9 Metriken, mit denen Händler ihre Verkaufsperformance maximieren

Online-Shopping „Danke für den Einkauf“-Nachricht auf dem Smartphone

Web-Traffic-Metriken liefern wertvolle Insights zur Leistung von Online-Shops. Aus ihnen können Online-Händler ablesen, wie benutzerfreundlich der digitale Auftritt eines Shops in Wirklichkeit ist. Denn: Eine hohe Usability ist ein elementarer Faktor der Customer Experience. Sie trägt maßgeblich zur Attraktivität von Online-Shops bei.

In diesem Text erfahren Händler und Shop-Betreiber, welche Kennzahlen und Werkzeuge sich ganz besonders zur Leistungssteigerung eines Online-Shops eignen.

Mithilfe der folgenden neun Messgrößen verbessern Shop-Betreiber bereits ihre Verkaufsleistung.

1. Traffic-Quellen

Um die Shop-Performance einer Website genau einzuschätzen, ist die Erfassung der Traffic-Quellen elementar. Das können zum Beispiel Links von Suchmaschinen sowie den sozialen Medien sein oder verlinkte Erwähnungen in Blogbeiträgen, Artikeln und anderem Content. Als Traffic-Quellen kommen aber auch Geräte wie zum Beispiel Smartphones in Frage. Hintergrund: Die meisten Online-Shop-Besuche gehen auf mobile Endgeräte zurück. Aus diesem Grund sollten Online-Shops auch für die mobile Nutzung optimiert sein. Traffic-Quellen liefern insofern Aufschluss darüber, wie bzw. mit welchem Gerät und von wo aus Besucher auf eine Website gelangen.

Daraus lassen sich schließlich qualitative Prognosen dazu ableiten, über welchen Stellenwert eine Seite im Netz verfügt. Entwickeln sich Traffic-Quellen positiv oder geht von ihnen ein abnehmender Traffic aus? Liefert beispielsweise die organische Suche keine zufriedenstellenden Ergebnisse, empfiehlt sich die Forcierung der Suchmaschinenoptimierung als wirksame Gegenmaßnahme.

2. Conversion Rate und Click-Through-Rate

Quantitative Messgrößen erfassen insbesondere die Anzahl der Personen, die einen Shop oder eine bestimmte Seite innerhalb eines Shops tatsächlich besuchen (Impressions / Seitenaufrufe), wie viele Personen tatsächlich auf einer Seite eine Aktion ausführen (Klicks) oder wie viele einen Kauf abschließen (Conversions).

Aus den Impressions, Klicks und Conversions lassen sich schließlich die Kennzahlen wie die Conversion Rate (CR) oder die Click-Through-Rate (CTR) ermitteln. Im zeitlichen Verlauf verändern sich diese Kennzahlen mehr oder weniger stark und liefern Shop-Betreibern sehr wertvolle Erkenntnisse, wenn sich die Verkaufszahlen nicht erwartungsgemäß entwickeln.

3. Conversion Rate und Traffic-Quellen

Schließen Verbraucher eine vom Shop-Betreiber auf seinen Seiten angezeigte Aktion erfolgreich ab, werten Analyse-Tools dies als Conversion.

Shop-Betreiber sollten vor allem Conversions mit den Traffic-Quellen abgleichen. Dadurch lassen sich Conversions, die etwa über bezahlte Werbekanäle erzielt wurden, von organischen, kostenlosen Conversions präzise differenzieren und somit gezielt optimieren.

Zu den Conversions zählen aber nicht nur vollständig abgeschlossene Käufe. Auch eine erfolgreiche Registrierung zu einem Newsletter, der vollständige Download, das Abschicken eines ausgefüllten Formulars oder die Anforderung einer Probe bzw. einer Testversion gilt als eine Conversion.

4. Kundensegmente

Keine Frage: Händler und Shop-Betreiber sollten ihre Zielgruppe(n) kennen und ihr Produktportfolio sowie ihre Werbekampagnen an die Wünsche und Bedürfnisse der Verbraucher anpassen.

Gute Analytics-Lösungen liefern dazu sehr nützliche demografische Daten zu Alter, Geschlecht und Standort des Verbrauchers und dem Gerät, das er nutzt. Dadurch ordnen Sie Verbraucher bestimmten Segmenten zu und bilden Zielgruppen. Dies leistet insofern eine wertvolle Unterstützung zu einer maßgeschneiderten Customer Experience, indem Sie bestimmten Zielgruppen – wie mobile User – personalisierte Inhalte, Angebote und Funktionen bieten können.

