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Für Händler*innen im E-Commerce ist es von großer Bedeutung, Besucher*innen im eigenen Onlineshop zu verstehen, um die richtigen Maßnahmen zu ergreifen, damit aus ihnen am Ende Käufer*innen werden. Denn genau das ist, grob formuliert, die Conversion Rate: Die Rate jener Besucher*innen, aus denen letztendlich Käufer*innen werden.

Insofern solltest Du die Conversion Rate stets im Blick behalten, um mehr Umsatz zu generieren und somit erfolgreicher zu werden. Allerdings reicht es selbstverständlich nicht aus, die Kennzahlen bloß im Blick zu behalten; natürlich musst Du auch aktiv werden, indem Du immer wieder Anpassungen vornimmst, um die Conversion Rate zu steigern.

Aber wie kannst Du Deine Conversion Rate steigern? Hier erklären wir Dir die nötigen Schritte, Tools, Techniken und Tipps.

4 Schritte zur Conversion Rate Optimierung

1. Schritt

Quantitative Analyse

Zunächst analysierst Du das Verhalten Deiner Besucher*innen. Wie interagieren sie mit Deinem Onlineshop? Wie ist die Performance Deines Onlineshops, wo hakt es vielleicht? Der erste Schritt ist derjenige, in den die meiste Zeit und Arbeit investiert werden. Aber mit der richtigen Sorgfalt ausgeführt, lohnt sich die Mühe allemal und Du wirst die positiven Effekte schon nach relativ kurzer Zeit sehen.

Bei der Verhaltensanalyse spielt der Conversion Funnel eine besondere Rolle; er zeigt an, wie hoch der prozentuale Anteil jener Besucher*innen ist, die im Bestellprozess jeweils die einzelnen Schritte unternehmen: Wie hoch ist die Rate jener Besucher*innen, die einen Artikel in den Warenkorb gelegt haben? Wie viele erreichen den Checkout? Wie viele brechen den Checkout ab?

Ferner gibt es auch weitere Insights, die wichtig sind, um die Besucher*innen Deines Onlineshops zu verstehen: Wie gelangen beispielsweise die Besucher*innen auf Deinen Onlineshop, welche Marketingkanäle nutzen sie vorzugsweise? Über welche Geräte tun sie dies?

Auch der Page Speed, also die Ladezeit Deines Onlineshops, könnte eine Rolle spielen. So hat die Mobile Page Speed Study von Google ergeben, dass mit jeder weiteren Sekunde, die eine Website für das Laden benötigt, die Absprungrate steigt. In diesem Falle müsstest Du dann entsprechende Anpassungen vornehmen, beispielsweise das Volumen Deiner Bilder verringern, um die Ladezeit zu verbessern. Wie Du die Ladezeit Deines Onlineshops optimieren kannst, erklären wir Dir in diesem Artikel.

Darüber hinaus kann auch die Analyse der Suchanfragen Aufschluss darüber geben, was in Deinem Onlineshop verbesserungsbedürftig ist: Wonach suchen Deine Besucher*innen und können eventuell nicht finden? Hierbei könnte es vielleicht nötig sein, die richtigen Produkt-Tags auf der Produktseite zu setzen, damit die Produkte den Suchanfragen entsprechend besser gefunden werden können; mehr darüber erfährst Du in unserem Blog-Artikel.

Welche Conversion Rate optimal ist, lässt sich nicht pauschal sagen, denn das hängt von der Branche und den Produkten ab. Als groben Schätzwert kann man sagen, dass eine Rate zwischen 1-3% normal ist; bei hochpreisigen Produkten kann sie aber auch darunter liegen, ohne dass dies außergewöhnlich wäre und umgekehrt bei günstigeren Produkten bzw. Alltagsgegenständen höher.

Auch für die anderen Kennzahlen des Conversion Funnels ist es schwierig, pauschal Kennzahlen zu nennen; allerdings gibt es auch da grobe Richtwerte. Es dürfte vielleicht überraschen, dass sogar eine Absprungrate von 50% im Warenkorb nichts außergewöhnliches ist und durchaus vorkommen kann. Besonders gilt dies für hochpreisige Produkte, wenn es sich die Besucher*innen nun doch anders überlegt haben, weil die Hemmschwelle, einen Kauf zu tätigen, mit der Höhe des Artikelpreises steigen dürfte.

