Zum Inhalt springen
DE
TERMIN VEREINBAREN
Conversion-Optimierung

Funnel-Analyse: Wo Ihre Website Kunden verliert

Eine Conversion-Rate von 1,2 % verrät nicht, wo eine Website Verkäufe verliert. Dahinter kann eine mobile Zielgruppe stecken, die es nicht von der Produktseite in den Warenkorb schafft, oder Desktop-Nutzer, die im Checkout wegen der Versandkosten abbrechen. In der Funnel-Analyse zerlegen wir die Rate in einzelne Schritte und finden die Stelle, an der sich die Verluste am stärksten konzentrieren.

Wachstumsgespräch vereinbaren Details lesen
Produktansicht100%In den Warenkorb%32Checkout%14Kauf%6Größter Verlust
Beispielhafte Darstellung: Schema eines Conversion-Funnels.
Zweck und Darstellung

Wofür setzen wir diese Leistung ein?

Mit der Funnel-Analyse finden wir den Schritt im Kauf- oder Formularprozess, an dem Sie die meisten Besucher verlieren. Schlüsseln wir den Verlust nach Gerät, Kanal und Nutzertyp auf, beruht die Priorisierung auf Messdaten statt auf Vermutungen: Entwicklungs- und Testaufwand fließt in den Schritt, der die meisten zusätzlichen Verkäufe bringt.

Abgedeckte Funnel-Phasen

  1. Bekanntheit
  2. Erwägung
  3. Conversion
  4. Kundenbindung

E-Commerce-Funnel in GA4 aufbauen: die Schritte

Die Trichteranalyse in GA4 erlaubt maximal zehn Schritte. Wir starten meist mit fünf oder sechs; je mehr Schritte, desto weniger Nutzer entfallen auf jeden einzelnen, und die Aufschlüsselungen werden unlesbar. Die Schritte legen wir nach dem tatsächlichen Ablauf der Website fest; bei einem One-Page-Checkout werden die Bezahlschritte anders getrennt. Ein typischer E-Commerce-Funnel sieht so aus:

  • Aufruf von Produktliste oder Kategorie (view_item_list)
  • Produktseite (view_item)
  • In den Warenkorb legen (add_to_cart)
  • Checkout starten (begin_checkout)
  • Zahlungsinformationen eingeben (add_payment_info)
  • Kauf (purchase)

Offener oder geschlossener Trichter: Was die Einstellung verändert

Bei einem geschlossenen Trichter müssen Nutzer im ersten Schritt einsteigen, bei einem offenen Trichter in jedem beliebigen Schritt. Auf Websites, auf denen viele Nutzer über Anzeigen direkt auf der Produktseite landen, weist ein geschlossener Trichter höhere Verluste aus, als tatsächlich bestehen. Zwischen den Schritten belassen wir standardmäßig die Option „indirekt gefolgt von“; „direkt gefolgt von“ ist nur in Bezahlprozessen sinnvoll, in denen zwei Schritte unmittelbar aufeinander folgen müssen.

Mit der Einstellung für die verstrichene Zeit sehen wir auch die durchschnittliche Dauer zwischen den Schritten. In Kategorien, in denen zwischen Warenkorb und Checkout Tage vergehen, lässt sich das Timing des Retargetings mit Advantage+ Katalog-Anzeigen anhand dieser Daten anpassen. Da explorative Analysen von der Datenaufbewahrung in GA4 abhängen, prüfen wir zu Beginn, ob die Property auf 14 Monate eingestellt ist.

Funnel richtig lesen: nach Gerät, Kanal und Nutzertyp aufschlüsseln

Einen Funnel als Ganzes zu lesen, führt oft zu falschen Schlüssen. Deshalb schlüsseln wir den Gesamtverlust grundsätzlich nach Gerät, Kanal sowie neuen und wiederkehrenden Nutzern auf. Ein Beispiel, das wir auf Websites in der Türkei häufig sehen: Der Verlust im Bezahlschritt wirkt auf den ersten Blick hoch, doch die Aufschlüsselung zeigt, dass ein Großteil davon mobile Nutzer sind, die lieber per WhatsApp bestellen. Diese Nutzer sind nicht verloren, sie haben den Kanal gewechselt; ohne den WhatsApp-Klick als eigenen Schritt zu messen, bleibt der Funnel unvollständig.

Auch der Login-Schritt auf Websites ohne Gastbestellung, Versandkosten, die erst im letzten Schritt erscheinen, und Abbrüche bei der Rückleitung nach 3D Secure sind typische Verlustpunkte in der Türkei. Der Funnel zeigt, wie groß der Verlust an diesen Stellen ist; die Ursache untersuchen wir mit Heatmaps und Sitzungsaufzeichnungen. Diese Punkte definieren wir als eigene Trichterschritte oder Segmente, damit sie im Gesamtverlust nicht untergehen.

Lead-Funnel: Die Analyse endet nicht beim Formular

Bei Dienstleistern und B2B-Marken endet der Website-Funnel mit dem Absenden des Formulars, der eigentliche Funnel geht jedoch im Vertrieb weiter: Formular, Erstgespräch, Angebot, Abschluss. Diese zweite Hälfte sieht GA4 nicht. Wir verknüpfen CRM-Daten in BigQuery mit den Formulardaten und verlängern den Funnel bis zum Abschluss; so wird sichtbar, ob die Formulare aus Meta Lead-Anzeigen oder aus Google Ads häufiger die Angebotsphase erreichen.

Funnel-Analyse: Wann empfehlen wir es?

