Der Abstand zwischen der Zahl der Besucher und der Zahl der Bestellungen ist kein Zufall. Er hat Ursachen. Analysen zum Besucherverhalten sind die Werkzeuge und Methoden, mit denen du sie findest.
Was sagen dir Analysen zum Besucherverhalten im Onlineshop?
Verhaltensdaten beantworten eine Frage, die Umsatzzahlen allein nicht beantworten können. Nicht nur, wie viele gekauft haben, sondern was alle anderen Besucher stattdessen getan haben.
Wenn du auf die Verhaltensebene deiner Analysen schaust, siehst du den Weg zwischen der Ankunft eines Besuchers und seiner Entscheidung. Wie lange blieb er auf der Produktseite? Hat er bis ganz nach unten gescrollt? Hat er etwas in den Warenkorb gelegt und ist dann bei der Zahlung stehen geblieben? Kam er über eine bezahlte Anzeige und ging nach drei Sekunden wieder? Jedes dieser Signale zeigt, wo genau das Erlebnis bricht.
Die zwei häufigsten Fehler bei Analysen sind, nur auf Summen zu schauen und Traffic zu prüfen, ohne ihn mit Verhalten zu verbinden. Die Gesamtzahl der Besuche sagt dir, wie viele Menschen gekommen sind. Verhaltensdaten sagen dir, was sie getan haben und wo der Weg vor dem Kauf endete.
Welche Kennzahlen zeigen, wie sich Besucher durch deinen Shop bewegen?
Fünf Kennzahlen geben dir das klarste Bild vom Besucherverhalten, bevor du tiefer analysierst.
Absprungrate
Die Absprungrate ist der Anteil der Sitzungen, in denen ein Besucher eine Seite ansieht und ohne weitere Interaktion wieder geht. Eine hohe Absprungrate auf einer Produktseite heißt, dass die meisten Besucher nicht lange genug bleiben, um sich mit dem Angebot zu beschäftigen. Die Absprungrate je Seite ist nützlicher als ein Durchschnitt für den ganzen Shop, denn die Ursachen sind je nach Seite und Suchabsicht der Besucher verschieden.
Verweildauer auf der Seite
Die durchschnittliche Verweildauer zeigt, wie intensiv sich Besucher mit deinen Inhalten beschäftigen. Eine Produktseite, auf der die meisten weniger als fünfzehn Sekunden bleiben, hat etwas, das sie sofort abschreckt oder ihre Aufmerksamkeit nicht hält. Eine sehr lange Verweildauer heißt nicht immer, dass die Seite gut funktioniert. Es kann auch sein, dass Besucher nach Informationen suchen, die offensichtlich sein sollten, und sie nicht finden.
Scrolltiefe
Die Scrolltiefe zeigt, wie weit Besucher auf einer Seite lesen, bevor sie gehen. Stehen deine Produktbewertungen oder wichtigen Spezifikationen unterhalb der Stelle, an der achtzig Prozent der Besucher aufhören zu scrollen, sieht sie niemand. Die Scrolltiefe zeigt dir, welche Elemente unterhalb dessen liegen, was die meisten erreichen, und hilft dir zu entscheiden, ob du sie weiter nach oben schiebst.
Ausstiegsseiten
Deine Ausstiegsseiten sind die letzten Seiten, die Besucher sehen, bevor sie gehen. Taucht eine Produktseite immer wieder als häufigste Ausstiegsseite auf, hat sie ein Conversion-Problem, dem du nachgehen solltest. Ist deine Bestellbestätigung die häufigste Ausstiegsseite, ist das normal. Ausstiegsseiten zeigen dir, wo Besuche enden und ob diese Enden normal sind oder auf Reibung hinweisen.
Rate der Warenkorb-Aktionen
Diese Rate misst den Anteil der Besucher einer Produktseite, die den Artikel in den Warenkorb legen. Sie trennt Besucher, die sich mit dem Produkt beschäftigen, von denen, die ohne Interesse gehen. Eine niedrige Rate bei einer stark besuchten Produktseite ist ein klares Zeichen, dass die Seite ihre Aufgabe nicht erfüllt, sei es durch Text, Bilder, unklare Preise oder fehlende Informationen.
Wie zeigt dir eine Funnel-Analyse, wo Besucher abspringen?
Ein Kauftrichter (Funnel) ist die Abfolge von Schritten, die ein Besucher vom ersten Besuch deines Shops bis zum Kauf durchläuft. Mit den meisten Analyse-Tools legst du einen Funnel fest, indem du die Seiten dieser Abfolge angibst, und verfolgst dann, wie viele Besucher von einem Schritt zum nächsten kommen.
