1. Mai 2024

Durch Nutzersegmentierung und Kohortenanalysen zu besseren Insights

Durch Nutzersegmentierung und Kohortenanalysen zu besseren Insights

Im digitalen Marketing ist es unerlässlich, tiefergehende Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen, um erfolgreich zu sein. Unser Blogbeitrag beleuchtet die Techniken der Nutzersegmentierung und die Kohortenanalyse, die Ihnen helfen, verborgene Customer Insights zu entdecken, sogar ohne auf herkömmliche Cookies zurückgreifen zu müssen. 

Was sind Nutzersegmente? Und warum sind sie wichtig?

Nutzersegmente oder Kohorten sind Gruppen von Personen, die eine ähnliche Verhaltensweise zeigen, gemeinsame Merkmale oder Interessen teilen und daher ähnlich auf bestimmte Marketingstrategien oder Lösungen reagieren. 

Beim Messen des Verhaltens auf einer Website ist es oft nicht ausreichend, das Verhalten aller Nutzer gleichzeitig zu betrachten. Insbesondere wichtigste Nutzer können in der Masse untergehen, da sie oftmals einen kleineren Teil des gesamten Traffics ausmachen. Hier kommen Nutzersegmente ins Spiel. Sie ermöglichen spezifische Auswertungen mit bestimmten Nutzergruppen, um so beispielsweise das Verhalten der potentieller Kund:innen auf einer Webseite zu analysieren.

Was ist der Unterschied zwischen Nutzersegmentierung und Kohortenanalyse?

Die Nutzersegmentierung bezieht sich darauf, Nutzer:innen basierend auf ihrem aktuellen Verhalten oder ihren Merkmalen in Gruppen einzuteilen. Kohortenanalyse hingegen untersucht, wie sich diese Gruppen über die Zeit verhalten.  Eine sorgfältige Nutzersegmentierung legt daher die Grundlage für die Kohortenanalyse, die es ermöglicht, wichtige Erkenntnisse über zeitliche Veränderungen zu gewinnen. 


Für wen eignen sich Nutzersegmentierungen und Kohortenanalysen?

  • Unternehmen, die ein vielfältiges Publikum ansprechen möchten, sei es über ihre Website oder mobile App. Es ist für diese Firmen essentiell, zu erkennen, welche Segmente ihres Publikums am wirkungsvollsten erreicht werden können und wie sie das Nutzererlebnis gezielt für diese Gruppen optimieren können.

  • Organisationen, die den Einsatz von Cookies einschränken und dennoch tiefgreifende Einblicke in das Verhalten ihrer Zielgruppen gewinnen möchten. Nutzersegmentierung ermöglicht es diesen Unternehmen, auch ohne die Fülle an Daten, die durch Cookies generiert werden, relevante Erkenntnisse zu sammeln. Dadurch können sie effektive Strategien entwickeln, die auf fundierten Kenntnissen über ihre Kunden basieren.

Durch diese Methodik ist es möglich, individuell zugeschnittene Nutzererlebnisse zu schaffen, ohne dabei Kompromisse beim Datenschutz eingehen zu müssen.

Wie können Nutzersegmente erkannt werden?

Je mehr Datenpunkte wir zu unseren Webseiten Besucher:innen haben, umso einfacher wird die Segmentierung. Diese fallen aber teilweise weg, wenn wir keine Cookies oder keine 3rd Party Cookies mehr nutzen. Deshalb haben wir eine Methode entwickelt, um Erkennungsmerkmale systematisch zu definieren. Dabei unterscheiden wir: 

  • Identifier (Identifikator): Identifier sind eindeutige Merkmale wie E-Mail-Adressen oder Kunden-IDs, die Personen oder Objekte identifizieren.

  • Strong Signals (Starke Signale): Starke Signale sind klare und leicht interpretierbare Datenpunkte, die auf wichtige Verhaltensweisen oder Entscheidungen hinweisen. Zum Beispiel könnten viele Klicks auf einen bestimmten Artikel ein starkes Signal sein.

  • Weak Signals (Schwache Signale): Schwache Signale sind subtile Hinweise auf sich entwickelnde Trends oder versteckte Muster. Sie sind oft schwer zu erkennen und weniger zuverlässig.

