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Bevor du ein Quartal in ein Redesign oder ein A/B-Testprogramm steckst, gib ihm eine Zahl. Trag deinen Traffic, deine aktuelle Conversion-Rate und den Bestellwert ein, wähle eine Steigerung und sieh, wie viele zusätzliche Conversions und wie viel Umsatz sie pro Monat und Jahr bringt.
zusätzlicher Umsatz pro Jahr
50.000 Besucher im Monat bei 2% ergeben 1.000 Conversions. Bei 2,5% wären es 1.250.
| Steigerung | Neue Rate | Zusätzliche Conversions / Monat | Zusätzlich pro Jahr |
|---|---|---|---|
| +0,1 Pp. | 2,1% | 50 | 48.000 $ |
| +0,25 Pp. | 2,25% | 125 | 120.000 $ |
| +0,5 Pp. | 2,5% | 250 | 240.000 $ |
| +1 Pp. | 3% | 500 | 480.000 $ |
| +2 Pp. | 4% | 1.000 | 960.000 $ |
Die Formel
Die Rechnung ist einfach, und genau deshalb lohnt sie sich vor jedem Optimierungsprojekt:
Multipliziere mit deiner Bruttomarge, um Gewinn statt Umsatz zu erhalten. Mit den Standardwerten (50.000 Besucher, 2,0 % Conversion, 80 $ pro Bestellung) bringt eine Steigerung um 0,5 Punkte auf 2,5 % 250 Bestellungen mehr im Monat: 20.000 $ im Monat oder 240.000 $ im Jahr.
Vermeide die klassische Verwechslung
„Wir haben die Conversion um 10 % gesteigert“ kann zwei sehr verschiedene Dinge bedeuten. Von 2,0 % auf 2,2 % ist eine relative Steigerung von 10 %, aber nur 0,2 Prozentpunkte. Von 2,0 % auf 12,0 % wären 10 Prozentpunkte, eine relative Steigerung von 500 %, die keine Landingpage-Optimierung liefert.
A/B-Testing-Tools zeigen meist die relative Steigerung, Finanzteams denken meist in Punkten. Wähle das, was zu der Zahl passt, die du bekommen hast, und prüfe die „Relative Steigerung“ in den Ergebnissen, um sicherzugehen, dass die Änderung realistisch ist. Die meisten gewonnenen A/B-Tests liegen bei 2–10 % relativer Steigerung.
Ob eine gemessene Steigerung echt oder nur Zufall ist, prüfst du mit dem A/B-Test-Signifikanzrechner.
FAQ
Das hängt davon ab, was du zählst. Onlineshops wandeln oft 1–3 % der Sitzungen in Bestellungen um, während eine SaaS-Landingpage, die nur nach einer E-Mail fragt, deutlich mehr schaffen kann. Vergleiche dich lieber mit deiner eigenen Historie als mit einem Branchendurchschnitt, denn der Traffic-Mix verändert alles.
Nimm das, worauf deine Conversion-Rate berechnet wurde. Wenn deine Rate Bestellungen ÷ Sitzungen ist, trag die monatlichen Sitzungen ein. Wer beides mischt (Nutzer mit einer sitzungsbasierten Rate), über- oder unterschätzt das Ergebnis.
Er setzt voraus, dass Traffic und Bestellwert gleich bleiben und die Steigerung ein ganzes Jahr hält. Saisonalität, Neuheitseffekte und ein veränderter Traffic-Mix verschieben die echte Zahl. Sieh ihn also als Größe der Chance, nicht als Prognose.
Fang beim größten Absprung in deinem Funnel an. Der Funnel-Drop-off-Rechner zeigt, wo die meisten Menschen aussteigen, und Session Replays dieser Besuche zeigen meist, warum.
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PulsePanda zeigt, wo Besucher abspringen, lässt dich in Session Replays sehen, warum, und verknüpft jede Änderung mit dem Umsatz.
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