Ein typischer Funnel im Onlineshop läuft über Landingpage, Produktseite, Warenkorb, Kasse und Bestellbestätigung. Bei jedem Schritt gehen manche Besucher weiter und manche verlassen den Shop. Die Funnel-Analyse zeigt dir, wie groß der Verlust bei jedem Übergang ist.
Am nützlichsten ist an der Funnel-Analyse die Genauigkeit. Nicht „unsere Conversion-Rate ist niedrig“, sondern „wir verlieren vierzig Prozent der Besucher zwischen Produktseite und Warenkorb und weitere dreißig Prozent zwischen Warenkorb und Zahlung“. Das sind zwei verschiedene Probleme, die zwei verschiedene Antworten brauchen.
Weißt du, wo der größte Verlust liegt, weißt du, wo du zuerst ansetzt. Bei den meisten Shops liegen die größten Verluste auf den Produktseiten und in der Kasse. Was Besucher im letzten Schritt vertreibt, erfährst du in Warum Kunden ihren Warenkorb verlassen und was du dagegen tun kannst.
Was zeigen Sitzungsaufzeichnungen und Heatmaps, was Kennzahlen nicht zeigen?
Kennzahlen sagen dir, was passiert ist. Sitzungsaufzeichnungen und Heatmaps helfen dir zu verstehen, warum.
Eine Sitzungsaufzeichnung ist die Wiedergabe eines echten Besuchs in deinem Shop. Du siehst, wohin der Besucher den Mauszeiger bewegt hat, was er angeklickt hat, wie weit er gescrollt hat und wo er aufgehört und den Shop verlassen hat. Sitzungsaufzeichnungen gehören zu den direktesten Wegen, Besucherverhalten zu verstehen, weil sie das tatsächliche Erlebnis zeigen und keine Abstraktion davon.
In einer Aufzeichnung suchst du nach Reibung. Ein Besucher, der den Mauszeiger immer wieder zu einem Button bewegt, der nicht dort ist, wo er ihn erwartet. Ein Besucher, der auf dem Handy am Button zum Warenkorb vorbeiscrollt, weil er bei dieser Bildschirmgröße nicht sichtbar ist. Ein Besucher, der die Rückgaberegeln liest, sie schließt und dann den Warenkorb verlässt. Jede dieser Beobachtungen zeigt auf etwas Konkretes, das du testen kannst.
Heatmaps fassen das Verhalten vieler Sitzungen in einem einzigen Bild zusammen. Eine Klick-Heatmap zeigt, wo Besucher am häufigsten klicken. Klicken sie auf ein Bild, das kein Link ist, haben sie erwartet, dass es anklickbar ist. Eine Scroll-Heatmap zeigt, wie weit die meisten Besucher auf der Seite lesen. Hören die meisten auf, bevor sie deine Produktbewertungen erreichen, leisten diese nicht die Conversion-Arbeit, die du von ihnen erwartest. Sie weiter nach oben zu setzen, ist eine einzelne Änderung, die die Heatmap-Daten offensichtlich machen.
Wie beeinflusst die Traffic-Quelle das Verhalten der Besucher in deinem Shop?
Nicht alle Besucher verhalten sich gleich, und die Quelle, über die sie kommen, ist einer der größten Faktoren für ihr Verhalten in deinem Shop.
Ein Besucher, der gezielt nach dem Namen deines Produkts gesucht hat, hat eine hohe Kaufabsicht. Er weiß, was er sucht. Deine Aufgabe ist es zu bestätigen, dass er am richtigen Ort ist, und jede Hürde zum Kauf zu entfernen. Ein Besucher, der auf eine breite Bekanntheitsanzeige in einem Content-Feed geklickt hat, wollte vielleicht gar nichts kaufen. Er schaut sich um. Was er auf deiner Produktseite braucht, ist etwas anderes als das, was der Besucher mit hoher Kaufabsicht braucht.
Teilst du die Verhaltenskennzahlen nach Traffic-Quelle auf, werden diese Muster deutlich. Besucher aus der organischen Suche mit produktbezogenen Suchanfragen zeigen oft eine kürzere Verweildauer und höhere Conversion-Raten, weil sie wissen, was sie wollen. Besucher aus bezahlter Social-Media-Werbung mit Fokus auf Bekanntheit springen häufiger ab, besonders wenn die Landingpage nicht zu Ton oder Bildern der Anzeige passt, über die sie gekommen sind.
