Überblick
Was ist eine Dating-App, ökonomisch betrachtet? Marktgröße, Nutzerbasis, Aktivierungsraten und der grobe Rahmen, in dem alle weiteren Themen stehen.
Dating-Apps wie Tinder, Bumble, Hinge oder OkCupid haben sich innerhalb weniger Jahre von Nischenwerkzeugen zur primären Infrastruktur der Partnerwahl entwickelt. Die folgenden Zahlen verorten das Phänomen ökonomisch.
Ein soziotechnisches Experiment
Die Plattform-Architektur trifft auf evolutionär geprägtes Bindungsverhalten — und auf eine kapitalistische Monetarisierungslogik. Daraus ergibt sich eine eigene Ökonomie, in der Aufmerksamkeit die zentrale Währung ist und der Swipe ihre Operationalisierung.
Drei strukturelle Eigenschaften des Marktes prägen alles, was später in diesem Lexikon beschrieben wird:
- Zweiseitigkeit. Anders als beim Online-Kauf eines Buches entsteht ein Match nur, wenn beide Seiten zustimmen. Empfehlungssysteme müssen daher reziproke Wahrscheinlichkeiten modellieren, nicht bloß einseitige Präferenzen.
- Marktkonsolidierung. Zwei Konzerne dominieren das Feld: Die Match Group (Tinder, Hinge, OkCupid, Match.com) und Bumble Inc. (Bumble, Badoo). Preiswettbewerb findet kaum statt. [19]
- Profitabilität durch Verweildauer. Bis zu 69 % der Umsätze stammen aus Abonnements, Boosts und In-App-Käufen. Ein Nutzer, der schnell ein Match findet und die App löscht, ist ein verlorener Kunde. [19]
Nutzungsintensität und Drop-off
Industriedaten von 2024 zeigen einen scharfen Aktivitätsabfall. Die Aktivierungsrate am ersten Tag liegt bei 25 %, am 30. Tag bei 7 %. Die plattformübergreifende Retention beträgt 3,3 %. Weniger als 5 % der Abonnenten eines Monatsabos sind nach zwölf Monaten noch aktiv. [2] Gleichzeitig nutzen aktive Nutzer die Apps mit hoher Intensität — durchschnittlich rund 80 Minuten pro Tag.
Diese Kombination — kurze durchschnittliche Verweildauer pro Kohorte, hohe Intensität pro Tag — ist die Grundlage für viele der Effekte, die in den folgenden Artikeln aufgegriffen werden: kognitive Überlastung, Swipe Fatigue, Dating-Burnout.
Was dieses Lexikon nicht ist
Die Inhalte beschreiben Mechanismen und Daten. Sie geben keine Empfehlungen, was ein Nutzer am eigenen Profil ändern „sollte”. Es gibt keinen Score, kein Ranking, keinen Bewertungsalgorithmus. Wertungen wie „gut” oder „schlecht” werden vermieden; wo Benchmarks angegeben sind (Kapitel KPIs), dienen sie der Verortung, nicht der Beurteilung.