Konversionsrate Rechner
Was ist Conversion Rate Calculator?
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Die Conversion-Rate ist der Prozentsatz der Personen, die eine gewünschte Aktion ausführen, bezogen auf die Gesamtzahl der Personen, die die Möglichkeit hatten, diese Aktion auszuführen. Es handelt sich um eine der vielseitigsten und universell anwendbaren Kennzahlen im Marketing und Vertrieb – anwendbar auf jede Phase des Kundenakquise-Trichters, vom ersten Website-Besuch über die Testaktivierung, die Vertriebsqualifizierung bis hin zur Zahlungsentscheidung. Auf der einfachsten Ebene ist die Conversion-Rate = (Anzahl der Conversions ÷ Gesamtzahl der Besucher oder Chancen) × 100. Die Stärke der Conversion-Rate-Analyse liegt jedoch in ihrer Anwendung über mehrere Trichterstufen hinweg. Ein SaaS-Unternehmen könnte Folgendes verfolgen: Website-Besucher zur Anmeldung für eine kostenlose Testversion (Top-of-Funnel-CVR), kostenlose Testversion zu zahlendem Kunden (Testversions-Conversion-Rate), Marketing-qualifizierter Lead zu vom Verkauf akzeptiertem Lead, vom Verkauf akzeptierter Lead zum abgeschlossenen Geschäft und Verlängerungs-/Erweiterungsraten für bestehende Kunden. Jede Phase hat ihre eigene Conversion-Rate und Verbesserungen in jeder Phase wirken sich über den gesamten Trichter aus. Conversion-Rate-Optimierung (CRO) ist die Disziplin des systematischen Testens von Änderungen, um die Conversion-Raten in jeder Trichterphase zu erhöhen. Da sich Verbesserungen der Conversion-Rate im gesamten Trichter vervielfachen, können selbst kleine Gewinne zu Beginn des Trichters dramatische Auswirkungen auf den Umsatz haben. Wenn Sie die Conversion-Rate von 2 % auf 4 % Ihrer Website-Besucher zur Testversion verdoppeln, erhöht sich der Umsatz nicht um 2 Prozentpunkte – es verdoppelt jedoch den Input für jede nachfolgende Trichterstufe und verdoppelt möglicherweise den Umsatz, ohne den Traffic oder die Werbeausgaben zu erhöhen. Für digitale Unternehmen sind Conversion-Raten grundlegende Eingaben für fast alle wichtigen Geschäftskennzahlen: Sie bestimmen den CAC (durch die Steuerung, wie effizient Werbeausgaben in Kunden umgewandelt werden), das LTV:CAC-Verhältnis (durch die Beeinflussung des CAC) und Umsatzprognosen (durch die Steuerung, wie viel des Top-of-Funnel-Traffics Umsatz generiert). Selbst geringfügige Verbesserungen der Konversionsraten auf mehreren Trichterstufen führen zu starken Steigerungseffekten auf den Gesamtumsatz. Ein Schlüsselprinzip, das jedes Wachstumsteam verinnerlichen sollte: Verbesserungen der Conversion-Rate verstärken sich multiplikativ über alle Trichterstufen hinweg. Die Verbesserung der Conversion von Besucher zu Testversion von 2 % auf 3 % und die gleichzeitige Verbesserung der Conversion von Test zu Testversion von 20 % auf 25 % führt nicht zu einer Verbesserung von 50+5=55 %, sondern zu einer Verbesserung der kombinierten Trichterrate um 50 % × 25 %, also etwa zu einer Steigerung der End-to-End-Conversions von 87,5 % bei gleichem Traffic. Diese multiplikative Aufzinsung ist der Grund, warum die gleichzeitige Investition in CRO auf mehreren Funnel-Stufen eine der Wachstumsstrategien mit dem höchsten Hebel ist, die es gibt.