Wir empfehlen es

  • E-Commerce-Websites, deren Conversion-Rate sinkt, ohne dass die Ursache bekannt ist
  • Marken, die Änderungen am Checkout planen und zuerst den Ist-Zustand messen wollen
  • Dienstleister, die die Qualität der an den Vertrieb übergebenen Leads nach Kanal sehen wollen

Wir empfehlen es nicht

  • Analysen in Properties, in denen Funnel-Events fehlen oder in falscher Reihenfolge ankommen; zuerst muss der Event-Plan korrigiert werden
  • Detaillierte Aufschlüsselungen auf Websites mit nur wenigen Conversions pro Woche; die Stichprobe ist zu klein für eine Interpretation

So betreuen wir Funnel-Analyse

  1. Schritte definierenWir beschreiben den tatsächlichen Kauf- oder Formularprozess der Website Schritt für Schritt.
  2. Events prüfenWir testen, ob jeder Schritt in GA4 mit dem richtigen Event und in der richtigen Reihenfolge ankommt.
  3. TrichteranalyseWir erstellen offene und geschlossene Trichter inklusive verstrichener Zeit.
  4. AufschlüsselungenWir vergleichen die Verluste nach Gerät, Kanal, Kampagne und Nutzertyp.
  5. Verluste priorisierenNach Verlustvolumen und Aufwand der Behebung legen wir fest, welche Schritte zuerst angegangen werden.

Funnel-Analyse: Kennzahlen und Voraussetzungen

Kennzahlen, die wir verfolgen

  • Abbruchrate pro Schritt
  • Abschlussrate des Funnels
  • Zeit zwischen den Schritten
  • Conversions nach Gerät
  • Quote vom Lead zum Angebot

Was Sie für den Start brauchen

  • Funktionierende empfohlene E-Commerce- oder Lead-Events in GA4
  • Daten aus mindestens einigen Wochen in der Property, idealerweise mit 14 Monaten Aufbewahrung
  • Für den Lead-Funnel ein CRM-Export mit Angaben zur Phase
  • Eine Testkarte oder Testumgebung, mit der wir den Bezahlprozess prüfen können

Offizielle Quellen

The Brand Move CRO-Team

Für Informationen zu „Funnel-Analyse“ und weiteren Leistungen zur Conversion-Optimierung wenden Sie sich direkt an das Team für Conversion-Optimierung von The Brand Move.

Jetzt Kontakt aufnehmen
Mehr entdecken

Weitere Leistungen: Conversion-Optimierung

Übersicht: Conversion-Optimierung

A/B-Tests

A/B-Tests mit Hypothese, Stichprobengröße und Laufzeitberechnung, ausgewertet anhand von GA4- und Bestelldaten statt nur im Testing-Tool.

Ansehen

Verwandte Seiten

Häufige Fragen

Häufige Fragen zu Funnel-Analyse

Was ist eine Funnel-Analyse?

Eine Funnel-Analyse verfolgt, wie viele Nutzer eine festgelegte Folge von Schritten durchlaufen, etwa Produktseite, Warenkorb, Checkout und Kauf, und wo sie abspringen. In GA4 erstellen wir dafür eine Trichteranalyse mit bis zu zehn Schritten und schlüsseln die Abbrüche nach Gerät, Kanal sowie neuen und wiederkehrenden Nutzern auf.

Wie erstellt man einen Funnel in GA4?

Unter „Explorative Datenanalysen“ wählen Sie die Trichteranalyse und definieren die Schritte über Events wie view_item, add_to_cart, begin_checkout, add_payment_info und purchase. Wir starten meist mit fünf oder sechs Schritten, wählen bewusst zwischen offenem und geschlossenem Trichter und prüfen zuerst, ob die Events sauber erfasst werden.

Warum unterscheidet sich der Funnel in GA4 von dem in Shopify oder unserem Shopsystem?

Shopsysteme zählen Sitzungen meist mit eigenen Cookies und eigenen Definitionen, während GA4 von der Cookie-Einwilligung und dem Event-Plan abhängt. Dass die Zahlen exakt übereinstimmen, erwarten wir nicht. Wichtig ist, dass die Quoten zwischen den Schritten in dieselbe Richtung zeigen; tun sie das nicht, wird ein Event an der falschen Stelle ausgelöst.

Wie oft wiederholen Sie die Funnel-Analyse?

Nach dem Setup werten wir den Funnel monatlich aus und zusätzlich nach jeder größeren Änderung, etwa einem neuen Zahlungsanbieter, einer neuen Versandrichtlinie, einem Design-Update oder intensiven Kampagnenphasen. Da sich das Funnel-Verhalten in den Rabattwochen im November deutlich verändert, vergleichen wir diese Zeiträume separat.

Gibt es eine gute Quote für den Schritt von der Produktseite in den Warenkorb?

Weil die Unterschiede zwischen Branchen und Preisniveaus sehr groß sind, nennen wir keinen allgemeinen Zielwert. Frühere Zeiträume Ihrer eigenen Website sowie Unterschiede zwischen Geräten und Kategorien sind deutlich nützlichere Vergleichspunkte.

Lassen Sie uns Funnel-Analyse gemeinsam erstmals bewerten.

Im kostenlosen Gespräch prüfen wir die Abbruchstellen in Ihrem Funnel und Ihre Landingpages und senden Ihnen die ersten drei Testideen schriftlich.

Wachstumsgespräch vereinbaren Kein Verkaufsdruck. Nur Erkenntnisse.