5. Sitzungsdauer und Bounce Rate

Welche Seiten eines Online-Shops – die Startseite ausgenommen – werden von Usern am häufigsten aufgerufen? Dabei gilt: Zahlreiche Besuche einer Shop-Site bedeuten notwendigerweise nicht, dass diese auch gut performt.

Für das Treffen qualitativer Aussagen über die Seiten-Performance eines Online-Shops sollten Händler vielmehr auch die Sitzungsdauer je User in ihre Bewertung einbeziehen. Diese Metrik weist gegebenenfalls auf Usability-Probleme hin und dient aus diesem Grund als sinnvolle Messgröße. Denn sie reflektiert, wie nützlich und relevant der Content eines Online-Shops ist.

Verfügen die angebotenen Seiten über keine allzu hohe Qualität – zum Beispiel durch fehlerhaften Content, lange Ladezeiten oder ungenügende Usability der Shop-Funktionen – neigen User dazu, schnell wieder abzuspringen. Wie hoch die Absprungrate dabei ist, darüber informiert die gleichnamige Kennzahl (Bounce Rate). Sie zeigt, wie viele Verbraucher durch eine minderwertige Seitenqualität zu alternativen Websites oder Online-Shops abwandern.

6. Ereignisse / Events

Das Messen von Ereignissen (Events) liefert Shop-Betreibern qualitativ hochwertige und besonders aufschlussreiche Informationen. Events zeigen auf, wie sich das vom Online-Händler erwünschte Engagement der Shop-Besucher auswirkt. Dabei entscheiden Shop-Betreiber selbst, welche Benutzeraktionen auf der Website für sie von Bedeutung sind.

In einer guten Analytics-Lösung lassen sich diese als Ereignisse definieren und in Form von Daten erfassen. Aus diesen Daten lässt sich schließlich ablesen, ob Schaltflächen, Formulare, Downloads usw. wie vorgesehen funktionieren.

Zu den häufigsten Ereignissen, die Analytics erfassen, zählen:

die Nutzung von Playern, etwa für das Abspielen von Videos
das Verlassen einer Seite
das Ausfüllen eines Formulars, ohne es abzusenden
Ressourcen-Download von PDF-, XLS- und weiteren Datenformaten
Scrollen

7. Funnel

Funnels (deutsch: Trichter) sind sehr hilfreiche Instrumente, mit denen sich das Verbraucherverhalten relativ präzise nachverfolgen lässt. Dazu sollten Händler und Shop-Betreiber zunächst einen (Ideal-)Pfad definieren, den Verbraucher zurücklegen sollten. Der Schritt-für-Schritt-Abgleich mit den tatsächlich zurückgelegten Pfaden ermöglicht ein detailliertes Tracking und zeigt, welche Shop-Seiten in welcher Abfolge von den Verbrauchern besucht wurden. Auf diese Weise lässt sich nachvollziehen, inwiefern die erwünschte Customer Journey mit der tatsächlichen Customer Journey übereinstimmt.

Mithilfe von Trichtern können Shop-Betreiber zum Beispiel:

Hochfrequentierte Shop-Seiten identifizieren, die sich allerdings durch eine hohe Bounce Rate auszeichnen,
funktionierende und nicht funktionierende Schritte der User Journey erkennen und tracken und
präzise analysieren, an welchem Schritt genau der Pfad gegebenenfalls unterbrochen wurde.

8. Seite nicht gefunden (404)

Browser zeigen automatisch 404-Seitenfehler an, sofern die angegebene Domain bzw. der Adress-Pfad ungültig ist. Es ist sehr wichtig, dass Analytics-Lösungen diese Fehler dokumentieren. Denn sie informieren Shop-Betreiber über fehlerhafte Seiten, Links und Adress-Pfade, die sie aus folgenden Gründen tunlichst unterbinden sollten:

Aus Verbrauchersicht erzeugen 404-Fehler eine negative Benutzererfahrung,
sie wirken sich negativ auf die Conversion Rate aus und
sie gefährden bei häufigem Auftreten das erzielte Ranking in den Suchmaschinen sowie die gesamte SEO-Strategie.

9. Ladezeit

Die Ladezeit einer Shop-Seite beeinflusst die Usability und das Suchmaschinen-Ranking. Untersuchungen belegen eine positive Korrelation zwischen Ladezeit und Conversions. Schließt ein Online-Shop den Ladeprozess einer Seite innerhalb der ersten zwei Sekunden nach dessen Aufruf vollständig ab, gehen die Conversions nach oben. Verstreichen mehr als zwei Sekunden, gehen die Conversions mit jeder zusätzlichen Sekunde um gut 4,5 Prozentpunkte nach unten.

