E-Commerce-Kennzahlen: die wichtigsten KPIs und ihre Berechnung

Ein Onlineshop erzeugt bei jedem Besuch Daten, aber nur wenige Zahlen zeigen, ob das Geschäft Geld verdient. Wer sie berechnen kann, trifft Entscheidungen nicht mehr im Blindflug.

E-Commerce-Kennzahlen (oder KPIs, Key Performance Indicators) sind Werte, die regelmäßig gemessen werden, um zu erkennen, ob ein Onlineshop verkauft und Gewinn macht. Die wichtigsten sind die Conversion-Rate, der durchschnittliche Bestellwert, die Kundenakquisitionskosten (CAC), der Customer Lifetime Value (LTV), die Warenkorbabbruchrate, der ROAS und die Bruttomarge.

Das Wichtigste in Kürze

• Die Conversion-Rate berechnen Sie, indem Sie die Bestellungen durch die Sitzungen teilen und mit 100 multiplizieren: 800 Bestellungen bei 40.000 Sitzungen ergeben 2 %.
• Der durchschnittliche Bestellwert (AOV) ist der Umsatz geteilt durch die Zahl der Bestellungen.
• Der LTV ist nur im Vergleich mit dem CAC aussagekräftig: Bringt ein Kunde weniger Marge ein, als seine Gewinnung gekostet hat, verliert der Shop mit jedem Neukunden Geld.
• Ein hoher ROAS garantiert keinen Gewinn. Bei einer Bruttomarge von 40 % braucht eine Kampagne einen ROAS von mindestens 2,5, um kein Geld zu verlieren.
• Vergleichen Sie jede Kennzahl nur zwischen gleichwertigen Zeiträumen und mit derselben Berechnungsgrundlage (zum Beispiel Umsatz ohne MwSt. und ohne Versandkosten). Ändert sich die Grundlage, ist die Entwicklung nicht mehr verlässlich.

Die 12 wichtigsten E-Commerce-Kennzahlen für Ihren Onlineshop

Die 12 Kennzahlen in diesem Abschnitt beantworten die drei Fragen, die sich jeder Onlineshop stellt: Wie viele Besucher kaufen, was kostet die Gewinnung eines Kunden und wie viel Geld bringt dieser Kunde im Lauf der Zeit ein. Zu jeder Kennzahl finden Sie die Formel und eine durchgerechnete Beispielrechnung. Die meisten nutzen die Beispieldaten aus der folgenden Tabelle; Kennzahlen, die andere Daten brauchen, nennen ihre Annahmen im jeweiligen Abschnitt.

Die Beispieldaten stammen von einem fiktiven Shop und gelten für einen Monat. Die Umsätze sind ohne MwSt. und ohne Versandkosten angegeben.

1. Conversion-Rate (CR)

Die Conversion-Rate misst, wie viel Prozent der Besuche in einem Zeitraum zu einer Bestellung führen. Sie zeigt am direktesten, ob der Shop die Besucher überzeugt.

Dieselbe Logik gilt für andere Conversions, etwa Newsletter-Anmeldungen oder Registrierungen (Leads). Entscheidend ist, festzulegen, was als Conversion zählt, und diese Definition über die Zeit beizubehalten.

Formel: Conversion-Rate = (Anzahl der Bestellungen ÷ Anzahl der Sitzungen) × 100

Beispiel: (800 ÷ 40.000) × 100 = 2 %.

2. Kundenakquisitionskosten (CAC)

Die Kundenakquisitionskosten sind der Betrag, den ein Shop im Durchschnitt ausgibt, um einen Neukunden zu gewinnen. Dazu zählen alle Akquisitionsausgaben des Zeitraums: Anzeigen, Agenturen, Tools und Aktionen.

Der CAC wird nur durch die Zahl der Neukunden geteilt. Rechnen Sie Bestellungen von Bestandskunden mit ein, fällt der Wert niedriger aus, als er tatsächlich ist. Wenn Sie die Kosten je Verkauf und nicht je Kunde messen möchten, ist der Cost per Acquisition (CPA) die passende Kennzahl.

Formel: CAC = Marketingausgaben ÷ Anzahl der Neukunden

Beispiel: 16.000 € ÷ 400 = 40 € pro Neukunde.

3. Customer Lifetime Value (LTV oder CLTV)

Der Customer Lifetime Value schätzt, wie viel Geld ein Kunde während seiner gesamten Beziehung zum Shop einbringt. Er spiegelt die Qualität von Produkt und Service wider und zeigt, wie gut es gelingt, Kunden zu Wiederholungskäufen zu bewegen.

