„Traffic läuft super – aber gekauft wird kaum.“
Diesen Satz hört man in vielen E-Commerce-Teams. Und meist folgt eine ganze Reihe von Vermutungen: „Liegt’s am Preis? Am Produktbild? Am Checkout?“ Die Wahrheit ist: Ohne fundierte Daten bleibt alles Spekulation.
Ein gut besuchter Onlineshop ist ein Anfang – aber kein Garant für Erfolg. Entscheidend ist, was Besucher:innen im Shop tatsächlich tun. Bleiben sie? Klicken sie? Brechen sie ab? Kaufen sie?
Genau hier setzen Tools wie Google Analytics, Matomo und Shopify-Statistiken an. Sie zeigen, wo der Shop performt – und wo nicht. Aber: Zahlen allein reichen nicht. Sie müssen interpretiert, hinterfragt und in konkrete Maßnahmen übersetzt werden.
In diesem Artikel erfahren Sie:
- welche Metriken wirklich entscheidend für Conversion und Nutzererlebnis sind,
- wie Sie Schwachstellen erkennen und sinnvoll priorisieren,
- und wie Sie mit Excel & Co. aus Daten echte Handlungsempfehlungen gewinnen.
Denn: Erfolg im E-Commerce beginnt mit dem Verstehen.
Daten verstehen statt nur messen
Um Conversion, Nutzerverhalten und UX wirklich beurteilen zu können, reicht ein Blick auf Standard-Dashboards oft nicht aus. Entscheidend ist, die richtigen Tools zu kennen – und zu verstehen, welche Fragen sie beantworten können.
Gerade im E-Commerce haben sich dabei Analyse- und Tracking-Lösungen wie Google Analytics, Matomo oder Shopify-Statistiken als zentrale Grundlagen etabliert. Sie liefern die Datenbasis, auf der fundierte Entscheidungen überhaupt erst möglich werden.
Was ist eigentlich „Conversion“ – und warum ist sie mehr als ein Kaufabschluss?
Wenn im Onlinehandel von „Conversion“ die Rede ist, denken viele sofort an einen einzigen Moment: den Kaufabschluss. Doch Conversion beginnt lange vor dem Bezahl-Button – und sie ist viel mehr als nur eine Zahl im Umsatzbericht.
Eine Conversion ist jede Handlung, die Nutzer:innen auf Ihrer Website ausführen, die ein definiertes Ziel erfüllt. Das kann ein Kauf sein, ja – aber auch ein Klick auf „In den Warenkorb“, eine Newsletter-Anmeldung oder das Ausfüllen eines Kontaktformulars.
Micro- vs. Macro-Conversions: Kleine Schritte, große Wirkung
Um den Shop wirklich zu verstehen, lohnt sich der Blick auf zwei Arten von Conversions:
Warum das wichtig ist:
Wenn Besucher:innen regelmäßig Produkte in den Warenkorb legen, aber nie kaufen, liegt das Problem nicht im Sortiment – sondern möglicherweise beim Checkout, bei der Zahlungsart oder den Versandkosten.
Eine gute Conversion-Rate? Kommt drauf an.
Die berühmte „Conversion Rate“ beschreibt das Verhältnis von Websitebesuchenden zu denjenigen, die eine gewünschte Handlung ausführen – meist den Kauf. Doch der Wert variiert stark je nach Branche, Zielgruppe, Gerätetyp und Preissegment.
Beispiel:
- Mode-Shop: 2–3 % Conversion gelten als normal
- Hochpreisiger Technik-Shop: 0,5–1 % sind nicht ungewöhnlich
- Bei B2B-Angeboten kann selbst 0,1 % bedeutsam sein
Daher ist es entscheidend, Conversion-Ziele realistisch zu definieren und Mikro-Conversions nicht zu unterschätzen – sie zeigen, wie gut der Shop „mitarbeitet“, auch wenn noch nicht gekauft wurde.
Praxisbox: Typische Conversion-Ziele im Onlineshop
- Kaufabschluss
- Produkt zum Warenkorb hinzufügen
- Checkout starten
- Gutschein einlösen
- Anmeldung zum Newsletter
- Klick auf einen CTA (Call-to-Action)
- Verweildauer auf einer Produktseite > X Sekunden
Diese Zwischenziele lassen sich mit Tools wie Google Analytics oder Matomo hervorragend tracken – und sind der Schlüssel zu gezielter Optimierung.