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Formel
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Conversion-Rate (%) = (Conversions ÷ Gesamtzahl der Besucher oder Chancen) × 100
Trichter-CVR = Stufe 1 CVR × Stufe 2 CVR × Stufe 3 CVR × ... (ausgedrückt als Dezimalzahl)Variablenbeschreibung
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| Symbol | Name | Einheit | Beschreibung |
|---|---|---|---|
| CVR | Conversion-Rate | percent (%) | Der Prozentsatz der Personen, die die gewünschte Aktion abgeschlossen haben, an der Gesamtzahl der Personen, die die Gelegenheit dazu hatten. |
| C | Konvertierungen | count | Die Anzahl der Personen, die die gewünschte Aktion abgeschlossen haben (Anmeldung, Kauf, Testversion usw.). |
| V | Besucher / Möglichkeiten | count | Die Gesamtzahl der Personen, die die Möglichkeit zur Conversion hatten (Besucher, Leads, Testbenutzer usw.). |
| TCVR | Conversion-Rate von der Testversion in die kostenpflichtige Version | percent (%) | Spezifisch für SaaS: der Prozentsatz der kostenlosen Test- oder Freemium-Benutzer, die zu einem kostenpflichtigen Plan wechseln. |
| FCVR | Trichter-Conversion-Rate | percent (%) | Die Gesamt-Conversion-Rate über den gesamten Verkaufstrichter – die Summe aller Conversion-Raten der Zwischenstufen. |
Anleitung Conversion Rate Calculator
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- 1Definieren Sie das Conversion-Ereignis klar – welche Aktion zählt genau als Conversion (Testanmeldung, Kauf, Formularübermittlung, Demo-Buchung)?
- 2Zählen Sie die Gesamtzahl der Personen, die während des Messzeitraums die Möglichkeit hatten, zu konvertieren.
- 3Zählen Sie die tatsächliche Anzahl der Personen, die die Conversion-Aktion abgeschlossen haben.
- 4Teilen Sie die Conversions durch die Gesamtzahl der Opportunities und multiplizieren Sie sie mit 100.
- 5Bilden Sie Ihren gesamten Trichter ab, indem Sie jede Zwischenstufe identifizieren und die Conversion-Rate für jede Stufe berechnen.
- 6Multiplizieren Sie alle Zwischenkonversionsraten (als Dezimalzahlen), um die End-to-End-Trichter-Konversionsrate zu berechnen.
- 7Identifizieren Sie die leistungsschwächste Trichterstufe für die Verbesserungsmöglichkeit mit der größten Wirkung – dies ist der „Engpass“, der, wenn er verbessert wird, den größten Multiplikatoreffekt auf den Downstream-Umsatz hat.
Gelöste Beispiele
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2,5 % liegen im typischen Bereich von 2–5 % für Anmelderaten für SaaS-Testversionen aus organischem/bezahltem Datenverkehr.
Ein B2B-SaaS-Unternehmen generiert monatlich 50.000 Website-Besucher durch eine Kombination aus SEO-Inhalten (25.000), bezahlten Google Ads (15.000) und Direkt-/Referral-Traffic (10.000). Davon starten 1.250 eine kostenlose Testversion. Conversion-Rate der Testanmeldung = 1.250 ÷ 50.000 × 100 = 2,5 %. Eine Verbesserung dieser Rate auf 4 % (durch bessere Landing-Page-Kopie, schnellere Ladezeiten und geringere Reibungsverluste bei der Anmeldung) würde 2.000 monatliche Teststarts bei demselben Traffic generieren – eine Steigerung der Pipeline um 60 % ohne zusätzliche Werbeausgaben. Bei einer Conversion-Rate von 20 % von der Testversion zur kostenpflichtigen Lösung und einem ARPU von 300 $ führt allein diese Verbesserung zu einem monatlichen neuen MRR von 90.000 $.
Für ein SaaS-Produkt mit einer 14-tägigen kostenlosen Testversion und ohne erforderliche Kreditkarte ist eine Rate von 20 % von der Testversion zur kostenpflichtigen Lösung ausreichend.