Im E-Commerce ist es am sinnvollsten, den LTV auf Basis der Marge zu berechnen und nicht auf Basis des Umsatzes, weil er sich so direkt mit dem CAC vergleichen lässt. Die allgemeine Formel ist ein Richtwert: Jedes Unternehmen passt Kaufhäufigkeit und Dauer an seine eigenen historischen Daten an.

Formel: LTV = durchschnittlicher Bestellwert × Bestellungen pro Jahr × Jahre der Kundenbeziehung × Bruttomarge (%)

Beispiel: Bei einem durchschnittlichen Bestellwert von 60 €, 3 Bestellungen pro Jahr, 2 Jahren Kundenbeziehung und einer Bruttomarge von 40 % beträgt der LTV 60 × 3 × 2 × 0,40 = 144 € Marge pro Kunde.

Das Verhältnis LTV/CAC zeigt, ob sich die Kundengewinnung lohnt. Im Beispiel ergibt 144 € ÷ 40 € = 3,6: Jeder Kunde bringt das 3,6-Fache dessen ein, was seine Gewinnung gekostet hat. Ein Wert unter 1 bedeutet, dass jeder Neukunde mehr kostet, als er am Ende einbringt.

4. Absprungrate

Die Absprungrate (Bounce Rate) ist der Anteil der Sitzungen, in denen der Besucher die Website verlässt, ohne mit ihr zu interagieren. Eine hohe Absprungrate auf Produktseiten deutet oft auf langsame Ladezeiten, Probleme bei der Bedienbarkeit oder eine Anzeige hin, die etwas anderes verspricht, als die Seite zeigt.

Google Analytics 4 berechnet sie automatisch als Anteil der Sitzungen ohne Interaktion. Laut der Hilfe von Google Analytics zu Interaktionsrate und Absprungrate gilt eine Sitzung als «Sitzung mit Interaktion», wenn sie länger als 10 Sekunden dauert, ein Schlüsselereignis enthält oder mindestens 2 Seiten- oder Bildschirmaufrufe umfasst.

Formel: Absprungrate = (Sitzungen ohne Interaktion ÷ Sitzungen gesamt) × 100

Beispiel: (18.000 ÷ 40.000) × 100 = 45 %.

5. Warenkorbabbruchrate

Die Warenkorbabbruchrate misst den Anteil der begonnenen Warenkörbe, die nicht zu einer Bestellung führen. Hier geht der Umsatz am nächsten am Kauf verloren, deshalb wirkt sich jeder zurückgewonnene Prozentpunkt direkt auf den Umsatz aus.

Typische Ursachen sind Versandkosten, die erst am Ende erscheinen, ein langer Bestellprozess, wenige Zahlungsarten oder fehlendes Vertrauen in den Shop. Auch der Preis spielt eine Rolle: Ein Kunde, der vergleicht und dasselbe Produkt in einem anderen Shop günstiger findet, bricht den Kauf ab.

Formel: Warenkorbabbruchrate = (1 − abgeschlossene Bestellungen ÷ begonnene Warenkörbe) × 100

Beispiel: (1 − 800 ÷ 2.500) × 100 = (1 − 0,32) × 100 = 68 %.

6. Retourenquote

Die Retourenquote misst, welcher Anteil der Bestellungen an den Shop zurückgeht, sei es wegen Beschädigungen, mangelhafter Verpackung oder weil das Produkt nicht hält, was die Produktseite versprochen hat. Jede Retoure kostet die Marge des Verkaufs und zusätzlich die Rücksendelogistik.

Wenn Sie auf Amazon über den Logistikservice FBA verkaufen, wickelt Amazon die Retouren dieser Bestellungen ab, die Kosten belasten aber weiterhin Ihre Marge. Sinnvoll ist es, die Quote je Kategorie oder je Produkt zu berechnen, um Produktseiten mit missverständlichen Beschreibungen oder Fotos zu finden.

Formel: Retourenquote = (retournierte Bestellungen ÷ Bestellungen gesamt) × 100

Beispiel: (40 ÷ 800) × 100 = 5 %.

7. Return on Investment (ROI)

Der ROI misst den Gewinn einer Investition im Verhältnis zu ihren Kosten. Im Marketing muss der Gewinn auf Basis der Marge der Verkäufe berechnet werden und nicht auf Basis des Umsatzes, weil auch die verkauften Produkte etwas kosten.

Formel: ROI = ((erzielte Bruttomarge − Investition) ÷ Investition) × 100

Beispiel: Die Kampagne aus dem Beispiel hat 8.000 € investiert und 32.000 € Umsatz erzielt. Bei einer Bruttomarge von 40 % bringen diese Verkäufe 12.800 € Marge. Der ROI beträgt ((12.800 − 8.000) ÷ 8.000) × 100 = 60 %.

