Was ist Retention? Kohortenanalyse und Retention-Rate berechnen

Was ist Retention

Retention heißt auf Deutsch Nutzerbindung oder Kundenbindung. Die Frage dahinter ist einfach: Kommen die Menschen, die zu einem Produkt kommen, später wieder? Auf dieser Seite meinen „Retention“ und „Retention-Rate“ dasselbe.

Zum Messen wählen Sie zwei Ereignisse. Die Dokumentation von Amplitude nennt sie Startereignis (Starting Event) und Rückkehrereignis (Return Event). Das Startereignis ist oft die Registrierung. Das Rückkehrereignis ist die eigentliche Aufgabe des Produkts, etwa eine Bestellung.

Der häufigste Fehler ist meiner Meinung nach, als Rückkehrereignis „App geöffnet“ zu wählen. Wer die App öffnet und ohne etwas zu tun wieder schließt, gilt nicht als gebunden. Knüpfen Sie das Rückkehrereignis an den Moment, in dem die Person wirklich einen Nutzen bekommt.

Wie man die Retention-Rate berechnet

Die Formel ist kurz: Teilen Sie die Nutzer, die an einem bestimmten Tag oder in einer bestimmten Woche das Rückkehrereignis auslösen, durch die Startgröße der Kohorte und multiplizieren Sie mit 100.

Retention-Rate = (in Periode N zurückgekehrte Nutzer / Startnutzer der Kohorte) × 100

Eine Kohorte ist eine Gruppe von Nutzern, die im selben Zeitraum beginnen. Laut Amplitude ist der Tag, an dem jemand das Startereignis auslöst, sein Eintrittsdatum in die Kohorte. In der Tabelle auf dieser Seite steht dieser Zeitraum als Woche 0.

Beispiel: In einer Woche haben sich 400 Personen registriert. In der Woche danach lösten 168 davon das Rückkehrereignis aus. 168 / 400 = 0,42, die Retention in Woche 1 liegt also bei 42 %.

Auch wie Sie den Tag zählen, verändert das Ergebnis. In Amplitude lässt sich ein Tag als 24-Stunden-Fenster oder als Kalendertag messen. Für jemanden, der sich um 23:50 Uhr registriert, ist der Unterschied groß. Schreiben Sie dazu, was Sie gewählt haben.

Unterschied zwischen N-Tage-, unbegrenzter und Bracket-Retention

Aus denselben Daten ergeben sich drei verschiedene Retention-Werte. Der Unterschied liegt darin, wen Sie als „zurückgekehrt“ zählen. N-Tage zählt nur, wer genau an diesem Tag zurückkehrt. Unbegrenzt zählt alle, die an diesem Tag oder später zurückkehren. Bracket-Retention schaut auf Zeiträume, die Sie selbst festlegen.

Art	Amplitude	Mixpanel
N-Tage (N-Day)	Return On	On
Unbegrenzt (Unbounded)	Return On or After	On or After
Zeiträume (Bracket)	Return On (Custom)	Custom

N-Tage-Retention

Amplitude nennt diese Art inzwischen Return On, der frühere Name war N-Day. Sie ist der Anteil der Nutzer, die das Rückkehrereignis an einem bestimmten Tag nach dem Start auslösen. Bei der Retention an Tag 7 zählt nur, wer an Tag 7 zurückkehrt, nicht an Tag 6 oder 8.

Diese Art zeigt Gewohnheit. Manche Nutzer kommen eine Woche nicht und in der Woche darauf wieder. Deshalb kann eine N-Tage-Kurve in einer Woche auch steigen. Das ist kein Fehler.

Unbegrenzte Retention

In Amplitude heißt sie Return On or After, früher Unbounded. Sie zählt alle, die an einem bestimmten Tag oder danach zurückkehren. In Mixpanel entspricht ihr die Option On or After, die der Bericht standardmäßig nutzt.

In derselben Kohorte steigt die unbegrenzte Kurve nie. Wer an einem späteren Tag zurückkehrt, zählt auch für den früheren Tag. Deshalb liegt diese Kurve meist über der N-Tage-Kurve. Achten Sie beim Vergleich zweier Berichte darauf, dieselbe Art zu wählen.

Bracket-Retention

Statt fester Tage legen Sie eigene Zeiträume fest. Das Beispiel in der Dokumentation von Amplitude nutzt vier Zeiträume: Tag 0, Tag 1–3, Tag 4–6 und Tag 7–11. In einem Diagramm lassen sich bis zu 100 eigene Zeiträume festlegen. Auch in Mixpanel wählt man in der Liste der Zeiteinheiten Custom, um eigene Zeiträume zu bauen.