Unser Fokus liegt darauf, Identifikatoren und starke Signale zu nutzen, um aussagekräftige Nutzersegmente zu erstellen. Dafür nutzen wir vorhandene Datenpunkte und die Struktur der Webseite, um ein Entscheidungsbaumdiagramm zu entwickeln. Dieses Diagramm hilft dabei, die Zuteilung von Nutzern zu Segmenten auf Basis ihrer Aktionen systematisch zu priorisieren und zu strukturieren.

Beispiel eines Entscheidungsbaum um Neu- bzw. bestehende Kund:innen zu erkennen

Wie können Nutzersegmente erfasst werden?

Moderne Tracking-Tools wie Matomo bieten Möglichkeiten, Nutzer:innen zielgerichtet bestimmten Segmenten zuzuordnen. Insbesondere in einer cookielosen Umgebung wie Matomo lassen sich Nutzersegmente effizient und datenschutzkonform erfassen. Lesen Sie mehr dazu in unserer Case Story von der ABL.

Ähnliche Funktionalitäten bietet auch Google Analytics mit der «Audience»-Funktion, die es erlaubt, Nutzersegmente zu definieren und relevante Daten systematisch zu sammeln.

Entscheidend für eine erfolgreiche Nutzersegmentierung ist jedoch die genaue Erfassung von wichtigen Events und Interaktionen auf Ihrer Website. Ein robustes Digital Analytics (Verlinkung Digital Analytics) ist demnach grundlegend, um wertvolle Einblicke in das Nutzerverhalten zu erhalten und die Basis für eine zielgerichtete Kundenansprache zu schaffen. 

Und nun?

Eine effektive Nutzersegmentierung beginnt stets mit der Frage nach dem «Warum»: Welche spezifischen Aktionen und Entscheidungen sollen auf Basis der gesammelten Daten, also der Kohortenanalyse, umgesetzt werden? Erst wenn dieser Aspekt klar definiert ist, lassen sich die geeigneten Zielgruppen präzise festlegen und der entsprechende Ansatz mit allen notwendigen Identifikationsmerkmalen entwickeln. 

Im digitalen Marketing ist es unerlässlich, tiefergehende Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen, um erfolgreich zu sein. Unser Blogbeitrag beleuchtet die Techniken der Nutzersegmentierung und die Kohortenanalyse, die Ihnen helfen, verborgene Customer Insights zu entdecken, sogar ohne auf herkömmliche Cookies zurückgreifen zu müssen. 

Was sind Nutzersegmente? Und warum sind sie wichtig?

Nutzersegmente oder Kohorten sind Gruppen von Personen, die eine ähnliche Verhaltensweise zeigen, gemeinsame Merkmale oder Interessen teilen und daher ähnlich auf bestimmte Marketingstrategien oder Lösungen reagieren. 

Beim Messen des Verhaltens auf einer Website ist es oft nicht ausreichend, das Verhalten aller Nutzer gleichzeitig zu betrachten. Insbesondere wichtigste Nutzer können in der Masse untergehen, da sie oftmals einen kleineren Teil des gesamten Traffics ausmachen. Hier kommen Nutzersegmente ins Spiel. Sie ermöglichen spezifische Auswertungen mit bestimmten Nutzergruppen, um so beispielsweise das Verhalten der potentieller Kund:innen auf einer Webseite zu analysieren.

Was ist der Unterschied zwischen Nutzersegmentierung und Kohortenanalyse?

Die Nutzersegmentierung bezieht sich darauf, Nutzer:innen basierend auf ihrem aktuellen Verhalten oder ihren Merkmalen in Gruppen einzuteilen. Kohortenanalyse hingegen untersucht, wie sich diese Gruppen über die Zeit verhalten.  Eine sorgfältige Nutzersegmentierung legt daher die Grundlage für die Kohortenanalyse, die es ermöglicht, wichtige Erkenntnisse über zeitliche Veränderungen zu gewinnen. 


Für wen eignen sich Nutzersegmentierungen und Kohortenanalysen?

