Funnel-Analyse: So findest du heraus, wo dein Funnel Anfragen verliert
Dein Funnel ist live, aber die Anfragen bleiben hinter den Erwartungen? Bevor du ihn neu baust oder mehr Budget nachschiebst: Mit einer sauberen Funnel-Analyse findest du die Stelle, an der Interessenten verloren gehen, und weißt, welcher Hebel die meisten Kunden bringt.
Emil Wessolowski
Geschäftsführer von THEFABERS
19 Min. Lesezeit
Funnel-Analyse
Veröffentlicht im Oktober 2026
Inhalt
19 Min.
Kurz gesagt
Eine Funnel-Analyse zeigt dir, wie viele Menschen von einer Stufe zur nächsten kommen: von der Anzeige über Landingpage und Anfrage bis zum Auftrag.
Die Stufen wirken wie Multiplikatoren. Verbesserst du die schwächste, bringt das oft mehr Kunden als zusätzliches Werbebudget.
Anfragen, Termine und Aufträge zählst du im CRM, nicht in Google Analytics. Unter Consent sieht Analytics nur einen Teil deiner Besucher.
Erst messen, dann das Warum verstehen, dann priorisieren: große Hebel wie Angebot, Headline und Anfrageprozess vor Farben und Logos.
A/B-Tests lohnen sich erst ab einigen tausend Besuchern pro Variante. Darunter kommst du mit Erfahrung und sauberen Daten schneller ans Ziel.
Eine Funnel-Analyse misst, wie viele Menschen von einer Stufe deines Funnels zur nächsten kommen: von der Anzeige über die Landingpage und die Anfrage bis zum Termin und zum Auftrag. So siehst du, an welcher Stelle Budget versickert und welche Verbesserung dir die meisten zusätzlichen Kunden bringt.
Einen Funnel zu bauen ist viel Arbeit, und wenn er endlich live ist, fühlt sich das wie das Ziel an. In Wahrheit ist es der Start. Erst mit echtem Traffic zeigt sich, wo Besucher hängen bleiben, und genau dort entscheiden oft kleine Änderungen über das Ergebnis. Bleiben die Anfragen am Anfang hinter den Erwartungen, ist das deshalb kein Grund, den Funnel wegzuwerfen. Meist funktioniert der größte Teil, und eine einzige Stufe bremst alles dahinter.
Bei 50.000 Euro Werbebudget im Monat kann eine schwache Formularstufe den Unterschied zwischen 30 und 45 neuen Kunden ausmachen. Wie du diese Stelle findest, zeigen wir dir in diesem Leitfaden: mit den Kennzahlen je Stufe, einem durchgerechneten Beispiel, einer Anleitung in sechs Schritten und dem, was wir aus über 421 Projekten gelernt haben.
01 · Grundlagen
Was ist eine Funnel-Analyse?
Definition
Eine Funnel-Analyse untersucht jede Stufe, die ein Interessent vom ersten Kontakt bis zum Abschluss durchläuft, und misst, wie viele Menschen von Stufe zu Stufe weitergehen. Ziel ist, die Stelle mit dem größten Verlust zu finden und gezielt zu verbessern, statt an allem gleichzeitig zu drehen.
Der Begriff kommt vom Bild des Trichters: Oben kommen viele an, unten bleiben die übrig, die anfragen und kaufen. Ob du dazu Funnel-Analyse, Trichteranalyse oder Konversionspfad-Analyse sagst, ist egal. In Google Analytics 4 heißt das Werkzeug dafür Trichteranalyse, gemeint ist dasselbe. Welche Arten von Funnels es gibt und wann welche passt, erklären wir im Artikel zum Funnel System.
Warum die Analyse nicht an der Danke-Seite enden darf
Viele Auswertungen hören bei der abgeschickten Anfrage auf. Für dich zählt aber nicht die Anfrage, sondern der Auftrag. Ein Funnel, der doppelt so viele Anfragen bringt, von denen die Hälfte nicht passt, ist kein besserer Funnel. Deshalb gehören Qualifizierung, Termin, Erscheinen und Abschluss mit in die Analyse. Diese Zahlen stehen in deinem CRM oder bei deinem Vertrieb, nicht in Google Analytics. Wie du Anfragen sauber vorsortierst, zeigen wir im Artikel zum B2B Funnel.
Was dir eine Funnel-Analyse bringt
Der wichtigste Effekt ist einfach zu rechnen: Verdoppelst du die Conversion-Rate deiner Landingpage, halbieren sich bei gleichem Klickpreis deine Kosten pro Anfrage. Aus 100 Euro werden 50 Euro, und aus 20 Anfragen für 2.000 Euro werden 40. Oft sinkt sogar der Klickpreis, weil Google und Meta die Qualität der Seite nach dem Klick in ihre Auktion einrechnen.