Bei Produkten, die zwei- oder dreimal pro Woche genutzt werden, ist diese Art für mich die ehrlichste. Sie erwarten nicht, dass jemand täglich zurückkommt. Sie wählen einen Zeitraum, der zum natürlichen Nutzungsrhythmus passt.

Wie man eine Kohortentabelle liest

In einer Kohortentabelle ist jede Zeile eine Kohorte. Laut Mixpanel werden Nutzer danach gruppiert, wann sie zum ersten Mal ins Produkt kamen. Die erste Spalte ist das Datum der Kohorte. Die Spalte Size zeigt die Größe der Kohorte. Danach folgen die Tages- oder Wochenfelder (Buckets).

Lesen Sie eine Zeile von links nach rechts. Sie zeigt, wie eine Kohorte mit der Zeit schrumpft. Schauen Sie zuerst auf den Rückgang im ersten Feld.

Lesen Sie eine Spalte von oben nach unten. Sie vergleicht gleich alte Kohorten. Ist der Wert in Woche 1 bei den Kohorten nach einer Änderung im Onboarding gestiegen, hat die Änderung womöglich gewirkt.

Schauen Sie auch auf die Diagonale. Zellen, die in dieselbe Kalenderwoche fallen, liegen auf einer Diagonalen. Eine Feiertagswoche oder ein Ausfall senkt in allen Kohorten dieselbe Diagonale.

Unvollständige Zellen

Bei neuen Kohorten ist die rechte Seite leer, weil diese Wochen noch nicht vorbei sind. Mixpanel markiert diese Felder mit einem Sternchen und vermerkt, dass sich die Werte noch ändern. Auch Amplitude zeigt Tage mit unvollständigen Daten mit einem Sternchen.

Die Durchschnittszeile

Mixpanel berechnet die Durchschnittszeile als Mittel der abgeschlossenen Felder. Dieser Durchschnitt wird mit der Zahl der Nutzer gewichtet, die in jede Kohorte eintreten. Unvollständige Zeiträume zählen nicht mit. Das Tool unten nutzt dieselbe Regel.

Rechner für die Kohortentabelle

Geben Sie unten die Kohorten der letzten vier Wochen ein. Das Tool arbeitet nach der N-Tage-Logik: In jede Zelle schreiben Sie die Zahl der Nutzer, die in dieser Woche aktiv waren. Die Farbe dient dazu, die Quote schnell zu überblicken. Der eigentliche Wert steht in jeder Zelle als Zahl.

Kohortenrechner

Die Tabelle zeigt die mit den Beispieldaten berechnete Fassung. Mit JavaScript können Sie eigene Zahlen eingeben.

Kohortentabelle

Wöchentliche Kohortentabelle zur Retention: in jeder Zelle Prozent und aktiv / Start

Kohorte	Woche 0	Woche 1	Woche 2	Woche 3
Kohorte 1400 Pers.	100,0 %400 / 400	42,0 %168 / 400	31,0 %124 / 400	27,0 %108 / 400
Kohorte 2500 Pers.	100,0 %500 / 500	45,0 %225 / 500	32,0 %160 / 500	noch offen
Kohorte 3450 Pers.	100,0 %450 / 450	42,0 %189 / 450	noch offen	noch offen
Kohorte 4380 Pers.	100,0 %380 / 380	noch offen	noch offen	noch offen
Durchschnittgewichtet	100,0 %1.730 / 1.730	43,1 %582 / 1.350	31,6 %284 / 900	27,0 %108 / 400

Auf schmalen Bildschirmen ist die Spalte Woche 0 ausgeblendet. Sie beträgt in jeder Kohorte 100 %.

• 0–9 %
• 10–19 %
• 20–29 %
• 30–39 %
• 40–59 %
• 60 % und mehr

Durchschnittskurve

1. Woche 143,1 %
2. Woche 231,6 %
3. Woche 327,0 %

Gewichteter Durchschnitt: Woche 1 43,1 % · Woche 2 31,6 % · Woche 3 27,0 %.

Die Beispielzahlen sind erfunden. Ihre Zahlen werden nirgendwohin gesendet und nicht gespeichert.

Wöchentliche Kohortentabelle: Jede Zelle ist der Anteil der in dieser Woche aktiven Nutzer am Start der Kohorte. Je dunkler die Farbe, desto höher der Anteil, die Zahl steht in jeder Zelle.

Die Rechnung von Hand prüfen

Rechnen wir drei Zellen der Beispieldaten von Hand.

• Kohorte 1, Woche 1: 168 / 400 = 0,42. In der Tabelle steht 42,0 %.
• Kohorte 2, Woche 2: 160 / 500 = 0,32. In der Tabelle steht 32,0 %.
• Durchschnitt, Woche 1: (168 + 225 + 189) / (400 + 500 + 450) = 582 / 1.350 = 0,4311. In der Tabelle steht 43,1 %.