8. Durchschnittlicher Bestellwert oder Average Order Value (AOV)

Der durchschnittliche Bestellwert, auch Warenkorbwert genannt, gibt an, wie viel ein Kunde pro Einkauf im Schnitt ausgibt. Steigt er, verteilen sich die Fixkosten jedes Versands und jedes Klicks auf mehr Umsatz.

Übliche Hebel, um ihn zu erhöhen, sind Cross-Selling, ergänzende Produkte im Warenkorb, Produktbundles und eine Schwelle für kostenlosen Versand knapp über dem aktuellen Bestellwert.

Formel: AOV = Gesamtumsatz ÷ Anzahl der Bestellungen

Beispiel: 48.000 € ÷ 800 = 60 €.

9. Kundenabwanderungsrate (Churn Rate)

Die Kundenabwanderungsrate (Churn Rate) misst, wie viel Prozent der aktiven Kunden in einem Zeitraum nicht mehr kaufen. Verwechseln Sie sie nicht mit der Absprungrate: Die Absprungrate bezieht sich auf Besuche, die Churn Rate auf Kunden.

Die Abwanderung hängt mit Zufriedenheit und Kundenbindung zusammen. Um die Gründe zu verstehen, ergänzt man sie häufig um den Net Promoter Score (NPS), der misst, wie wahrscheinlich ein Kunde den Shop weiterempfiehlt.

Verlorene Kunden sind diejenigen aus der Ausgangsgruppe, die im Zeitraum nicht wieder gekauft haben. Es reicht nicht, die Kunden am Ende von denen am Anfang abzuziehen, weil die in dieser Zeit hinzugekommenen Neukunden die Abgänge verdecken würden.

Formel: Kundenabwanderungsrate = (verlorene Kunden ÷ Kunden zu Beginn des Zeitraums) × 100

Beispiel: Hat der Shop das Jahr mit 2.000 aktiven Kunden begonnen und 300 davon haben nicht wieder gekauft, beträgt die Rate (300 ÷ 2.000) × 100 = 15 %.

10. Umsatz nach Traffic-Quelle

Der Umsatz nach Traffic-Quelle zeigt, welcher Kanal (organische Suche, Anzeigen, E-Mail, soziale Netzwerke oder direkter Traffic) die meisten Verkäufe bringt. So verteilen Sie das Budget auf die Kanäle, die tatsächlich Umsatz bringen, und nicht auf die, die nur Besucher liefern.

Das Ergebnis schwankt je nach Saison, Wochentag und Art von Produkt oder Angebot. Vergleichen Sie es deshalb zwischen gleichwertigen Zeiträumen.

Formel: Anteil der Quelle = (Umsatz dieser Quelle ÷ Gesamtumsatz) × 100

Beispiel: Erzielt der organische Traffic 14.400 € der 48.000 €, liegt sein Anteil bei (14.400 ÷ 48.000) × 100 = 30 %.

11. Umsatz nach Gerätetyp

Der Umsatz nach Gerätetyp zeigt, wie viel Sie über Smartphone, Computer und Tablet umsetzen. Bringt das Smartphone die meisten Besuche, aber nur einen kleinen Teil des Umsatzes, hakt es wahrscheinlich im mobilen Bestellprozess.

Formel: Anteil des Geräts = (Umsatz über dieses Gerät ÷ Gesamtumsatz) × 100

Beispiel: Erzielt das Smartphone 28.800 € der 48.000 €, liegt sein Anteil bei (28.800 ÷ 48.000) × 100 = 60 %.

12. Umsatz nach Besuchertyp: neue und wiederkehrende Besucher

Diese Kennzahl vergleicht, wie viel Umsatz ein Besuch eines neuen Nutzers im Vergleich zu einem Besuch eines Nutzers bringt, der den Shop schon kannte. Sie zeigt, ob die Akquise Käufer oder nur Neugierige anzieht und welches Gewicht die Stammkundschaft hat.

Formel: Verhältnis = Umsatz pro Sitzung neuer Nutzer ÷ Umsatz pro Sitzung wiederkehrender Nutzer

Beispiel: 30.000 neue Sitzungen erzielen 24.000 € (0,80 € pro Sitzung) und 10.000 wiederkehrende Sitzungen weitere 24.000 € (2,40 € pro Sitzung). Das Verhältnis beträgt 0,80 ÷ 2,40 = 0,33.

• Liegt der Wert unter 1, bringt jeder wiederkehrende Besuch mehr Umsatz als ein neuer. Das ist der Normalfall, weil Kunden, die schon gekauft haben, dem Shop mehr vertrauen.
• Liegt der Wert über 1, bringen neue Besuche mehr Umsatz als wiederkehrende. Das kann auf eine sehr gut ausgesteuerte Akquise hindeuten oder auf einen Kundenstamm, der selten wieder kauft.
• Liegt der Wert bei 1, bringen beide Besuchsarten gleich viel Umsatz.

