow-Delays zurück.
Die Maßnahmen, die Kohorten verbessern: Kundenbindung im E-Commerce. Warum Attribution dafür nicht reicht: Klaviyo Attribution.
FAQ
Wie viele Kunden braucht eine Kohorte?
Ab etwa 200 Kunden je Monat sind die Prozentwerte stabil. Kleinere Shops fassen Quartale zusammen.
Monat oder Woche als Kohortenzeitraum?
Monate für die Strategie, Wochen nur, wenn du kurzfristige Effekte einzelner Maßnahmen isolieren willst und genug Kunden hast.
Kann Klaviyo Kohortenanalysen?
Klaviyo bietet Auswertungen zu Kundenwert und Wiederkauf, aber die klassische Kohortentabelle je Erstkaufmonat baust du besser aus den Bestelldaten des Shops, damit Stornos und Deckungsbeitrag berücksichtigt sind.
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