Funnel Analysis

Einfach erklärt

Funnel Analysis zeigt dir, wie Nutzer durch deinen Conversion-Prozess fließen – und wo sie aussteigen. Jeder Schritt hat eine Conversion Rate zum nächsten Schritt.

Beispiel E-Commerce Funnel:

Produktseite     10.000 Besucher (100%)
      ↓
Warenkorb         3.000 (30%)     ← 70% Drop-off
      ↓
Checkout Start    1.500 (15%)     ← 50% Drop-off
      ↓
Zahlung           1.200 (12%)     ← 20% Drop-off
      ↓
Kauf                900 (9%)      ← 25% Drop-off

Gesamt-Conversion: 9%

Was sagt uns das?

• Größter Drop-off: Produktseite → Warenkorb (70%)
• Hier liegt das größte Optimierungspotenzial
• Checkout selbst ist relativ gut (75% schließen ab)

Visualisierung:

████████████████████████████████████████ 10.000
████████████                             3.000
██████                                   1.500
█████                                    1.200
████                                       900

Technischer Deep Dive

Funnel in GA4

Funnel Exploration erstellen:

1. Reports → Explore → Funnel Exploration
2. Steps definieren (Events oder Seiten)
3. Segmente hinzufügen (optional)
4. Analysieren

Beispiel-Setup:

Step 1: page_view (page_path = /product/*)
Step 2: add_to_cart
Step 3: begin_checkout
Step 4: add_payment_info
Step 5: purchase

Funnel-Metriken

Metrik	Formel	Bedeutung
Step Conversion	Users Step N / Users Step N-1	Wie viele schaffen den Schritt?
Overall Conversion	Users Last Step / Users First Step	Gesamte Funnel-Effizienz
Drop-off Rate	1 - Step Conversion	Wie viele verlieren wir?
Time to Convert	Durchschnittliche Zeit durch Funnel	Wie lange dauert es?

Segmentierte Funnel-Analyse

Nach Traffic-Quelle:

Organic:  Landing → Signup → Activation = 5%
Paid:     Landing → Signup → Activation = 3%
Referral: Landing → Signup → Activation = 8%

→ Referral-Traffic konvertiert am besten
→ Paid Traffic hat Problem bei Signup

Nach Gerät:

Desktop: Checkout Completion = 75%
Mobile:  Checkout Completion = 45%

→ Mobile Checkout braucht Optimierung

Funnel-Typen

Closed Funnel (strikt):

• Nutzer muss alle Schritte in Reihenfolge durchlaufen
• Gut für: Checkout, Onboarding-Flows
• Strenger, aber genauer

Open Funnel (flexibel):

• Schritte können übersprungen oder in anderer Reihenfolge sein
• Gut für: Feature-Adoption, Content-Consumption
• Realistischer für nicht-lineare Journeys

Optimierungsstrategien

Bei hohem Drop-off:

Schritt	Mögliche Ursachen	Lösungen
Landing → Signup	Unklarer Value Prop	Bessere Headline, Social Proof
Signup → Activation	Kompliziertes Onboarding	Vereinfachen, Progress Bar
Cart → Checkout	Versandkosten-Schock	Früher kommunizieren
Checkout → Purchase	Zahlungsoptionen	Mehr Optionen, Trust Badges

Funnel mit Mixpanel/Amplitude

// Event Tracking für Funnel
mixpanel.track('Product Viewed', {
  product_id: '123',
  category: 'Electronics'
});

mixpanel.track('Added to Cart', {
  product_id: '123',
  cart_value: 99.99
});

mixpanel.track('Checkout Started', {
  cart_value: 99.99,
  items_count: 1
});

mixpanel.track('Purchase Completed', {
  order_id: 'ORD-456',
  revenue: 99.99
});

Fortgeschrittene Analyse

Kohortenbasierte Funnels:

• Wie unterscheiden sich Funnels nach Signup-Woche?
• Verbessern sich neue Nutzer über Zeit?

Time-to-Convert:

• Wie lange brauchen Nutzer pro Schritt?
• Wo gibt es Verzögerungen?

Funnel Trends:

• Wie entwickelt sich die Conversion über Zeit?
• Saisonale Muster?