Je haalde in januari honderd klanten binnen. In februari ook honderd. Nu is het juni. De januarigroep: vijftig zijn nog klant. De februarigroep: dertig zijn nog klant. Zelfde aanwas, ander klantbehoud. Waarom? Cohortanalyse laat dat zien. Je vergelijkt groepen klanten die op hetzelfde moment binnenkwamen. Zo zie je welke cohorten gezond zijn en welke klanten verliezen. In dit artikel lees je wat cohortanalyse is en hoe je het gebruikt om klantbehoud te verbeteren.
Cohorten begrijpen en waarom ze ertoe doen
Wat een cohort is en waarom groeperen op tijd telt
Een cohort is een groep klanten die in dezelfde periode binnenkwam. De klanten van januari zijn één cohort. De klanten van februari zijn een ander cohort. Cohortanalyse volgt elke groep apart. Zo zie je welk cohort gezond is. En welk cohort klanten verliest. Het januaricohort houdt misschien vijftig procent vast. Februari misschien dertig procent. Tussen januari en februari is iets veranderd. Cohortanalyse laat zien wat.
Cohortanalyse versus analyse van alle klanten samen
Totaalbeeld: je hebt nu tweeduizend klanten. Vorige maand verloor je er honderd. Klantbehoud vijfennegentig procent. Maar dit verbergt verschillen tussen cohorten. Sommige cohorten houden tachtig procent vast. Andere negenennegentig procent. Het cohortbeeld laat de waarheid zien. Het totaalbeeld verbergt patronen.
Een cohorttabel voor klantbehoud maken
Klanten volgen per maand van binnenkomst
Januaricohort: honderd klanten binnengehaald. Volg ze. Februaricohort: honderd klanten binnengehaald. Volg ze apart. Maartcohort: honderd klanten binnengehaald. Doe hetzelfde. Elk cohort is een kolom. Elke maand is een rij.
Klantbehoud in maand nul, één en twee
Januaricohort in maand nul: honderd klanten. Januaricohort in maand één: nog zeventig klanten. Klantbehoud zeventig procent. Januaricohort in maand twee: vijfenvijftig klanten. Klantbehoud vijfenvijftig procent. Volg elk cohort apart. Klantbehoud per maand.
Het percentage klantbehoud per cohort berekenen
Percentage klanten dat elke maand terugkomt
Maand nul: honderd klanten. Maand één: zeventig komen terug. Zeventig procent klantbehoud. Maand twee: vijfenvijftig komen terug. Vijfenvijftig procent klantbehoud. Volg het percentage, niet het absolute aantal. Het percentage laat het echte klantbehoud zien.
Retentiecurves en dalingspatronen
Een goed cohort: honderd in maand nul. Tachtig in maand één. Zeventig in maand twee. Zestig in maand drie. Een geleidelijke daling. Gezond patroon. Een slecht cohort: honderd in maand nul. Vijftig in maand één. Twintig in maand twee. Tien in maand drie. Een steile val. Je verliest snel klanten. Curves laten de gezondheid zien.
Cohorten met veel en weinig klantbehoud vinden
Wat er veranderde tussen goede en slechte cohorten
Het januaricohort hield klanten goed vast. Het februaricohort slecht. Wat veranderde er? Een productlancering in februari. Een wijziging in de klantenservice. Andere marketing. Een andere bron van klanten. Zoek het verschil. De verandering veroorzaakte het probleem.
Seizoenspatronen in klantbehoud per cohort
Zomercohorten houden klanten misschien slecht vast. Cohorten rond de feestdagen misschien beter. Het soort klant verschilt per seizoen. Zoek de patronen. De zomer brengt misschien koopjesjagers. De feestdagen brengen misschien mensen die cadeaus kopen. Verschillende soorten klanten houd je verschillend vast.
Problemen met klantbehoud opsporen
Ligt het aan de bron van klanten of aan het product
Hoog klantbehoud bij bezoekers uit organisch verkeer. Laag klantbehoud bij betaalde advertenties. Dan ligt het probleem bij de bron. Betaalde advertenties brengen de verkeerde klanten. Pas je targeting aan. Laag klantbehoud bij alle bronnen? Dan ligt het aan het product of aan de onboarding. Verbeter het product.