  • Unternehmen, die ein vielfältiges Publikum ansprechen möchten, sei es über ihre Website oder mobile App. Es ist für diese Firmen essentiell, zu erkennen, welche Segmente ihres Publikums am wirkungsvollsten erreicht werden können und wie sie das Nutzererlebnis gezielt für diese Gruppen optimieren können.

  • Organisationen, die den Einsatz von Cookies einschränken und dennoch tiefgreifende Einblicke in das Verhalten ihrer Zielgruppen gewinnen möchten. Nutzersegmentierung ermöglicht es diesen Unternehmen, auch ohne die Fülle an Daten, die durch Cookies generiert werden, relevante Erkenntnisse zu sammeln. Dadurch können sie effektive Strategien entwickeln, die auf fundierten Kenntnissen über ihre Kunden basieren.

Durch diese Methodik ist es möglich, individuell zugeschnittene Nutzererlebnisse zu schaffen, ohne dabei Kompromisse beim Datenschutz eingehen zu müssen.

Wie können Nutzersegmente erkannt werden?

Je mehr Datenpunkte wir zu unseren Webseiten Besucher:innen haben, umso einfacher wird die Segmentierung. Diese fallen aber teilweise weg, wenn wir keine Cookies oder keine 3rd Party Cookies mehr nutzen. Deshalb haben wir eine Methode entwickelt, um Erkennungsmerkmale systematisch zu definieren. Dabei unterscheiden wir: 

  • Identifier (Identifikator): Identifier sind eindeutige Merkmale wie E-Mail-Adressen oder Kunden-IDs, die Personen oder Objekte identifizieren.

  • Strong Signals (Starke Signale): Starke Signale sind klare und leicht interpretierbare Datenpunkte, die auf wichtige Verhaltensweisen oder Entscheidungen hinweisen. Zum Beispiel könnten viele Klicks auf einen bestimmten Artikel ein starkes Signal sein.

  • Weak Signals (Schwache Signale): Schwache Signale sind subtile Hinweise auf sich entwickelnde Trends oder versteckte Muster. Sie sind oft schwer zu erkennen und weniger zuverlässig.

Unser Fokus liegt darauf, Identifikatoren und starke Signale zu nutzen, um aussagekräftige Nutzersegmente zu erstellen. Dafür nutzen wir vorhandene Datenpunkte und die Struktur der Webseite, um ein Entscheidungsbaumdiagramm zu entwickeln. Dieses Diagramm hilft dabei, die Zuteilung von Nutzern zu Segmenten auf Basis ihrer Aktionen systematisch zu priorisieren und zu strukturieren.

Beispiel eines Entscheidungsbaum um Neu- bzw. bestehende Kund:innen zu erkennen

Wie können Nutzersegmente erfasst werden?

Moderne Tracking-Tools wie Matomo bieten Möglichkeiten, Nutzer:innen zielgerichtet bestimmten Segmenten zuzuordnen. Insbesondere in einer cookielosen Umgebung wie Matomo lassen sich Nutzersegmente effizient und datenschutzkonform erfassen. Lesen Sie mehr dazu in unserer Case Story von der ABL.

Ähnliche Funktionalitäten bietet auch Google Analytics mit der «Audience»-Funktion, die es erlaubt, Nutzersegmente zu definieren und relevante Daten systematisch zu sammeln.

Entscheidend für eine erfolgreiche Nutzersegmentierung ist jedoch die genaue Erfassung von wichtigen Events und Interaktionen auf Ihrer Website. Ein robustes Digital Analytics (Verlinkung Digital Analytics) ist demnach grundlegend, um wertvolle Einblicke in das Nutzerverhalten zu erhalten und die Basis für eine zielgerichtete Kundenansprache zu schaffen. 

Und nun?

Eine effektive Nutzersegmentierung beginnt stets mit der Frage nach dem «Warum»: Welche spezifischen Aktionen und Entscheidungen sollen auf Basis der gesammelten Daten, also der Kohortenanalyse, umgesetzt werden? Erst wenn dieser Aspekt klar definiert ist, lassen sich die geeigneten Zielgruppen präzise festlegen und der entsprechende Ansatz mit allen notwendigen Identifikationsmerkmalen entwickeln. 

