Die Höhe der Conversion-Rate hängt vom Verhältnis zwischen Seitenbesuchen und erzielten Conversions ab. Dabei können Marketer nochmals zwischen eindeutigen Besuchern (engl. Unique-Visitors) oder allgemeinen Besuchen unterscheiden. Letztere entstehen auch dann, wenn Bots oder andere Websites die eigene Web-Präsenz aufrufen. Die allgemeine Gäste-Datenansicht differenziert außerdem nicht zwischen einfachen und mehrfachen Besuchen eines Nutzers am gleichen Tag. Cookies hingegen markieren Unique-Visitors. Sie weisen eine bestimmte Laufzeit auf. Webanalyse-Tools definieren zugleich, ab wann ein Besucher erneut gezählt wird.

• Berechnung der Conversion-Rate mit allen Besuchen
• Berechnung der Conversion-Rate mit Unique-Visitors*
• Verbesserung der Usability (Nutzbarkeit): Je besser die User-Experience (Erfahrungen des Nutzers) einer Website, desto höher ist die Chance auf eine erfolgreiche Conversion. Eine solche Optimierung besteht zum Beispiel darin, das Web-Angebot für mobile Endgeräte zu verbessern.
• Verbesserung der Inhalte: Sowohl Bilder als auch Texte können Conversions begünstigen. Typische Schwachstellen sind hierbei zum Beispiel unpassende Grafiken oder fehlerhafte Texte.
• Verbesserung des Web-Designs: Schon die Änderung der Farbe eines Online-Shops kann das Kaufverhalten von Nutzern beeinflussen. Gleiches gilt für die Anordnung von Buttons, Symbolen oder Grafiken.
• Verbesserung des Bestellprozesses: Die „Warenkorb-Optimierung“ ist meist ein wichtiger Bestandteil der Conversion-Rate-Optimierung (CRO). Hier spielt zum Beispiel eine wichtige Rolle, dass sogenannte Trust-Elemente eingefügt werden, die das Vertrauen des Nutzers gewinnen und ihm die Hemmung vor dem Kauf nehmen.

*Ein Unique-Visitor ist ein Besucher, der innerhalb eines festgelegten Zeitraums mehrmals eine Website aufruft, aber nur einmal gezählt wird.

3.1 Allgemeine Conversion-Rate

Conversion-Rate allgemein = (Erzielte Conversions x 100 Prozent) / alle Seitenbesuche

Beispiel:

Die Website eines Startups für smarte Suppenschüsseln generiert nach dem Marktstart in der ersten Woche eine Million Besuche. Es werden dabei 1.000 Suppenschüsseln bestellt.

Die Conversion-Rate liegt damit bei = (1.000 x 100 Prozent) / 1.000.000 = 0,001 Prozent.

Jeder tausendste Besuch führte somit zu einem Verkauf.

3.2 Spezifische Conversion-Rate

Conversion-Rate spezifisch = (Erzielte Conversions x 100 Prozent) / Unique Visitors

Beispiel:

Ein Infoportal über Online-Marketing bietet ein Whitepaper zum Download an. In der ersten Woche zählt das Webanalyse-Tool 5.000 Unique-Visitors. Von diesen eindeutigen Besuchern haben 100 das Whitepaper heruntergeladen.

Conversion-Rate = (100 x 100 Prozent) / 5.000 = 0,02

Werbungtreibende oder Unternehmer müssen bei der Verwendung von Webanalyse-Tools darauf achten, welche Grundlage das Tool zur Berechnung der Conversion-Rate nutzt. Zugleich sollte das Conversion-Tracking unbedingt korrekt implementiert sein, damit die Rate nicht verfälscht wird.

Wie gut sich die Conversion-Rate eines Online-Shops oder einer Website allgemein entwickelt, hängt von verschiedenen Aspekten ab:

• Produktsortiment: Ein Shop im hochpreisigen Segment wird allgemein eine niedrigere Conversion- Rate aufweisen als ein Online-Angebot mit Massenware zu Niedrigpreisen.
• Saison: Wenn das Warensortiment auf eine bestimmte Saison ausgerichtet ist, zum Beispiel auf Weihnachten, wird der Shop in der Vorweihnachtszeit eine vielfach höhere Conversion-Rate aufweisen als in der Nebensaison.
• Zahlungsmöglichkeiten: Bietet ein Shop nur eine oder wenige Zahlungsmöglichkeiten an, ist zu erwarten, dass die Conversion-Rate darunter leidet. In der Regel wird davon ausgegangen, dass die Rate mit dem steigenden Angebot gängiger Zahlungsmethoden zunimmt.
• Usability: Eine mangelhafte Usability, zum Beispiel im Warenkorb-Prozess, verringert in der Regel die Zahl der Conversions deutlich. Ursächlich für den Rückgang können ungünstig platzierte Buttons oder ein unübersichtlicher Check-Out-Vorgang sein.
• Technik: Gibt es technische Fehler beim Bezahlen von Produkten oder Dienstleistungen über das Internet, führen diese häufig zum Kaufabbruch. Auf diese Weise sinkt auch die Conversion-Rate.
• Sicherheitsabfragen: Sicherheitssysteme wie Captcha-Abfragen oder die Eingabe von Zahlencodes können eingeleitete Conversions verhindern. In diesem Fall fühlt sich der Nutzer zum Beispiel überfordert oder ist durch die jeweils eingesetzte Sicherheitsfunktion verunsichert.
• Verpflichtende Anmeldungen oder Registrierungen: Beim Kaufvorgang können zusätzlich geforderte Registrierungen oder Anmeldungen zu einer Rücknahme der Kaufabsicht führen.
• Webdesign und Content: Im E-Commerce kann Traffic durch SEA-Maßnahmen eingekauft werden. Allerdings führt dies mitunter auch zu einem Rückgang der Conversion-Rate. Dies ist zum Beispiel dann der Fall, wenn die Erwartung des Nutzers beim Klick auf den Link nicht von der Zielseite erfüllt wird. Neben einer verringerten Conversion-Rate sind auch eine Zunahme der Absprungrate und eine Verringerung der CTR mögliche Konsequenzen.