Conversion Rate im Onlineshop: richtig messen und vergleichen

Die Conversion Rate ist gestiegen, der Umsatz aber gesunken. Beides kann gleichzeitig stimmen. Weniger Besucher mit höherer Kaufabsicht können eine bessere Quote erzeugen, ohne dass der Shop insgesamt mehr verkauft. Deshalb betrachten wir die Conversion Rate im Onlineshop immer zusammen mit ihrer Berechnung und dem geschäftlichen Ergebnis.

Welche Conversion Rate meinen Sie?

Eine mögliche Kennzahl lautet: Sitzungen mit mindestens einem Kauf geteilt durch alle betrachteten Sitzungen, multipliziert mit hundert. Eine andere Berechnung verwendet Bestellungen je Sitzung. Diese Werte sind nicht identisch, wenn in einer Sitzung mehrere Bestellungen entstehen.

Ein hypothetisches Beispiel: 20 kaufende Sitzungen unter 1.000 Sitzungen ergeben zwei Prozent. Enthalten diese Sitzungen zusammen 22 Bestellungen, beträgt die Bestellzahl je Sitzung 2,2 Prozent. Beide Rechnungen sind korrekt bezeichnet nutzbar; sie dürfen nicht stillschweigend miteinander verglichen werden.

Stimmen die zugrunde liegenden Ereignisse?

Google Analytics dokumentiert für E-Commerce unter anderem Ereignisse für Produktansicht, Warenkorb, Checkout, Kauf und Erstattung. Diese müssen passend implementiert werden; ein installiertes Analysewerkzeug ist noch kein Beleg für vollständige Kaufdaten. Quelle: GA4-E-Commerce-Dokumentation.

Vergleichen Sie einen klar abgegrenzten Zeitraum mit dem Shop-Backend. Vollständige Gleichheit ist wegen Erfassungsgrenzen nicht immer zu erwarten. Größere Abweichungen sollten aber erklärt werden können. Prüfen Sie besonders, ob Neuladen der Bestätigungsseite oder Rückkehr vom Zahlungsanbieter einen Kauf mehrfach erfasst.

Was gehört in ein brauchbares Messblatt?

Wir halten sechs Angaben fest, bevor wir eine Entwicklung bewerten:

• Ziel: Welche konkrete Handlung zählt als Conversion?
• Bezugsgröße: Werden Sitzungen, Nutzer oder eine andere Einheit betrachtet?
• Zeitraum: Welche Tage und Vergleichsperioden gehören zur Auswertung?
• Datenqualität: Welche bekannten Erfassungslücken oder Änderungen bestehen?
• Segment: Welche Geräte, Quellen und Kundengruppen werden verglichen?
• Geschäftsergebnis: Wie entwickeln sich Bestellungen, Umsatz und gegebenenfalls Deckungsbeitrag?

Diese Angaben verhindern Diskussionen über scheinbar widersprüchliche Zahlen, die tatsächlich unterschiedliche Dinge messen. Für Deutschland und Schweiz kann eine getrennte Auswertung sinnvoll sein, wenn Zahlungsarten, Lieferbedingungen oder Währungen abweichen.

Warum kann der Gesamtwert täuschen?

Stellen Sie sich vor, eine breite Informationskampagne bringt viele neue Besucher. Die Gesamtquote kann sinken, obwohl die Kaufstrecke unverändert funktioniert und zusätzliche Bestellungen entstehen. Umgekehrt kann das Ende einer Kampagne die Quote erhöhen, während Reichweite und Absatz zurückgehen.

Vergleichen Sie deshalb geeignete Gruppen. Mobil und Desktop, neue und wiederkehrende Besucher oder einzelne Quellen können unterschiedliche Aufgaben erfüllen. Teilen Sie kleine Datenmengen aber nicht so weit auf, dass einzelne Bestellungen das gesamte Bild bestimmen. Eine nicht belastbare Gruppe bleibt als solche gekennzeichnet.

Wie entsteht daraus eine Optimierungsaufgabe?

Eine auffällige Quote ist der Beginn einer Untersuchung. Prüfen Sie, ob das Problem schon beim Produktausschluss, bei der Auswahl oder erst im Checkout liegt. Ein Abbruch nach Anzeige der Versandbedingungen braucht eine andere Prüfung als eine nicht reagierende Schaltfläche.

Für konkrete Fehler in der Kaufstrecke nutzen Sie unseren Checkout-Leitfaden. Dieser Messbeitrag ersetzt ihn nicht: Er legt fest, welche Daten eine Verbesserung überhaupt nachvollziehbar machen. Änderungen sollten mit Datum, betroffenen Seiten und erwartetem Verhalten dokumentiert werden.

Wie setzen wir das mit PrestaShop um?

PrestaShop bietet uns die Möglichkeit, individuelle Abläufe und ihre Messung aufeinander abzustimmen. Wir prüfen die tatsächliche Kombination aus Theme, Modulen und Tracking, statt von einer pauschal korrekten Standarderfassung auszugehen. Eine technische Änderung wird zusätzlich mit realistischen Testbestellungen kontrolliert.

Als PrestaShop-Agentur wollen wir Entscheidungen aus nachvollziehbaren Daten ableiten. Wir versprechen keine allgemeingültige Zielquote. Wichtiger ist, dass Verbesserungen für vergleichbare Besuchergruppen plausibel sind und zum wirtschaftlichen Ziel des Händlers passen.