Ein Projektanalysetool bietet eine 14-tägige kostenlose Testversion, für die keine Kreditkarte erforderlich ist. Von 800 monatlichen Teststarts werden 160 innerhalb von 30 Tagen in einen kostenpflichtigen Plan umgewandelt. Conversion-Rate von Testversion zu kostenpflichtig = 160 ÷ 800 × 100 = 20 %. Dies ist ein starkes Ergebnis für eine Testversion, bei der keine Kreditkarte erforderlich ist – typische Benchmarks liegen bei 15–25 % für KMU-SaaS mit dieser Teststruktur. Die Analyse, welche Testbenutzer konvertiert haben, zeigt, dass diejenigen, die ihre Datenquelle innerhalb der ersten drei Tage verbunden haben, zu 38 % konvertiert haben, während diejenigen, die keine Datenquelle verbunden haben, nur zu 6 % konvertiert haben. Diese Erkenntnisse treiben eine neue Onboarding-Intervention voran: eine automatisierte E-Mail-Datenverbindung am ersten Tag, die die Aktivierungsmetrik verschiebt und die Gesamt-CVR von der Testphase zur bezahlten Rate erhöht.
E-Commerce-Conversion-Raten von 1–3 % sind typisch; Mode/Bekleidung sinkt (1–2 %), Unterhaltungselektronik noch niedriger.
Ein Online-Modehändler empfängt monatlich 200.000 Besucher und führt 4.200 Transaktionen durch. Conversion-Rate = 4.200 ÷ 200.000 × 100 = 2,1 %. Bei einem durchschnittlichen Bestellwert von 85 US-Dollar generiert dies einen monatlichen Umsatz von 357.000 US-Dollar. Wenn A/B-Tests auf der Produktseite und im Checkout-Ablauf die Conversion-Rate auf 2,6 % verbessern – eine relative Verbesserung von 24 %, steigt der Umsatz auf 442.000 US-Dollar pro Monat (85 US-Dollar × 5.200 Bestellungen) – eine Steigerung von 85.000 US-Dollar pro Monat bei gleichem Traffic. Dies verdeutlicht, warum CRO-Investitionen einen außergewöhnlichen ROI liefern: Die gleichen Akquisitionsausgaben generieren 24 % mehr Umsatz.
Die niedrigste Conversion-Rate (Besucher-zu-MQL bei 2 %) stellt die Verbesserungsmöglichkeit mit der höchsten Hebelwirkung dar.
Ein B2B-Softwareunternehmen bildet seinen gesamten Verkaufstrichter ab: 100.000 Website-Besucher generieren 2.000 MQLs (2,0 % CVR), von denen 600 zu verkaufsakzeptierten Leads werden (30 % CVR), von denen 200 in die Demo-Phase gelangen (33 % CVR) und 40 zu zahlenden Kunden werden (20 % Abschlussrate). Gesamte End-to-End-Conversion = 40 ÷ 100.000 = 0,04 %. Die schwächste Stufe ist der Besucher-zu-MQL mit 2 %. Bei einer Verbesserung auf 3 % durch bessere Lead-Magnete und Zielseitenoptimierung steigen die MQLs auf 3.000 – und bei den gleichen Downstream-Conversion-Raten steigen die abgeschlossenen Geschäfte von 40 auf 60 pro Monat. Ein Anstieg der abgeschlossenen Geschäfte um 50 % bei einer Verbesserung der Top-of-Funnel-Conversion um 1 Prozentpunkt zeigt die Leistungsfähigkeit der Funnel-Hebelwirkung.
