Die Setup-Entscheidungen hinter jeder Funnel-Analyse

Was ist Funnel-Analyse?

In der Web- und Produktanalyse ist die Funnel-Analyse die Methode, eine geordnete Folge von Schritten zu definieren, einen ersten Schritt als Eintritt und einen letzten Schritt als Abschluss zu benennen und dann zu zählen, wie viele einzelne Nutzer jeden Schritt innerhalb einer festen Frist erreichen. Die Methode macht aus einem Strom undifferenzierter Events eine Form, weil jeder Schritt eine Teilmenge des vorherigen enthält. Nichts in den rohen Event-Daten entscheidet diese Form: Ein Analyst tut das, indem er die Schrittliste, die Eintrittsregel und die Frist aufschreibt.

Was macht einen Funnel zu einem Funnel?

Ein Funnel braucht drei Dinge, die ein einfacher Event-Bericht nicht hat: eine geordnete Schrittliste, einen definierten Eintrittspunkt und ein Conversion-Fenster. Die Reihenfolge erlaubt dem Tool, einen Schritt vom nächsten abzuziehen, der Eintritt legt den Nenner fest, durch den jeder spätere Prozentwert teilt, und das Fenster entscheidet, wann ein unfertiger Nutzer als verloren statt als noch unterwegs gilt. Eine Zählung von Kauf-Events hat keines dieser drei, und deshalb kann sie in derselben Woche steigen, in der ein Funnel schlechter wird.

Zutat	Was sie festlegt	Was ohne sie kaputtgeht
Geordnete Schrittliste	Welches Event auf welches folgt	Schritte lassen sich nicht abziehen, es gibt also keinen Verlust
Eintrittsschritt	Den Nenner für jeden späteren Schritt	Prozentwerte haben keine gemeinsame Basis
Conversion-Fenster	Wann ein unfertiger Nutzer als verloren zählt	Frische Nutzer ziehen die Zahl für immer nach unten
Zähleinheit	Ob eine Zeile ein Nutzer oder eine Session ist	Nenner über die Schritte hinweg sind nicht mehr vergleichbar

Schreib diese vier Regeln in den Namen des Funnels selbst. Ein Funnel namens "Checkout, nutzerbasiert, strict order, 24h" überlebt eine Übergabe, einer namens "Checkout v2" nicht.

Wie verändert die Reihenfolge der Schritte die Zahlen?

Die Reihenfolge entscheidet, ob Events, die außer der Reihe oder mit anderen Events dazwischen ankommen, trotzdem als Conversion zählen, und jede Einstellung erzeugt aus identischen Rohdaten eine andere Zahl. Die Funnel-Dokumentation von PostHog listet drei Modi: sequential, wo "Step B must happen after Step A, but any number events can happen between A and B"; strict order, die strikte Reihenfolge, wo "Step B must happen directly after Step A without any events in between"; und any order, die beliebige Reihenfolge, wo "Steps can be completed in any sequence." Mixpanels Dokumentation zu Advanced Funnels zieht dieselbe Linie mit zwei Einstellungen: "Specific Order Funnels require the user to complete each of the funnel steps in the order laid out", während ein Schalter für Any Order Nutzern erlaubt, "complete unanchored funnel steps in any particular sequence and still convert."

Nimm eine Woche Events: 10,000 Nutzer haben Schritt 1 erreicht. Davon haben 4,000 Schritt 2 zu einem späteren Zeitpunkt erreicht, und 2,600 der 4,000 haben ihn ohne ein anderes getracktes Event dazwischen erreicht. Weitere 700 Nutzer haben Schritt 2 vor Schritt 1 gemacht.

