Conversion-Rate-Rechner

Was die Conversion-Rate misst und warum eine Website drei verschiedene Raten zeigen kann

Die Conversion-Rate ist der Anteil der Besucher, die ein für Sie wichtiges Ziel erreichen, etwa einen Kauf, eine Anmeldung oder das Absenden eines Lead-Formulars. Der Wikipedia-Artikel über Conversion-Optimierung nennt ein einfaches Beispiel: Eine Website erhält an einem Tag 200 Besucher, 30 davon abonnieren den Newsletter, und die Conversion-Rate für diesen Tag beträgt 15%.

Die Formel ist einfach. Die Eingabewerte sind es nicht. Analyse-Tools zählen Sitzungen (einzelne Besuche) und Nutzer (Personen oder Geräte) getrennt, und viele Teams zählen mehrere Ziele gleichzeitig. Jede dieser Entscheidungen verändert das Ergebnis, und keine davon ist für sich genommen falsch.

Eine dritte Verzerrung entsteht durch Datenschutzregeln. Wenn Besucher im Cookie-Banner die Analyse ablehnen können, zählt das Analyse-Tool nur die Besucher, die zustimmen. Das Bestellsystem zählt dagegen jede Bestellung. Die Conversion-Rate sieht dann höher aus, als sie tatsächlich ist.

In der Praxis hilft es, vor jedem Vergleich eine feste Definition festzulegen: ein Hauptziel mit echtem Wert für eine echte Person, einen Nenner (Sitzungen, Nutzer oder Klicks) und einen Zeitraum mit denselben Filtern für beide Zahlen. Das funktioniert, weil die Conversion-Rate ein Verhältnis ist. Ein Verhältnis lässt sich nur vergleichen, wenn Zähler und Nenner jedes Mal auf dieselbe Weise gemessen werden.

So funktioniert der kostenlose Conversion-Rate-Rechner

Die meisten Fehler bei der Conversion-Rate passieren in Tabellen. Eine Rate von 0,024 in einer Zelle, die 2,4% erwartet, lässt eine Seite hundertmal schlechter aussehen. Bestellungen aus einem Monat geteilt durch Besuche aus einem anderen lassen einen ruhigen Monat wie eine Krise wirken. Ein einfacher Rechner hört zudem nach einer Division auf. Für Umsatz, Kosten, Break-even-Rate und Tests brauchen Sie dann weiterhin separate Formeln.

SparkTraffic ist eine Website-Traffic-Plattform, die Unternehmen dabei unterstützt, durch Traffic-Kampagnen, organische SEO, lokale Maps-SEO und Backlinks mehr Besuche zu erzielen. Besuche lohnen sich nur, wenn daraus Ergebnisse entstehen. Deshalb haben wir diesen Rechner als Ergänzung zu unserem kostenlosen Website-Traffic-Checker entwickelt: Ein Tool zeigt, wie viele Besuche eine Website erhält, das andere zeigt, was diese Besuche wert sind. Der Rechner läuft in Ihrem Browser, benötigt kein Konto und zeigt die Formel hinter jedem Ergebnis.

Schritt 1: Die Zählgrundlage wählen

Der Schalter oben legt die Grundlage der Rate fest: Besuche, Anzeigenklicks oder Leads. Besuche passen zu einer Website oder Landingpage. Anzeigenklicks passen zu bezahlten Kampagnen und E-Mails. Bei Leads wird das Ergebnis auf Kunden umgestellt. So erhalten Sie eine Lead-zu-Kunde-Rate für ein Vertriebsteam.

Schritt 2: Die gesuchte Zahl auswählen

Die drei Tabs berechnen die Conversion-Rate, die erwarteten Conversions oder die benötigten Besuche. Sie geben die beiden bekannten Zahlen ein, und der Rechner ermittelt die dritte. Ein Ziel von 300 Conversions bei einer Rate von 3% erfordert zum Beispiel etwa 10.000 Besuche.

Schritt 3: Ihre Zahlen eingeben

Sie können Kurzformen wie 10k oder 1,2m eingeben, die Schnellwahl nutzen oder ein Dezimalkomma verwenden, wenn Zahlen in Ihrem Land so geschrieben werden. Das Ergebnis aktualisiert sich während der Eingabe. Darunter erscheinen die Formel, der 95%-Bereich und eine Zusammenfassung in verständlicher Sprache.

Schritt 4: Geldwerte und Ziele unter Erweiterte Optionen ergänzen

Ein Wert pro Conversion und Ihre Traffic- oder Anzeigenkosten ergänzen Umsatz pro Besuch, Kosten pro Conversion, ROAS (Return on Ad Spend) und eine Break-even-Rate. Eine Zielrate und ein Zeitraum in Tagen zeigen, wie viele zusätzliche Conversions und wie viel zusätzlichen Umsatz das Ziel bringen würde. Zehn Währungen decken internationale Kampagnen ab.

