Jeden Tag besuchen 1’000 Menschen deinen Onlineshop, aber nur 20 kaufen etwas. Ist das gut oder schlecht? Die Conversion Rate gibt dir die Antwort. Sie ist eine der wichtigsten Kennzahlen im E-Commerce – und gleichzeitig eine der am häufigsten missverstandenen. In diesem Ratgeber erfährst du, wie du die Conversion Rate richtig berechnest, interpretierst und für bessere Marketing-Entscheidungen nutzt.
Definition der Conversion Rate im E-Commerce
Die Conversion Rate im E-Commerce beschreibt den prozentualen Anteil der Shop-User, die eine gewünschte Aktion ausführen. Die gewünschte Aktion (= Conversion) ist in der Regel ein Kauf im Onlineshop. Eine Conversion Rate von 1 % bedeutet, dass 1 von 100 Shop-Besuchenden einen Kauf getätigt haben.
Die Conversion Rate ist besonders im E-Commerce eine der meistgenutzten Kennzahlen. Obwohl sie weitverbreitet ist, wird sie häufig falsch interpretiert – was zu kostspieligen Fehlentscheidungen im Marketing führen kann.
Woran liegt das? Die Conversion Rate ist eine einfache Ja/Nein-Kennzahl (binominal): Ein Besucher konvertiert entweder (1) oder nicht (0). Diese Vereinfachung hat Tücken:
- Ein komplexer Prozess wird auf Ja/Nein reduziert.
- Der Durchschnittswert allein sagt nichts über die Gründe für (oder gegen) einen Kauf aus.
- Der Durchschnitt von binomialen Zahlen verschleiert die Verteilung. Beispiel: Eine Conversion Rate von 2 % könnte eine stark schwankende Performance (morgens 5 %, abends 0% ) oder Verhalten von unterschiedlichen Segmenten (Stammkundschaft 20 %, Neukundschaft 0.5 %) bedeuten.
- Es fehlt eine Qualitätsdimension: Ein Kauf von CHF 1’000 zählt gleich wie ein Kauf von CHF 10.
- Kausalitätsprobleme treten auf: Korrelation ≠ Kausalität. Eine Verbesserung der Conversion Rate könnte negative Gründe haben: Wenn die Anzahl Besuchende stärker sinkt als die Anzahl an Käufen oder aggressive Rabattaktionen, die zu geringerer Marge führen.
Erst durch gezielte Segmentierung (siehe Abschnitt «Conversion Rate Analyse & Segmentierung») gewinnst du wertvolle Erkenntnisse für die Shop-Optimierung. Vorsicht ist trotzdem geboten: Wie die Conversion Rate manipuliert werden kann und welche Fallen dabei lauern, erfährst du im Abschnitt «Conversion Rate Mythen».
Arten von Conversion Rates für Onlineshops
Nicht jede Conversion Rate ist gleich Conversion Rate. Die verschiedenen Messarten helfen dir, deine Shop-Performance präziser zu verstehen. Hier erfährst du, welche Arten es gibt und wofür du sie am besten einsetzt.
Die Unterscheidung von «Was wird gemessen?» (Art der Conversion) und «Wie wird gemessen?» (Art der Conversion Rate) hilft bei der richtigen Analyse und beim Ziehen der richtigen Schlüsse für die Shop-Optimierung.
Art der Conversion
Conversions lassen sich in Macro und Micro Conversions aufteilen. Macro Conversions sind die Käufe im Shop. Micro Conversions sind wichtige Ereignisse, wie zum Beispiel:
- Produkt in den Warenkorb legen (Add-To-Cart in %)
- Aufruf der Bezahlseite
- Registration im Onlineshop (Kund*innenkonto eröffnen)
- Newsletter-Anmeldung
- Produktsuche (= User mit Produktsuche / Alle User)
- Filtern von Produkten (= User die nach Produkten filtern / Alle User)
Art der Conversion Rate
Die Conversion Rate lässt sich auf Ebene der User und Sessions auswerten. Beide Ebenen bringen Vor- und Nachteile mit sich mit.
| Typ | Definition | Vorteile | Nachteile |
| Nutzerbasierte Conversion Rate (User Conversion Rate) | Conversions / Alle User |
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| Sitzungsbasierte Conversion Rate (Session Conversion Rate) | Conversions / Alle Sessions |
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Die nutzerbasierte Conversion Rate ist aussagekräftiger, weil sie die Customer Journey besser abbildet und eine umfassendere Perspektive bietet.