Unzufrieden mit ihren Zahlen sind viele. In der letzten großen Umfrage von Econsultancy zum Thema war nur gut jedes vierte Unternehmen mit seiner Conversion-Rate zufrieden, mehr waren unzufrieden als zufrieden. Versprechen von mehreren hundert Prozent Steigerung solltest du trotzdem vorsichtig lesen. Solche Sprünge kommen vor, meist dann, wenn vorher etwas richtig kaputt war: ein Formular, das auf dem Handy nicht abschickt, oder eine Seite, die nicht zur Anzeige passt. Im Alltag sind es eher Verbesserungen im einstelligen oder niedrigen zweistelligen Prozentbereich je Schritt. Weil sich die Stufen multiplizieren, summiert sich das schnell.
02 · Kennzahlen
Die Stufen eines Lead-Funnels und ihre Kennzahlen
Bevor du analysierst, legst du fest, welche Stufen dein Funnel hat. Für einen typischen Lead-Funnel mit Google Ads oder Meta sind es sechs. Für jede gibt es eine Kennzahl, eine einfache Formel und eine Quelle, aus der die Zahl kommt.
Stufe 1
Anzeige
Klickrate = Klicks ÷ Impressionen
Klickpreis = Kosten ÷ Klicks
Quelle: Google Ads, Meta Werbeanzeigenmanager
Stufe 2
Landingpage
Formularstart = Starts ÷ Besucher
Scrolltiefe und Ladezeit auf dem Handy
Quelle: Analytics, Clarity, Hotjar
Stufe 3
Anfrageprozess
Abschlussrate = Anfragen ÷ Formularstarts
Abbruch je Formularschritt
Quelle: Analytics, Formular-Tracking
Stufe 4
Anfrage
Kosten pro Anfrage = Budget ÷ Anfragen
Anteil qualifizierter Anfragen
Quelle: CRM
Stufe 5
Termin
Terminquote = Termine ÷ qualifizierte Anfragen
Erscheinungsquote = Gespräche ÷ Termine
Quelle: CRM, Kalender
Stufe 6
Auftrag
Abschlussquote = Aufträge ÷ Gespräche
Kosten pro Kunde = Budget ÷ neue Kunden
Quelle: CRM, Buchhaltung
Die wichtigste Zahl steht ganz unten: Kosten pro Kunde. Alle anderen Kennzahlen sind Zwischenstände, die dir zeigen, wo du ansetzen kannst. Wer nur auf die Kosten pro Anfrage schaut, optimiert schnell auf billige Anfragen, die nie kaufen.
Richtwerte: Was ist normal?
Vergleichswerte helfen beim Einordnen, mehr nicht. Unbounce hat für seinen Conversion Benchmark Report über 41.000 Landingpages ausgewertet. Der Median liegt bei 6,6 %, bei Dienstleistern bei 6,1 %, und 83 % der Besuche kamen vom Handy. Für Formulare gibt es Zahlen von Zuko: Bei Anfrageformularen schicken 42,7 % derer ab, die mit dem Ausfüllen anfangen. Bezogen auf alle, die das Formular sehen, sind es nur 18 %.
Das sind Mittelwerte über sehr unterschiedliche Branchen, Angebote und Traffic-Quellen. Für die Stufen nach der Anfrage, also Terminquote, Erscheinen und Abschluss, gibt es kaum seriöse öffentliche Vergleichswerte. Dein wichtigster Maßstab bist deshalb du selbst: Wie entwickelt sich jede Stufe von Monat zu Monat, und wie unterscheiden sich deine Kanäle untereinander?
Micro- und Macro-Conversions
Die Anfrage oder der Auftrag ist die Macro-Conversion, das eigentliche Ziel. Davor liegen viele kleine Schritte, die Micro-Conversions: Scrollen bis zum Angebot, Klick auf den Button, die erste Frage im Formular. Sie sind für die Analyse wertvoll, weil sie viel häufiger vorkommen. Bei wenigen Anfragen pro Woche zeigen sie dir schon nach Tagen, ob eine Änderung in die richtige Richtung geht.
03 · Rechenbeispiel
Rechenbeispiel: Was die Analyse bei 50.000 Euro Budget zeigt
Wie stark die Stufen zusammenhängen, siehst du am besten an Zahlen. Nehmen wir einen Lead-Funnel mit 50.000 Euro Werbebudget im Monat und einem durchschnittlichen Klickpreis von 2,50 Euro. Das ergibt 20.000 Besucher auf der Landingpage. Die Quoten sind angenommen, damit die Rechnung nachvollziehbar bleibt.
Wo dein Funnel Anfragen verliert
Jede Stufe hat ihre eigene Quote. Die schwächste bremst alles dahinter.
Beispielrechnung mit angenommenen Werten. Deine Quoten findest du in deinem Tracking und im CRM.
