Web Analytics: Grundlagen für E-Commerce-Händler:innen

Wenn du eine E-Commerce-Website betreibst, hast du sicher schon gehört, dass Web Analytics wichtig sind. Mit Web Analytics erhältst du wertvolle Einblicke in deinen Website Traffic, deine Verkäufe und das Verhalten deiner Kund:innen.

Vielleicht hast du Web Analytics bereits ausprobiert und warst schnell überfordert. Viele Fachbegriffe, Kennzahlen und Diagramme erschweren den Einstieg. Hier erfährst du Schritt für Schritt, wie du Web Analytics nutzt, welche Kennzahlen du messen kannst und welche Tools sich besonders für E-Commerce-Websites eignen.

Was sind Web Analytics?

Zu Web Analytics gehören die Erfassung, Auswertung und Analyse von Daten, die entstehen, wenn Nutzer:innen mit deiner Website interagieren. So erkennst du, wie Menschen deine Website tatsächlich nutzen.

In der Regel startest du Web Analytics mit klaren Zielen, zum Beispiel einer Umsatzsteigerung von 20 % im Jahr. Anschließend sammelst du über einen bestimmten Zeitraum Rohdaten und wandelst sie in aussagekräftige Kennzahlen um. So gewinnst du konkrete Einblicke in das Verhalten deiner Nutzer:innen. Besonders im Fokus stehen dabei die Kennzahlen, die zu deinen Wachstumszielen passen. Auf ihrer Grundlage entwickelst du eine Online-Strategie, mit der du diese Werte gezielt verbesserst.

Ein Beispiel sind Seitenaufrufe. Diese Kennzahl zeigt dir, wie oft Nutzer:innen eine bestimmte Seite besuchen. Mit Web Analytics verfolgst du, ob deine Seitenaufrufe steigen oder sinken. Auf Basis dieser Erkenntnisse entwickelst du zum Beispiel eine Content-Strategie, stärkst deine Suchmaschinenoptimierung (SEO) oder schaltest bezahlte Instagram-Anzeigen. Nach der Umsetzung prüfst du erneut die Seitenaufrufe, um zu sehen, ob deine Maßnahmen wirken.

Was kannst du mit Web Analytics messen?

Mit Web Analytics misst du Daten präzise und gewinnst wertvolle Einblicke in das Verhalten deiner Nutzer:innen. Zu den wichtigsten Kennzahlen gehören:

• Seitenaufrufe. Seitenaufrufe zeigen dir, wie oft eine Seite insgesamt geladen wird. Jeder Ladevorgang zählt, auch wiederholte Aufrufe durch dieselbe Person. Wenn jemand deine Startseite besucht und anschließend auf „Aktualisieren“ klickt, werden zwei Seitenaufrufe erfasst.
• Sessions. Sessions oder Sitzungen erfassen, wie oft Nutzer:innen deine Website innerhalb eines bestimmten Zeitraums besuchen. Wenn eine Person deine Startseite aufruft und anschließend drei weitere Seiten anklickt, zählt das als eine Sitzung. Kommt sie am nächsten Tag zurück und wiederholt ein ähnliches Verhalten, wird das als eine zweite Session gezählt.
• Bounce Rate. Die Bounce Rate, auch Absprungrate genannt, zeigt den Prozentsatz der Besucher:innen, die deine Website nach nur einer angesehenen Seite wieder verlassen. Die Benchmarks unterscheiden sich je nach Branche und Content-Art. Grundsätzlich gilt: Je niedriger die Bounce Rate, desto besser. Analysiere Seiten mit hoher Absprungrate gezielt und prüfe, wo du optimieren kannst.
• Verweildauer auf der Seite. Diese Kennzahl misst, wie lange Besucher:innen auf einer bestimmten Seite bleiben, bevor sie weiterklicken oder die Website verlassen. Eine längere Verweildauer deutet in der Regel auf höheres Interesse hin.
• Neue vs. wiederkehrende Besucher:innen. Hier unterscheidest du zwischen Personen, die deine Website zum ersten Mal besuchen, und solchen, die bereits zuvor da waren. So analysierst du, wie gut du neue Nutzer:innen gewinnst und bestehende bindest.

Neben diesen allgemeinen Kennzahlen spielen im E-Commerce weitere Web Analytics-Werte eine wichtige Rolle:

• Conversion Rate. Die Conversion Rate zeigt dir den Prozentsatz der Besucher:innen, die eine gewünschte Aktion ausführen. Das kann ein Kauf, das Ausfüllen eines Formulars oder das Abonnieren eines Newsletters sein. Diese Kennzahl misst direkt, wie effektiv deine Marketingmaßnahmen arbeiten.
• Warenkorbabbruchrate. Diese Kennzahl zeigt dir, wie viele Nutzer:innen Produkte in den Warenkorb legen, den Kauf jedoch nicht abschließen. Eine hohe Rate weist häufig auf Optimierungsbedarf im Checkout-Prozess oder in der User Experience hin.
• Durchschnittlicher Bestellwert. Der durchschnittliche Bestellwert gibt an, wie viel Kund:innen im Schnitt pro Bestellung ausgeben. Du berechnest ihn, indem du den Gesamtumsatz durch die Anzahl der Bestellungen in einem bestimmten Zeitraum teilst.