Die Conversion Rates lassen sich weiter gliedern:
User Journey
- Neukund*innenrate (Conversion Rate neue oder wiederkerende User)
- Wiederkäufer*innenrate (Conversion Rate bestehende Kund*innen)
Funnelstufe
- Produkt-Detail-Page-to-Cart Rate
- Cart-to-Checkout Rate
- Checkout-to-Purchase Rate
Marketing-Massnahmen
- Conversion Rate nach Marketing-Kanal: Paid Search, Organic Search, Social Advertising, E-Mail, usw.
- Conversion Rate nach Landing Page: Startseite, Kategorieseite, Produktdetailseite, Produkt-Landingpage, usw.
- Conversion Rate nach Kampagne: Ostern, Sommer, Black Friday, Weihnachten, usw.
Berechnung Conversion Rate im Onlineshop
Die Berechnung der Conversion Rate erscheint einfach. In der Praxis gibt es jedoch einige Stolpersteine. Diese Fehler vermeidest du mit unseren Praxistipps.
Die Conversion Rate deines Onlineshops berechnet sich mit der folgenden Formel:
Formel
Anzahl Conversions / Anzahl User * 100 = Conversion Rate in %
Beispiel
2’500 Conversions / 100’000 User = 2.5 % Conversion Rate
Die Conversion Rate richtig zu berechnen ist entscheidend. Trotz ihrer Wichtigkeit passieren häufig die folgenden Fehler:
Startpunkt der Messung
- Shop-übergreifend: Alle User als Basis (inkl. Blog, Über uns, etc.)
- Ab Produktlisting: Nur User, die Produkte gesehen haben
- Ab Produktdetailseite: Misst Kaufabsicht genauer
- Ab Warenkorb: Zeigt Checkout-Optimierungspotenziale
- Ab Checkout-Start: Misst nur den letzten Schritt
Zeitliche Faktoren
- Trackingtools brauchen 24-48 Stunden für vollständige Daten
- kurzfristige Analysen sind daher ungenau
- Sessions aus einem Monat nicht mit Conversions aus einem anderen Monat verrechnen
- Saisonale Schwankungen bei Vergleichen berücksichtigen
Zählweise der Conversions
- Klar definieren: Verkäufe, User mit Käufen oder Warenkorbzugänge
- Doppelte Conversions ausschliessen (etwa irrtümlich mehrfach gezählte Käufe)
- Micro- und Macro-Conversions getrennt betrachten
Datenqualität
- Eine verlässliche Datenquelle als Standard festlegen
- Bot-Traffic herausfiltern, Interne Zugriffe und Testumgebungen ausschliessen
Vergleichbarkeit
- Nur Daten aus der gleichen Quelle vergleichen (nicht Google Analytics mit Shopify mischen)
- Sessions vs. User: Einheitlich bleiben bei der gewählten Messmethode
- Fehlertoleranz einkalkulieren, aber Messmethode konstant halten
Die wichtigste Regel: Bei einer Methode bleiben und die Messstandards dokumentieren.
Durchschnittliche Conversion Rates im E-Commerce: Benchmarks
Nachdem du die Conversion Rate berechnet hast, stellst du dir die Frage: Wie gut ist die Conversion Rate von unserem Onlineshop im Vergleich zu anderen Shops? Meine kurze Antwort: Es ist nicht relevant.