Am Ende stehen 30 neue Kunden, jeder hat rund 1.650 Euro Werbebudget gekostet. Eine Anfrage kostet rund 70 Euro, eine qualifizierte Anfrage rund 140 Euro. Auffällig ist das Formular: Von 2.400 Menschen, die anfangen, schicken nur 720 ab. Das sind 30 %, deutlich unter den 42,7 % aus dem Vergleich von Zuko.
Welche Verbesserung bringt wie viele Kunden mehr?
Jetzt der entscheidende Schritt: Wir verändern jeweils eine Stufe und lassen alles andere gleich.
Veränderung
Neue Kunden
Kosten pro Kunde
Ausgangslage
30
1.650 €
Formularstart von 12 auf 15 %
38 (+25 %)
1.320 €
Formularabschluss von 30 auf 45 %
45 (+50 %)
1.100 €
Erscheinen von 70 auf 80 %
35 (+14 %)
1.450 €
Abschluss von 20 auf 25 %
38 (+25 %)
1.320 €
10.000 € mehr Werbebudget
36 (+20 %)
1.650 €
Start, Formular und Erscheinen zusammen
65 (+114 %)
770 €
Beispielrechnung mit angenommenen Werten: 2,50 € pro Klick, 12 % Formularstart, 30 % Formularabschluss, 50 % qualifiziert, 60 % Terminquote, 70 % Erscheinen, 20 % Abschluss. Gerundet.
Zwei Dinge fallen auf. Erstens: Mehr Budget bringt zwar mehr Kunden, aber jeder kostet gleich viel, in der Praxis meist sogar mehr, weil zusätzliche Klicks teurer eingekauft werden. Die Verbesserung einer einzigen Stufe senkt dagegen die Kosten für jeden Kunden. Zweitens: Die Stufen multiplizieren sich. Drei realistische Verbesserungen zusammen machen aus 30 Kunden 65, ohne einen Euro mehr Budget.
Deshalb fangen wir in der Analyse nicht bei der Stufe an, über die im Team am meisten gesprochen wird, sondern bei der mit dem größten Abstand zu dem, was möglich ist. Im Beispiel ist das klar das Formular.
Kostenlose Analyse
Welche Stufe bremst deinen Funnel?
In unserer kostenlosen Analyse rechnen wir deinen Funnel mit deinen echten Zahlen durch und zeigen dir den Hebel, der am meisten bringt.
04 · Anleitung
Funnel-Analyse in 6 Schritten
So gehen wir vor, wenn wir einen bestehenden Funnel analysieren. Die Reihenfolge ist wichtig: Wer mit dem Optimieren anfängt, bevor die Zahlen stimmen, verbessert schnell die falsche Stelle.
1
Ziel und Stufen festlegen, bis zum Auftrag
Schreib die Stufen deines Funnels auf, von der Anzeige bis zum unterschriebenen Auftrag, und leg für jede eine Kennzahl fest. Definiere vorher, was eine qualifizierte Anfrage ist. Sonst diskutiert ihr später über Zahlen, die jeder anders zählt.
2
Tracking prüfen, bevor du den Zahlen glaubst
Schick selbst eine Testanfrage über jeden Kanal und jedes Gerät und schau nach, ob sie überall ankommt: im CRM, in Analytics und als Conversion in Google Ads und Meta. Vergleiche danach die Zahl der Anfragen eines Monats in allen Systemen. Abweichungen sind normal, solange du weißt, woher sie kommen. Warum das unter Consent so ist, erklären wir weiter unten.
3
Quoten berechnen und segmentieren
Rechne für jeden Übergang die Quote aus und schau sie dir nie nur als Durchschnitt an. Trenne nach Kanal, Kampagne, Anzeige und Gerät. Ein Durchschnitt von 4 % kann aus 7 % auf dem Desktop und 2 % auf dem Handy bestehen, und dann hast du kein Seitenproblem, sondern ein Handyproblem. Wähle einen Zeitraum, der genug Daten enthält, bei kleineren Funnels eher vier bis acht Wochen als sieben Tage.
4
Das Warum finden
Die Zahlen zeigen dir, wo Menschen abspringen, aber nicht, warum. Dafür nutzt du Heatmaps und Aufnahmen echter Besuche, die Auswertung einzelner Formularfelder und vor allem Gespräche: mit deinem Vertrieb, der jeden Tag hört, was Interessenten zögern lässt, und mit Kunden, die gerade gekauft haben. Oft liegt die Antwort in einem Satz, den du in keinem Dashboard finden würdest.
5
Priorisieren: Welche Stufe zuerst?
Für jede Schwachstelle schätzt du drei Dinge: wie viele Kunden eine realistische Verbesserung bringt, wie viel Aufwand sie kostet und wie sicher du dir bist. Vorne landet, was viel bringt, schnell umgesetzt ist und sich gut belegen lässt. Ein Formular, das auf dem Handy hakt, schlägt fast immer die neue Bildwelt.
