Analytics
KPI-Basics: die kurze Liste, die trägt
Ein Dashboard mit vierzig Kacheln ist Dekoration. Fünf Zahlen, konsistent gelesen und nach Segmenten aufgeteilt, sind ein Steuerinstrument — vorausgesetzt, alle meinen dasselbe damit.

Die meisten Shops leiden nicht unter zu wenig Daten. Sie leiden unter Zahlen, nach denen niemand handelt — weil die Definitionen zwischen den Systemen auseinandergehen, weil der Durchschnitt das Segment verdeckt, das sich bewegt hat, oder weil die Kennzahl keine Zuständigkeit hat. Die Lösung ist kein weiteres Tool, sondern eine kürzere Liste, die jede Woche gleich gelesen wird.
Die Umsatzgleichung als Kompass
Umsatz ist Sitzungen mal Conversion Rate mal Warenkorbwert. Drei Faktoren, drei Maßnahmenbündel, drei unterschiedliche Zuständigkeiten. Fällt der Umsatz um zehn Prozent, lautet die erste nützliche Frage, welcher der drei Faktoren sich bewegt hat — und die Antwort zeigt fast immer auf genau einen.
Für jede Marke mit Wiederkauf kommt ein vierter Faktor dazu: wie oft jemand zurückkommt. In der Monatsrechnung taucht er nicht auf, er entscheidet aber darüber, ob Sie sich Ihre Akquisekosten überhaupt leisten können. Ein Shop, der nur über Neukunden wächst, kauft seinen Umsatz zu einem stetig steigenden Preis.
Fünf Kennzahlen, die zum Steuern reichen
Diese fünf decken die Gleichung und ihre Konsequenzen ab. Alles Weitere ist Diagnostik, die man heranzieht, wenn sich eine der fünf bewegt.
- Conversion Rate, immer segmentiert. Nach Gerät, Kanal sowie neuen und wiederkehrenden Kunden. Der Gesamtwert ist ein Mittel sehr unterschiedlicher Verhaltensweisen und bewegt sich aus Gründen, auf die Sie nicht reagieren können.
- Bestellwert, Median neben dem Mittelwert. Laufen beide auseinander, treiben Ausreißer Ihre Zahl. Der Median beschreibt, was die meisten Kunden tatsächlich tun.
- Deckungsbeitrag nach Marketing. Umsatz minus Wareneinsatz, Versand, Zahlungsgebühren, Retouren und Mediakosten. Das ist die einzige Zahl, die sagt, ob Wachstum bezahlbar ist.
- Wiederkaufrate in Kohorten. Anteil der Neukunden eines Monats, die innerhalb von 90 und 180 Tagen erneut bestellen. Monatsscheiben verdecken das vollständig.
- Retourenquote je Produktgruppe. Retouren sind zuerst ein Produkt- und Content-Problem und erst danach ein Logistikthema — häufig treibt eine einzige Gruppe die gesamte Quote.
Die Zahlen, die am häufigsten falsch gelesen werden
Der Klassiker ist ROAS. Die Kennzahl ignoriert die Marge und sie ignoriert, ob der Umsatz von Kunden kam, die ohnehin gekauft hätten. Eine Kampagne mit hohem ROAS auf Bestandskunden kann die unrentabelste Zeile im Budget sein.
Knapp dahinter liegen CLV-Prognosen. Aus dünner Historie berechnet, reproduzieren sie vor allem die Annahmen, die hineingesteckt wurden; als Begründung für Akquisebudget benutzt, wird aus einer Annahme ein Budget. Und die Last-Click-Attribution belohnt zuverlässig den Kanal, der am nächsten an der Tür steht.
Traffic verdient eine eigene Erwähnung. Es ist die Zahl, die sich am leichtesten steigern lässt, und die am wenigsten mit Umsatz zu tun hat. Mehr Sitzungen bei sinkender Conversion Rate sind meist kein Wachstum, sondern eine veränderte Traffic-Qualität, die niemand angesehen hat.
Segmentierung schlägt Genauigkeit
Eine Gesamt-Conversion-Rate, die seit sechs Monaten stabil aussieht, kann eine mobile Rate enthalten, die die ganze Zeit fällt und von Desktop ausgeglichen wird. Im Dashboard sieht man davon nichts — bis zu dem Tag, an dem Desktop nicht mehr ausgleicht. Dasselbe gilt für Länder, Kanäle und Produktgruppen.
Auch deshalb lohnen sich Kohorten. Der Monatsumsatz mischt Erst- und Wiederbestellungen und verdeckt beides. Die Kohortensicht beantwortet die deutlich nützlichere Frage: Verhalten sich die im März gewonnenen Kunden besser oder schlechter als die aus dem Januar — und hatte die Änderung aus dem Februar damit etwas zu tun?
Woher die Zahlen kommen und warum sie sich widersprechen
Shop-Backend, Web-Analyse und Werbekonten werden nie dieselben Werte zeigen, und die Jagd nach Übereinstimmung ist verlorene Zeit. Sie zählen unterschiedlich: Sitzungen gegen Nutzer, Bestellungen gegen Conversions, Stornos enthalten oder nicht, andere Zeitzonen, andere Attributionsfenster — dazu die Consent-Lücke, die die Web-Analyse in Europa strukturell unvollständig macht.
Die praktische Regel lautet: eine Quelle je Frage. Bestellungen und Umsatz kommen aus dem Shop, weil dort das Geld liegt. Verhalten und Funnel-Schritte kommen aus der Analyse und werden als Trend gelesen, nicht als absolute Zahl. Kosten kommen aus den Werbekonten, die Wirkung nicht. Diese Zuordnung einmal aufschreiben — es beendet das wiederkehrende Meeting darüber, welche Zahl stimmt.
Ein Reporting-Rhythmus, der den Alltag überlebt
Täglich eine kurze Sicht: Umsatz, Bestellungen und alles, was kaputt aussieht. Wöchentlich der Funnel und die Kanäle, aufgeteilt nach Gerät und Kundentyp. Monatlich Deckungsbeitrag, Kohorten und Retouren. Quartalsweise Sortiment und Strategie, wo langsamere Zahlen endlich genug Substanz haben.
Eine Regel hält das am Leben: Jede Kennzahl braucht eine Person und eine mögliche Handlung. Wenn niemand sagen kann, was er anders machen würde, wenn sich die Zahl bewegt, gehört sie ins Archiv und nicht in den Wochentermin.
Was Sie mitnehmen sollten
- Mit der Umsatzgleichung das Problem verorten, bevor über Maßnahmen gesprochen wird: Sitzungen, Conversion Rate, Bestellwert — plus Wiederkauf.
- Fünf Kennzahlen genügen: segmentierte Conversion Rate, Median-Bestellwert, Deckungsbeitrag nach Marketing, Wiederkaufrate in Kohorten, Retourenquote je Produktgruppe.
- ROAS, CLV-Prognosen und Last-Click-Attribution führen häufiger in die Irre, als sie helfen.
- Segmentierung schlägt Genauigkeit — Gesamtwerte verdecken das Segment, das sich tatsächlich bewegt hat.
- Je Frage eine Quelle festlegen und jeder Kennzahl eine Zuständigkeit und eine mögliche Handlung geben.
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