Regel für die Reihenfolge	Nutzer, die von Schritt 1 zu Schritt 2 als konvertiert zählen	Gemeldete Conversion
Strict order	2,600	26.00%
Sequential, Lücken erlaubt	4,000	40.00%
Any order	4,700	47.00%

Dieselben Events, dieselbe Woche, eine Spanne von 21 Punkten. Googles Hilfeseite zur GA4 Funnel Exploration legt über die Reihenfolge noch einen vierten Hebel, denn ein open funnel bedeutet "users can enter the funnel in any step", während ein closed funnel bedeutet "users must enter the funnel in the first step." Wähl die Regel, die zum Produkt passt, und ändere sie dann nicht mehr, denn eine Änderung an der Reihenfolge und eine echte Änderung der Conversion sehen in einem Trend-Chart identisch aus.

Was macht das Conversion-Fenster?

Das Conversion-Fenster ist die Zeit, die ein Nutzer nach dem Eintritt hat, um den Flow abzuschließen, und es zu verkürzen senkt die gemeldete Conversion, ohne das Produkt anzufassen. Mixpanels Dokumentation zu Advanced Funnels hält fest, dass standardmäßig "all customers have 7 days to complete a funnel from the timestamp they perform the Step 1 event", und dass "the maximum amount of time you can choose for the conversion window is 366 days, or otherwise equivalent (12 months, 52 weeks, etc). For session-based conversion windows, the maximum is 12 sessions."

Nimm dieselben 4,000 sequenziellen Konvertierer weiter mit. Wenn 2,900 von ihnen innerhalb von 1 Stunde und 3,600 innerhalb von 24 Stunden fertig waren, meldet der Funnel aus einem Datensatz drei verschiedene Ergebnisse:

Conversion-Fenster	Konvertierer	Gemeldete Conversion
1 Stunde	2,900	29.00%
24 Stunden	3,600	36.00%
7 Tage	4,000	40.00%

Passe das Fenster an die Entscheidung an, die der Nutzer trifft: Ein Checkout, der in einem Zug erledigt wird, braucht keine 7 Tage, ein bezahlter Tarif, den ein Käufer seiner Führungskraft vorlegt, schon. Derselbe Kompromiss regiert ein Attributionsfenster, wo ein längeres Fenster mehr Conversions gutschreibt und die Ursache verwischt.

Sollte ein Funnel Nutzer oder Sessions zählen?

Nutzerbasierte Funnel zählen jede Person einmal, egal über wie viele Besuche sich der Flow erstreckt, und sessionbasierte Funnel zählen jeden Besuch einzeln, die beiden melden also für denselben Traffic unterschiedliche Nenner. Mixpanels Dokumentation zu Advanced Funnels beschreibt die Methode Uniques so: "Users will enter the funnel the first time that they track Step 1 in the time period selected."

Angenommen, diese 10,000 Nutzer haben 13,500 Sessions erzeugt, die Schritt 1 enthielten, und 3,100 der 4,000 Konvertierer sind in der Session fertig geworden, in der sie gestartet sind. Die sessionbasierte Conversion liegt bei 3,100 / 13,500, also 22.96%, gegenüber 40.00% nutzerbasiert. Wähl den Session-Scope, wenn der Flow in einem Zug abgeschlossen werden soll, und den Nutzer-Scope, wenn er sich über Besuche erstreckt, und lies dann, was eine Session ist, bevor du annimmst, dass die Session-Grenze eines Tools zu deiner passt.

Eine Woche, sechs Einstellungen, sechs Zahlen

Sitzungsbasiert22,96%

Strikte Reihenfolge26,00%

1-Stunden-Fenster29,00%

24-Stunden-Fenster36,00%

Sequenzielle Reihenfolge40,00%

Beliebige Reihenfolge47,00%

Wann ist Funnel-Analyse das falsche Werkzeug?

Die Funnel-Analyse ist immer dann das falsche Werkzeug, wenn die Journey keine feste Reihenfolge hat, denn die gesamte Ausgabe der Methode hängt an einer Reihenfolge, der die Nutzer nicht folgen. Ein Dashboard, in dem Menschen fünf Funktionen in der Reihenfolge nutzen, die ihre Woche gerade verlangt, und ein B2B-Kauf, bei dem vier Personen aus vier Kanälen einsteigen, fallen durch denselben Test: Keine einzelne Schrittliste beschreibt, wie die meisten Nutzer sich bewegen. Diesen Flows einen Funnel überzustülpen zeichnet die Vermutung des Analysten über die Reihenfolge auf, nicht das Produkt.