6
Umsetzen und messen
Ändere möglichst eine Sache auf einmal und miss vorher und nachher im gleichen Zeitraum, am besten per A/B-Test. Lass jede Änderung mindestens zwei Wochen laufen, damit sich Wochentage und Ausreißer ausgleichen. Dann beginnt die Runde von vorn, denn die nächste schwächste Stufe wartet schon.
05 · Methoden
Drei Wege zur Analyse, je nach Datenlage
Nicht jeder Funnel hat genug Daten für Statistik. Welcher Weg passt, hängt davon ab, wie viel Traffic und wie viele Anfragen du hast.
Wenig Daten
Der Blick von Experten
Bei neuen Funnels oder wenig Traffic prüfen erfahrene Leute Anzeige, Seite und Anfrageprozess gegen das, was in vielen Projekten funktioniert hat. Das geht schnell und vermeidet die typischen Fehler, ersetzt aber keine Messung.
Laufendes Tracking
Daten plus Erfahrung
Liegen Zahlen je Stufe, Heatmaps und Aufnahmen vor, zeigen sie, wo es hakt. Erfahrung hilft, daraus die richtige Ursache und den passenden Hebel abzuleiten. Für die meisten Funnels ist das der wirksamste Weg.
Viel Traffic
A/B-Tests
Ab einigen tausend Besuchern pro Variante kannst du Varianten gegeneinander testen und sicher sagen, welche besser ist. Am meisten bringen Tests, wenn die großen Fehler schon behoben sind und es um die Feinabstimmung geht.
In der Praxis kombinieren wir alle drei. Am Anfang steht fast immer der Blick von außen, danach die Daten, und Tests kommen dort zum Einsatz, wo der Traffic reicht.
06 · Diagnose
Typische Engpässe je Stufe und was dahintersteckt
Die meisten Probleme zeigen sich in wiederkehrenden Mustern. Wenn du eines davon in deinen Zahlen wiederfindest, weißt du, wo du zuerst suchen solltest.
Anzeige zur Landingpage
Viele Klicks, kaum Formularstarts
Meist passt die Seite nicht zur Anzeige. Wer auf „Kostenlose Analyse in 30 Minuten“ klickt, will genau diesen Satz oben auf der Seite lesen. Auch lange Ladezeiten auf dem Handy und ein unklares Angebot gehören hierher.
Anfrageprozess
Viele Starts, wenige Anfragen
Das Formular verlangt zu früh zu viel: Freitextfelder, lange Auswahllisten, die Telefonnummer gleich am Anfang. Oder im entscheidenden Moment fehlt Vertrauen, etwa echte Bewertungen direkt neben dem Formular.
Anfrage zum Termin
Viele Anfragen, wenige Termine
Entweder passen die Anfragen nicht, weil der Funnel zu wenig vorsortiert, oder ihr meldet euch zu spät. Wer erst am nächsten Tag zurückruft, erreicht viele Interessenten nicht mehr.
Termin zum Auftrag
Viele Termine, wenige Aufträge
Hier liegt das Problem selten auf der Seite. Häufiger passen Erwartung und Angebot nicht zusammen, oder der Vertrieb bekommt die Informationen aus dem Funnel nicht mit ins Gespräch.
Wie eine Landingpage aufgebaut sein muss, damit die erste Stufe funktioniert, zeigen wir im Leitfaden zum Landingpage-Konzept. Läuft dein Traffic noch auf eine normale Website mit Navigation, lohnt ein Blick auf den Website Funnel: Jeder Link, der vom Ziel wegführt, ist eine zusätzliche Abbruchstelle.
Wie stark die Reaktionszeit wirkt, hat die Harvard Business Review schon 2011 gezeigt: Unternehmen, die innerhalb einer Stunde Kontakt aufnahmen, führten fast siebenmal so oft ein echtes Gespräch mit einem Entscheider wie solche, die eine Stunde später anriefen. Fast ein Viertel der getesteten Firmen hat auf die Anfrage nie geantwortet. Die Daten sind alt und stammen aus den USA, an der Richtung hat sich aber nichts geändert.
Große Hebel vor Kleinigkeiten
Ein häufiger Fehler: Am Anfang wird über Logo, Farben und Schriftgröße diskutiert, während die Headline nicht sagt, was der Besucher bekommt. Details zählen, aber erst, wenn das Fundament steht. Diese Elemente haben in fast jedem Funnel den größten Einfluss:
Hier zuerst ansetzen
Headline mit klarem Nutzen
Call to Action
Anfrageprozess
Bilder mit Aussage
Beweise nah am Formular
Anzeige und Seite passen zusammen
Widersprüche kosten dabei mehr, als man denkt. Verspricht die Anzeige eine kostenlose Analyse und die Seite spricht von einem Strategiegespräch, ist der Besucher verunsichert und geht. Google und Meta bewerten diese Passung übrigens selbst: Wie gut die Seite zur Anzeige passt, fließt bei beiden in die Auktion ein.
