Wie eine Checkout-Funnel-Analyse die Schritte findet, die wirklich lecken

Was ist eine Checkout-Funnel-Analyse?

Anders als ein seitenweiter Conversion-Funnel misst eine Checkout-Funnel-Analyse nur das Stück zwischen dem Moment, in dem sich ein Käufer zum Kauf entschließt, und dem Moment, in dem die Bestellung bestätigt wird. Alles davor, das Stöbern, die Suche, der Vergleich, der Aufbau des Warenkorbs, liegt außerhalb. Diese Verengung ist der ganze Sinn. Ein Käufer, der den Checkout erreicht, hat sich bereits entschieden, Geld auszugeben, also ist jeder Ausstieg nach diesem Punkt ein Verlust, den Ihre eigene Oberfläche verursacht hat, kein Verlust an Interesse.

Die allgemeine Mechanik des Bauens und Lesens eines Funnels, die Reihenfolge der Schritte, offene gegen geschlossene Funnels, Conversion-Zeiträume und die Frage, ob Nutzer oder Sitzungen gezählt werden, gilt hier unverändert und wird ausführlich in wie Funnel-Analyse funktioniert behandelt. Diese Seite bleibt bei dem, was für den Checkout spezifisch ist: welche Schritte es gibt, welche lecken und wie Sie sie instrumentieren, damit die Zahlen etwas bedeuten.

Was sind die Schritte eines Checkout-Funnels?

Google standardisiert die Ereignisnamen für die gesamte Kaufreise in seiner GA4-E-Commerce-Dokumentation, was den Checkout zu einem der wenigen Funnels macht, für die Sie kein eigenes Vokabular erfinden müssen. Die Ereignisse in dokumentierter Reihenfolge:

Phase	GA4-Ereignis	Innerhalb des Checkout-Funnels
Käufer sieht eine Ergebnisliste	view_item_list	Nein
Käufer wählt einen Artikel aus der Liste	select_item	Nein
Käufer sieht die Produktdetailseite	view_item	Nein
Käufer legt den Artikel in den Warenkorb	add_to_cart	Nein
Käufer öffnet den Warenkorb	view_cart	Grenze
Käufer startet den Checkout	begin_checkout	Ja, Schritt 1
Käufer schickt Versanddaten ab	add_shipping_info	Ja, Schritt 2
Käufer schickt Zahlungsdaten ab	add_payment_info	Ja, Schritt 3
Bestellung wird bestätigt	purchase	Ja, Schritt 4
Bestellung wird erstattet	refund	Nach dem Funnel

Vier Schritte sind die ehrliche Form der meisten Checkout-Funnels, und der Versuchung, mehr hinzuzufügen, sollten Sie widerstehen, wenn die zusätzlichen Schritte keine echten Bildschirme sind, auf denen ein Käufer abbrechen kann. add_shipping_info in Adresseingabe und Auswahl der Versandart zu teilen lohnt sich, wenn es getrennte Seiten sind. Es lohnt sich nicht, wenn es zwei Feldgruppen auf einer Seite sind, denn der resultierende Abbruch dazwischen ist ein Artefakt davon, wann Ihre Tags auslösen, und kein abspringender Käufer.

Die Zeile view_cart ist bewusst als Grenze markiert. Ob der Warenkorb in den Funnel gehört, ist die eine Entscheidung, die Ihre Kopfzahl am stärksten verändert, und sie ist der Grund, warum Warenkorbabbruchrate und Checkout-Abbruchrate verschiedene Kennzahlen mit verschiedenen Nennern sind, eine Unterscheidung, die wie die Warenkorbabbruchrate berechnet wird durcharbeitet.

Wo konzentriert sich der Abbruch in einem Checkout-Funnel?

Zwischen begin_checkout und add_shipping_info, in fast jedem Shop, der nachgesehen hat. Dieser erste Bildschirm ist der Ort, an dem der Gesamtpreis real wird, an dem meist eine Kontoerstellung verlangt wird und an dem ein Käufer zuerst sieht, wie lang das Formular werden wird.