Wo Besucher abspringen – und was Shopify-Zahlen darüber verraten
Shopify bietet eine Fülle an Daten – doch viele Shopbetreiber:innen schauen vor allem auf die Umsatzentwicklung oder die Besucherzahlen. Dabei liegt der eigentliche Schatz in den Zwischenschritten: Wo verlieren Sie Nutzer:innen? Und warum?
Die Antwort liefern Shopify-interne Statistiken, die genau zeigen, wie weit Ihre Besucher:innen im Kaufprozess kommen – und wo sie wieder abspringen.
Die wichtigsten Metriken im Shopify-Dashboard
1. Conversion-Rate (gesamt & pro Produkt)
Zeigt, wie viele Besucher:innen tatsächlich kaufen. Aufgeschlüsselt nach Gerät, Kampagne, Produkt oder Zeitraum wird sie zum Frühwarnsystem für Probleme oder Erfolge.
2. Abbruchrate im Checkout-Prozess
Ein besonders wertvoller Indikator: Kommen Nutzer:innen bis zum Warenkorb – steigen aber bei Versandkosten, Registrierung oder Zahlungsart wieder aus?
3. Durchschnittliche Sitzungsdauer & Seiten pro Sitzung
Wie lange bleiben Ihre Besucher:innen im Shop – und wie viel sehen sie sich an?
Kurze Aufenthalte können auf Desinteresse, lange Ladezeiten oder UX-Probleme hindeuten.
4. Klickpfade & Produktseitenanalyse
Welche Wege gehen Nutzer:innen? Welche Produkte werden oft angesehen, aber nie gekauft? Was sind Ihre „toten Ecken“ im Shop?
Praxisinterpretation: Was bedeutet das konkret?
Beispiel 1:
Eine hohe Anzahl an Warenkorbabbrüchen bei Mobile-Usern → Mögliche Ursache: zu viele Pflichtfelder, nicht mobiloptimiert, fehlende Zahlungsmethoden
Beispiel 2:
Produkt X wird oft aufgerufen, aber selten gekauft → Mögliche Ursache: fehlende Produktinfos, unvorteilhafte Bilder, keine Trust-Signale
Beispiel 3:
Viele Nutzer:innen springen nach dem Checkout-Start ab → Zeit, E-Mail-Funnel & Erinnerungen zu optimieren (Stichwort: „Verlassener Warenkorb“-Mails)
Shopify-Metrik → Interpretation → mögliche Maßnahme
Google Analytics & Matomo – Verhalten verstehen statt raten
Shopify liefert viele Zahlen – aber für tiefere Verhaltensanalysen braucht es spezialisierte Tools. Google Analytics und das datenschutzfreundliche Matomo eröffnen deutlich mehr Einblicke: Sie zeigen nicht nur, was passiert, sondern auch wie und warum.
Wer die Customer Journey wirklich verstehen will, kommt an diesen Tools kaum vorbei.
Sauberes Tracking beginnt vor der Analyse
Bevor Analyse-Tools ihre volle Wirkung entfalten können, braucht es ein sauberes technisches Setup. Ereignisse, Conversions und Nutzerinteraktionen müssen korrekt erfasst werden – sonst führen selbst umfangreiche Daten zu falschen Schlussfolgerungen.
Ein zentraler Baustein ist hier der Google Tag Manager. Er ermöglicht es, Tracking-Codes, Events und Marketing-Tags strukturiert zu verwalten, ohne direkt in den Code des Shops eingreifen zu müssen. Gerade bei komplexeren Shops oder häufigen Anpassungen sorgt er für mehr Kontrolle, Übersicht und Flexibilität im Tracking.
Google Analytics – vom Klick zur Erkenntnis
Google Analytics lweit mehr als reine Besucherzahlen. Das Tool hilft dabei zu verstehen, wie Nutzer:innen sich im Onlineshop bewegen, welche Inhalte funktionieren und an welchen Stellen sie abspringen. Statt nur Seitenaufrufe zu betrachten, steht das Zusammenspiel aus Verhalten, Zielen und Conversion-Strecken im Mittelpunkt.