Psychologie: Hebel, aber keine Tricks
Viele Engpässe sind keine technischen, sondern psychologische. Wer unsicher ist, schaut, was andere tun. Deshalb gehören echte Bewertungen, Kundenlogos und konkrete Ergebnisse dorthin, wo die Entscheidung fällt, also direkt an den Anfrageprozess. Auch Verluste wirken stärker als Gewinne: Eine große Meta-Analyse von 2024 kommt auf ungefähr Faktor zwei, neuere Auswertungen zeigen allerdings, dass der Effekt stark davon abhängt, wie man fragt. Wir nutzen das deshalb vorsichtig und zeigen, was es kostet, nichts zu tun, statt Angst zu machen.
Bei Knappheit gibt es eine klare Grenze. Was knapp ist, wirkt wertvoller, das zeigte schon 1975 ein Experiment mit Keksen. Künstliche Knappheit gilt in Deutschland aber als irreführende Werbung: Ein Countdown, der nach Ablauf neu startet, oder „nur noch zwei Plätze frei“, wenn es nicht stimmt, sind nach dem UWG unzulässig. Echte Fristen und echte Kapazitätsgrenzen darfst du dagegen klar kommunizieren, und die wirken auch.
07 · Tracking
Tracking in Deutschland: Warum deine Zahlen unvollständig sind
Fehlendes oder fehlerhaftes Tracking ist der häufigste Grund, warum Funnel-Analysen in die falsche Richtung laufen. Ohne saubere Daten bist du im Blindflug. In Deutschland kommt etwas dazu, das viele unterschätzen: Selbst ein perfekt eingerichtetes Tracking sieht nicht alle Besucher.
Analytics, Heatmaps und Werbepixel brauchen nach § 25 TDDDG eine Einwilligung. Bei einem rechtskonformen Banner, bei dem Ablehnen so leicht ist wie Zustimmen, wird laut der Consent-Studie von etracker in rund 60 % der Besuche abgelehnt. Das Problem sind nicht nur die fehlenden Daten. Die Quote schwankt je nach Kanal und Kampagne stark und verzerrt damit jeden Vergleich: Ein Kanal kann in Analytics schwach aussehen, nur weil seine Besucher seltener zustimmen.
Welche Zahl du woher nimmst
Die Zahl der Anfragen, Termine und Aufträge nehmen wir deshalb aus dem CRM, nicht aus Google Analytics. Jede abgeschickte Anfrage kommt dort an, egal ob mit oder ohne Einwilligung. Analytics nutzen wir, um zu sehen, wo auf der Seite und im Formular Menschen abspringen. Für solche relativen Vergleiche taugen die Daten, für absolute Zahlen nicht.
Google kann fehlende Nutzer in GA4 zwar hochrechnen, laut der Google-Hilfe aber erst ab 1.000 Nutzern mit Einwilligung pro Tag. Viele Funnels mit 50.000 Euro Budget im Monat liegen darunter. Für dich heißt das: Die Zahlen in GA4 sind eine Stichprobe, keine vollständige Wahrheit.
Consent Mode, serverseitiges Tracking und der Rückweg in die Kampagnen
Seit März 2024 verlangt Google für Nutzer in der EU ein sauberes Einwilligungssignal, den Consent Mode. Ohne ihn fallen Remarketing und Teile der Messung weg. Das ist eine Vorgabe von Google, kein Gesetz. Serverseitiges Tracking macht die Messung stabiler, ist aber kein Weg, die Einwilligung zu umgehen: Wer im Browser Cookies oder Kennungen nutzt, braucht weiter das Ja im Banner.
Der größte Hebel liegt im Rückweg. Wenn Google und Meta nicht nur erfahren, dass eine Anfrage kam, sondern auch, welche davon qualifiziert war oder zum Auftrag wurde, optimieren die Kampagnen auf die richtigen Menschen. Die Funnel-Analyse endet dann nicht in einem Bericht, sondern verbessert den Traffic, der oben in den Funnel fließt.
Kein Rechtsrat: Wie du Tracking und Einwilligung im Detail umsetzt, klärst du am besten mit deinem Datenschutzbeauftragten.
08 · Werkzeuge
Werkzeuge für die Analyse: GA4, Heatmaps und KI
Trichteranalyse in GA4
In Google Analytics 4 baust du unter „Explorativ“ eine Trichteranalyse mit bis zu zehn Schritten, zum Beispiel Landingpage, Formularstart, Schritt 2, Schritt 3 und Absenden. Du siehst pro Schritt, wie viele weitergehen und wie viele abspringen, und kannst nach Gerät, Kanal oder Kampagne aufschlüsseln. Ein offener Trichter zählt auch Nutzer, die erst später einsteigen, ein geschlossener nur die, die beim ersten Schritt beginnen. Damit die Formularschritte auftauchen, muss jeder Schritt als eigenes Ereignis erfasst werden.
