Het meten van retentie in cryptoproducten met cohortcurves en LTV

Wie zich verdiept in cryptoproducten, merkt al snel dat het succes van een project niet alleen afhangt van de koers of de hype. Retentie (het vermogen om gebruikers vast te houden) is minstens zo belangrijk.

Zonder trouwe gebruikersbasis blijft zelfs de meest innovatieve wallet of DEX slechts een tijdelijk experiment. Daarom gebruiken steeds meer teams cohortcurves en LTV (lifetime value) om te begrijpen of hun product duurzaam groeit of juist langzaam leegloopt.

Waarom retentie de kern vormt

Cijfers over downloads of walletcreaties zeggen weinig als gebruikers na een paar dagen alweer afhaken. Retentie gaat veel dieper: het laat zien hoeveel mensen terugkomen, hoe vaak ze het product gebruiken en hoelang ze actief blijven.

Cohortanalyses zijn hierbij een handig instrument. Door groepen gebruikers te verdelen op basis van hun instapmoment (bijvoorbeeld de eerste week van januari) kun je het gedrag van die groep door de tijd volgen. Zo zie je niet alleen of je groeit, maar ook of je waarde toevoegt.

Dit patroon doet sterk denken aan andere sectoren waar gebruikersgedrag cruciaal is. Denk aan hoe casino’s kijken naar spelersretentie: niet de eerste storting of aanmelding is doorslaggevend, maar hoe vaak iemand terugkomt. De beste casino’s zetten dan ook in op langetermijnwaarde. Casino-expert Frederik de Koning van Cardplayer bespreekt crypto casino’s en toont aan dat je bij topkeuzes steevast aantrekkelijke promoties krijgt als trouwe speler, zodat je gemotiveerd bent om terug te komen.

Die vergelijking maakt duidelijk dat gebruikspatronen universeel zijn, ook al zijn de producten totaal verschillend.

Cohortcurves als röntgenfoto

Een cohortcurve is eigenlijk een röntgenfoto van je product. Waar een simpel cijfer zoals dagelijkse actieve gebruikers een momentopname toont, laat een curve de levenscyclus van gebruikers zien. Je ziet meteen of je product een “kleverig” karakter heeft of dat de interesse na een korte piek snel wegzakt.

Een sterke curve daalt aanvankelijk, maar vlakt daarna af op een stabiel niveau. Dat betekent dat je een vaste groep hebt die het product waardevol vindt. Bij een slechte curve blijft de lijn scherp naar beneden gaan, wat een teken is dat je onboarding misschien te ingewikkeld is, of dat gebruikers niet genoeg reden vinden om terug te keren.

Teams die cohortcurves goed begrijpen, kunnen ook experimenteren met productverbeteringen. Verandert de curve bij een nieuwe update? Blijft een cohort langer plakken als er staking-opties of integraties met DeFi-protocollen worden toegevoegd? Op die manier worden cohortcurves een feedbackmechanisme dat veel meer vertelt dan ruwe cijfers.

LTV: waarde per gebruiker

Naast retentie willen cryptoteams weten wat een gebruiker in de loop der tijd oplevert. Hier komt LTV om de hoek kijken. Waar traditionele bedrijven dit vaak koppelen aan omzet, gaat het in crypto breder. LTV kan bijvoorbeeld bestaan uit transactiekosten die een DEX verdient of de waarde die een wallet genereert via swaps.

Door LTV te koppelen aan acquisitiekosten ontstaat een krachtig beeld. Als het werven van een nieuwe gebruiker 20 euro kost, maar de gemiddelde LTV 50 euro bedraagt, bouw je aan een gezonde cyclus. Maar als de LTV achterblijft, brand je al snel door je budget heen.

Praktisch inzetten van cohortdata

Voor veel start-ups klinkt cohortanalyse ingewikkeld, maar de praktijk is vaak simpeler dan gedacht. Zelfs met een basisdashboard kun je cohorts indelen en hun terugkeerpercentage volgen. De kunst zit in het combineren van cijfers met context. Door cohorts te vergelijken met LTV-data, ontstaat een compleet beeld: niet alleen wie blijft, maar ook wie waarde toevoegt.