Conversion-Rate-Optimierung: was die Zahl bewegt
Die meisten CRO-Tipps sind eine Liste von Kleinigkeiten: Button-Farbe ändern, einen Countdown ergänzen, die Bewertungen verschieben. Manches davon hilft, das meiste bringt wenig, und ohne Prozess wisst ihr nie, was was ist. Dieser Guide zeigt, was wir mit unseren eigenen Kunden machen: finden, wo Menschen abspringen, verstehen warum, das größte Leck zuerst reparieren und so testen, dass ihr den Antworten vertrauen könnt.
Wofür CRO da ist
Das Ziel ist mehr Geld von den Besuchern, für die ihr schon zahlt, und eine höhere Conversion-Rate ist nur ein Weg dorthin. Die Zahl, auf die wir zuerst schauen, ist deshalb der Umsatz pro Besucher: Conversion-Rate mal durchschnittlicher Bestellwert. Eine Änderung, die die Conversion-Rate etwas senkt, den Bestellwert aber stark erhöht, ist ein Gewinn. Ein Rabatt, der die Conversion-Rate hebt und die Marge senkt, oft nicht.
Wenn der Umsatz pro Besucher steigt, verdienen dieselben Ads mehr, und ihr könnt euch mehr für Traffic leisten als die Konkurrenz. Hier treffen CRO und Paid Ads aufeinander.
Findet zuerst das Leck
Bevor ihr etwas ändert, schaut, wo Menschen abspringen. Jeder Shop hat einen Schritt, der mehr Menschen verliert als die anderen, und dort sollte die erste Arbeit hin.
Wohin 10.000 Besucher gehen
Der Funnel vom Besuch bis zur Bestellung und wo jeder Schritt Menschen verliert.
Bei den meisten DTC-Shops liegt der größte Abfall zwischen dem Ansehen eines Produkts und dem Hinzufügen zum Warenkorb. Das ist die Aufgabe der Produktseite, und dort liegen meist die größten Gewinne. Prüft denselben Funnel getrennt nach Handy und Desktop und nach neuen und wiederkehrenden Besuchern. Ein Schritt, der im Durchschnitt gut aussieht, ist auf einem Gerät oft kaputt.
Der CRO-Prozess
Fünf Schritte, in Wiederholung
Wie ein CRO-Programm läuft, Monat für Monat.
Recherche: erst Zahlen, dann Worte
Die Zahlen sagen euch, wo Menschen abspringen; nur Menschen können euch sagen, warum.
- Analytics: der Funnel oben, Landingpages nach Absprungrate, Aufteilung nach Gerät, Ladezeit.
- Heatmaps und Sitzungsaufzeichnungen: wo Menschen tippen, wie weit sie scrollen, wo sie zögern.
- Umfragen auf der Seite: eine Frage auf der Produktseite oder beim Verlassen, etwa „Was hält dich davon ab, heute zu bestellen?“
- Bewertungen und Support-E-Mails: die Fragen, die Menschen vor dem Kauf stellen, und die Beschwerden danach.
- Nutzertests: Schaut fünf Menschen aus eurer Zielgruppe zu, wie sie versuchen zu kaufen. Das ist ernüchternd und schnell.
Hypothese: ein klarer Satz
Schreibt jede Idee so: „Weil wir [Rechercheergebnis] gesehen haben, glauben wir, dass [Änderung] zu [Ergebnis] bei [Besuchern] führt. Wir erkennen es an [Kennzahl].“ Wenn ihr den ersten Teil nicht ausfüllen könnt, ist es eine Vermutung, keine Hypothese.
Priorisieren: Wirkung, Sicherheit, Aufwand
Bewertet jede Idee von 1 bis 10 danach, wie stark sie die Zahl bewegen könnte, wie sicher euch die Recherche macht und wie leicht sie umzusetzen ist. Startet mit der höchsten Summe.
| Idee | Wirkung | Sicherheit | Einfachheit | Punkte |
|---|---|---|---|---|
| Größentabelle neben der Größenauswahl zeigen (Umfragen: „unsicher bei meiner Größe“) | 8 | 8 | 9 | 25 |
| 3-für-2 auf der Produktseite als Standardoption setzen | 9 | 6 | 8 | 23 |
| Express-Checkout-Buttons ergänzen | 6 | 7 | 8 | 21 |
| Die Startseite neu gestalten | 5 | 3 | 2 | 10 |
Best Practices, Seite für Seite
Das sind keine Regeln zum blinden Kopieren; es sind die Stellen, die wir zuerst prüfen, weil sie die häufigsten Probleme lösen.
Die Produktseite
Nahtlose Leggings, die bei jedem Squat oben bleiben
- Bilder, die Fragen beantworten. Im Einsatz, an verschiedenen Körpern, Nahaufnahmen vom Stoff und eines, das die Größe zeigt.