Heatmaps und Aufnahmen echter Besuche
Microsoft Clarity ist kostenlos und zeigt dir Heatmaps, Aufnahmen echter Besuche und Stellen, an denen Leute mehrfach hintereinander klicken oder ins Leere tippen. Seit Ende Oktober 2025 braucht Clarity in der EU allerdings eine Einwilligung. Ohne sie zerfällt jeder Besuch in einzelne Seitenaufrufe, und Trichter über mehrere Seiten werden wertlos. Hotjar gibt es für Neukunden nicht mehr als eigenes Produkt, es ist in Contentsquare aufgegangen, das ähnliche Funktionen auch kostenlos anbietet.
Heatmaps zeigen, ob Headline, Button und Formular überhaupt gesehen werden.
Was KI heute wirklich kann
KI ist in der Funnel-Analyse angekommen, aber anders, als viele Versprechen klingen. Am nützlichsten sind Zusammenfassungen: Clarity und Contentsquare werten hunderte Aufnahmen aus und zeigen Muster, die du sonst stundenlang suchen müsstest. Microsoft weist selbst darauf hin, dass sich die KI dabei irren kann. Wir nehmen solche Hinweise deshalb als Startpunkt und prüfen sie in echten Aufnahmen nach.
KI-Heatmaps, die vor dem Livegang vorhersagen, wohin der Blick fällt, sind für einen schnellen Check nützlich. Ob jemand danach eine Anfrage schickt, sagen sie nicht. Und simulierte Nutzer, also KI-Personas, die deine Seite „testen“, sind laut Nielsen Norman Group gut, um Einwände zu sammeln und Fragen vorzubereiten. Echte Interessenten ersetzen sie nicht: Sie sind zu freundlich, brechen nie ab und haben keine Eile.
09 · Testen
A/B-Tests: Wann sie sich lohnen
Ein A/B-Test zeigt zwei Varianten einer Seite gleichzeitig verschiedenen Besuchern und misst, welche besser abschneidet. Das ist der sauberste Weg, eine Verbesserung zu belegen. Er braucht aber mehr Traffic, als die meisten denken.
Ein Beispiel: Deine Seite konvertiert mit 5 %, und du willst eine Verbesserung um ein Fünftel sicher erkennen, also auf 6 %. Bei 95 % Konfidenz und 80 % Teststärke brauchst du dafür rund 8.000 Besucher pro Variante, zusammen etwa 16.000. Mit 20.000 Besuchern im Monat dauert das gut drei Wochen. Misst du nicht auf Anfragen, sondern auf gebuchte Termine, die vielleicht bei 1 % liegen, sind es über 40.000 pro Variante. Nachrechnen kannst du das mit dem Rechner von Evan Miller.
Erwarte außerdem nicht, dass jeder Test gewinnt. Selbst bei Microsoft verbessert laut Harvard Business Review nur etwa jede dritte getestete Idee die Kennzahl, für die sie gedacht war, bei Google und Bing nur 10 bis 20 %. Das ist kein Scheitern, sondern genau der Grund, warum man testet, statt nach Gefühl zu entscheiden.
Reicht dein Traffic nicht, ist das kein Beinbruch. Dann arbeitest du mit Expertenwissen, Heatmaps und einem sauberen Vorher-nachher-Vergleich über mindestens zwei Wochen. Achte darauf, dass sich in diesem Zeitraum sonst nichts ändert, kein neues Budget, keine neuen Anzeigen. Und miss Micro-Conversions wie den Formularstart mit, die reagieren schneller.
10 · Fehler
Häufige Fehler bei der Funnel-Analyse
Diese Fehler sehen wir in Erstgesprächen immer wieder. Jeder einzelne kann dazu führen, dass an der falschen Stelle optimiert wird.
Fehler 1
Den Funnel zu früh abschreiben
Nach zwei Wochen ohne genug Anfragen wird alles neu gebaut. Dabei funktionieren meist die meisten Stufen, und eine einzige bremst. Erst analysieren, dann entscheiden.
Fehler 2
Den Zahlen blind vertrauen
Conversions werden doppelt gezählt, Formularschritte fehlen, das CRM sagt etwas anderes als Analytics. Eine Testanfrage durch den ganzen Funnel deckt das in zehn Minuten auf.
Fehler 3
Nur auf Durchschnitte schauen
Ein guter Durchschnitt kann einen schwachen Kanal oder ein kaputtes Formular auf dem Handy verstecken. Trenne immer nach Kanal, Kampagne und Gerät.
Fehler 4
Bei der Anfrage aufhören
Billige Anfragen, die nie kaufen, sind teurer als teure Anfragen, die kaufen. Miss bis zum Auftrag und gib diese Information an die Kampagnen zurück.
