Trichteranalyse

Die Trichteranalyse untersucht, wie Nutzer eine definierte Abfolge von Schritten durchlaufen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen, beispielsweise einen Kauf, eine Registrierung oder ein Abonnement. Ziel ist es, die Stellen zu identifizieren, an denen der größte Anteil der Nutzer vor Erreichen dieses Ziels abbricht. Ein Trichter wird typischerweise als eine Reihe von Phasen visualisiert, z. B. Besuch der Landingpage, Produktansicht, Hinzufügen zum Warenkorb, Einleitung des Bezahlvorgangs und Kauf. Die Anzahl oder der Prozentsatz der Nutzer, die in jeder Phase verbleiben, wird angezeigt. So ist die relative Abbruchrate zwischen zwei aufeinanderfolgenden Schritten für jeden, der den Bericht prüft, sofort ersichtlich, ohne dass Rohdaten direkt interpretiert oder für jede Phase eine separate Abfrage ausgeführt werden muss. Trichter können entweder geschlossen (Nutzer müssen jeden Schritt in strikter Reihenfolge abschließen, um gezählt zu werden) oder offen (Nutzer können an jeder beliebigen Stelle einsteigen) erstellt werden. Die Wahl zwischen den beiden Varianten beeinflusst maßgeblich die Interpretation der resultierenden Abbruchraten.

Diese Methode ist wichtig, weil sie eine einzelne aggregierte Konversionsrate in ein tatsächliches Diagnoseinstrument umwandelt. Zu wissen, dass eine Website insgesamt bei 2 Prozent konvertiert, sagt wenig darüber aus, wo genau Verbesserungsbedarf besteht. Die Erkenntnis hingegen, dass 60 Prozent der Nutzer den Kaufvorgang genau zwischen dem Anzeigen der Versandkosten und dem Abschluss der Zahlung abbrechen, liefert ein konkretes, testbares Ziel für den nächsten Sprint des Teams. Die Funnel-Analyse ist daher die wichtigste Technik, um von der Feststellung eines Konversionsproblems zum genauen Verständnis zu gelangen, wo im Nutzerprozess dieses Problem tatsächlich seinen Ursprung hat. Dies ist der notwendige erste Schritt, bevor Design- oder Inhaltsänderungen gegenüber anderen konkurrierenden Ideen sinnvoll priorisiert werden können. Die Überprüfung desselben Funnels über mehrere Zeiträume hinweg zeigt zudem, ob eine vorherige Korrektur tatsächlich Wirkung gezeigt hat, da sich ein Schritt, der sich nach einem Release verbessert hat, Monate später unbemerkt wieder verschlechtern kann, wenn an anderer Stelle auf der Seite unabhängige Änderungen vorgenommen werden.

Funnels werden üblicherweise mit Tools wie den Funnel-Explorationsberichten von Google Analytics 4, Mixpanel oder Amplitude erstellt und analysiert. Diese Tools setzen voraus, dass jeder Schritt zuvor als getracktes Ereignis definiert wird. Daher ist ein präzises Event-Tracking eine absolute Voraussetzung für jede zuverlässige Funnel-Analyse. Analysten erstellen typischerweise sowohl einen Gesamt-Funnel als auch mehrere segmentierte Versionen, beispielsweise nach Traffic-Quelle, Gerätetyp oder neuen bzw. wiederkehrenden Besuchern. Denn ein Schritt, der insgesamt gut zu funktionieren scheint, kann ein schwerwiegendes Problem für ein Segment, wie z. B. mobile Nutzer, verschleiern, während er für ein anderes Segment, wie z. B. Desktop-Nutzer mit hoher Kaufabsicht, die über die Markensuche auf die Seite gelangen, einwandfrei funktioniert.

Ein häufiger Fehler besteht darin, die einzelnen Schritte eines Kaufprozesses zu weit zu fassen oder zu lose mit der tatsächlichen Benutzeroberfläche zu verknüpfen. Beispielsweise wird ein kompletter Checkout mit mehreren Feldern als ein einziger Schritt behandelt, anstatt ihn in Versandinformationen, Zahlungsinformationen und Bestellprüfung zu unterteilen. Dadurch wird genau der detaillierte Abbruchpunkt verschleiert, den die Analyse eigentlich aufdecken sollte. Eine weitere häufige Falle ist die Analyse eines Kaufprozesses anhand rein linearer, sequenzieller Logik. Das tatsächliche Nutzerverhalten ist jedoch oft nicht linear: Besucher vergleichen Produkte, öffnen mehrere Tabs oder kehren über mehrere Sitzungen und Geräte hinweg zurück, bevor sie schließlich konvertieren. Solche Muster können durch ein striktes Schritt-für-Schritt-Modell des Kaufprozesses stark verfälscht werden, wenn sie in der zugrunde liegenden Analyse- und Berichtskonfiguration nicht bewusst berücksichtigt werden.

In CRO Im Rahmen der Beratung ist die Funnel-Analyse typischerweise der zweite Schritt eines Projekts, nach einem Event-Tracking-Audit. Sie dient direkt der Priorisierung der zu testenden Phase, in der Regel der Phase mit der höchsten Abbruchrate im Verhältnis zu ihrem potenziellen Umsatzpotenzial. Berater kombinieren häufig quantitative Funnel-Daten mit qualitativer Forschung, wie z. B. Sitzungsaufzeichnungen von Nutzern, die in einem bestimmten Schritt abgebrochen haben, oder Onpage-Exit-Umfragen, die nach den Gründen für den Abbruch fragen. So gelangen sie von der Identifizierung des Abbruchpunkts zum Verständnis der Gründe für den Abbruch. Dies bildet die Grundlage für eine zielgerichtete, evidenzbasierte Hypothese, in die es sich lohnt, Testressourcen zu investieren. Die Präsentation der Funnel-Ergebnisse zusammen mit dem geschätzten Umsatzpotenzial durch die Schließung einer bestimmten Lücke – anstatt nur der Abbruchrate – macht Priorisierungsgespräche mit nicht-technischen Stakeholdern deutlich konkreter und überzeugender.