Aus Shop-Betreiber-Sicht gilt es, dies zu verhindern. Dabei unterstützt eine adäquate Analytics-Lösung nicht nur Ladezeiten nach Browser-Typ, -Version und Land. Sie zeigt diese auch nach Kanal, Gerätetyp und Modell an.

Gründe für lange Ladezeiten:

wenn in den Browser-Einstellungen auf das Browser-Caching verzichtet wird
wenn Websites nicht komprimierten bzw. nicht optimierten CSS- oder JavaScript-Quellcode enthalten
wenn für den Ladevorgang auf mobilen Endgeräten keine responsiven Seiten berücksichtigt wurden
wenn Seiten Bilder und Videos mit zu großem Speichervolumen enthalten

Schlussfolgerung

Vor allem die Seiten, Funktionen und das Menü eines Online-Shops sollten sich durch eine möglichst hochwertige Usability auszeichnen. Das stützt die Customer Experience und stärkt die Loyalität der Kunden und Besucher zu einem Online-Shop. Shop-Betreiber, die unter Benutzerfreundlichkeit jedoch nur ein attraktives Webdesign verstehen, verzichten dabei auf wesentliche Benefits. Um vollständig von ihnen zu profitieren, sollten Händler eine user- und datenschutzfreundliche Analytics-Lösung anwenden. So sammeln sie nicht nur Daten. Die Analytics-Software unterstützt vielmehr dabei, Wünsche und Erwartungen der Verbraucher zu verstehen und dabei gleichzeitig die strengen DSGVO-Bestimmungen zu erfüllen.

Fakt ist: Eine gute User Experience (UX) erhöht die Conversions. Mithilfe von Analytics sammeln Unternehmen Daten und Informationen zum Kundenverhalten. Dadurch sind sie in der Lage, Rückschlüsse auf die Optimierung der UX zu ziehen. Kommen dagegen datenschutzfreundliche Analytics zum Einsatz, schützen diese die Privatsphäre der Kunden. Das heißt: Kunden haben mehr Vertrauen in Unternehmen. Sie sind also eher bereit, Daten zu teilen. Dadurch erlangen Unternehmen nicht nur hochwertige Daten und Informationen, um Websites, Online-Shops und die UX zu optimieren. Vielmehr steigt der Stellenwert dieser Unternehmen auf Kundenseite und sie werden als zuverlässiger wahrgenommen.

Herkömmliche Systeme wie zum Beispiel Universal Analytics bzw. das neue Google Analytics 4 kommen diesen Anforderungen nicht nach. Grund: Sie speichern erhobene Daten in den USA und verstoßen damit gegen die Compliance-Richtlinien der DSGVO. Darüber hinaus informieren sie Verbraucher auch nicht darüber, an welchem Ort Daten gespeichert, verarbeitet und nutzbar gemacht werden. Per Gesetz sollte das nämlich innerhalb der EU-Grenzen geschehen. Indem Shop-Betreiber auf datenschutzfreundliche Alternativlösungen setzen, vermeiden sie nicht nur rechtliche Konflikte. Sie sichern vielmehr eine transparente, nachhaltige und rechtskonforme Datenerhebung, die Verbraucherinteressen respektiert und damit auf legitimen Beinen steht.

Denn: DSGVO-konforme Datenerhebung basiert auf der ausdrücklichen Einwilligung des Shop-Besuchers. Bei der Erhebung personenbezogener Daten muss diese Einwilligung in einem separaten Browser-Fenster aktiv bestätigt werden. Sie tritt per Mausklick in Kraft. Dabei gilt das Recht, diese Zustimmung zu jeder Zeit rückgängig machen zu können. Dieses Recht erstreckt sich sogar so weit, dass das vollständige Löschen der Daten vom Shop-Betreiber gefordert werden kann. Diesem Gesuch müssen Online-Händler sofort nachkommen.

Datenschutzfreundliche Analytics liefern erkenntnisreiche und aussagekräftige Insights. Mit KPIs wie Impressions, Conversions, Klick- und Absprungrate wird das konkrete User-Verhalten durch Funnels, Pfade und Events transparent und vor allem nachvollziehbar. Diese Daten können guten Gewissens dazu herangezogen werden, um Websites so zu optimieren, dass Shop-Besucher dort verweilen und somit die Wahrscheinlichkeit erhöhen, einen zusätzlichen Kauf abzuschließen.