Im digitalen Marketing ist es unerlässlich, tiefergehende Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen, um erfolgreich zu sein. Unser Blogbeitrag beleuchtet die Techniken der Nutzersegmentierung und die Kohortenanalyse, die Ihnen helfen, verborgene Customer Insights zu entdecken, sogar ohne auf herkömmliche Cookies zurückgreifen zu müssen. 

Was sind Nutzersegmente? Und warum sind sie wichtig?

Nutzersegmente oder Kohorten sind Gruppen von Personen, die eine ähnliche Verhaltensweise zeigen, gemeinsame Merkmale oder Interessen teilen und daher ähnlich auf bestimmte Marketingstrategien oder Lösungen reagieren. 

Beim Messen des Verhaltens auf einer Website ist es oft nicht ausreichend, das Verhalten aller Nutzer gleichzeitig zu betrachten. Insbesondere wichtigste Nutzer können in der Masse untergehen, da sie oftmals einen kleineren Teil des gesamten Traffics ausmachen. Hier kommen Nutzersegmente ins Spiel. Sie ermöglichen spezifische Auswertungen mit bestimmten Nutzergruppen, um so beispielsweise das Verhalten der potentieller Kund:innen auf einer Webseite zu analysieren.

Was ist der Unterschied zwischen Nutzersegmentierung und Kohortenanalyse?

Die Nutzersegmentierung bezieht sich darauf, Nutzer:innen basierend auf ihrem aktuellen Verhalten oder ihren Merkmalen in Gruppen einzuteilen. Kohortenanalyse hingegen untersucht, wie sich diese Gruppen über die Zeit verhalten.  Eine sorgfältige Nutzersegmentierung legt daher die Grundlage für die Kohortenanalyse, die es ermöglicht, wichtige Erkenntnisse über zeitliche Veränderungen zu gewinnen. 


Für wen eignen sich Nutzersegmentierungen und Kohortenanalysen?

  • Unternehmen, die ein vielfältiges Publikum ansprechen möchten, sei es über ihre Website oder mobile App. Es ist für diese Firmen essentiell, zu erkennen, welche Segmente ihres Publikums am wirkungsvollsten erreicht werden können und wie sie das Nutzererlebnis gezielt für diese Gruppen optimieren können.

  • Organisationen, die den Einsatz von Cookies einschränken und dennoch tiefgreifende Einblicke in das Verhalten ihrer Zielgruppen gewinnen möchten. Nutzersegmentierung ermöglicht es diesen Unternehmen, auch ohne die Fülle an Daten, die durch Cookies generiert werden, relevante Erkenntnisse zu sammeln. Dadurch können sie effektive Strategien entwickeln, die auf fundierten Kenntnissen über ihre Kunden basieren.

Durch diese Methodik ist es möglich, individuell zugeschnittene Nutzererlebnisse zu schaffen, ohne dabei Kompromisse beim Datenschutz eingehen zu müssen.

Wie können Nutzersegmente erkannt werden?

Je mehr Datenpunkte wir zu unseren Webseiten Besucher:innen haben, umso einfacher wird die Segmentierung. Diese fallen aber teilweise weg, wenn wir keine Cookies oder keine 3rd Party Cookies mehr nutzen. Deshalb haben wir eine Methode entwickelt, um Erkennungsmerkmale systematisch zu definieren. Dabei unterscheiden wir: 

  • Identifier (Identifikator): Identifier sind eindeutige Merkmale wie E-Mail-Adressen oder Kunden-IDs, die Personen oder Objekte identifizieren.

  • Strong Signals (Starke Signale): Starke Signale sind klare und leicht interpretierbare Datenpunkte, die auf wichtige Verhaltensweisen oder Entscheidungen hinweisen. Zum Beispiel könnten viele Klicks auf einen bestimmten Artikel ein starkes Signal sein.

  • Weak Signals (Schwache Signale): Schwache Signale sind subtile Hinweise auf sich entwickelnde Trends oder versteckte Muster. Sie sind oft schwer zu erkennen und weniger zuverlässig.