Betrachte alle Kennzahlen im Kontext deines Unternehmens, deines Reifegrads, deines Marktes und deiner Gesamtstrategie. Seitenaufrufe gelten oft als wichtige Kennzahl. Für ein Unternehmen mit sehr hohem durchschnittlichem Bestellwert können jedoch auch geringere Seitenaufrufe akzeptabel sein. Analysiere deine Web Analytics-Daten daher immer im Zusammenhang mit deinen Geschäftszielen.

Wie du Web Analytics nutzt

Wenn du eine konkrete Frage hast, wie „Woher kam dieser ganze Traffic?“ oder „Sollte ich mehr Geld in LinkedIn-Anzeigen investieren?“, liefern dir Web Analytics eine klare strategische Grundlage. Geh am besten immer mit einem klaren Ziel in deine Analyse. Diese Ansätze helfen dir dabei:

• Analysiere die Besucher:innen deiner Website. Web Analytics-Tools zeigen dir den geografischen Standort deiner Nutzer:innen, ihren Browser, ihr Gerät und teilweise auch allgemeine demografische Merkmale wie Alter und Geschlecht. Mit diesen Daten verstehst du besser, in welchem kulturellen Kontext sich deine Zielgruppe bewegt und wie sie deine Website nutzt. Darauf aufbauend passt du deine Marketingmaterialien gezielt an.
• Prüfe die Conversions deiner Website. Viele Web Analytics-Tools liefern dir nicht nur Conversion Rates, sondern auch den genauen Klickpfad. Du siehst also, welche Seiten und Klicks zu einer erfolgreichen Conversion führen. Mit diesen Erkenntnissen optimierst du deinen digitalen Marketing Funnel und identifizierst den effektivsten Weg zum Kauf.
• Verbessere deine SEO. Suchmaschinenoptimierung (SEO) steigert die Sichtbarkeit deiner Website in den Suchergebnissen. Web Analytics zeigen dir, über welche Suchanfragen Nutzer:innen auf deine Seite gelangen. Wenn du erkennst, welche Inhalte besonders gut performen, verstehst du, welche Themen deine Zielgruppe wirklich interessieren. Darauf baust du deine Content-Strategie weiter aus.
• Identifiziere deine Referral-Quellen. Wenn dein Traffic von einem Monat auf den anderen deutlich steigt, helfen dir Web Analytics dabei, die Ursache zu finden. Du erkennst, ob ein Blogartikel auf Reddit oder Twitter viral ging, eine bezahlte Kampagne besonders erfolgreich war oder deine SEO-Maßnahmen eine Platzierung auf Seite eins für ein wichtiges Keyword erreicht haben. Wenn du weißt, was funktioniert, kannst du deine Content-Strategie gezielt weiterentwickeln und stärken.

5 Tools für Web Analytics

Web Analytics-Tools verfolgen Besucher:innen, indem sie jedem Browser eine eindeutige Kennung zuweisen. Dieser Tracking-Code, auch Cookie genannt, erkennt wiederkehrende Besucher:innen, verfolgt ihr Verhalten über mehrere Seiten hinweg und berechnet Kennzahlen wie Seitenaufrufe, Sitzungsdauer und Conversion Rates. Es gibt viele Lösungen am Markt. Diese Tools gehören zu den beliebtesten:

• Google Analytics: Dieses Tool zählt zu den bekanntesten Lösungen für Web Analytics. Es ist kostenlos, leicht zugänglich und stammt vom Unternehmen hinter der führenden Suchmaschine. Google Analytics 4, die aktuelle Version, legt einen stärkeren Fokus auf Conversions.
• Adobe Analytics: Adobe Analytics bietet eine besonders umfassende Lösung. Die Plattform stellt dir detaillierte Kennzahlen und flexible Reporting-Funktionen bereit. Sie eignet sich vor allem für Unternehmen mit komplexen Anforderungen oder Enterprise-Strukturen.
• Shopify Analytics: In Shopify-Stores sind Analytics-Funktionen bereits integriert. Du erhältst übersichtliche Berichte zu Kund:innen-Akquise und -Verhalten. Zusätzlich analysierst du Marketingmaßnahmen, Lagerbestand, Bestellungen, Verkäufe und Umsatz direkt im Dashboard.
• Hotjar: Hotjar konzentriert sich auf das Verhalten deiner Nutzer:innen. Das Tool bietet Heatmaps, also visuelle Darstellungen von Klick- und Scroll-Aktivitäten, Sitzungsaufzeichnungen sowie kurze Pop-up-Umfragen. So verstehst du, wie Besucher:innen tatsächlich mit deiner Website interagieren.
• Kissmetrics: Kissmetrics legt den Fokus auf Kund:innen-Analyse und -Bindung. Du verfolgst einzelne Personen über mehrere Sitzungen hinweg und analysierst ihr individuelles Verhalten.
• Mixpanel: Mit Mixpanel trackst du konkrete Aktionen auf deiner Website, etwa das Hinzufügen von Produkten zum Warenkorb oder den Abschluss eines Kaufs.

Beachte, dass viele Nutzer:innen Cookies löschen oder Datenschutzeinstellungen verwenden, die Tracking einschränken. Deshalb liefert kein Web Analytics-Tool zu 100 % exakte Daten. Kombiniere die quantitativen Daten aus Web Analytics deshalb mit qualitativen Erkenntnissen aus Website-Umfragen, User Tests und Customer-Service-Berichten.