Wirkt deine Conversion-Rate insgesamt niedrig, trenne den Traffic nach Quelle, bevor du schlussfolgerst, dass deine Produktseite das Problem ist. Für Besucher mit hoher Kaufabsicht funktioniert sie vielleicht gut. Das Problem kann sein, dass ein großer Teil deines bezahlten Traffics wenig Kaufabsicht hat und auf einer Seite landet, die nicht für die Phase der Entscheidung dieser Besucher gemacht ist.
Wie liest du die Analysen deiner Produktseiten?
Auf Produktseiten fallen die meisten Kaufentscheidungen, und die Verhaltenssignale dort gehören zu den aufschlussreichsten Daten in deinem ganzen Shop.
Sieh dir Produktseiten einzeln an statt als Summe. Deine beste Produktseite ist ein Maßstab. Deine schlechteste Produktseite mit viel Traffic ist deine größte Chance. Vergleiche, was anders ist. Ist der Text länger? Gibt es mehr Bilder? Gibt es Kundenbewertungen? Ist der Preis klarer?
Die wichtigsten Signale je Produktseite sind Verweildauer, Scrolltiefe, Rate der Warenkorb-Aktionen und der Abbruch zwischen Warenkorb und Abschluss der Bestellung. Jedes davon grenzt ein, wo das Problem liegt. Eine niedrige Rate der Warenkorb-Aktionen weist darauf hin, dass die Seite Besucher nicht überzeugt. Eine hohe Rate mit vielen Abbrüchen in der Kasse weist darauf hin, dass das Problem im Bezahlvorgang liegt und nicht auf der Produktseite selbst.
Eine ausführliche Anleitung, was Produktseiten verkaufen lässt, findest du in Was eine gute Produktseite ausmacht. Wie du Abbrüche zwischen Warenkorb und Kauf senkst, steht in So gestaltest du eine Kasse, die Abbrüche senkt.
Wie trennst du in deinen Analysen das Verhalten auf Desktop und Handy?
Handy- und Desktop-Besucher verhalten sich nicht gleich. Wenn du sie in deinen Analysen als eine Gruppe behandelst, bleiben Probleme verborgen, die dich Umsatz kosten.
Die meisten Onlineshops erhalten heute mehr als die Hälfte ihres Traffics von mobilen Geräten. Die Conversion-Raten auf dem Handy sind bei den meisten Shops niedriger. Dieser Abstand steht für echten Umsatz, aber du kannst ihn nur schließen, wenn du siehst, woher er kommt.
Teile die Verhaltensdaten in deinen Analysen nach Gerätetyp auf. Eine Produktseite mit akzeptabler Conversion-Rate auf dem Desktop kann auf dem Handy deutlich schlechter abschneiden. Siehst du dir gezielt Sitzungsaufzeichnungen von mobilen Besuchern an, findest du die Ursache oft: Buttons, die zu klein zum sicheren Tippen sind, Produktbilder, die sich nicht richtig skalieren, oder Formulare an der Kasse, die auf einem kleinen Bildschirm schwer auszufüllen sind. Diese Probleme sind unsichtbar, wenn du die zusammengefassten Conversion-Daten über alle Geräte ansiehst.
Was die mobile Optimierung eines Onlineshops umfasst, erfährst du in So machst du deinen Onlineshop mobilfreundlich.
Wie nutzt du Verhaltensdaten, um zu entscheiden, was du zuerst behebst?
Hast du Verhaltensdaten aus mehreren Quellen, darunter Funnel-Analyse, Sitzungsaufzeichnungen, Heatmaps und Kennzahlen je Seite, besteht die Herausforderung darin zu entscheiden, wo du anfängst.
Am zuverlässigsten kombinierst du zwei Maße: die Größe des Abbruchs (wie viele Besucher sind betroffen?) und die Qualität der Belege (wie klar erklären die Daten die Ursache?). Eine Produktseite, die pro Woche zweihundert Besucher verliert, bevor sie etwas in den Warenkorb legen, und deren Aufzeichnungen zeigen, dass Besucher immer wieder an der Beschreibung vorbeiscrollen, ist eine Chance mit hoher Sicherheit und hoher Wirkung. Eine Kassenseite, die pro Woche fünfzig Besucher verliert, ohne klares Verhaltenssignal, hat geringere Priorität, bis du mehr Belege gesammelt hast.