Is het een seizoenseffect of een structureel probleem
Januaricohort: vijftig procent klantbehoud. Februaricohort: vijfenveertig procent. Maartcohort: tweeënvijftig procent. Schommelingen zijn normaal. Een structureel probleem: januaricohort vijftig procent. Februaricohort twintig procent. Maartcohort vijftien procent. Een dalende lijn. Er is iets kapot gegaan. Zoek uit wat.
Klantbehoud verbeteren over alle cohorten
Wijzigingen die alle cohorten verbeteren
Verbeteringen aan je product helpen alle cohorten. Betere klantenservice helpt iedereen. Betere onboarding helpt iedereen. Wijzigingen die alle cohorten helpen zijn structurele verbeteringen. Wijzigingen die maar een paar cohorten helpen zijn gericht.
Verbeteringen in klantbehoud testen
Test een nieuwe onboarding met het februaricohort. Kijk of het klantbehoud verbetert. Test niet met alle cohorten tegelijk. Doe een A/B-test. Kijk wat werkt. Voer in wat werkt. Testen is de enige manier om het te weten.
Omzet voorspellen met klantbehoud per cohort
Toekomstige omzet voorspellen met retentiecurves
Een cohort haalde duizend klanten binnen. Klantbehoud in maand één: vijftig procent. Er blijven vijfhonderd over. Klantbehoud in maand twee: zeventig procent. Er blijven driehonderdvijftig over. Voorspel de komende maanden. Retentiecurves voorspellen je geld.
Wat beter klantbehoud voor je omzet doet
Verbeter het klantbehoud in maand één van vijftig naar zestig procent. Honderd klanten meer blijven. Vermenigvuldig dat met de levenslange klantwaarde. Reken de impact uit. Vijf procent beter klantbehoud kan je jaaromzet met vijftigduizend dollar verhogen. Klantbehoud heeft een grote hefboomwerking.
Veelgestelde vragen
Moet ik klantbehoud per maand, per week of per dag meten?
Dat hangt af van hoe vaak klanten kopen. Kopen klanten maandelijks? Meet dan per maand. Kopen ze wekelijks? Meet dan per week. Kopen ze dagelijks? Meet dan per dag. Stem je meting af op de aankoopcyclus. Anders verdrinkt het signaal in de ruis. Met de websitebouwer van WEMASY zet je dit direct op je website op.
Wat is een goed percentage klantbehoud?
Dat hangt af van je branche en soort klant. Een SaaS-bedrijf mikt misschien op negentig procent behoud per maand. Een webshop mikt misschien op twintig procent herhaalaankopen. Luxe heeft misschien een lage frequentie maar een hoge waarde. Ken je uitgangspunt. Verbeter vanaf daar.
Kan ik cohorten opdelen per bron van klanten?
Ja. Januaricohort uit organisch verkeer. Januaricohort uit betaalde advertenties. Januaricohort uit verwijzingen. Vergelijk het klantbehoud per bron. Organisch houdt misschien tachtig procent vast. Betaald misschien veertig procent. Zoek wat werkt. Investeer in bronnen met hoog klantbehoud.
Hoe weet ik of een probleem met klantbehoud in een cohort op te lossen is?
Ligt het aan de bron van klanten, dan is het op te lossen. Verander de bron en het klantbehoud verbetert. Ligt het aan het product, dan is het ook op te lossen. Verbeter het product en het klantbehoud verbetert. Ligt het aan de markt, dan is het niet op te lossen. De markt wil je product niet. Ga verder.
Moet ik me richten op beter klantbehoud of op meer nieuwe klanten?
Op beide, maar geef klantbehoud voorrang. Klanten binnenhalen en kwijtraken is duur. Klanten houden is goedkoop. Verbeter eerst klantbehoud. Laat daarna je nieuwe klanten groeien. Tien procent beter klantbehoud bespaart meer dan tien procent meer nieuwe klanten.
Hoe ver terug moeten cohorten gaan in mijn analyse?
Ga zo ver terug als je data hebt. Eén jaar is goed. Twee jaar is beter. Een langere geschiedenis laat meer patronen zien. Maar let op veranderingen in de markt. Cohorten van drie jaar geleden voorspellen de cohorten van nu misschien niet.