Die ausführliche Antwort: Von Benchmarks rate ich ab, weil:
- Unterschiedliche Berechnungsgrundlagen: Jeder Shop berechnet anders (Nutzer vs. Sessions, verschiedene Zeiträume, andere Definitionen von Conversions)
- Branchen-Unterschiede: Ein Shop für Luxusuhren hat naturgemäss andere Raten als ein Lebensmittel-Shop
- Verschiedene Geschäftsmodelle: B2B-Shops, D2C oder Marketplace – jedes Modell hat eigene Charakteristiken
- Unterschiedliche Zielgruppen: Preissensible vs. qualitätsorientierte Kunden führen zu anderen Raten
Für alle, die meine Meinung nicht teilen oder einfach nur neugierig sind, hier die Benchmarks von Onlineshops:
Laut Shopify liegt die durchschnittliche E-Commerce Conversion Rate zwischen 2.5 % und 3 % und sie beziehen sich angeblich auf die Industry Leaders.
Die konkreter en und aussagekräftigeren Daten liefert jedoch eine umfassende Analyse von LittleData für Shopify-Shops:
- Durchschnitt: 1.4 %
- Sehr gut (Top 20 %): über 3.2 %
- Exzellent (Top 10 %): über 4.7 %
| Branche | Durchschnitt | Top 20 % | Top 10 % | Mobile Ø | Mobile Top 10% | Desktop Ø | Desktop Top 10% |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Shopify (allgemein) | 1.4% | >3.2% | >4.7% | 1.2% | >3.9% | 1.9% | >6.5% |
| Food & Beverage | 1.5% | >4.1% | >6.2% | 1.2% | >4.8% | 2.2% | >8.9% |
| Fashion | 1.9% | >4.3% | >6.1% | 1.2% | >3.4% | 1.9% | >6.1% |
| Travel | 0.2% | >2.0% | >3.4% | 0.1% | k.A. | 0.5% | k.A. |
| Finance | 0.2% | >2.2% | >3.2% | 0.1% | k.A. | 0.5% | k.A. |
Quelle: Average E-Commerce Conversion Rate (Littledata)
Unbounce (Landingpage-Tool) erstellt jährlich einen Benchmark-Bericht zu Landingpage-Conversion Rates. Diese sind in Branchen, Segmente und Marketingkanäle unterteilt.
Die Conversion Rates sind höher als bei Shopify, weil in der Regel erst ab Produktdetailseite gemessen wird. Der Median im E-Commerce liegt bei 4.2 % – mit starken Unterschieden je nach Unterkategorie.
Quelle: Conversion Rate E-Commerce (Unbounce)
Conversion Rate Analyse & Segmentierung im E-Commerce
Erst durch eine gezielte Segmentierung erkennst du echte Optimierungspotenziale. Hier erfährst du, welche Segmente besonders aufschlussreich sind.
Die Conversion Rates unterscheiden sich stark – je nach Branche, Gerät und Messmethode. Umso wichtiger ist eine detaillierte Analyse und sinnvolle Segmentierung der eigenen Conversion Rates.
Die Segmentierung der Conversion Rate liefert wichtige Erkenntnisse über unterschiedliches Nutzungsverhalten und zeigt Optimierungspotenziale auf. Besonders relevant sind Analysen nach Kund*innentyp, Marketingkanälen und technischen Merkmalen wie Gerät oder Browser.
Die Praxis zeigt häufig folgende Tendenzen:
Desktop-User konvertieren tendenziell besser als Mobile-User. Auch beim Browser zeigen sich Unterschiede – Chrome-User kaufen meist häufiger als Safari-User. Eine weitere Tendenz betrifft der Kundentyp: Wiederkehrende User konvertieren oft besser als neue User.
Falls du Optimierungspotenziale Onlineshop identifizieren möchtest, empfehlen wir dir unseren «Conversion Conversion Audit & Consumer Behavior Research».
Conversion Rate Mythen im E-Commerce
Rund um die Conversion Rate kursieren hartnäckige Mythen. Diese können zu teuren Fehlentscheidungen führen. Hier räumen wir mit den häufigsten Irrtümern auf.