Praktische Anwendungen
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Berechnung des ROI von Conversion-Rate-Optimierungsprojekten im Verhältnis zu erhöhten Ausgaben für die Traffic-Akquise. Dies ermöglicht es Praktikern, fundierte quantitative Entscheidungen auf der Grundlage validierter Berechnungsmethoden und branchenüblicher Ansätze zu treffen. Dies erfordert eine präzise quantitative Analyse, um evidenzbasierte Entscheidungen, strategische Ressourcenzuweisung und Leistungsoptimierung in verschiedenen Organisationskontexten und Berufsdisziplinen zu unterstützen
Identifizieren der Trichterstufe mit der höchsten Hebelwirkung, in die investiert werden kann, um maximale Umsatzauswirkungen zu erzielen, und dabei zu helfen, dass Analysten genaue Ergebnisse erzielen, die die strategische Planung, Ressourcenzuweisung und Leistungsbenchmarking in allen Organisationen unterstützen, wobei genaue numerische Berechnungen für die Erstellung zuverlässiger Ergebnisse unerlässlich sind, die Planung, Bewertung und kontinuierliche Verbesserungsprozesse sowohl im Unternehmens- als auch im individuellen Umfeld beeinflussen
Festlegung von Produktivitätsmetriken für Vertriebsteams auf der Grundlage von Demo-to-Close- und Lead-to-SQL-Konvertierungsraten, die es Fachleuten ermöglichen, Ergebnisse systematisch zu quantifizieren und Szenarien mithilfe zuverlässiger mathematischer Rahmenwerke und etablierter Formeln zu vergleichen. Dies erfordert systematische Berechnungsansätze, die rohe Eingabedaten in umsetzbare Erkenntnisse für Stakeholder umwandeln, die in ihrer täglichen beruflichen Tätigkeit auf quantitative Genauigkeit angewiesen sind
Bewertung der Wirksamkeit von Zielseiten- und Produktänderungen durch A/B-Tests, Unterstützung datengesteuerter Bewertungsprozesse, bei denen numerische Präzision für Compliance-, Reporting- und Optimierungsziele unerlässlich ist, was robuste Berechnungsmethoden erfordert, die konsistente und überprüfbare Ergebnisse liefern, die für die Berichterstattung, Prüfung und langfristige Trendanalyse in professionellen Umgebungen geeignet sind
Prognose des Umsatzes aus geplantem Traffic-Wachstum unter Verwendung von Konversionsratenannahmen, was eine präzise quantitative Analyse erfordert, um evidenzbasierte Entscheidungen, strategische Ressourcenzuweisung und Leistungsoptimierung in verschiedenen Organisationskontexten und Berufsdisziplinen zu unterstützen
Sonderfälle
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In der Praxis muss dieser Randfall sorgfältig geprüft werden, da Standardannahmen möglicherweise nicht zutreffen. Wenn dieses Szenario bei Berechnungen des Umrechnungskursrechners auftritt, sollten Praktiker die Randbedingungen überprüfen, auf Division-durch-Null-Risiken prüfen und prüfen, ob die Annahmen des Modells unter diesen extremen Bedingungen gültig bleiben.
In der Praxis muss dieser Randfall sorgfältig geprüft werden, da Standardannahmen möglicherweise nicht zutreffen. Wenn dieses Szenario bei Berechnungen des Umrechnungskursrechners auftritt, sollten Praktiker die Randbedingungen überprüfen, auf Division-durch-Null-Risiken prüfen und prüfen, ob die Annahmen des Modells unter diesen extremen Bedingungen gültig bleiben.
In der Praxis muss dieser Randfall sorgfältig geprüft werden, da Standardannahmen möglicherweise nicht zutreffen. Wenn dieses Szenario bei Berechnungen des Umrechnungskursrechners auftritt, sollten Praktiker die Randbedingungen überprüfen, auf Division-durch-Null-Risiken prüfen und prüfen, ob die Annahmen des Modells unter diesen extremen Bedingungen gültig bleiben.
Conversion-Rate-Benchmarks nach Kanal und Phase
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| Bühne / Kanal | Typische Conversion-Rate | Klassenbester | Schlüsseltreiber |
|---|---|---|---|
| Website-Besucher zur kostenlosen Testversion (SaaS) | 2–5 % | 8–15 % | Klarheit der Zielseite und Reduzierung der Reibung |
| Kostenlose Testversion bis kostenpflichtig (SaaS, kein CC) | 15–25 % | 35–50 % | Onboarding und Time-to-Value |
| Kostenlose Testversion bis kostenpflichtig (SaaS, CC erforderlich) | 40–60 % | 70 %+ | Qualität der Probequalifikation |
| Freemium zu kostenpflichtig (SaaS) | 2–5 % der kostenlosen Benutzer | 8–12 % | Paywall-Design und Feature-Gating |
| E-Commerce-Besucher zum Kauf | 1–3 % | 5–8 % | Reibung an der Kasse und Produktvertrauen |
| B2B-Demo endet | 20–35 % | 50 %+ | Demo-Qualität und Champion-Anbau |
| MQL zu SQL | 20–40 % | 60 %+ | Lead-Scoring und SDR-Folgegeschwindigkeit |
| CTR der E-Mail-Kampagne | 2–5 % | 10 %+ | Segmentierung und Personalisierung |
Häufig gestellte Fragen
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Was ist eine gute Conversion-Rate für eine kostenlose SaaS-Testversion?
