Bookings kohortanalyse – forstå kundelojalitet hos Booking Holdings

Hva er bookings kohortanalyse?

Bookings kohortanalyse er en teknikk der kunder deles inn i grupper – kohorter – basert på tidspunktet for deres første booking hos Booking Holdings. I stedet for å se på gjennomsnittstall for hele kundebasen, følger man hver enkelt kohort over tid og måler nøkkeltall som gjentakelsesrate, gjennomsnittlig bookingverdi og kundens levetidsverdi (LTV).

For en investor gir dette et langt mer presist bilde av selskapets underliggende helse enn tradisjonelle nøkkeltall alene. Hvis for eksempel den totale omsetningen vokser, kan det skyldes at mange nye kunder kommer til, men hvis de eldre kohortene samtidig faller fra, kan veksten være skjør. Kohortanalyse avslører slike skjevheter.

Analysen er spesielt relevant for Booking Holdings fordi selskapets inntekter i stor grad er avhengig av gjentakende bestillinger. Reisende som booker hotell, fly eller leiebil flere ganger i året, utgjør kjernen i forretningsmodellen. Ved å studere kohorter kan ledelsen – og investorer – forstå om lojaliteten styrkes eller svekkes.

Forstå bookings kohortanalyse

For å virkelig forstå verdien av bookings kohortanalyse, må man se hva den kan fortelle om selskapets vekstkvalitet. Tenk deg at Booking Holdings rapporterer en omsetningsvekst på 15 % i et kvartal. Uten kohortanalyse vet du ikke om veksten kommer fra flere nye kunder, høyere forbruk per kunde, eller en kombinasjon. Med kohortanalyse kan du bryte ned bidraget fra hver enkelt årgang.

En annen viktig innsikt er utviklingen i kundeverdi over tid. Hvis en kohort fra 2020 i gjennomsnitt booket for 1 500 kroner det første året, men bare 900 kroner det tredje året, forteller det noe om hvor lenge kundene forblir aktive og hvor mye de bruker. Sammenligner du dette med en kohort fra 2022 som starter på 1 800 kroner, kan du se om nyere kunder er mer verdifulle – eller om de faller fra raskere.

Investorer bruker ofte kohortanalyse for å vurdere om markedsføringsinvesteringer gir avkastning. Hvis kostnaden for å skaffe en ny kunde (CAC) er høy, men kohortens LTV også er høy, er investeringen forsvarlig. Faller derimot LTV over tid, kan det være et tegn på at selskapet må justere strategien.

Hvordan fungerer bookings kohortanalyse?

Prosessen starter med å definere kohortene. Vanligvis brukes tidspunktet for første booking – for eksempel alle kunder som booket første gang i første kvartal 2023 utgjør én kohort. Deretter samler man inn data om hver kundes aktivitet i etterfølgende perioder: antall bookinger, totalt forbruk, og om de fortsatt er aktive.

Nøkkeltallene som beregnes, inkluderer:

• Gjentakelsesrate: Andelen av kohorten som booker minst én gang i en gitt periode (f.eks. år 2).
• Gjennomsnittlig inntekt per kunde: Total inntekt fra kohorten delt på antall kunder.
• Kumulativ inntekt: Summen av inntekt over tid, som viser hvor mye kohorten har generert samlet.
• Churn rate: Andelen som slutter å booke.

Resultatene presenteres ofte i en kohorttabell, der radene er kohorter (etter starttidspunkt) og kolonnene er perioder (f.eks. måned 1, måned 2, …). Hver celle viser et nøkkeltall, for eksempel gjennomsnittlig inntekt. Ved å lese diagonalt kan man sammenligne samme alder på tvers av kohorter – for eksempel om kohort 2022 i sin andre måned presterer bedre enn kohort 2021 gjorde i sin andre måned.

Historisk bakgrunn

Kohortanalyse har røtter i demografi og epidemiologi, der man studerte grupper av mennesker født i samme år (fødselskohorter). På 2000-tallet ble teknikken adoptert av teknologiselskaper, særlig innen SaaS (Software as a Service), for å måle kundelojalitet og abonnementsinntekter. Booking Holdings, som startet som Booking.com i 1996, har gradvis tatt i bruk avanserte analysemetoder for å optimalisere sin markedsføring og kundeopplevelse.

I takt med at reiselivsbransjen ble mer digital, økte behovet for å forstå kundeadferd i detalj. Booking Holdings investerte tungt i dataplattformer og maskinlæring for å kunne segmentere kunder og tilpasse tilbud. Kohortanalyse ble et standardverktøy i rapporteringen til ledelsen og investorene.