Die Auswertung von 50 einzelnen Studien durch das Baymard Institute setzt die durchschnittliche dokumentierte Warenkorbabbruchrate auf 70,22%, eine Zahl, die zuletzt am 22. September 2025 aktualisiert wurde. Der nützlichere Teil dieser Forschung ist die Aufschlüsselung der genannten Gründe, erhoben unter Käufern, die wirklich kaufen wollten:

Genannter Grund für den Checkout-Abbruch	Anteil
Zusatzkosten zu hoch (Versand, Steuern, Gebühren)	40%
Lieferung zu langsam	20%
Der Website die Kartendaten nicht anvertraut	19%
Kontoerstellung verlangt	18%
Checkout zu lang oder zu kompliziert	17%
Fehler oder Abstürze der Website	17%
Unbefriedigende Rückgaberegelung	13%
Gesamtkosten vorab nicht sichtbar oder berechenbar	12%
Karte abgelehnt	10%
Zu wenige Zahlungsarten	9%

Baymard erfasst separat, dass 42% der US-Onlinekäufer schlicht abbrachen, weil sie stöberten und nicht kaufbereit waren, und schließt diese Gruppe aus den obigen Prozentsätzen aus. Dieser Ausschluss ist der Grund, warum sich Handeln nach dieser Liste lohnt: Übrig bleiben Menschen, die die Bestellung abschließen wollten und trotzdem aufhörten.

Ordnen Sie diese Gründe den vier Schritten zu, und die Form des Problems wird konkret. Zusatzkosten, versteckte Summen, erzwungene Kontoerstellung und Formularlänge landen alle auf Schritt 1. Liefergeschwindigkeit und Abdeckung der Zahlungsarten landen auf den Schritten 2 und 3. Ablehnungen landen auf Schritt 4, wo sie ein Konfigurationsproblem der Zahlung sind statt eines Designproblems. Bevor Sie Ihre eigenen Zahlen dagegen halten, lesen Sie die Vorbehalte in was veröffentlichte Funnel-Benchmarks tatsächlich messen, denn die Schrittdefinitionen schwanken zwischen Studien genug, um einen Prozentsatz zweistellig zu verschieben.

Wo welcher genannte Grund ansetzt

Schritt 1: begin_checkoutZusatzkosten, versteckte Summe, erzwungene Kontoerstellung, lange Formulare

Schritt 2-3: Versand und ZahlungLangsame Lieferung, fehlende Zahlungsmethoden

Schritt 4: purchaseAbgelehnte Zahlungen, ein Konfigurationsproblem

Wie richten Sie eine Checkout-Funnel-Analyse ein?

Erst Instrumentierung, dann Bericht. Ein Funnel, der auf Ereignissen zum falschen Zeitpunkt beruht, liefert selbstbewusste, falsche Antworten, und keine Auswertung repariert das im Nachhinein.

1. Lösen Sie ein Ereignis pro Bildschirm aus, auf dem ein Käufer abbrechen kann. Wenn Ihr Checkout drei Seiten hat, wollen Sie drei Ereignisse plus purchase. Ist es eine einzelne Seite mit Akkordeon-Abschnitten, lösen Sie add_shipping_info und add_payment_info beim Abschluss des Abschnitts aus statt beim Seitenaufruf, sonst zeigt der Funnel 100% Schrittabschluss und null Erkenntnis.
2. Holen Sie purchase von der Dankeseite weg, wenn eine Weiterleitung sie überspringen kann. Gehostete Zahlungsseiten, Wallet-Abläufe und Bankauthentifizierung schicken den Käufer alle irgendwohin, das Sie nicht vollständig kontrollieren. Ein purchase-Ereignis, das nur auf einer Bestellbestätigungs-URL auslöst, zählt jede Bestellung zu wenig, bei der der Käufer nach dem Bezahlen den Tab geschlossen hat. Senden Sie es serverseitig aus dem Bestell-Webhook, und Sie bekommen den echten Nenner.
3. Setzen Sie den Funnel auf geschlossen statt offen. Der Checkout ist wirklich sequenziell, also ist ein Käufer, der bei add_payment_info auftaucht, ohne add_shipping_info passiert zu haben, ein Tagging-Fehler, der ans Licht gehört, kein legitimer Pfad, der gezählt gehört.
4. Wählen Sie einen Conversion-Zeitraum, der kürzer ist als die Vorgabe. Der Checkout ist eine Aktivität von Minuten, nicht von Tagen. Ein 30-Tage-Zeitraum schreibt einen purchase gut, der eine Woche nach einem abgebrochenen begin_checkout passierte, und verdeckt damit genau den Abbruch, den Sie messen wollten.
5. Segmentieren Sie, bevor Sie interpretieren. Mindestens nach Gerät und nach Gast gegen eingeloggt. Mobiler und Desktop-Checkout teilen selten einen Engpass, und erzwungene Kontoerstellung zeigt sich nur im Gast-Segment als Einbruch auf Schritt 1.
6. Halten Sie die Schrittdefinitionen neben dem Bericht fest. Ein Funnel, dessen Schritt 2 im März die Definition wechselte, zeigt eine März-Klippe, die keine Codeänderung verursacht hat, und sechs Monate später erinnert sich niemand, warum.

