E-Commerce-KPIs sind die wenigen Kennzahlen, an denen ein Onlineshop festmacht, ob er auf Kurs ist: meist Conversion Rate, durchschnittlicher Bestellwert, Umsatz, Bruttomarge, Kundenakquisitionskosten, Wiederkaufrate und Retourenquote. Eine Kennzahl wird zur KPI, wenn jemand dafür verantwortlich ist, sie ein Ziel hat und eine Veränderung eine Entscheidung auslöst.
Kurz gesagt: Umsatz ist Sitzungen x Conversion Rate x durchschnittlicher Bestellwert, und Gewinn ist, was nach Warenkosten, Versand, Zahlungsgebühren, Retouren und Akquisitionskosten übrig bleibt. Verfolge für jeden dieser Hebel ein oder zwei KPIs, prüfe sie in einem festen Rhythmus und ergänze die Produktdaten-KPIs, die in den meisten Listen fehlen, denn ein Produkt ohne Bild, ohne Größe und ohne Kategorie konvertiert schlechter, egal wie viel Traffic du kaufst. Unten findest du 18 KPIs mit Formeln, ein Rechenbeispiel mit echten Zahlen und eine Scorecard zum Kopieren.
Drei Tests, die aus einer Kennzahl eine KPI machen
Dein Analytics-Tool liefert Hunderte von Kennzahlen: Absprungrate, Seiten pro Sitzung, Scrolltiefe, angesehene Artikel. Eine KPI ist eine Kennzahl, nach der du bewusst steuerst. Ein hilfreicher Test: Stell jedem Kandidaten drei Fragen.
- Hängt sie in ein oder zwei Schritten mit Umsatz oder Gewinn zusammen?
- Kann eine bestimmte Person oder ein bestimmtes Team sie beeinflussen?
- Würdest du bei einer Veränderung um 10 % nächste Woche etwas anders machen?
Lautet eine der Antworten nein, behalte sie als Diagnose-Kennzahl, die du prüfst, wenn sich eine KPI bewegt, aber nicht als Zahl im wöchentlichen Dashboard. Ein Shop mit 40 KPIs hat faktisch keine.
Der E-Commerce-KPI-Baum
Die meisten E-Commerce-KPIs sind Teile einer einzigen Gleichung. Wenn du sie als Baum siehst, weißt du, welche Zahl du dir anschauen musst, wenn der Umsatz sinkt.
- Umsatz = Sitzungen x Conversion Rate x durchschnittlicher Bestellwert
- Rohertrag = Umsatz - Wareneinsatz
- Deckungsbeitrag pro Bestellung = durchschnittlicher Bestellwert - Produktkosten - Versand - Zahlungsgebühren - erwartete Retouren
- Gewinn pro Neukunde = Deckungsbeitrag über die gesamte Kundenbeziehung - Kundenakquisitionskosten
Der E-Commerce-KPI-Baum
Wenn der Umsatz fällt, geh den Baum hinunter. Sind die Sitzungen gesunken (Traffic und Akquisition), ist die Conversion gesunken (Website, Preise, Produktseiten, Bestand) oder ist der Bestellwert gesunken (Sortimentsmix, Rabatte, Bundles)? Jeder Zweig hat eigene KPIs und eine eigene verantwortliche Person.
18 E-Commerce-KPIs mit Formeln
Traffic und Akquisition
- Sitzungen nach Kanal. Besuche aufgeteilt nach organischer Suche, bezahlter Suche, Paid Social, E-Mail, Direktzugriffen und Verweisen. Achte auf den Mix, nicht nur auf die Summe: Ein Shop, der von einem einzigen bezahlten Kanal abhängt, ist dessen Preisen ausgeliefert.
- Organische Klicks aus der Suche. Klicks aus der Google Search Console, nach Seitentyp (Kategorie, Produkt, Content). Sie messen die unbezahlte Nachfrage direkt bei Google, unabhängig von deinem Analytics-Tag und Consent-Banner, und eignen sich daher gut als Gegenprobe zu den Sitzungsdaten.
- Kundenakquisitionskosten (CAC). Marketingausgaben / im selben Zeitraum gewonnene Neukunden. Nimm Neukunden, nicht Bestellungen, sonst lassen Wiederkäufer bezahlte Kanäle günstiger aussehen, als sie sind.