- Eine Headline, die sagt, was es tut, mit dem Produktnamen darunter. Dasselbe Versprechen wie in der Ad.
- Bewertungen direkt unter dem Titel, mit Anzahl. Beweise vor dem Preis.
- Das Angebot als Standardauswahl, mit sichtbarem Stückpreis.
- Ein klarer Button, auf dem Handy fixiert, damit er immer erreichbar ist.
- Versand und Rückgabe neben dem Button, nicht versteckt im Footer.
Unter dem ersten Bildschirm: Beantwortet die wichtigsten Einwände aus eurer Recherche (Passform, Qualität, Waschen, Lieferung), zeigt mehr Bewertungen mit Fotos und wiederholt den Button. Wenn die meisten Besucher über Ads kommen, sollte die Seite das Versprechen der Ad weiterführen, in denselben Worten. Mehr dazu in unserem Guide zu Direct-Response-Funnels.
Der Warenkorb
- Zeigt die Gesamtsumme inklusive Versand so früh wie möglich. Überraschende Kosten sind der häufigste Grund, warum Menschen im Checkout abspringen.
- Ein Fortschrittsbalken bis zum Gratisversand oder einem Geschenk und ein passendes Zusatzprodukt. Unser Guide zu AOV-Angeboten zeigt die Optionen.
- Haltet den Checkout-Button ohne Scrollen sichtbar, besonders auf dem Handy.
Der Checkout
- Gastbestellung. Wer vor der ersten Bestellung ein Konto verlangt, verliert Verkäufe.
- Express-Zahlungsbuttons (Apple Pay, Google Pay, PayPal, Shop Pay) ganz oben.
- Nur die Felder, die ihr braucht. Jedes zusätzliche Feld ist ein Grund aufzuhören.
- Die Zahlungsarten, die euer Markt erwartet. In manchen Ländern sind Kauf auf Rechnung oder lokale Methoden wichtiger als Karten.
Überall
- Tempo. Schwere Bilder, Apps und Skripte machen die Seite langsam. Prüft sie auf einem Mittelklasse-Handy mit mobilen Daten, nicht im Büro-WLAN.
- Mobile first. Der meiste Ad-Traffic kommt über Handys. Prüft jede Änderung zuerst auf dem Handy, dann auf dem Laptop.
- Suche und Navigation, die das Produkt mit zwei Tipps finden.
So führt ihr A/B-Tests richtig durch
Ein A/B-Test zeigt der Hälfte der Besucher Version A und der anderen Hälfte Version B und vergleicht die Ergebnisse. Im Prinzip einfach, in der Praxis leicht falsch zu machen.
1. Legt die Stichprobengröße vor dem Start fest
Kleine Unterschiede brauchen viel Traffic, um sie nachzuweisen. Benötigte Besucher pro Version (95 % Konfidenz, 80 % Teststärke):
| Eure Conversion-Rate | Für +10 % | +20% | +30% |
|---|---|---|---|
| 1% | 163,100 | 42,700 | 19,900 |
| 2% | 80,700 | 21,200 | 9,800 |
| 3% | 53,300 | 14,000 | 6,500 |
Bei einer Conversion-Rate von 2 % braucht der Nachweis von 10 % Plus etwa 80.000 Besucher pro Version. Viele Shops haben das nicht. Testet größere Änderungen, die größere Unterschiede erzeugen, oder nutzt die Methoden weiter unten.
2. Lasst ihn volle Wochen laufen
Menschen kaufen montags anders als samstags, und rund um den Zahltag. Lasst jeden Test mindestens eine volle Woche laufen, besser zwei, auch wenn die Stichprobengröße früher erreicht ist.
3. Hört nicht auf, wenn es gut aussieht
Das Peeking-Problem
Warum ein Test, der an Tag 3 wie ein Gewinner aussieht, oft keiner ist.
Jeden Tag nachzuschauen und in dem Moment zu stoppen, in dem eine Version 95 % überschreitet, ist der häufigste Weg, einen Gewinner zu „finden“, den es nicht gibt. Legt Stichprobengröße und Enddatum vorab fest und wertet erst dann aus.
4. Wählt eine Hauptkennzahl
Wählt die Kennzahl, die den Test entscheidet, bevor er startet. Für die meisten Tests ist das der Umsatz pro Besucher, oder die Conversion-Rate bei Tests, die Preis oder Angebot nicht berühren. Schaut auf andere (AOV, Warenkorbrate, Aufteilung nach Gerät), um das Ergebnis zu verstehen, nicht um im Nachhinein einen Gewinner zu finden.
5. Prüft, ob die Aufteilung fair ist
Wenn ihr 50/50 geplant habt und eine Version 53 % der Besucher bekommen hat, ist im Setup etwas kaputt. Behebt das, bevor ihr die Ergebnisse lest.