Schritt 2 ruiniert still die meisten Analysen. Ein Shop mit weiterleitungsbasiertem Zahlungsanbieter kann abgeschlossene Bestellungen deutlich zu niedrig ausweisen und dann ein Quartal damit verbringen, einen Schritt zu optimieren, der nie kaputt war.

Was sagt eine Checkout-Funnel-Analyse nicht?

Sie sagt Ihnen nicht, warum. Ein Funnel gibt Ihnen einen exakten Ort und keine Ursache, was die Grenze jedes Berichts über Schrittzahlen ist und der Grund, warum eine Abbruchzahl eine Frage ist statt einer Antwort. Die 40% für unerwartete Kosten sind ein Umfrageergebnis aus Baymards Panel, keine Diagnose Ihres Shops, und sie als solche zu behandeln bringt Teams dazu, eine Versandgebühr zu streichen, die nie das Problem war.

Zwei Dinge machen aus einem verorteten Abbruch eine Ursache. Das erste ist eine Segmentaufteilung, die fein genug ist, ihn zu isolieren: Wenn der Einbruch auf Schritt 1 nur auf mobilem Safari auftaucht, ist die Ursache wahrscheinlich ein Rendering- oder Autofill-Problem statt eines Preisproblems. Das zweite ist, zu beobachten, was Menschen auf diesem Bildschirm tatsächlich taten, und dort verdient sich Session Replay seinen Platz gegenüber aggregierten Berichten.

Sie sagt Ihnen auch nicht, wie viel das Leck wert ist. Ein Abbruch von 12% bei add_payment_info in einem Shop mit hohem Warenkorb ist mehr wert als ein Abbruch von 30% bei begin_checkout in einem Shop mit niedrigem, und die beiden sind erst vergleichbar, wenn Sie mit dem Wert einer typischen Bestellung durchmultiplizieren. Korrekturen nach Prozentsatz statt nach zurückgewonnenem Umsatz zu ordnen ist der häufigste Weg, wie eine korrekte Analyse die falsche Roadmap erzeugt.

Häufig gestellte Fragen

Ist Checkout-Abbruch dasselbe wie Warenkorbabbruch?

Nein, und der Unterschied ist der Nenner. Der Warenkorbabbruch misst Käufer, die einen Artikel hinzugefügt und nicht gekauft haben, seine Basis ist also jeder, der add_to_cart erreicht hat. Der Checkout-Abbruch misst Käufer, die den Checkout gestartet und nicht gekauft haben, seine Basis ist also jeder, der begin_checkout erreicht hat. Die zweite Basis ist viel kleiner und viel entschlossener, weshalb Checkout-Abbruchraten für denselben Shop immer niedriger liegen als Warenkorbabbruchraten.

Welche GA4-Ereignisse sollte ein Checkout-Funnel nutzen?

Google dokumentiert begin_checkout, add_shipping_info, add_payment_info und purchase als Checkout-Teil der E-Commerce-Reise, mit view_cart direkt davor und refund danach. Diese Namen statt eigener zu nutzen bedeutet, dass jedes Reporting-Tool, das GA4-E-Commerce versteht, Ihren Funnel ohne Mapping-Schicht lesen kann.

Wie viele Schritte sollte ein Checkout-Funnel haben?

So viele, wie es Bildschirme gibt, auf denen ein Käufer abbrechen kann, meist drei oder vier. Schritte hinzuzufügen, die Feldgruppen statt Bildschirmen entsprechen, erzeugt Abbrüche, die das Timing der Tags abbilden statt Verhalten. Wenn Sie nicht beschreiben können, was ein Käufer getan hätte, um zwischen zwei Schritten auszusteigen, sollten diese zwei Schritte einer sein.