Drei Signale sagen, dass du aufhören sollst. Die Einstellung any order konvertiert weit mehr Nutzer als die Einstellung sequential, was bedeutet, dass die Population sich nicht in der behaupteten Reihenfolge bewegt. Die meisten Eintretenden tauchen bei Schritt 3 auf, was bedeutet, dass der Eintrittsschritt nicht der Eintritt ist. Der Flow hat kein Abschluss-Event, das ein Nutzer erreichen könnte, was bedeutet, dass es keinen letzten Schritt zum Teilen gibt. Nutze für diese Fälle Customer Journey Analytics und Kohortenanalyse.

Wie passt Funnel-Analyse zu den anderen Funnel-Fragen?

Die Funnel-Analyse ist die Methode, und die benachbarten Seiten decken ab, was du tust, sobald die Methode aufgesetzt ist. Die entstehende Form zu lesen und zu finden, wo Nutzer aussteigen, gehört zum Conversion-Funnel, die Rechnung zum Verlust pro Schritt und von Ende zu Ende gehört zur Drop-off-Rate, den Bericht selbst zu bauen und zu segmentieren gehört zum Funnel-Bericht, und die Akquiseseite gehört zur Optimierung des Marketing-Funnels.

Was passiert, nachdem Funnel-Analyse einen schlechten Schritt benannt hat?

Ein Funnel benennt den Schritt, der Nutzer verliert, und ein Replay dieses Schritts benennt die Ursache. Flowsery zeichnet jede Nutzersession auf und erkennt Rage Clicks, Dead Clicks, JavaScript-Fehler, Drop-offs und kaputte Flows automatisch, gruppiert dann übereinstimmende Sessions zu einem Issue und sortiert Issues danach, wie viele Nutzer betroffen sind. Die Funnel-Analyse läuft auf demselben Event-Stream wie die Aufzeichnungen, der Schritt und die Sessions dahinter kommen also aus einem Datensatz statt aus zwei Tools mit zwei Definitionen.

Jedes Issue landet in Slack, Linear oder Jira, mit Replay und Schritten zur Reproduktion im Anhang, und ein @flowsery-Tag in Slack öffnet einen Pull-Request-Entwurf im GitHub-Repository des Teams. Flowsery verbindet sich außerdem ohne neue Instrumentierung mit bereits aufgezeichneten Replays aus PostHog oder Amplitude.

Häufig gestellte Fragen

Was ist Funnel-Analyse in einfachen Worten?

Die Funnel-Analyse zählt, wie viele Menschen jeden Schritt eines Flows erreichen, den du vorher definiert hast, in der Reihenfolge, die du definiert hast. Die Methode braucht eine geordnete Schrittliste, einen ersten Schritt als Eintritt und eine Frist für den Abschluss. Alles, was ein Funnel meldet, kommt aus diesen drei Entscheidungen plus den Events selbst.

Warum melden zwei Tools für denselben Funnel unterschiedliche Zahlen?

Regeln für die Reihenfolge, Conversion-Fenster und Zähleinheiten unterscheiden sich zwischen Tools, und jede davon verändert den Nenner. Eine Woche Events aus dem Beispiel oben meldet 26.00% unter strict order, 40.00% unter sequential order und 47.00% unter any order. Vergleiche die beiden Definitionen Feld für Feld, bevor du eines der Tools für falsch hältst.

Welches Conversion-Fenster sollte ein Funnel nutzen?