«Die Conversion Rate ist eine KPI»
Die Conversion Rate ist eine Verhältniszahl und keine geschäftliche Leistungskennzahl. Eine KPI (Key Performance Indicator) misst direkt den Geschäftserfolg – die Conversion Rate zeigt nur das Verhältnis zwischen Usern und Käufer*innen, ohne Aussage zur Wirtschaftlichkeit.
«Je höher die Conversion Rate, desto besser»
Eine hohe Conversion Rate kann auch durch hohe Rabatte entstehen, dass den durchschnittlichen Umsatz und die Marge senkt. Es benötigt eine qualitative Betrachtung des jeweiligen Kaufs.
«Denk daran: 3 % von 100’000 User (3’000) sind besser als 5 % von 10’000 Nutzern (500). Manchmal ist der beste Weg zu mehr Kundschaft nicht die Optimierung der Funnel-Effizienz – sondern einfach mehr User von Anfang an reinzubringen. Konzentriere dich auf absolute Zahlen, nicht auf Prozente. Ein breiter, leicht zugänglicher Trichter schlägt oft einen schmalen, hochoptimierten.»
– Archie Abrams, VP Product & Head of Growth Shopify
«Die Conversion Rate zeigt, wie erfolgreich ein Unternehmen ist»
Die Conversion Rate allein sagt nichts über den Geschäftserfolg aus. Ein Shop kann trotz tiefer Conversion Rate hochprofitabel sein, wenn der durchschnittliche Warenkorb und die Marge stimmen. Umgekehrt können hohe Conversion Rates durch hohe Retourenquoten zusätzliche Kosten verursachen.
«Die Conversion Rate sollte laufend steigen»
Saisonale Schwankungen und Marktveränderungen beeinflussen die Conversion Rate stark. Nicht jeder Rückgang ist problematisch – wichtiger ist der längerfristige Trend unter Berücksichtigung aller Faktoren.
«Die Conversion Rate zeigt die Qualität des Marketing-Funnels»
Eine isolierte Betrachtung der Conversion Rate verleitet zu falschen Marketingentscheidungen. Es wäre einfach, schlecht konvertierende Kampagnen zu pausieren und sich auf Lower-Funnel-Massnahmen zu konzentrieren. Die Conversion Rate würde kurzfristig steigen – doch ohne Brand-Awareness-Kampagnen im Upper Funnel fehlt mittelfristig die Sichtbarkeit für potentielle Kund*innen.
«Fast jedes Marketing-Problem lässt sich mit einem simplen Gesetz lösen: Mehr. Bei HubSpot haben wir uns nicht auf Conversion Rates fixiert – wir haben einfach mehr Traffic in den Funnel gebracht. Eine perfekte Conversion Rate kann bedeuten, dass Umsatz nicht optimal abgeschöpft wird.» (Link zum Beitrag)
— Kieran Flanagan, CMO Hubspot
Fazit zur Conversion Rate
Die Conversion Rate gehört zu den meistgenutzten Kennzahlen im E-Commerce – doch ihre Interpretation ist komplex. Eine isolierte Betrachtung der Rate führt oft zu Fehlschlüssen. Entscheidend ist die richtige Messung, sinnvolle Segmentierung und Einordnung im Gesamtkontext.
Statt sich auf Branchenbenchmarks zu fokussieren, sollten Shops ihre eigene Entwicklung analysieren. Dabei helfen:
- Klare Definition der Messmethode
- Saubere Datenbasis ohne Störfaktoren
- Segmentierung nach Art des Users, Geräten und Kanälen
- Betrachtung weiterer KPIs wie Umsatz und Marge
Die Conversion Rate ist ein wichtiger Indikator – aber erst im Zusammenspiel mit anderen Kennzahlen zeigt sich der echte Geschäftserfolg eines Onlineshops.
Suchst du nach einer Agentur, die mit dir die wirklich relevanten Kennzahlen und KPI definiert und optimiert? Dann kontaktiere uns gleich per Mail.
Yannick Waeny
Yannick ist Lead Growth & Conversion bei Okitah. Erfahre mehr über Yannick und Okitah.