Warum zeigt mein Funnel mehr Käufe als gestartete Checkouts?

Meist, weil purchase aus einer Quelle auslöst, die begin_checkout nicht sehen kann, etwa aus einem serverseitigen Bestell-Webhook, einer Nachbestellung über einen gespeicherten Warenkorb-Link oder einer Abo-Verlängerung. Prüfen Sie, ob die Purchase-Ereignisse eine passende Sitzungs- oder Nutzerkennung tragen, und schließen Sie Verlängerungen und im Backend angelegte Bestellungen aus dem Funnel aus, wenn sie die Checkout-Oberfläche nie durchlaufen.

Sollte der Checkout-Funnel Nutzer oder Sitzungen zählen?

Sitzungen, für die Version, die Sie wöchentlich ansehen. Der Checkout ist eine Aktivität in einem Durchgang, also beantwortet ein sitzungsbasierter Funnel genau die Frage, die Sie stellen: Wie viele der Menschen, die gerade eben den Checkout gestartet haben, sind fertig geworden. Ein nutzerbasierter Funnel schreibt einen zwei Tage später getätigten Kauf gegen den ursprünglichen Abbruch gut und lässt das Leck kleiner erscheinen, als es ist.

Was prüfen Sie zuerst, wenn ein Checkout-Schritt plötzlich einbricht?

Ein Deployment, vor allem anderen. Plötzliche Klippen auf einem einzelnen Schritt sind weit öfter ein kaputtes Tag, ein geänderter Selektor oder ein JavaScript-Fehler auf einem Bildschirm als eine Verhaltensänderung der Käufer. Vergleichen Sie die rohe Ereigniszahl dieses Schritts mit der des Schritts davor, prüfen Sie, ob der Einbruch auf einen Browser oder eine Geräteklasse begrenzt ist, und denken Sie erst über Preise, Formulare oder Vertrauen nach, wenn Sie ausgeschlossen haben, dass das Ereignis einfach aufgehört hat auszulösen.

Zählt die Warenkorbseite zum Checkout-Funnel?

Nicht offiziell. view_cart liegt an einer Grenze direkt vor begin_checkout, dem ersten der vier Schritte im Funnel. Ob Sie ihn einbeziehen oder weglassen, ist die eine Entscheidung, die Ihre Kopfzahl am stärksten verändert, weil sie den Nenner verändert. Aus demselben Grund fallen Warenkorbabbruchrate und Checkout-Abbruchrate für denselben Shop unterschiedlich aus.

Wie hoch ist die durchschnittliche Warenkorbabbruchrate laut Baymard?

Baymard Institute hat 50 einzelne Studien ausgewertet und kommt auf eine durchschnittliche dokumentierte Warenkorbabbruchrate von 70,22 %, Stand 22. September 2025. Die Liste der genannten Gründe schließt die 42 % der US-Käufer aus, die abgebrochen haben, weil sie nur gestöbert haben. Was in der Aufschlüsselung der genannten Gründe übrig bleibt, sind Käufer, die kaufen wollten und trotzdem abgebrochen haben.

Wie kurz sollte das Conversion-Fenster für einen Checkout-Funnel sein?

Kürzer als ein Standardfenster von 30 Tagen, weil Checkout eine Sache von Minuten ist, nicht von Tagen. Ein 30-Tage-Fenster rechnet einen Kauf noch eine Woche nach einem abgebrochenen begin_checkout zu und verdeckt so genau den Abbruch, den Sie messen wollen. Setzen Sie das Fenster so kurz, wie ein Checkout bei Ihnen tatsächlich dauert.

Was ist der häufigste genannte Grund für Checkout-Abbrüche?

Zu spät auftauchende Zusatzkosten wie Versand, Steuern oder Gebühren, genannt von 40 % der Käufer in der Baymard-Studie, der höchste Anteil aller genannten Gründe. Das trifft Schritt 1, begin_checkout, wo der Gesamtpreis zum ersten Mal sichtbar wird. Langsame Lieferung (20 %) und mangelndes Vertrauen bei der Kartenzahlung (19 %) folgen dahinter.