Growth Analyse-Methode

Funnel Analysis

Zeigt, an welcher definierten Journey-Stufe Menschen nicht zum nächsten Schritt gelangen.

Funnel Analysis zeigt, an welchen Schritten einer definierten Nutzerreise Menschen weiterkommen oder aussteigen. Der Vergleich von Übergangsraten und Nutzergruppen hilft, gezielte Verbesserungen zu untersuchen.

Kernfrage

An welcher Stufe und für welche Kohorte sinkt die Übergangsrate am stärksten?

Planung vorbereiten Methodenanleitung

Vergleich starten

Feedback gebenHilft dir diese Methode?

Teilnehmende: 1-5
Zeit: 1-3 h

Die Phasen können iterativ durchlaufen werden; ihre Reihenfolge unterstützt den Einstieg, ersetzt aber kein fachliches Urteil.

Arbeitsfläche für Funnel Analysis: Frage, Beobachtungen und nächste Entscheidung sind sichtbar.

Flow
Flow abgrenzen
Wähle eine Nutzerabsicht und ordne beobachtbare Ereignisse.
Daten
Ereignisse prüfen
Prüfe Namen, Identität, Zeitfenster und fehlende Ereignisse gegen Rohdaten.
Raten
Übergänge berechnen
Zähle eindeutige Personen je Stufe; teile Übergang durch passende Ausgangskohorte.
Untersuchung
Verlust untersuchen
Vergleiche sinnvolle Segmente und kombiniere die Auffälligkeit mit qualitativer Evidenz.

Prüfe Ergebnis und offene Annahmen beim nächsten passenden Termin. Halte Änderungen, Verantwortung und neue Evidenz fest.

Geeignet, wenn

Geeignet: Ein einzelner, messbarer Ablauf mit eindeutigem Start und Ziel.

Ideal für

Activation Optimization
Checkout Flows
Growth Diagnostics

Nicht gut für

Problem Discovery ohne Daten
Qualitative Motivationsanalyse

Ergebnisse

Arbeitsbild
Eine definierte Nutzerabsicht mit geordneten, beobachtbaren Ereignissen.
Prüfbare Evidenz
Eindeutige Personen je Stufe und Übergangsraten bezogen auf die passende Ausgangskohorte.
Nächster Schritt
Die Auswertung vergleicht relevante Nutzergruppen und verbindet auffällige Übergangsraten mit qualitativen Befunden.

Conversion-Funnel mit Raten je Übergang

Fiktives Lehrbeispiel

Erkenne, an welcher definierten Journey-Stufe Menschen nicht zum nächsten Schritt gelangen.

Rahmen

Beschreibe Flow, Start, Ziel und Kohorte.

Zeitraum: Woche 12; Markt: DE; Gerät: Mobil.

Stufen

Notiere Eventnamen, Regeln und bekannte Trackinglücken.

Ansicht 10.000 → Warenkorb 2.400 → Checkout 1.200 → Kauf 840.

Raten

Ergänze Zähler, Nenner, Rate und Zeitfenster je Übergang.

Übergänge: 24 %, 50 %, 70 %. Nenner ist jeweils die vorherige Stufe.

Prüffrage

Halte auffälligen Schritt und offene Ursache als Frage fest.

Der größte absolute Verlust liegt vor dem Warenkorb; Ursache bleibt offen.

Fiktiver Shop, Woche 12: Produktansicht 10.000, Warenkorb 2.400, Checkout 1.200, Kauf 840. Übergänge: 24 %, 50 %, 70 %; der größte absolute Verlust liegt vor dem Warenkorb.

Three Steps to Increase Your Conversion Rate Using Funnels

Erster Schritt

Beginne mit einer abgegrenzten Frage, kläre Zugang und Beteiligte und sichere vorhandene Belege. Erkenne, an welcher definierten Journey-Stufe Menschen nicht zum nächsten Schritt gelangen.

Zur Methodenanleitung

Davor sinnvoll

Growth

Pirate Metrics AARRR

Liefert die Funnel-Stufe, deren Verlust hier genauer untersucht wird.