Benchmarks für die Conversion-Rate von Testversionen zu kostenpflichtigen Produkten für SaaS hängen stark von der Teststruktur und dem Zielmarkt ab. Für kostenlose Opt-in-Testversionen, für die keine Kreditkarte im Voraus erforderlich ist (die gängigste Struktur für KMU-SaaS), gilt die Umstellung von 15–25 % der Testbenutzer auf kostenpflichtige Testversionen als sinnvoll. Bei kreditkartenpflichtigen Testversionen (die Nutzer mit höherer Kaufabsicht anziehen) sind Konversionsraten von 40–60 % erreichbar. Bei Freemium-Modellen (unbegrenztes kostenloses Kontingent, wobei die Umstellung auf kostenpflichtige Modelle Monate oder Jahre später erfolgt) betragen die typischen bezahlten Umrechnungsraten 2–5 % der gesamten kostenlosen Nutzerbasis. Unternehmens-SaaS-Produkte mit Proof-of-Concept-Bewertungen anstelle von Selbstbedienungstests können eine Konversionsrate von 30–60 % von der Bewertung zur kostenpflichtigen Lösung verzeichnen, was die viel höhere Qualifikationsschwelle vor Eintritt in die Bewertungsphase widerspiegelt. Der wichtigste Maßstab ist Ihr eigener Trend im Laufe der Zeit – die kontinuierliche Verbesserung Ihrer Test-Conversion-Rate ist wertvoller, als eine bestimmte Zahl zu erreichen.
Wie berechne ich die Conversion-Rate über mehrere Funnel-Stufen hinweg?
Um die End-to-End-Conversion-Rate über einen mehrstufigen Trichter zu berechnen, wandeln Sie die Conversion-Rate jeder Stufe in eine Dezimalzahl um und multiplizieren Sie sie miteinander. Wenn Ihr Trichter beispielsweise eine Besucher-zu-Testversion-Rate von 5 %, eine Testversion-zu-Demo-Rate von 25 % und eine Demo-zu-Bezahl-Rate von 30 % aufweist, beträgt die End-to-End-Conversion-Rate 0,05 × 0,25 × 0,30 = 0,00375 oder 0,375 % – was bedeutet, dass 0,375 % aller Website-Besucher letztendlich zahlende Kunden werden. Diese zusammenfassende Berechnung offenbart zwei wichtige Erkenntnisse: Erstens haben kleine Verbesserungen in jeder Phase große nachgelagerte Auswirkungen; Zweitens hat die Verbesserung der frühesten Trichterphasen den größten absoluten Einfluss, da jeder Besucher, der früh konvertiert, die Chance hat, alle nachfolgenden Phasen zu durchlaufen. Die Abbildung Ihres gesamten Trichters mit Konversionsraten in jeder Phase ist eine der wertvollsten Analyseübungen, die ein wachsendes SaaS-Unternehmen durchführen kann.
Was ist der Unterschied zwischen Mikro- und Makro-Conversions?
Makro-Conversions sind die primären Zielaktionen – ein Kauf, eine Abonnementanmeldung, ein abgeschlossener Verkaufsvertrag – die direkt Umsatz generieren oder das Hauptgeschäftsziel erreichen. Mikro-Conversions sind kleinere Zwischenaktionen, die die Absicht oder den Fortschritt in Richtung der Makro-Conversion signalisieren: Herunterladen eines Inhalts, Ansehen eines Produktvideos, Anmeldung für ein Webinar, Klicken auf eine Preisseite oder Starten einer Testversion. Durch die Verfolgung von Mikro-Conversions können Sie den Zustand des Trichters verstehen, selbst wenn Sie nicht über genügend Makro-Conversions verfügen, um statistische Signifikanz zu erreichen – besonders wertvoll für Unternehmen mit geringem Transaktionsvolumen. Steigende Mikro-Conversion-Raten gehen oft mit steigenden Makro-Conversion-Raten einher. Sie helfen auch dabei, zu erkennen, wo im Trichter Interessenten absteigen, was als Orientierung für die Priorisierung von Optimierungsbemühungen dient.