Schritt 5: Absprünge finden, eine Änderung testen, Ergebnisse kopieren und teilen

Die Funnel-Analyse zeigt, zwischen welchen Schritten Besucher abspringen. Der A/B-Test und der Zeitraumvergleich zeigen, ob ein Unterschied zwischen zwei Versionen oder zwei Zeiträumen wahrscheinlich echt ist. Die Schaltfläche Ergebnis kopieren erstellt eine Klartext-Zusammenfassung für einen Bericht. Über Link teilen kann ein Kollege genau dieselbe Berechnung öffnen.

Diese Reihenfolge funktioniert, weil sie einer echten Entscheidung folgt: zuerst die Rate, dann ihre Zuverlässigkeit, dann ihr Geldwert und schließlich die Verbesserung. Jedes zusätzliche Feld liefert eine weitere Erkenntnis. Sie müssen also nie Daten eingeben, die Ihnen nicht vorliegen.

Wie sich eine belastbare Conversion-Rate von einer Glückssträhne unterscheiden lässt

Eine Conversion-Rate aus einer kleinen Stichprobe kann stark schwanken. Drei zusätzliche Verkäufe an einem ruhigen Tag können die Rate einer neuen Landingpage verdoppeln, drei fehlende Verkäufe können sie halbieren. Teams, die auf diese Schwankungen reagieren, schalten oft eine gute Seite ab oder behalten eine schwache bei, weil die Zahl am Tag der Prüfung überzeugend aussah.

Der Rechner ermittelt diesen Bereich mit dem Wilson-Score-Intervall, einer Standardmethode, die im Wikipedia-Artikel zum Konfidenzintervall für einen binomialen Anteil beschrieben wird. Einfach gesagt zeigt der Bereich, wo die langfristige Rate höchstwahrscheinlich liegt. Die Methode bleibt auch bei kleinen Stichproben und bei Raten nahe null genau, also in dem Bereich, in dem sich die meisten Websites bewegen.

In der Praxis lohnt es sich, zuerst den Bereich und dann die hervorgehobene Rate zu lesen. Eine Änderung, die kleiner ist als die unter dem Bereich angegebene Schwankungsbreite, ist wahrscheinlich Zufall. Als grobe Faustregel kennzeichnet der Rechner Ergebnisse mit weniger als 30 Conversions als kleine Stichprobe. Das funktioniert, weil die Breite des Bereichs hauptsächlich von der Anzahl der Conversions abhängt. Ein paar weitere Wochen mit Daten klären daher oft eine Frage, die kein Redesign beantworten könnte.

Wie aus der Conversion-Rate Umsatz pro Besuch und eine Break-even-Rate werden

Eine Conversion-Rate hat kein Preisschild. Eine Rate von 1,92% kann für einen Shop mit günstigem Traffic ausgezeichnet sein und für einen Shop, der viel für jeden Klick zahlt, einen Verlust bedeuten. Teams, die Kanäle nur anhand der Rate vergleichen, kürzen oft den Kanal mit dem höchsten Ertrag, weil dessen Rate niedriger aussieht.

In der Praxis dient die Break-even-Rate als Untergrenze für jeden Kanal, während sich Kanäle anhand des Umsatzes pro Besuch vergleichen lassen. Das funktioniert, weil Besucher aus der Suche, aus Anzeigen und aus E-Mails mit unterschiedlichen Absichten kommen und ihre Raten deshalb nie gleich sind. Der Umsatz pro Besuch bringt sie auf einen gemeinsamen Maßstab: was ein einzelner Besuch für Ihr Unternehmen wert ist.

Ein realistischer Wert pro Conversion ist dabei wichtig. Bei Leads entspricht dieser Wert dem durchschnittlichen Auftragswert multipliziert mit dem Anteil der Leads, die zu Kunden werden. Ein überhöhter Wert lässt jeden Kanal auf dem Papier profitabel erscheinen und verdeckt das eigentliche Problem.

Wie Sie die größte Schwachstelle in Ihrem Funnel finden

Die endgültige Conversion-Rate verbirgt, wo Besucher abspringen. Der Wikipedia-Artikel über Conversion-Marketing zeigt einen einfachen Funnel: 100% der Personen sehen eine Anzeige, 30% klicken darauf und 6% kaufen das Produkt. Dieser Funnel hat zwei getrennte Raten, und jede kann aus einem anderen Grund schwach ausfallen.

Funnel-Schritte multiplizieren sich. Eine Steigerung von 10% an einem einzelnen Schritt bringt in diesem Beispiel etwa 24 zusätzliche Käufe, weil jeder Schritt den nächsten speist. Der Wikipedia-Artikel über A/B-Tests macht denselben Punkt: In einem E-Commerce-Kauffunnel können schon kleine Rückgänge der Ausstiegsraten einen deutlichen Verkaufszuwachs bedeuten.