Fehler 5
An Kleinigkeiten feilen
Button-Farben zu testen, während das Angebot unklar ist, bringt wenig. Die großen Hebel sind Headline, Angebot, Anfrageprozess und Beweise.
Fehler 6
Tests zu früh beenden
Nach drei Tagen liegt Variante B vorne, und alle freuen sich. Mit zu wenig Daten ist das oft Zufall. Leg vorher fest, wie lange ein Test läuft, und halte dich daran.
11 · Checkliste
Checkliste: Funnel-Analyse in 30 Minuten
Mit dieser Liste prüfst du deinen Funnel in einer halben Stunde auf die häufigsten Schwachstellen. Sie ersetzt keine gründliche Analyse, zeigt dir aber, wo du genauer hinschauen solltest.
Zahlen
Daten und Tracking
Alle Stufen von der Anzeige bis zum Auftrag sind aufgeschrieben
Eine Testanfrage kommt in CRM, Analytics, Google Ads und Meta an
Jeder Formularschritt ist als eigenes Ereignis erfasst
Für jede Stufe ist die Quote der letzten vier bis acht Wochen ausgerechnet
Die Quoten sind nach Kanal, Kampagne und Gerät getrennt
Qualifizierte Anfragen und Aufträge fließen an die Werbeplattformen zurück
Seite und Prozess
Landingpage und Anfrage
Die Headline greift das Versprechen der Anzeige auf
Auf dem Handy steht der wichtigste Inhalt nach spätestens 2,5 Sekunden
Angebot und erster Schritt sind ohne Scrollen klar
Echte Bewertungen und Ergebnisse stehen nah am Formular
Das Formular stellt zuerst leichte Fragen, die Kontaktdaten kommen zum Schluss
Jede Anfrage bekommt innerhalb einer Stunde eine Rückmeldung
12 · Umsetzung
Selbst analysieren oder analysieren lassen?
Vieles aus diesem Leitfaden kannst du selbst umsetzen, vor allem, wenn Tracking, Analytics und CRM schon sauber laufen. Hilfe von außen lohnt sich, wenn viel Budget im Spiel ist, intern die Zeit fehlt oder ihr schon länger optimiert, ohne dass sich die Kosten pro Kunde bewegen. Dann bringt ein frischer Blick oft schneller Klarheit als die nächste Testrunde.
Selbst
Wenn du selbst analysierst
Tracking und CRM sind sauber eingerichtet
Jemand im Team hat jede Woche feste Zeit dafür
Du kannst Seite und Formular selbst ändern
Das Budget ist überschaubar, Fehler kosten wenig
Mit uns
Wenn wir mit draufschauen
Viel Budget, bei dem jede Stufe spürbar Geld kostet
Die Zahlen widersprechen sich, und keiner weiß, welche stimmt
Ihr habt schon viel getestet, ohne dass sich etwas bewegt
Analyse und Umsetzung sollen aus einer Hand kommen
Wenn wir einen Funnel übernehmen, beginnen wir mit deinen Zielen und deiner Zielgruppe, nicht mit dem Dashboard. Danach prüfen wir Tracking und Zahlen, finden den Engpass, setzen die Änderung um und messen nach. Das ist kein einmaliges Projekt, sondern ein laufender Prozess: Märkte, Plattformen und Nutzerverhalten verändern sich, und ein Funnel, der heute gut läuft, braucht in einem halben Jahr neue Antworten. Wie das bei unseren Kunden aussieht, zeigen die Ergebnisse auf unserer Cases-Seite, mehr zu unserer Arbeit findest du bei unserer Funnel Agentur.
Den ersten Schritt kannst du direkt mit uns machen: In der kostenlosen Funnel-Analyse schauen wir uns deinen Funnel gemeinsam an und zeigen dir, wo der größte Hebel liegt.
13 · Fazit
Die eigentliche Arbeit beginnt nach dem Livegang
Ein Funnel ist mit dem Livegang nicht fertig, er fängt dann erst an zu lernen. Wer jede Stufe misst, die Zahlen aus dem CRM ernst nimmt und immer zuerst die schwächste Stufe angeht, holt aus demselben Budget deutlich mehr Kunden heraus. Das ist weniger spektakulär als ein kompletter Neubau, bringt aber fast immer mehr.
Fang klein an: Schreib heute die Stufen deines Funnels auf und rechne für jede die Quote der letzten Wochen aus. Allein dieser Schritt zeigt dir meist schon, wo du ansetzen solltest.
Geschrieben von
Emil Wessolowski
Emil ist Geschäftsführer von THEFABERS. Gemeinsam mit dem Team baut er Landingpages und Funnels, die aus Werbebudget planbar Anfragen machen. Im Blog teilt er, was in über 421 Projekten funktioniert hat.
Alle Artikel im Blog →FAQ
Häufige Fragen zur Funnel-Analyse
Was ist eine Funnel-Analyse?