Jenseits von A/B-Tests
Nicht jeder Shop hat den Traffic für saubere Tests, und nicht jede Frage braucht einen. Andere Wege, die Conversion zu verbessern:
- Repariert, was klar kaputt ist. Eine langsame Seite, ein Bug in einem Browser, eine fehlende Größentabelle. Kein Test nötig; einfach beheben.
- Vorher und nachher. Macht eine große Änderung, vergleicht vier Wochen vorher mit vier Wochen nachher und berücksichtigt Saison und Werbebudget. Weniger exakt, trotzdem nützlich.
- Testet in den Ads, nicht auf der Website. Schickt zwei Anzeigengruppen auf zwei verschiedene Landingpages. Meta teilt den Traffic auf, und ihr könnt die Kosten pro Kauf vergleichen.
- Testet das Angebot, nicht den Button. Ein neues Bundle oder eine Garantie verändert das Verhalten viel stärker als Design-Anpassungen, also zeigt sich der Unterschied mit weniger Traffic.
- Nutzertests und Umfragen. Fünf Nutzertests finden die meisten offensichtlichen Probleme, ganz ohne Traffic.
- Schaut nach dem Kauf. Retouren, Bewertungen und Wiederholungskäufe. Eine Änderung, die die Conversion hebt, aber mehr Retouren bringt, ist kein Gewinn.
Häufige Fehler
- Die Seite einer anderen Marke kopieren, ohne zu wissen, warum sie dort funktioniert.
- Kleine Details auf einer Seite mit einem großen Problem testen, etwa einem unklaren Angebot.
- Tests zu früh auswerten oder mit zu wenig Traffic laufen lassen.
- Nur nach der Conversion-Rate urteilen, wenn die Änderung Preis oder Bestellwert beeinflusst.
- Die Ad vergessen. Wenn Ad und Seite nicht zusammenpassen, repariert das kein Seitentest.
- Ergebnisse nicht aufschreiben, sodass dieselben Ideen zweimal getestet werden.
Die Kurzfassung
- Das Ziel ist mehr Umsatz pro Besucher, nicht nur eine höhere Conversion-Rate.
- Findet zuerst den Schritt, der die meisten Menschen verliert. Bei den meisten DTC-Shops ist es die Produktseite.
- Recherchiert, bevor ihr testet: Zahlen zeigen, wo Menschen abspringen, Umfragen und Aufzeichnungen zeigen warum.
- Legt die Stichprobengröße vorab fest, lasst Tests volle Wochen laufen und hört nicht auf, wenn es gut aussieht.
- Ohne genug Traffic: Repariert, was kaputt ist, testet größere Änderungen und testet Angebote in den Ads.
FAQ
Was ist Conversion-Rate-Optimierung?
Conversion-Rate-Optimierung (CRO) ist der Prozess, herauszufinden, wo und warum Besucher einen Shop verlassen, Änderungen vorzunehmen, um das zu beheben, und das Ergebnis zu messen, meist mit A/B-Tests. Im E-Commerce ist das eigentliche Ziel mehr Umsatz oder Gewinn pro Besucher, nicht nur eine höhere Conversion-Rate.
Was ist eine gute Conversion-Rate für einen Onlineshop?
Das variiert stark nach Produkt, Preis, Traffic-Quelle und Gerät, also sind allgemeine Richtwerte nur begrenzt nützlich. Vergleicht euren Shop mit sich selbst über die Zeit und nach Segment (Handy vs. Desktop, neu vs. wiederkehrend, jede Traffic-Quelle) und konzentriert euch auf den Schritt im Funnel, der die meisten Menschen verliert.
Wie lange sollte ein A/B-Test laufen?
Bis er die Stichprobengröße erreicht, die ihr vor dem Start festgelegt habt, und mindestens eine volle Woche, besser zwei, damit jeder Wochentag enthalten ist. Wer früh stoppt, weil eine Version wie ein Gewinner aussieht, bekommt falsche Ergebnisse.
Wie viel Traffic brauche ich für A/B-Tests?
Mehr, als die meisten erwarten. Bei einer Conversion-Rate von 2 % braucht es für den Nachweis einer Verbesserung um 10 % etwa 80.000 Besucher pro Version bei 95 % Konfidenz und 80 % Teststärke; eine Verbesserung um 30 % braucht etwa 10.000. Kleinere Shops sollten größere Änderungen testen oder andere Methoden nutzen.
Was sollte ich zuerst testen?
Den Schritt, der die meisten Besucher verliert, meist die Produktseite, angefangen mit Ideen, die eure Recherche stützt, die große Wirkung haben könnten und die leicht umzusetzen sind. Bewertet Ideen nach Wirkung, Sicherheit und Aufwand.
Was kann ich tun, wenn ich nicht genug Traffic für A/B-Tests habe?
Offensichtliche Probleme ohne Test beheben, Nutzertests und Umfragen durchführen, bei großen Änderungen vorher und nachher vergleichen, Angebote statt kleiner Designdetails testen und Landingpages über eure Werbeplattform splitten.