- Return on Ad Spend (ROAS). Werbeumsatz / Werbeausgaben. Ein ROAS von 4 bedeutet 4 $ Umsatz pro ausgegebenem 1 $. Die Marge bleibt dabei außen vor, lies ihn also zusammen mit dem Deckungsbeitrag pro Bestellung.
Conversion
- Conversion Rate. Bestellungen / Sitzungen x 100. Shopify definiert die Conversion Rate des Onlineshops als „den Prozentsatz der Sitzungen, die zu einem Kauf geführt haben“ (Shopify Help Center). Segmentiere sie nach Gerät und Traffic-Quelle, bevor du Schlüsse ziehst.
- Add-to-Cart-Rate. Sitzungen mit einem Warenkorb-Hinzufügen / Sitzungen. Eine niedrige Add-to-Cart-Rate bei vielen Produktseitenaufrufen deutet auf die Produktseite hin: Preis, Bilder, fehlende Informationen, Bestand.
- Warenkorbabbruchrate. 1 - (abgeschlossene Bestellungen / erstellte Warenkörbe). Das Baymard Institute beziffert den dokumentierten Durchschnitt auf 70,22 %, berechnet aus 50 Studien (Baymard Institute). Nutze das als Kontext, nicht als Ziel; dein eigener Trend ist wichtiger.
- Umsatz pro Sitzung. Umsatz / Sitzungen. Sie vereint Conversion und Bestellwert in einer Zahl und ist damit der fairste Weg, Kanäle oder Landingpages zu vergleichen.
Bestellwert und Gewinn
- Nettoumsatz. Bruttoumsatz - Rabatte - Erstattungen, ohne Mehrwertsteuer oder Sales Tax. GA4 definiert den Kaufumsatz als Umsatz aus Käufen „abzüglich aller gewährten Erstattungen“ (Google Analytics Help), aber nur, wenn deine Erstattungen tatsächlich an GA4 gesendet werden.
- Durchschnittlicher Bestellwert (AOV). Nettoumsatz / Anzahl der Bestellungen. Unser Rechner für den durchschnittlichen Bestellwert übernimmt die Rechnung und zeigt, was eine Veränderung wert ist.
- Bruttomarge. (Nettoumsatz - Wareneinsatz) / Nettoumsatz x 100. Verfolge sie pro Kategorie; ein Sortimentsmix, der sich zu margenschwachen Kategorien verschiebt, kann sich hinter steigendem Umsatz verstecken.
- Deckungsbeitrag pro Bestellung. AOV - Produktkosten - Versand - Zahlungsgebühren - erwartete Retourenkosten. Diese Zahl sagt dir, wie viel du ausgeben kannst, um eine Bestellung zu gewinnen.
Kunden und Kundenbindung
- Wiederkaufrate. Kunden mit zwei oder mehr Bestellungen / alle Kunden, über ein festes Zeitfenster wie 12 Monate.
- Customer Lifetime Value (CLV). Deckungsbeitrag pro Bestellung x erwartete Bestellungen pro Kunde. Nimm den Deckungsbeitrag, nicht den Umsatz, sonst sieht der CLV viel besser aus, als er ist (im Rechenbeispiel unten 2,5-mal besser). Der Customer-Lifetime-Value-Rechner führt dich durch die Eingaben.
- Verhältnis von CLV zu CAC. CLV / CAC. Unter 1 verlierst du an jedem Neukunden Geld; wie weit du über 1 liegen musst, hängt davon ab, wie schnell du das Geld zurück brauchst.
Produkte und Betrieb
- Retourenquote. Retournierte Einheiten / verkaufte Einheiten x 100, pro Produkt und pro Kategorie. Ein einzelnes Produkt mit der dreifachen Retourenquote seiner Kategorie hat meist ein Produktdatenproblem: falsche Größenangaben, irreführende Fotos, ein fehlendes Material. Der Retourenquoten-Rechner zeigt, was dich Retouren kosten.
- Out-of-Stock-Rate und entgangene Verkäufe. Anteil der aktiven SKUs ohne Bestand und der geschätzte Umsatz, der in dieser Zeit verloren ging. Umsatzberichte zeigen nie Verkäufe, die nicht stattgefunden haben; der Rechner für Verluste durch Fehlbestände liefert eine erste Schätzung.
- Vollständigkeit der Produktdaten. Anteil der aktiven Produkte, bei denen jedes Pflichtfeld ausgefüllt ist: Titel, Beschreibung, mindestens ein Bild, Kategorie, Marke, GTIN und die Attribute, die deine Filter und Kanäle brauchen. Unter Kennzahlen zur Produktdatenqualität erfährst du, wie du die Pflichtfelder festlegst.