Wie wirkt sich die Traffic-Qualität auf die Conversion-Rate aus?
Ohne Kontext zur Traffic-Qualität ist die Conversion-Rate bedeutungslos. Hohe Conversion-Raten durch Traffic von geringer Qualität (Bots, irrelevante Zielgruppen oder falsch ausgerichtete geografische Segmente) sind wertlos, während niedrigere Conversion-Raten durch hochqualifizierten Traffic mit hoher Absicht vollkommen gesund sein können. Ein SaaS-Unternehmen, das umfassende Sensibilisierungskampagnen durchführt, wird niedrigere Conversion-Raten erzielen als ein Unternehmen, das nur auf Keywords mit hoher Absicht am unteren Ende des Trichters abzielt – die Sensibilisierungskampagne kann jedoch dennoch wirtschaftlich gerechtfertigt sein, wenn sie zukünftige Conversions fördert. Berücksichtigen Sie bei der Analyse von Conversion-Rate-Änderungen immer, ob sich gleichzeitig auch der Traffic-Mix geändert hat. Ein offensichtlicher Rückgang der Conversion-Rate könnte tatsächlich darauf zurückzuführen sein, dass ein neuer Traffic-Kanal mit geringerer Absicht hinzugefügt wird, während die Leistung bestehender Kanäle erhalten bleibt. Segmentieren Sie die Conversion-Raten nach Traffic-Quelle, um diese häufige Analysefalle zu vermeiden.
Wie stark wirkt sich die Verbesserung der Conversion-Rate auf den Umsatz aus?
Verbesserungen der Conversion-Rate wirken sich direkt und linear auf den Umsatz bei gleichem Traffic-Volumen aus. Wenn Sie die Conversion-Rate um 25 % verbessern – von 2 % auf 2,5 % – generieren Sie 25 % mehr Conversions bei gleicher Besucherzahl, was zu 25 % mehr Umsatz führt (vorausgesetzt, der durchschnittliche Bestellwert bleibt konstant). Da Conversion-Verbesserungen keine zusätzlichen Ausgaben für die Traffic-Akquise erfordern, ist ihr Einfluss auf den Deckungsbeitrag noch größer. Ein Unternehmen, das 50.000 US-Dollar pro Monat für bezahlten Traffic ausgibt, um einen Umsatz von 100.000 US-Dollar bei einer Conversion-Rate von 2 % zu erzielen; Eine Verbesserung auf 2,5 % generiert bei denselben Ausgaben von 50.000 US-Dollar 125.000 US-Dollar – die zusätzlichen 25.000 US-Dollar an Einnahmen verursachen praktisch keine zusätzlichen Kosten. Aus diesem Grund ist die Conversion-Rate-Optimierung durchweg eine der Marketinginvestitionen mit dem höchsten ROI.
Mit welchen Tools werden Conversion-Raten gemessen und optimiert?
Die Messung der Conversion-Rate erfordert eine Analyseinfrastruktur, die das Benutzerverhalten von der ersten Berührung bis zur Conversion verfolgt. Google Analytics 4 und ähnliche Webanalyseplattformen verfolgen die Besucher-Conversion-Raten für Websites. CRM-Systeme (Salesforce, HubSpot) verfolgen die Konversionsraten des Verkaufstrichters vom Lead bis zum Abschluss. Produktanalysetools (Mixpanel, Amplitude, Heap) verfolgen die Aktivierungsraten im Produkt und die Umwandlung von Testversionen in kostenpflichtige Produkte. Heatmap- und Sitzungsaufzeichnungstools (Hotjar, FullStory) zeigen, warum Benutzer nicht konvertieren, indem sie zeigen, wo sie abbrechen. A/B-Testplattformen (Optimizely, VWO, Google Optimize) ermöglichen das systematische Testen von Hypothesen zur Conversion-Verbesserung. Für die meisten wachsenden SaaS-Unternehmen besteht die Investition mit dem höchsten Hebel darin, in einem Produktanalysetool ein ordnungsgemäßes Funnel-Tracking einzurichten, damit der Weg jedes Testbenutzers zur Konvertierung (oder zum Abbruch) sichtbar und analysierbar ist.
