Der Shopify Conversion Calculator berechnet die Shop-Conversion-Rate aus Bestellungen und Sessions. Er zeigt damit, welcher Anteil der Besuche im gewählten Zeitraum zu einer Bestellung geführt hat. Die Kennzahl ist nützlich, um Veränderungen nach Kampagnen, Shop-Optimierungen oder saisonalen Effekten zu beobachten. Für belastbare Vergleiche sollten Sessions und Bestellungen aus demselben Zeitraum stammen und nach einer konsistenten Analytics-Definition gezählt werden; unterschiedliche Tracking-Systeme können voneinander abweichende Werte liefern.
1. Zeitraum festlegen. Wählen Sie einen einheitlichen Analysezeitraum.
2. Sessions eingeben. Nutzen Sie die Anzahl der Shop-Sitzungen nach Ihrer Analytics-Definition.
3. Bestellungen erfassen. Tragen Sie die im selben Zeitraum gezählten Bestellungen ein.
4. Conversion bewerten. Der Rechner teilt Bestellungen durch Sessions und multipliziert mit 100.
Die Formel verwendet Sessions als Nenner. Wenn Ihr Reporting stattdessen Nutzer, Besucher oder andere Einheiten verwendet, ist der Prozentwert nicht direkt vergleichbar.
Die Conversion Rate zeigt den Anteil der Sessions, die rechnerisch zu einer Bestellung geführt haben.
Mehrfachbestellungen in einer Session, Bot-Traffic, Consent-Einstellungen und Tracking-Abweichungen können die Interpretation beeinflussen.
Gegeben: 42.000 Sessions und 1.050 Bestellungen.
Berechnung: 1.050 ÷ 42.000 × 100 = 2,50 %.
Ergebnis: Die Shop-Conversion-Rate beträgt 2,50 %.
Interpretation: Das entspricht 25 Bestellungen je 1.000 Sessions beziehungsweise etwa einer Bestellung je 40 Sessions.
Dieser Rechner verwendet Sessions. Wechseln Sie den Nenner nicht innerhalb eines Vergleichs, da Besucher- und Session-basierte Conversion unterschiedliche Kennzahlen sind.
Wenn mehr Bestellungen als Sessions gezählt werden, kann die einfache Rechnung über 100 % ergeben. Das deutet meist auf unterschiedliche Zählweisen oder Mehrfachbestellungen hin und sollte geprüft werden.
Traffic-Quelle, Endgerät, Saison, Preis, Sortiment, Verfügbarkeit und Promotions können die Rate verändern. Kleine Stichproben schwanken zusätzlich stärker.
Sie ist meist ein gutes Signal, sollte aber zusammen mit Marge, AOV, Retouren und Akquisitionskosten bewertet werden.
Unterschiedliche Systeme können Sessions, Bestellungen, Zeitzonen, Bots oder Consent-bedingte Datenverluste anders erfassen.