Besonders wertvoll ist Google Analytics, um Zusammenhänge sichtbar zu machen: Woher kommen Besucher:innen? Welche Seiten sehen sie sich an? Und was passiert, bevor sie kaufen – oder den Shop wieder verlassen?
Wichtige Auswertungen in Google Analytics:
Nutzerfluss
Zeigt, von welchen Seiten Besucher:innen kommen, welche Wege sie im Shop nehmen und an welchen Punkten sie abspringen.
Conversion-Trichter
Macht sichtbar, wie viele Nutzer:innen einzelne Schritte bis zum Ziel durchlaufen – etwa vom Produkt über den Warenkorb bis zum Checkout – und wo es zu Abbrüchen kommt.
Zielgruppenberichte
Erlauben die Segmentierung nach Gerätetyp, Standort, Kampagne oder Nutzungsverhalten und helfen dabei, Unterschiede zwischen Zielgruppen zu erkennen.
Ladezeiten & technische Performance
Oft unterschätzt, aber entscheidend für UX und Conversion: Lange Ladezeiten oder technische Probleme führen häufig zu frühen Abbrüchen.
Matomo – datenschutzkonform & nutzerzentriert
Matomo ist eine beliebte Google-Analytics-Alternative mit Fokus auf DSGVO-Konformität – besonders spannend für Shops mit sensiblen Zielgruppen oder strengeren Datenschutzanforderungen.
Pluspunkt:
Viele Funktionen wie Heatmaps, Session Recordings und Formular-Analysen sind direkt integriert – ohne Zusatztools.
Was Sie damit herausfinden können:
- Welche Bereiche auf Ihrer Seite gar nicht gesehen werden
- Wo Nutzer:innen „stocken“ – z. B. bei zu langen Formularen
- Welche Inhalte besonders zum Scrollen, Klicken oder Verweilen animieren
Datenschutz und Analyse sinnvoll verbinden
Für viele Unternehmen ist Datenschutz längst ein entscheidender Faktor bei der Tool-Auswahl. Matomo bietet hier eine leistungsfähige Alternative zu Google Analytics, insbesondere für Shops mit sensiblen Zielgruppen oder erhöhten Compliance-Anforderungen.
Richtig eingesetzt liefert Matomo detaillierte Einblicke in:
- Scroll- und Klickverhalten
- Formularabbrüche
- Nutzung einzelner Seitenbereiche
Damit wird Datenschutz nicht zum Hindernis, sondern zur strategischen Stärke in der Analyse von Nutzererlebnissen.
Welche Metriken sagen wirklich etwas über UX?
Praxisbeispiel: Was diese Tools aufdecken können
- Ihre meistbesuchte Seite hat eine hohe Exit-Rate? → Vielleicht fehlt der nächste Schritt oder CTA.
- Der Checkout wird häufig auf Seite 2 verlassen? → Prüfen Sie Eingabefelder, Validierungen, Zahlungsoptionen.
- Nutzer:innen scrollen nur 25 % auf Produktseiten? → Optimieren Sie die Struktur: Wichtiges zuerst.
Mit Excel und Reporting-Tools arbeiten – statt Dashboard-Starren
Analyse-Tools wie Google Analytics, Matomo oder Shopify liefern eine Fülle an Daten. Doch gerade bei regelmäßigem Reporting stellt sich eine entscheidende Frage:
Wie werden aus Daten tatsächlich Entscheidungen?
Hier kommen Tools wie Microsoft Excel oder Google Sheets ins Spiel. Sie ermöglichen es, Daten aus verschiedenen Quellen zu filtern, zu kombinieren und verständlich aufzubereiten – unabhängig von starren Standard-Dashboards. Gerade für regelmäßige Auswertungen wird der sichere Umgang mit Excel zu einem wichtigen Analyse-Skill.
Wie Sie Kennzahlen strukturiert auswerten, Vergleiche erstellen und Reports aussagekräftig aufbereiten, lernen Sie unter anderem in der Microsoft Copilot mit Excel 365 Schulung, in der auch KI-gestützte Analysefunktionen eine zentrale Rolle spielen.