Welche Tools für die quantitative Analyse gut geeignet sind: Shopify liefert im Adminbereich unter Statistiken bereits wichtige Insights, was die Analyse Deines Onlineshops angeht. Weitere nützliche Tools sind aber auch Google Analytics und der Google Tag Manager

Qualitative Analyse

Bei der qualitativen Analyse wird vor allem die User Experience, also das "Nutzererlebnis" bzw. die Benutzerfreundlichkeit Deines Onlineshops, unter die Lupe genommen. Mit einem UX & Conversion Killer Screening kannst Du analysieren, welche Barrieren dafür sorgen, dass es nicht zu mehr Conversion kommt. Wo werden z.B. die Best Practices, also die bestmöglichen Methoden, nicht eingehalten?

Was auf den ersten Blick vielleicht banal aussieht, aber enorm wichtig ist, ist eine klare Struktur. Können sich die Besucher*innen im Onlineshop gut zurechtfinden? Sollte das Menü vielleicht vereinfacht oder auch erweitert werden, damit die Besucher*innen schnell wissen, wo sie was finden können? Ferner gibt es auch in der visuellen Darstellung eine Hierarchie, die Visual Hierarchy: Sind die wichtigsten Elemente hervorgehoben, ist beispielsweise der "In den Warenkorb legen"-Button gut sichtbar? Auf der Produktseite ist nämlich das Ziel, dass das Produkt in den Warenkorb gelegt und gekauft wird. Insofern sollte der dafür vorgesehene Button auch dementsprechend sichtbar sein. Optimierungspotenzial haben auch die Produktinfos, die alles relevante beinhalten sollten, um einen bestmöglichen Eindruck vom Produkt bieten zu können. 

Ein weiteres Mittel der Analyse ist die Heatmaps & Recordings Analyse: ähnlich einer Wärmebildkamera werden die Bereiche der Produktseite, die die meiste Aufmerksamkeit erzeugen und Interaktion ermöglichen, rot dargestellt bzw. im Falle von Klicks mit Punkten versehen, während die Bereiche, die weniger gut sichtbar sind und weniger wahrgenommen werden, blau erscheinen. So kannst Du beispielsweise sehen, ob der "In den Warenkorb legen"-Button in dem Bereich platziert ist, der auch die meiste Aufmerksamkeit erzeugt, was der Idealfall wäre; oder ob er sich eventuell an einer Stelle befindet, die nicht so stark wahrgenommen wird, was natürlich sehr schlecht wäre.


Aber auch die Kategorie- oder Contentseiten könnten eventuell mit einer zu hohen Platznutzung eines Banners falsche Prioritäten setzen, was die Sichtbarkeit angeht. So sehen Kund*innen eventuell nur das Banner, aber die Produkte, um die es ja geht, werden weniger wahrgenommen. Da macht es natürlich Sinn, auf der Kategorie- oder Contentseite ein kleineres Banner zu nehmen, was vielleicht optisch weniger hergibt, dafür aber Deine Produkte highlightet; denn um sie geht es ja letztendlich.

Darüber hinaus kannst Du auch sehen, wie gut Produktempfehlungen basierend auf den Produkten, die sich im Warenkorb befinden, ankommen; werden sie häufig angeklickt, kannst Du diesbezüglich auch Optimierungen vornehmen, damit es nicht nur bei einem Produkt bleibt, das gekauft wird.

Ein gutes Tool für Heatmaps und Recordings ist Hotjar. Zwar ist es kostenpflichtig, aber Du kannst es zunächst kostenlos testen. Falls Du feststellst, dass Dir das Tool eine große Hilfe leistet, kannst Du es anschließend abonnieren.

Ein weiteres Mittel der Analyse sind, falls Du bereits über einen gewissen Kundenstamm verfügst, strukturierte Umfragen bei Kund*innen. Dadurch erhältst Du nämliche wichtige Insights aus erster Hand. Dabei könntest Du ihnen folgende Fragen stellen: Würden sie Deinen Onlineshop weiterempfehlen und wenn ja, wem? Was gefällt ihnen besonders, was würden sie verbessern und was vermissen sie? Auf diese Weise erfährst Du, wie hoch die Grundzufriedenheit mit Deinem Onlineshop und den Produkten ist, wie Deine Zielgruppe genau aussieht und aber auch, was Du besser machen kannst. 