Sollte ich die Conversion-Rate oder den Umsatz pro Besucher optimieren?
Die isolierte Optimierung der Conversion-Rate kann manchmal den Umsatz verringern, wenn dadurch Kunden mit geringerer Qualität oder geringerem Wert angezogen werden, die konvertieren, dann aber schnell abwandern oder einen geringeren Lifetime-Wert haben. Der Umsatz pro Besucher – manchmal auch Umsatz pro Sitzung genannt – ist eine ganzheitlichere Kennzahl, die sowohl die Conversion-Rate als auch den Bestellwert (oder LTV für Abonnementunternehmen) berücksichtigt. Beispielsweise könnte eine E-Commerce-Website die Conversion-Rate verbessern, indem sie einen hohen Rabatt anbietet. Wenn dadurch jedoch der durchschnittliche Bestellwert stärker sinkt als die Conversion-Rate steigt, sinkt der Umsatz pro Besucher. Für Abonnementunternehmen ist eine höhere Conversion-Rate für Testversionen, die Kunden anzieht, die innerhalb von 30 Tagen abwandern, schlechter als eine niedrigere Conversion-Rate, die langfristig treue Kunden anzieht. Messen Sie nach Möglichkeit neben der Conversion-Rate selbst auch die nachgelagerte Qualität der Conversions (LTV, Retention Rate, ARPU).
Häufige Fehler vermeiden
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- !Berechnung der Conversion-Rate anhand der Gesamtzahl der Sitzungen und nicht anhand einzelner Besucher oder einzelner Benutzer, wodurch der Nenner bei wiederholten Besuchen aufgebläht wird
- !Optimierung der Conversion-Rate, ohne nachgelagerte Qualitätsmetriken wie LTV und Abwanderungsrate konvertierter Kunden zu verfolgen
- !Konversionsraten werden nicht nach Traffic-Quelle, Gerät, Geografie oder Kampagne segmentiert – gemischte Raten verbergen wichtige Leistungsunterschiede
- !Führen Sie A/B-Tests ohne ausreichende statistische Signifikanz durch und treffen Sie Entscheidungen auf der Grundlage von Rauschen und nicht auf der Grundlage echter Conversion-Unterschiede
Profi-Tipp
Der schnellste Weg, die Umwandlung von Testversionen in kostenpflichtige Produkte zu verbessern, besteht darin, Ihren „Aktivierungsmeilenstein“ zu identifizieren – die spezifische Aktion im Produkt, die die langfristige Bindung und Zahlung am stärksten vorhersagt. Für Slack bedeutete das Versenden von 2.000 Nachrichten als Team. Bei Dropbox wurde eine Datei gespeichert. Führen Sie eine Korrelationsanalyse zwischen frühen Produktverhaltensweisen (in den ersten 7 und 14 Tagen) und der 90-Tage-Retention durch und Sie werden 1–3 Verhaltensweisen finden, die eine Konversion mit hoher Genauigkeit vorhersagen. Dann bauen Sie Ihr gesamtes Onboarding neu auf, um neuen Benutzern dabei zu helfen, diese Meilensteine so schnell wie möglich zu erreichen.
Wussten Sie?
Booking.com führt jederzeit über 1.000 gleichzeitige A/B-Tests auf seiner Website und mobilen App durch und optimiert so kontinuierlich die Konversionsraten für Millionen von täglichen Besuchern. Diese unermüdliche Experimentierkultur hat es ihnen ermöglicht, im Laufe der Jahre geringfügige Steigerungen der Konversionsraten in eine Buchungsmaschine umzuwandeln, die drei- bis fünfmal höhere Konvertierungsraten als die meisten Reisekonkurrenten erzielt – ein Beweis für die außergewöhnliche langfristige Leistungsfähigkeit einer systematischen Konversionsratenoptimierung.
Referenzen
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