Warum Excel (oder Google Sheets) besser ist als sein Ruf
Excel gilt oft als „oldschool“ – dabei ist es ein äußerst flexibles Analysewerkzeug, das viele Limitierungen von Shopsystemen oder Analytics-Tools überwindet:
- Daten aus verschiedenen Quellen kombinieren
- Zeiträume individuell vergleichen
- Pivot-Tabellen zur Segmentierung nutzen
- Visuelle Dashboards erstellen
- Berichte automatisieren (z. B. über Vorlagen mit PowerQuery)
Gerade bei wiederkehrenden Auswertungen sparen Sie damit Zeit und gewinnen an Klarheit.
Welche Analysen in Excel besonders sinnvoll sind:
- Monatlicher Conversion-Vergleich pro Produktkategorie
- Korrelation von Seitenaufrufen und Kaufverhalten
- Analyse von mobilen vs. Desktop-Käufen
- Produkt-Performance nach Marketingkanal (z. B. Social vs. Google Ads)
- Zeitvergleich: Wie entwickeln sich bestimmte KPIs über 3–6 Monate?
Mini-Anleitung: In 5 Schritten zur aussagekräftigen Shop-Auswertung mit Excel
- Datenquellen exportieren
– z. B. Shopify-Bestellungen, Analytics-Ereignisse, Newsletterdaten - Relevante Felder auswählen
– z. B. Datum, Produktname, Kanal, Conversion-Status - Pivot-Tabelle erstellen
– nach Gerätetyp, Kampagne, Kategorie oder Ziel - Diagramm & visuelle Hinweise ergänzen
– z. B. Balkendiagramm für Conversion-Trends, Ampelsystem für Schwachstellen - Maßnahmen ableiten & dokumentieren
– in einer zusätzlichen Spalte: „Nächster Schritt“ definieren
Noch einfacher: Kombinieren Sie Excel mit Reporting-Tools
Tools wie Looker Studio (ehemals Google Data Studio) oder Power BI bieten automatisierte Dashboards, aber auch hier gilt:
Die Grundlage ist immer eine gute Datenstruktur.
Excel bleibt dabei oft das Bindeglied – leicht zu pflegen, vielseitig im Einsatz und für Teams schnell nachvollziehbar.
Shop-Systeme verstehen, um sie zu optimieren
Analyse endet nicht bei externen Tools. Auch das Shopsystem selbst liefert wertvolle Erkenntnisse – vorausgesetzt, man weiß, wo man hinschauen muss. Shopify bietet detaillierte Einblicke in Conversion-Strecken, Warenkorbabbrüche und Produkt-Performance.
Wer die Grundlagen von Shopify versteht, kann:
- Kaufprozesse gezielt vereinfachen
- Abbruchstellen schneller identifizieren
- Produktseiten datenbasiert optimieren
Erst das Zusammenspiel aus Shopsystem, Analyse-Tools und Reporting schafft die Grundlage für nachhaltige Conversion-Optimierung.
Fazit: Zahlen lesen. Nutzer:innen verstehen. Erfolg gestalten.
Traffic allein macht noch keinen erfolgreichen Onlineshop. Entscheidend ist, was Besucher:innen im Shop erleben – und ob sie den Weg zur Conversion auch wirklich gehen.
Die gute Nachricht: Sie müssen nicht raten, warum etwas funktioniert oder nicht. Sie müssen nur wissen, wo und wie Sie hinschauen.
Tools wie Shopify, Google Analytics, Matomo und Excel liefern Ihnen alles, was Sie brauchen:
- um Verhalten zu analysieren,
- Schwachstellen aufzudecken,
- und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Doch dafür braucht es mehr als Zahlen – es braucht Verständnis, Klarheit und Struktur. Genau hier setzen gezielte Weiterbildungen an.
Verstehen, was im Shop passiert – und gezielt optimieren
Matomo Analytics – datenschutzkonform analysieren
Mit Matomo werten Sie Berichte über Nutzerverhalten getzielt aus, erkennen Optimierungspotenziale und verbessern UX sowie Conversions datenschutzkonform und nachvollziehbar.
Microsoft Excel – Datenanalyse & Reporting
Mit strukturierten Auswertungen, passenden Funktionen und übersichtlichen Dashboards verwandeln Sie Zahlen in Entscheidungen – nachvollziehbar, effizient und präsentationsstark.