Der Nachteil an diesen Umfragen ist lediglich, dass die Bereitschaft bei Kund*innen, an einer Umfrage teilzunehmen, nicht allzu groß ist. Ihre Bereitschaft könntest aber beispielsweise dadurch steigern, indem Du ihnen als Belohnung für die Teilnahme an der Umfrage einen Rabattcode gewährst.  

2. Schritt
Erkenntnisse ziehen und Hypothesen aufstellen

Im nächsten Schritt stellt Du nun, basierend auf den Analyseergebnissen, Hypothesen auf. Welche Muster sind in im Verhalten der Besucher*innen erkennbar? Was fällt auf? Was könnte der Grund für ein bestimmtes Verhalten sein und wie könntest Du dieses Verhalten zu Deinem Gunsten ändern? 

Wenn beispielsweise im Conversion Funnel die Rate jener Besucher*innen, die den Checkout abbrechen, auffällig hoch ist, könnte das vielleicht daran liegen, dass Du eine bestimmte Zahlungsmethode nicht anbietest. Oder es könnte an den Versandkosten liegen, die gerade im internationalen Versand, selbst in die europäischen Nachbarländer, teilweise sehr hoch sind. 

Falls Du auch zum Beispiel feststellst, dass viele Deiner Besucher*innen Deinen Onlineshop über ein mobiles Gerät aufrufen und auch die Verweildauer damit höher ist, könntest Du Dir Gedanken machen, Deinen Onlineshop für mobile Geräte zu optimieren.

3. Schritt

Hypothesen testen: Nun testest Du Deine Hypothesen, indem Du basierend darauf Anpassungen vornimmst. Anschließend beobachtest Du, ob die Anpassungen einen positiven Effekt erzielen.

Hierzu kannst Du einen strukturierten A/B-Test durchführen, beispielsweise per Google Optimize. Mit einem A/B-Test (auch A/B-Testing genannt) ist in unserem Falle gemeint, dass man zwei Versionen eines Onlineshops, z.B eine mit und eine ohne Anpassungen, miteinander vergleicht, um zu schauen, welche Version die bessere Performance liefert. Natürlich können auch beide Versionen jeweils unterschiedlich angepasst worden sein (und selbstverständlich gilt diese Methode nicht nur für Onlineshops).

Hat sich beispielsweise mit  der Einführung einer neuen Zahlungsmethode die Absprungrate im Checkout verringert, sodass sich die Zahl der abgeschlossenen Käufe erhöht hat? Eventuell stellst Du aber auch fest, dass nicht nur die Zahlungsmethode, sondern auch die Versandkosten eine mögliche Ursache für die Absprungrate sein könnten. Oder hat die Anpassung auf mobile Geräte oder die Pagespeed-Optimierung einen positiven Effekt erzielt?

Auf diese Weise kannst Du mehrere A/B-Tests durchführen, um verschiedene Hypothesen und Anpassungen zu testen.

4. Schritt

Anpassungen implementieren: Falls Du mit Deinen Hypothesen richtig gelegen hast und die Tests mit den Anpassungen erfolgreich waren, implementierst Du die Anpassungen nun im letzten Schritt.

So kannst Du zum Beispiel die neue Zahlungsmethode endgültig einführen. Allerdings musst Du beachten, dass die verschiedenen Zahlungsmethoden unterschiedlich hohe Transaktionsgebühren verursachen und dass sie in einigen Fällen relativ hoch sind. Dann musst Du entscheiden, ob es sich für Dich letztendlich rechnet. Bei Versandkosten ist die Sache etwas schwieriger. Falls sie die Ursache für die hohe Absprungrate (mit-)verantwortlich sind, ist es gerade für neue oder kleinere Onlineshops schwierig, die Versandkosten sozusagen zu "subventionieren", um sie für Kund*innen gering zu halten. Letztendlich musst Du schauen, welche Implementierung sich summa summarum für Dich auch rechnet.

Fortgeschrittene Händler*innen werden es bereits wissen: die Conversion Rate Optimierung ist kein einmaliger Prozess, sodass Du Dich nach einer einmaligen Optimierung zurücklehnen kannst. Vielmehr ist die Conversion Rate Optimierung ein fortlaufender Prozess, sodass Du immer die oben genannten Schritte unternehmen musst, um den Draht zu Deinen Besucher*innen, die später hoffentlich zahlreich zu Deinen Kund*innen werden, nicht zu verlieren.

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