I dag er kohortanalyse en etablert praksis blant børsnoterte selskaper med gjentakende inntekter. Booking Holdings' rapporter, som 10-Q og 10-K, inneholder ikke alltid detaljerte kohortdata, men analytikere og investorer kan utlede mye fra selskapets kommentarer om kundelojalitet og gjentakelsesrate.

Praktisk eksempel

La oss lage et forenklet eksempel basert på Booking Holdings. Anta at selskapet hadde følgende fiktive kohortdata for norske kunder (i NOK):

Kohort (første booking)	Antall nye kunder	Gj.snitt booking år 1	Gj.snitt booking år 2	Gj.snitt booking år 3	Gjentakelsesrate år 2
2020	10 000 000	1 500	1 200	900	60 %
2021	12 000 000	1 600	1 300	-	62 %
2022	15 000 000	1 800	1 500	-	65 %

Tabellen viser at hver ny kohort starter med høyere gjennomsnittlig bookingverdi i år 1 – fra 1 500 kroner i 2020 til 1 800 kroner i 2022. Gjentakelsesraten øker også, fra 60 % til 65 %. Dette tyder på at Booking Holdings lykkes med å tiltrekke seg mer verdifulle og lojale kunder over tid.

En graf som illustrerer dette, ville være en linjegraf med tid på x-aksen og kumulativ inntekt per kohort på y-aksen. Kurvene for kohort 2022 ville være brattere og ligge over kurvene for 2020 og 2021, noe som indikerer sterkere inntektsgenerering. Investorer kan bruke slike data til å vurdere om selskapets vekst er bærekraftig.

Fordeler og ulemper

Fordeler:

• Gir et dyptgående bilde av kundelojalitet og inntektskvalitet.
• Hjelper med å identifisere trender som ikke fanges opp av aggregerte nøkkeltall.
• Gjør det mulig å evaluere effekten av markedsføringstiltak og produktendringer over tid.
• Kan brukes til å predikere fremtidige inntekter ved å ekstrapolere kohortatferd.

Ulemper:

• Krever detaljerte kundedata over flere perioder, noe som kan være tidkrevende å samle inn og analysere.
• Historiske mønstre er ikke alltid representative for fremtiden, spesielt hvis selskapet endrer forretningsmodell eller møter eksterne sjokk som pandemien.
• Kan være komplekst å formidle til investorer som ikke er vant til slike analyser.
• Hvis kohortene er for små, kan resultatene være statistisk usikre.

Vanlige misforståelser

En vanlig misforståelse er at kohortanalyse kun er relevant for abonnementsselskaper. Selv om det er sant at teknikken er mest utbredt i SaaS-bransjen, kan den med fordel brukes i alle selskaper med gjentakende kundekjøp – inkludert reisebyråer som Booking Holdings. En annen misforståelse er at kohortanalyse gir absolutte sannheter. I virkeligheten er den avhengig av datakvalitet og forutsetninger; ulike definisjoner av «aktiv kunde» kan gi ulike resultater.

Noen tror også at alle kohorter er like representative. Men en kohort som ble skaffet under en pandemi (f.eks. 2020) kan ha helt annen atferd enn en kohort fra en normalperiode. Derfor må investorer alltid ta hensyn til konteksten når de tolker kohortdata. Endelig er det en misforståelse at kohortanalyse kan erstatte andre nøkkeltall. Den bør heller sees på som et supplement til tradisjonell regnskapsanalyse.

Oppsummering

Bookings kohortanalyse er et kraftig verktøy for investorer som ønsker å forstå den underliggende kvaliteten på Booking Holdings' inntektsvekst. Ved å gruppere kunder etter når de først booket, kan man måle lojalitet, gjentakelsesrate og kundeverdi over tid. Analysen avslører om veksten er drevet av nye kunder eller av at eksisterende kunder blir mer lojale – og om trendene er bærekraftige.

For nybegynnere og middels erfarne investorer kan kohortanalyse virke komplisert, men med konkrete eksempler og tabeller blir den langt mer tilgjengelig. Husk at analysen ikke gir fasitsvar, men en nyansert forståelse som kan forbedre investeringsbeslutninger. Sammen med tradisjonelle nøkkeltall som omsetning, resultat og kontantstrøm, utgjør kohortanalyse en viktig del av verktøykassen for å vurdere selskaper som Booking Holdings.