Add-to-Cart, Retouren, organische Klicks: wo sich der Katalog bemerkbar macht
Die meisten KPI-Listen hören bei Marketing und Vertrieb auf. Mehrere der KPIs oben hängen aber am Katalog: Add-to-Cart-Rate, Retourenquote, organische Klicks und ob ein Produkt überhaupt auf einem Kanal gelistet werden kann. Ein Produkt ohne Bild oder mit einer zweizeiligen Beschreibung konvertiert schlechter, und ein Produkt ohne Kategorie ist im Shop und in Google Shopping schwer zu finden.
Kunden merken das. In Syndigos State of Product Experience Report 2025, einer Umfrage eines Anbieters, gaben 44 % der Käufer an, einen Kauf wegen unzureichender Produktinformationen abgebrochen zu haben. Das Baymard Institute fand heraus, dass 56 % der Nutzer ihren Besuch auf der Produktseite mit den Bildern beginnen. Ein Shop, der die Conversion Rate verfolgt, aber nicht die Vollständigkeit des Katalogs, misst das Ergebnis und ignoriert eine der Ursachen.
Drei Produktdaten-KPIs verdienen eine Zeile im Dashboard:
- Vollständigkeitsrate: Anteil der aktiven Produkte, bei denen alle Pflichtfelder ausgefüllt sind.
- Durchschnittlicher Qualitätsscore: ein Score von 0 bis 100 pro Produkt, der Felder nach Wichtigkeit gewichtet und als Trend verfolgt wird.
- Channel-Ready-Rate: Anteil der Produkte, die die Anforderungen eines Kanals (Google Merchant Center, ein Marketplace) erfüllen und tatsächlich gelistet werden können.
In WISEPIM bewertet Quality Guard jedes Produkt, und die Analytics-Seite sortiert Produkte nach Verkäufen und Qualität zugleich. So siehst du, welche Bestseller durch schwache Listings ausgebremst werden und welche Ladenhüter ein Problem haben, das die Daten nicht erklären.
Der Mai in Zahlen: ein Shop für Haus und Küche auf Shopify
Ein Shop für Haus und Küche auf Shopify hat im Mai diese Zahlen:
- Sitzungen: 40.000
- Conversion Rate: 1,8 %, also 720 Bestellungen
- AOV: 62 $, also ein Nettoumsatz von 44.640 $
- Pro Bestellung: Produktkosten 27 $, Versand 5,50 $, Zahlungsgebühren 1,90 $, erwartete Retourenkosten 3,10 $
- Deckungsbeitrag pro Bestellung: 62 - 27 - 5,50 - 1,90 - 3,10 = 24,50 $
- CAC: 18 $ für einen Neukunden
- Bestellungen pro Kunde in 12 Monaten: 1,6
Ein Neukunde bringt also bei der ersten Bestellung 24,50 $ ein, abzüglich 18 $ für die Akquise: 6,50 $. Über ein Jahr liegt der CLV auf Deckungsbeitragsbasis bei 24,50 x 1,6 = 39,20 $, und das Verhältnis von CLV zu CAC bei etwa 2,2.
Vergleich jetzt drei Hebel, jeweils mit einer moderaten Veränderung:
- Conversion Rate von 1,8 % auf 2,0 %: 800 statt 720 Bestellungen, also 80 zusätzliche Bestellungen x 24,50 $ = 1.960 $ mehr Deckungsbeitrag, ohne zusätzliche Werbeausgaben.
- AOV von 62 $ auf 66 $: Wenn die zusätzlichen 4 $ denselben Deckungsbeitragsanteil von 39,5 % tragen wie der Rest der Bestellung (24,50 / 62), steigt der Deckungsbeitrag pro Bestellung um etwa 1,58 $, also um etwa 1.140 $ über 720 Bestellungen.
- Retourenkosten von 3,10 $ auf 2,10 $ pro Bestellung: 1 $ x 720 = 720 $, dazu weniger unzufriedene Kunden.