Unser Fokus liegt darauf, Identifikatoren und starke Signale zu nutzen, um aussagekräftige Nutzersegmente zu erstellen. Dafür nutzen wir vorhandene Datenpunkte und die Struktur der Webseite, um ein Entscheidungsbaumdiagramm zu entwickeln. Dieses Diagramm hilft dabei, die Zuteilung von Nutzern zu Segmenten auf Basis ihrer Aktionen systematisch zu priorisieren und zu strukturieren.

Beispiel eines Entscheidungsbaum um Neu- bzw. bestehende Kund:innen zu erkennen

Wie können Nutzersegmente erfasst werden?

Moderne Tracking-Tools wie Matomo bieten Möglichkeiten, Nutzer:innen zielgerichtet bestimmten Segmenten zuzuordnen. Insbesondere in einer cookielosen Umgebung wie Matomo lassen sich Nutzersegmente effizient und datenschutzkonform erfassen. Lesen Sie mehr dazu in unserer Case Story von der ABL.

Ähnliche Funktionalitäten bietet auch Google Analytics mit der «Audience»-Funktion, die es erlaubt, Nutzersegmente zu definieren und relevante Daten systematisch zu sammeln.

Entscheidend für eine erfolgreiche Nutzersegmentierung ist jedoch die genaue Erfassung von wichtigen Events und Interaktionen auf Ihrer Website. Ein robustes Digital Analytics (Verlinkung Digital Analytics) ist demnach grundlegend, um wertvolle Einblicke in das Nutzerverhalten zu erhalten und die Basis für eine zielgerichtete Kundenansprache zu schaffen. 

Und nun?

Eine effektive Nutzersegmentierung beginnt stets mit der Frage nach dem «Warum»: Welche spezifischen Aktionen und Entscheidungen sollen auf Basis der gesammelten Daten, also der Kohortenanalyse, umgesetzt werden? Erst wenn dieser Aspekt klar definiert ist, lassen sich die geeigneten Zielgruppen präzise festlegen und der entsprechende Ansatz mit allen notwendigen Identifikationsmerkmalen entwickeln. 

Kontakt

Kontakt

Kontakt

Kontaktieren Sie mich gerne für einen unverbindlichen Austausch, bei dem ich Sie zu möglichen Szenarien berate, um Ihr Webanalytics langfristig zu optimieren. Buchen Sie einfach einen kurzen Online-Call mit mir, und wir finden gemeinsam heraus, wie ich Ihnen am besten weiterhelfen kann.

Mélanie Bigler, Data Analystin
E-Mail: melanie@layer.swiss

Kontaktieren Sie mich gerne für einen unverbindlichen Austausch, bei dem ich Sie zu möglichen Szenarien berate, um Ihr Webanalytics langfristig zu optimieren. Buchen Sie einfach einen kurzen Online-Call mit mir, und wir finden gemeinsam heraus, wie ich Ihnen am besten weiterhelfen kann.

Mélanie Bigler, Data Analystin
E-Mail: melanie@layer.swiss

Kontaktieren Sie mich gerne für einen unverbindlichen Austausch, bei dem ich Sie zu möglichen Szenarien berate, um Ihr Webanalytics langfristig zu optimieren. Buchen Sie einfach einen kurzen Online-Call mit mir, und wir finden gemeinsam heraus, wie ich Ihnen am besten weiterhelfen kann.

Mélanie Bigler, Data Analystin
E-Mail: melanie@layer.swiss

Layer führt Sie zielorientiert durch die Vielschichtigkeit Ihrer Nutzer- und Kundendaten, um eine datengetriebene Arbeitsweise und Strategie zu ermöglichen.

datahub gmbh
Sentimattstrasse 6
6003 Luzern

©2023 datahub gmbh. All rights reserved.

Layer führt Sie zielorientiert durch die Vielschichtigkeit Ihrer Nutzer- und Kundendaten, um eine datengetriebene Arbeitsweise und Strategie zu ermöglichen.

datahub gmbh
Sentimattstrasse 6
6003 Luzern

©2023 datahub gmbh. All rights reserved.

Layer führt Sie zielorientiert durch die Vielschichtigkeit Ihrer Nutzer- und Kundendaten, um eine datengetriebene Arbeitsweise und Strategie zu ermöglichen.

datahub gmbh
Sentimattstrasse 6
6003 Luzern

©2023 datahub gmbh. All rights reserved.