Ziel der Verhaltensanalyse ist nicht, alles auf einmal zu verstehen. Ziel ist, genug Sicherheit aufzubauen, um eine konkrete Änderung zu machen, sie zu messen und aus dem Ergebnis zu lernen. Wie du solche Änderungen systematisch testest, steht in Was Conversion-Rate-Optimierung ist und warum sie wichtig ist.
Baust du noch die Analyse-Grundlage für diese Art der Auswertung auf, fang an mit So richtest du Analysen ein und misst vom ersten Tag an, was zählt.
So hilft dir WEMASY, das Besucherverhalten zu verfolgen
Das Tool Analysen und Einblicke von WEMASY erfasst Besuche, Traffic-Quellen und die Leistung einzelner Seiten in deiner Website und deinem Shop. Du siehst, auf welchen Seiten Besucher einsteigen, von welchen sie wieder gehen und wie sich verschiedene Traffic-Quellen im Verhalten unterscheiden. Zusammen mit dem E-Commerce-System von WEMASY hast du Bestelldaten und Website-Verhalten an einem Ort, ohne separate Tools zu verbinden. Was in jedem Tarif enthalten ist, siehst du auf der Preisseite.
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Unterschied zwischen einem Besuch und einer Sitzung in Shop-Analysen?
In den meisten Analyse-Tools ist eine Sitzung ein zusammenhängender Zeitraum mit Aktivität auf deiner Website. Verlässt ein Besucher die Seite und kommt zwei Stunden später zurück, zählt das als zwei Sitzungen. Der Begriff „Besuch“ meint meist dasselbe. Der Unterschied zählt bei der Berechnung der Conversion-Rate. Nimmst du Sitzungen als Basis, erscheint ein wiederkehrender Besucher, der mehrmals stöbert, bevor er kauft, als mehrere Sitzungen. Das senkt deine Conversion-Rate im Vergleich zur Berechnung mit einmaligen Besuchern. Mit dem Website-Builder von WEMASY kannst du das direkt in deinem Shop einrichten.
Welche Absprungrate gilt für eine Produktseite als zu hoch?
Einen allgemeinen Richtwert gibt es nicht. Eine Produktseite mit siebzig Prozent Absprungrate bei Besuchern aus der organischen Suche kann gut laufen, wenn die übrigen dreißig Prozent stark konvertieren. Wichtiger als die absolute Zahl ist der Verlauf über die Zeit und der Vergleich mit ähnlichen Seiten in deinem eigenen Shop. Ein plötzlicher Anstieg der Absprungrate auf einer bisher stabilen Seite ist ein klareres Signal als eine Zahl, die schon immer hoch war.
Wie viel Traffic brauchst du, damit Sitzungsaufzeichnungen nützlich sind?
Schon wenige Sitzungsaufzeichnungen, zehn bis zwanzig von echten Besuchern auf einer bestimmten Seite, können Usability-Probleme zeigen, die in zusammengefassten Daten unsichtbar sind. Du brauchst keine tausenden Sitzungen, um zu erkennen, dass Besucher auf dem Handy deinen Button zum Warenkorb übersehen oder auf ein Bild klicken, weil sie erwarten, dass es sich vergrößert. Die Erkenntnisse aus einer kleinen Stichprobe zeigen oft Probleme, die ein Monat Analysedaten allein nicht gezeigt hätte.
Kannst du das Besucherverhalten nur mit den eingebauten Analysen deines Shops verstehen?
Bei den meisten Shops decken die eingebauten Analysen Traffic-Quellen, Seitenaufrufe, Absprungrate und einfache Funnel-Daten ab. Das reicht, um die größten Abbruchstellen in deinem Funnel zu finden und die Produktseiten untereinander zu vergleichen. Sitzungsaufzeichnungen und Heatmaps brauchen zusätzliche Tools. Die eingebauten Daten sind der richtige Anfang und zeigen die meisten wichtigen Probleme, bevor du eine spezialisiertere Analyse brauchst.
Wie oft solltest du deine Verhaltensanalysen prüfen?
Eine wöchentliche Prüfung deines Conversion-Funnels, der wichtigsten Ausstiegsseiten und der Rate der Warenkorb-Aktionen reicht aus, um plötzliche Änderungen zu bemerken. Monatliche Prüfungen der Heatmap-Daten und des Verhaltens nach Traffic-Quelle zeigen Muster über einen Zeitraum, der lang genug für echte Trends ist. Tägliches Prüfen ist selten nützlich, außer du führst gerade einen Test durch und beobachtest, ob sich die Leistung deines Shops verändert hat.