Eine Funnel-Analyse untersucht jede Stufe, die ein Interessent von der ersten Anzeige bis zum Auftrag durchläuft, und misst, wie viele Menschen von Stufe zu Stufe weitergehen. So findest du die Stelle mit dem größten Verlust und weißt, wo eine Verbesserung die meisten zusätzlichen Kunden bringt.
Welche Kennzahlen gehören in eine Funnel-Analyse?
Für jede Stufe eine: Klickrate und Klickpreis bei der Anzeige, Formularstart auf der Landingpage, Abschlussrate im Anfrageprozess, Kosten pro Anfrage und Anteil qualifizierter Anfragen, Terminquote und Erscheinungsquote, am Ende Abschlussquote und Kosten pro Kunde. Die wichtigste Zahl sind die Kosten pro Kunde, alle anderen zeigen dir, wo du ansetzen kannst.
Welche Stufe sollte ich zuerst optimieren?
Die Stufe mit dem größten Abstand zu dem, was möglich ist, bei möglichst geringem Aufwand. Weil sich die Stufen multiplizieren, bringt eine Verbesserung um 10 % an jeder Stelle 10 % mehr Kunden. Entscheidend ist also, wo sich am leichtesten viel herausholen lässt. Bei Lead-Funnels ist das erstaunlich oft das Formular.
Wie oft sollte man eine Funnel-Analyse machen?
Die wichtigsten Quoten solltest du jede Woche im Blick haben. Eine gründliche Analyse lohnt sich jeden Monat und nach jeder größeren Änderung an Kampagnen, Seite oder Angebot. Märkte und Nutzerverhalten verändern sich, und was heute funktioniert, kann in einem halben Jahr nachlassen.
Warum zeigen Google Ads, Analytics und CRM unterschiedliche Zahlen?
Weil sie unterschiedlich zählen. Werbeplattformen ordnen Conversions nach eigenen Regeln zu, Analytics sieht in Deutschland nur Besucher mit Einwilligung, und das CRM zählt jede echte Anfrage. Für die Zahl der Anfragen, Termine und Aufträge ist das CRM deshalb die verlässlichste Quelle.
Ab wie viel Traffic lohnen sich A/B-Tests?
Das hängt von deiner Conversion-Rate und der Größe des Effekts ab, den du nachweisen willst. Bei 5 % Conversion-Rate und einer erhofften Verbesserung um ein Fünftel brauchst du rund 8.000 Besucher pro Variante, zusammen etwa 16.000. Darunter sind Expertenanalyse, Heatmaps und ein sauberer Vorher-nachher-Vergleich der bessere Weg.
Was ist eine gute Conversion-Rate für eine Landingpage?
Laut Unbounce liegt der Median über mehr als 41.000 Landingpages bei 6,6 %, bei Dienstleistern bei 6,1 %. Das ist die Mitte, kein Ziel. Wie gut deine Rate ist, hängt von Angebot, Kanal und Zielgruppe ab. Wichtiger als der Vergleich mit anderen ist, wie sich deine eigenen Stufen von Monat zu Monat entwickeln.
Kann ich eine Funnel-Analyse selbst machen?
Ja, wenn Tracking und CRM sauber laufen und jemand im Team regelmäßig Zeit dafür hat. Mit den Stufen, Kennzahlen und der Checkliste aus diesem Leitfaden kommst du weit. Bei großem Budget, widersprüchlichen Zahlen oder wenn sich trotz vieler Tests nichts bewegt, lohnt ein Blick von außen.
Kostenlose Analyse
30 Minuten, 1:1 mit Emil
Wo verliert dein Funnel Anfragen?
In 30 Minuten gehen wir deinen Funnel Stufe für Stufe durch und zeigen dir, welcher Hebel bei dir am meisten bringt.
Weiterlesen
Mehr zum Thema Funnels
B2B Funnel
20 Min. Lesezeit · Elia Faber
B2B Funnel: Wie aus Werbeklicks qualifizierte Anfragen werden
Der Traffic stimmt, die Anfragen nicht? So holt ein B2B Funnel Besucher passend zum Werbekanal ab, qualifiziert Leads und bleibt dran, bis ein Termin steht.
Artikel lesen
Funnel System
16 Min. Lesezeit · Elia Faber
Funnel System: So generierst du Leads und verbesserst dein Marketing
Erfahre alles über die Bedeutung und Wirksamkeit von Funnel Systemen im Online Marketing und welchen Funnel du am besten einsetzen solltest.
Artikel lesen
Landingpage Konzeption
11 Min. Lesezeit · Elia Faber
Effektive Landingpage-Konzepte: Ein Leitfaden
Ein effektives Landingpage-Konzept erfordert ein tiefes Verständnis der Zielgruppe und die richtigen Strategien und Tools, um Konversionen zu maximieren.
Artikel lesen