In der Rechnung für den Durchschnitt in Woche 1 fehlt Kohorte 4, weil ihre erste Woche noch nicht vorbei ist. Der einfache Durchschnitt der Quoten der drei Kohorten liegt bei 43,0 %. Der gewichtete Durchschnitt zählt die große Kohorte, also Kohorte 2 mit 500 Personen, stärker.

Die Beispieltabelle lesen

Lesen Sie die Zeile von Kohorte 1 von links nach rechts: 100 %, 42 %, 31 %, 27 %. Der größte Verlust liegt in der ersten Woche, danach flacht die Kurve ab. Das zeigt, dass Nutzer, die die erste Woche überstehen, größtenteils bleiben.

Schauen Sie jetzt von oben nach unten auf die Spalte Woche 1: 42 %, 45 %, 42 %. Kohorte 2 ist etwas besser, aber der Unterschied gehört zu einer einzigen Woche. Um zu sagen, dass eine Änderung gewirkt hat, warte ich darauf, dass mehrere Kohorten in dieselbe Richtung gehen.

Ändern Sie die Zahlen und probieren Sie es aus. Schreiben Sie in eine Zelle eine Zahl, die größer ist als der Start, warnt das Tool und nimmt die Zelle nicht in den Durchschnitt.

Retention und UX: Onboarding und Aktivierung

Retention wirkt wie eine Produktmetrik. Trotzdem sollte man den Grund für einen Rückgang meiner Meinung nach oft in der Oberfläche suchen. Das erste Feld ist die Zeit, in der die Person durch das Onboarding geht und den Nutzen des Produkts zum ersten Mal sieht.

Diesen ersten Moment des Nutzens nennt man Aktivierung. Ich definiere Aktivierung als den Moment, in dem die Person das Produkt einmal wirklich nutzt. In einer Buchhaltungs-App ist das die erste Rechnung, in einer Aufgaben-App das erste geteilte Projekt.

Die Kohortentabelle sagt Ihnen, wo Sie Nutzer verlieren, aber nicht, warum. Um den Grund zu finden, schauen Sie auf den Ablauf dieser Woche, vor allem auf das Registrierungsformular und leere Bildschirme. Hier helfen Usability-Tests und Sitzungsaufzeichnungen.

Notieren Sie beim Messen einer Änderung im Onboarding das Datum der Änderung. Vergleichen Sie dann die Werte in Woche 1 der Kohorten vor und nach diesem Datum. Gab es im selben Zeitraum eine Kampagne oder Ferien, schreiben Sie den Unterschied nicht allein dem Design zu.

Verfolgen Sie Retention nicht allein. In der Tabelle der HEART-Metriken ist Retention eine eigene Zeile. Lesen Sie sie zusammen mit den Zeilen Adoption und Task success. Für den ersten Nutzungsablauf bei Abo-Produkten sehen Sie sich auch den Ratgeber SaaS-UX an.

Was ist eine gute Retention-Rate?

Einen Branchendurchschnitt nenne ich hier nicht. In den Quellen, die ich geöffnet habe, gab es keine Branchenzahl mit offengelegter Methode, auf die ich mich stützen könnte. Um eine Quote zu vergleichen, müssen Sie wissen, mit welchem Rückkehrereignis und welcher Art sie berechnet wurde.

Sie haben einen besseren Vergleichspunkt: Ihre eigenen früheren Kohorten. Lesen Sie in der Tabelle die Spalte von oben nach unten. Sind die letzten Kohorten besser als die alten, gehen Sie in die richtige Richtung.

Meine Notiz

Das Problem, das ich in Retention-Berichten am häufigsten sehe: Teams wissen nicht, welche Art sie ansehen. Die eine Person schaut auf unbegrenzte Retention, die andere auf N-Tage-Retention. Dann diskutieren sie über zwei verschiedene Zahlen. Schreiben Sie Art und Rückkehrereignis in den Titel des Berichts.

Mein zweiter Rat: Konzentrieren Sie sich auf die erste Woche. Fällt die Kurve wie in der Beispieltabelle in der ersten Woche steil ab, können Sie dort mit Design am meisten bewirken. Notieren Sie jede Änderung im Onboarding mit Datum und sehen Sie sich dann die Kohorten danach an.

Behalten Sie auch die Kohortengröße im Blick. Sind Ihre Kohorten klein, verändert es den Prozentwert stark, ob einige Personen zurückkehren oder nicht. Wechseln Sie dann von wöchentlichen zu monatlichen Kohorten und lesen Sie den Prozentwert immer mit der Zahl zusammen. Deshalb zeigt der Rechner in jeder Zelle beide Werte.