Conversion Rate
Prozentsatz der Besucher, die eine gewünschte Aktion ausführen. Zeigt, wie gut Seiten funktionieren.
Definition
Die Conversion Rate ist der Prozentsatz der Besucher, die eine gewünschte Aktion ausführen: Formular ausfüllen, Demo buchen, kaufen. Sie zeigt, wie gut Ihre Website oder Kampagne funktioniert.
Berechnung
Conversion Rate = (Conversions / Besucher) × 100
Beispiel: Ihre Landing Page hat 2.500 Besucher. 75 davon füllen das Formular aus.
Conversion Rate = (75 / 2.500) × 100 = 3%
Von 100 Besuchern werden 3 zu Leads. Das klingt wenig, ist aber im B2B normal.
Warum ist die Conversion Rate wichtig?
Die Conversion Rate macht Marketing messbar. Wenn Sie 10.000€ in Ads investieren und die Conversion Rate von 2% auf 4% steigern, verdoppeln Sie den Output ohne mehr Geld auszugeben.
Sie ist auch ein Frühwarnsystem. Sinkt die Conversion Rate plötzlich? Vielleicht ist die Seite kaputt, das Angebot nicht mehr relevant oder der Traffic hat sich verschlechtert.
Arten von Conversions
Micro-Conversions: Kleine Schritte: Newsletter-Anmeldung, Content-Download, Video-View. Zeigen Interesse, aber noch keinen Kauf.
Macro-Conversions: Die eigentlichen Ziele: Demo-Buchung, Angebotsanfrage, Kauf. Direkt umsatzrelevant.
Was beeinflusst die Conversion Rate?
Value Proposition: Ist sofort klar, was der Besucher bekommt?
Trust-Elemente: Kundenlogos, Testimonials, Zertifikate
Formularfelder: Weniger ist mehr. Jedes Feld kostet 5-10% Conversion.
Ladezeit: Langsame Seiten konvertieren schlecht.
Call-to-Action: Klar, sichtbar, überzeugend?
Best Practices
A/B-Testen: Headlines, Buttons, Bilder systematisch testen.
Formulare schlank halten: Nur fragen, was Sie wirklich brauchen.
Mobile optimieren: Auch B2B-Entscheider surfen mobil.
Mit eigenen Daten vergleichen: Der Trend ist wichtiger als Branchenbenchmarks.
Typische Benchmarks
Landing Pages: 2-5% (über 5% ist gut, über 10% ist exzellent)
Website gesamt: 1-3%
E-Mail zu Landing Page: 10-15%
Zusammenfassung
Die Conversion Rate zeigt, wie viele Besucher zu Leads oder Kunden werden. Testen Sie systematisch, reduzieren Sie Hürden und vergleichen Sie mit Ihren eigenen historischen Daten, nicht mit abstrakten Benchmarks.