Zusätzlicher monatlicher Deckungsbeitrag pro Hebel
Beispielrechnung| Kategorie | Extra contribution |
|---|---|
| Conversion 1,8 % auf 2,0 % | 1.960 $ |
| AOV 62 $ auf 66 $ | 1.140 $ |
| Retourenkosten 3,10 $ auf 2,10 $ | 720 $ |
Die Zahlen machen die Priorität für diesen Shop klar: zuerst die Conversion. Die nächste Frage ist, warum 98,2 % der Sitzungen nicht kaufen, und hier kommen Add-to-Cart-Rate, Conversion pro Seite und Vollständigkeit der Produktdaten ins Spiel. Gib deine eigenen Zahlen in den Conversion-Rate-Rechner ein, um denselben Vergleich durchzuspielen.
Eine Start-Scorecard mit Verantwortlichen und Auslösern
Nutze eine Zeile pro KPI mit einer verantwortlichen Person, einer Quelle, einem Prüfrhythmus und einem Auslöser, der zum Handeln zwingt. Eine Start-Scorecard für einen Shop mit einigen Hundert bis einigen Tausend Bestellungen im Monat:
Start-Scorecard für KPIs
| Nettoumsatz | Gründer oder E-Commerce-Manager | Shopsystem | Wöchentlich | Zwei Wochen in Folge 10 % unter derselben Woche im Vorjahr |
|---|---|---|---|---|
| Conversion Rate | E-Commerce-Manager | Shopsystem | Wöchentlich, nach Gerät | Mobil sinkt um 0,2 Prozentpunkte |
| AOV | E-Commerce-Manager | Shopsystem | Wöchentlich | Sinkt in einem Zeitraum ohne Aktion |
| Deckungsbeitrag pro Bestellung | Finanzen | Shopsystem plus Kostenübersicht | Monatlich | Einen Monat lang unter Ziel |
| CAC und ROAS nach Kanal | Marketing | Werbeplattformen plus Shopsystem | Wöchentlich | CAC über dem Deckungsbeitrag der ersten Bestellung |
| Wiederkaufrate | CRM oder E-Mail | Shopsystem | Monatlich | Sinkt zwei Monate in Folge |
| Retourenquote nach Kategorie | Kundenservice und Katalog | Retourendaten | Monatlich | Ein Produkt erreicht das Doppelte seines Kategoriedurchschnitts |
| Vollständigkeit der Produktdaten | Katalog- oder Content-Manager | PIM | Wöchentlich | Neue Importe liegen unter dem Katalogdurchschnitt |
| Organische Klicks nach Seitentyp | SEO | Search Console | Monatlich | Produktseiten sinken, während Kategorien stabil bleiben |
Kleinere Shops können mit fünf anfangen: Umsatz, Conversion Rate, AOV, Deckungsbeitrag pro Bestellung und CAC. Nimm die übrigen dazu, wenn das Team wächst und jede KPI eine echte verantwortliche Person bekommt.
Reporting-Fallen, die KPIs irreführend machen
- Conversion Rates verschiedener Tools vergleichen. Shopify, GA4 und deine Werbeplattformen zählen Sitzungen und Käufe unterschiedlich, und Consent-Banner verbergen einen Teil des Traffics vor GA4. Wähle eine Quelle pro KPI.
- Umsatz ohne einheitliche Behandlung von Erstattungen und Mehrwertsteuer. Der Nettoumsatz sollte immer ohne Steuer und abzüglich Erstattungen berechnet werden.
- ROAS ohne Marge. Ein ROAS von 5 bei einem Produkt mit 20 % Marge verliert Geld, sobald Versand und Retouren bezahlt sind.
- Nur Durchschnittswerte für den ganzen Shop. Eine stabile Conversion Rate kann verbergen, dass Mobil sinkt und Desktop steigt. Segmentiere nach Gerät, Kanal und Kategorie.
- Alles berichten, nichts entscheiden. Wenn niemand handelt, wenn sich eine KPI bewegt, streich sie aus der wöchentlichen Prüfung.
- Den Katalog ignorieren. Probleme mit Conversion und Retouren beginnen oft mit fehlenden Größen, einem einzigen unscharfen Foto oder einer Beschreibung, die dem Bild widerspricht.
Wenn du Verkaufs- und Produktdaten an einem Ort haben willst, kombiniert WISEPIM Analytics Shopbestellungen, Daten aus Google Analytics 4 und der Search Console mit Qualitätsscores pro Produkt, sodass sich ein Conversion-Rückgang bis zu den betroffenen Listings zurückverfolgen lässt. Der kostenlose Plan deckt bis zu 100 Produkte ab.