Am nützlichsten ist das Verhältnis als Trend: Sinkt es Monat für Monat, während die Ausgaben für die Akquise steigen, bringen die Kampagnen Traffic, der weniger kauft.

ROAS und Bruttomarge: die Kennzahlen, die Umsatz und Gewinn verbinden

Die 12 Kennzahlen oben erklären, wie der Shop verkauft. Zwei weitere zeigen, ob diese Verkäufe Geld übrig lassen: der ROAS der Werbung und die Bruttomarge der Produkte. Zusammen beantworten sie die Frage, auf die es ankommt: Was kostet der Verkauf, und was bleibt danach übrig?

13. Return on Ad Spend (ROAS)

Der ROAS misst, wie viele Euro Umsatz jeder in Anzeigen investierte Euro bringt. Mit ihm vergleichen Sie Kampagnen in Google Ads, Google Shopping oder Amazon Ads untereinander. Im Beitrag Was ist der ROAS und wie wird er berechnet finden Sie mehr Details.

Formel: ROAS = der Kampagne zugeordneter Umsatz ÷ Ausgaben für die Kampagne

Beispiel: 32.000 € ÷ 8.000 € = 4 (auch als 400 % angegeben).

Welcher ROAS mindestens nötig ist, um kein Geld zu verlieren, hängt von der Marge ab: Break-even-ROAS = 1 ÷ Bruttomarge. Bei einer Marge von 40 % liegt der Break-even bei 1 ÷ 0,40 = 2,5. Eine Kampagne mit einem ROAS von 2 setzt doppelt so viel um, wie sie kostet, und verliert trotzdem Geld.

Wenn Sie in Google Ads mit der Gebotsstrategie «Ziel-ROAS» arbeiten, ist der eingestellte Wert laut der Google-Ads-Hilfe zu Ziel-ROAS-Geboten der durchschnittliche Conversion-Wert, den Sie für jede in Anzeigen investierte Währungseinheit erzielen möchten. Dieselbe Hilfeseite weist darauf hin, dass ein zu hoch angesetztes Ziel die Zugriffe auf Ihre Anzeigen einschränken kann. Ein Ziel unter Ihrem Break-even-ROAS lässt die Kampagne Verkäufe gewinnen, die Geld kosten.

14. Bruttomarge

Die Bruttomarge ist der Teil jedes Verkaufs, der nach Bezahlung des Produkts übrig bleibt. Sie ist die Grundlage fast aller Rentabilitätskennzahlen: Ohne sie lassen sich weder der tatsächliche ROI noch der auf der Marge basierende LTV oder der Break-even-ROAS berechnen.

Auf Marktplätzen und in Shops mit mehreren Kanälen zählt die Marge, die übrig bleibt, nachdem auch Provisionen, Zahlungsanbieter, Versand und Kommissionierung abgezogen sind. Der Beitrag zur Berechnung der Gewinnmarge zeigt diese Rechnung Schritt für Schritt.

Formel: Bruttomarge (%) = ((Umsatz − Wareneinsatz) ÷ Umsatz) × 100

Beispiel: ((48.000 − 28.800) ÷ 48.000) × 100 = (19.200 ÷ 48.000) × 100 = 40 %.

Übersichtstabelle: alle Formeln auf einen Blick

Die Tabelle fasst die 14 Kennzahlen und das Verhältnis LTV/CAC mit Formel und Ergebnis der Beispielrechnung zusammen. Kennzahlen, die Daten außerhalb der Monatstabelle brauchen (LTV, Kundenabwanderung sowie die Aufteilung nach Quelle, Gerät und Besuchertyp), verwenden die Annahmen aus ihrem Abschnitt.

Zusammen gelesen erzählen die Zahlen eine Geschichte. Der Beispielshop konvertiert 2 %, holt das 3,6-Fache dessen herein, was ein Kunde kostet, und seine wichtigste Kampagne erzielt einen ROI von 60 %. Seine Schwachstelle ist der Warenkorb: Bei 68 % Abbrüchen bringt es mehr, Versandkosten und Preiswettbewerbsfähigkeit zu prüfen, als das Werbebudget zu erhöhen.

Investieren Ihre Shopping-Kampagnen in Produkte, bei denen Ihr Preis nicht wettbewerbsfähig ist, sinkt der ROAS, auch wenn die Anzeige gut ist. Die Preisposition jedes Produkts zu prüfen, bevor Sie das Budget verteilen, ist die Grundlage einer an der Marge orientierten Optimierung von Werbekampagnen.

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