In der Praxis ist der Schritt mit dem niedrigsten Anteil an Personen, die weitermachen, ein guter Ausgangspunkt. Dort gibt es meist den größten Verbesserungsspielraum, sodass derselbe Aufwand mehr bewirkt. Vor jeder Änderung lohnt es sich, echte Sitzungen anzusehen oder einige Kunden zu fragen, warum sie abgebrochen haben. Ein fehlender Preis, ein unklarer Liefertermin oder eine erzwungene Kontoerstellung erklären einen Absprung oft schneller als jeder Test.

Wie Sie einen A/B-Test oder Zeitraumvergleich lesen, ohne sich selbst zu täuschen

Bei A/B-Tests sehen zwei Besuchergruppen zwei Versionen einer Seite. Anschließend werden ihre Conversion-Raten verglichen. Die Methode ist wirkungsvoll. Wikipedia berichtet, dass ein Microsoft-Mitarbeiter 2012 eine neue Darstellung von Anzeigenüberschriften auf Bing testete. Innerhalb weniger Stunden steigerte das neue Format den Umsatz um 12%, ohne die Kennzahlen zur Nutzererfahrung zu beeinflussen. Dieselbe Methode liefert aber auch falsche Gewinner, wenn ein Team den Test zu früh beendet.

Der Rechner verwendet einen z-Test für zwei Anteilswerte. Dieser Standardtest prüft, ob sich zwei Raten stärker unterscheiden, als durch Zufall zu erwarten wäre. Er schätzt außerdem die benötigten Besuche pro Version für 95% statistische Sicherheit bei 80% Teststärke. Das bedeutet, dass der Test einen echten Unterschied dieser Größe in vier von fünf Fällen erkennt. Der Wikipedia-Artikel über statistische Signifikanz erklärt die Idee ausführlicher.

In der Praxis hilft es, die Stichprobengröße vor Testbeginn festzulegen und den Test erst zu beenden, wenn sie erreicht ist. Tests funktionieren am besten, wenn sie über volle Wochen laufen, jeweils nur eine Sache ändern und für beide Versionen denselben Traffic-Mix beibehalten. Zeitraumvergleiche brauchen dieselben Quellen und dieselben Wochentage. Das funktioniert, weil die meisten falschen Gewinner durch einen zu frühen Abbruch, Wochentagsmuster und veränderte Traffic-Quellen entstehen, nicht durch die Seite selbst.

Warum eine bessere Conversion-Rate oft mehr bringt als mehr Traffic und wann nicht

Wenn Ergebnisse schwach sind, lautet die erste Idee oft, mehr Traffic zu kaufen. Die gegenteilige Idee ist, die Rate um jeden Preis zu erhöhen, etwa mit falschen Countdowns, versteckten Gebühren oder bereits angekreuzten Kästchen. Beide Abkürzungen scheitern aus demselben Grund: Sie ignorieren den Menschen auf der anderen Seite des Bildschirms.

Der Wikipedia-Artikel über Conversion-Optimierung hält fest, dass eine bessere Conversion-Rate mehr Leads oder Verkäufe bringt, ohne mehr für Traffic auszugeben. Dieses Versprechen gilt nur, wenn die Verbesserung für echte Besucher tatsächlich besteht.

In diesem Beispiel ist zusätzlicher Traffic günstig. Mehr Besuche zu kaufen ist daher eine sinnvolle Option, während Sie an der Seite arbeiten. In einem anderen Unternehmen mit teuren Klicks spricht dieselbe Rechnung dafür, zuerst die Seite zu verbessern. Aufdringliche Taktiken können die Rate eine Woche lang steigern. Sie erhöhen aber auch Erstattungen, Beschwerden und Abmeldungen und lehren Besucher, Ihnen nicht zu vertrauen. Traffic, der nicht zu Ihrem Angebot passt, hat den gegenteiligen Effekt: Er senkt die Rate und lässt eine gute Seite wegen unpassender Besuche schlecht aussehen.

In der Praxis lassen sich beide Hebel nacheinander nutzen: zuerst sicherstellen, dass der Traffic zum Angebot passt, dann Hürden für echte Besucher abbauen und anschließend den Traffic ausbauen, der zu Conversions führt. Das funktioniert, weil hochwertiger Traffic und eine klare Seite sich gegenseitig verstärken. In stärker regulierten Branchen wie Finanzen und Gesundheit kommt eine weitere Bedingung hinzu: Bei jeder Änderung müssen Pflichtinformationen und Einwilligungen klar bleiben, denn Vertrauen trägt in diesen Märkten zu Conversions bei.

Häufig gestellte Fragen