Wie geht es weiter?

Growth

A/B Testing

Prüft eine plausible Ursache des Verlusts mit einem kontrollierten Test.

Growth

Growth Experiment

Prüft die Untersuchungsfrage mit einem kleinen, messbaren Eingriff.

Vertiefung

Zweck

Wenn viele Besucher oder Nutzer unterwegs abspringen, bleibt der Grund hinter der Zahl oft verborgen. Funnel Analysis legt diese Übergänge offen und macht sichtbar, an welcher Stelle der Weg in sich zusammenfällt.

Funktionsweise

Die Stationen eines Nutzungs- oder Kaufpfads werden mit Daten überlegt, damit Abbrüche und Conversion-Verluste lokalisiert werden können. So werden Muster nach Segmenten, Quellen oder Geräten unterscheidbar und Hypothesen präziser. Das Verfahren verwandelt unscharfe Wachstumsfragen in konkrete Engpässe.

Im Detail

Funnel Analysis untersucht Verhaltenspfade als messbare Übergänge und nicht nur Conversion-Raten nebeneinander. Belastbar wird die Analyse erst, wenn Eventqualität, Segmentunterschiede und Kanal- oder Gerätebrüche vor Schlussfolgerungen geprüft sind. Der Erkenntniswert entsteht dort, wo ein sichtbarer Drop-off in eine plausible Ursache und eine testbare Optimierungshypothese übersetzt wird.

Durchführung

Fixiere zuerst die Stufen, den betrachteten Zeitraum und die relevanten Segmente, damit keine Diskussion über unterschiedliche Funnels entsteht. Wirklich nützlich wird die Analyse, wenn Brüche nach Quelle, Gerät oder Zielgruppe sichtbar voneinander abweichen. Zum Schluss sollte ein klar benannter Drop-off mit einer prüfbaren Hypothese für den nächsten Test stehen.

Die Methodenanleitung führt mit 4 Phasen, Zeitrahmen, 4 Stolperfallen und klaren Abbruchkriterien durch die Umsetzung.

Methodenanleitung öffnen

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Quellen und Themen

Themen

Analytics Conversion Growth

Quellen

Three Steps to Increase Your Conversion Rate Using Funnelsinfo.amplitude.comGeprüfte Methodenreferenz; stützt die fachliche Abgrenzung und Arbeitsschritte für Funnel Analysis. Beispiele und redaktionelle Anleitung sind eigenständig und ausdrücklich fiktiv.

In Playbooks

Growth Experiment Loop aufsetzenVon Funnel-Problem zu Hypothese, Experiment, Messung und nächster Wachstumsentscheidung.

Artefakt-Vorlagen

Funnel Analysis: ArbeitsvorlageBereite Funnel Analysis mit klarer Frage, Rollen und Quellen vor.

markdown

funnel-analysis-working-template.md

Bereite Funnel Analysis mit klarer Frage, Rollen und Quellen vor.

Funnel Analysis: Arbeitsvorlage

Fragestellung

Noch zu klären

Gewünschtes Ergebnis

Noch zu klären

Rahmen

Vollständigen Ablauf planen Zeit: Nach Umfang und verfügbaren Belegen festlegen

Diese Vorlage während der Arbeit auf Papier oder in einem eigenen Dokument ausfüllen.

Vorbereitung für diesen Umfang

Methodische Grundausstattung

Materialien: Gemeinsame Arbeitsfläche, zugängliche Quellen und Notiz für Entscheidungen.
Rollen: Produktanalyse · Product · Analytics
Vorab-Infos: Frage, Zeitraum, Datenzugriff, beteiligte Rollen und bekannte Unsicherheiten vorab klären.
Gesamter Zeitbedarf: 30–60 Minuten auf vorbereiteten, validierten Eventdaten; Segmentanalyse bei Bedarf separat.
Setup: Eine gemeinsame Version anlegen. Fakten, Annahmen und Entscheidung getrennt kennzeichnen.