Setz das Fenster auf die längste Zeit, die ein konvertierender Nutzer für genau diese Entscheidung braucht, und lass es dann fest. Mixpanels Standard sind 7 Tage ab dem Event von Schritt 1, mit einem Maximum von 366 Tagen. Ein kürzeres Fenster meldet für dasselbe Verhalten eine niedrigere Conversion, eine Änderung des Fensters und eine Änderung am Produkt sind in einer Trendlinie also nicht zu unterscheiden.

Was ist der Unterschied zwischen einem strikten Funnel und einem open funnel?

Strict order steuert, was zwischen zwei Schritten passieren darf, während open gegen closed steuert, wo ein Nutzer einsteigen darf. PostHogs Modus strict order verlangt Schritt B direkt nach Schritt A ohne Events dazwischen. Googles open funnel in GA4 lässt Nutzer bei jedem Schritt einsteigen, und ein closed funnel verlangt den Einstieg beim ersten Schritt.

Wie viele Schritte sollte ein Funnel haben?

Nimm einen Schritt pro bedeutsamem Zustandswechsel im Flow, nicht einen pro Klick. Schritte hinzuzufügen verteilt denselben Verlust auf mehr Übergänge, was jeden Prozentwert pro Schritt senkt und die Conversion von Ende zu Ende unverändert lässt. Genau deshalb lassen sich Zahlen von Ende zu Ende aus Funnels mit unterschiedlicher Schrittzahl nicht vergleichen.

Funktioniert Funnel-Analyse für Produkte ohne feste Reihenfolge?

Nein. Die Methode meldet eine Abfolge, eine Journey ohne Abfolge erzeugt also ein Chart der vom Analysten angenommenen Reihenfolge statt des Nutzerverhaltens. Wenn die Einstellung any order weit mehr Nutzer konvertiert als die Einstellung sequential, oder wenn die meisten Eintretenden bei einem mittleren Schritt auftauchen, wechsle stattdessen zu Journey- oder Kohortenanalyse.

Wie sollte der Name eines Funnels sein Setup beschreiben?

Der Name eines Funnels sollte die Einstiegsregel, den Reihenfolge-Modus, das Conversion-Fenster und die Zähleinheit enthalten, denn genau diese vier Entscheidungen bestimmen die gemeldete Zahl. Ein Name wie "Checkout, user-scoped, strict order, 24h" übersteht eine Übergabe an ein anderes Team, während "Checkout v2" jede Einstellung verschweigt, die zu dem Ergebnis geführt hat. Schreibe die Bestandteile in den Namen, statt sie in einem Konfigurationsfeld zu verstecken, das niemand prüft, bevor Zahlen über Wochen hinweg verglichen werden.

Was unterscheidet einen nutzerbasierten von einem sitzungsbasierten Funnel?

Ein nutzerbasierter (user-scoped) Funnel zählt jede Person einmal, unabhängig davon, wie viele Besuche der Ablauf umfasst, während ein sitzungsbasierter (session-scoped) Funnel jeden Besuch als eigenen Versuch zählt. In einer Woche Daten lag dieselbe Conversion bei 40,00 % user-scoped und bei 22,96 % session-scoped, weil ein sitzungsbasierter Funnel durch eine deutlich größere Zahl an Sessions teilt als die Anzahl eindeutiger Nutzer. Wähle Session-Scope für einen Ablauf, der in einer Sitzung abgeschlossen werden soll, und User-Scope für einen, der sich über mehrere Besuche zieht.

Wann sollte eine Funnel-Analyse durch Journey- oder Kohortenanalyse ersetzt werden?

Wechsle weg vom Funnel, wenn die Any-Order-Einstellung deutlich mehr Nutzer als die Sequential-Einstellung konvertiert, denn diese Lücke bedeutet, dass die Nutzergruppe nicht der vom Funnel angenommenen Reihenfolge folgt. Dasselbe Signal zeigt sich, wenn die meisten Einsteiger an einem mittleren Schritt auftauchen statt am definierten ersten Schritt, oder wenn der Ablauf kein Abschlussereignis hat, das als letzter Schritt dienen könnte. Jedes dieser drei Signale bedeutet, dass das Diagramm die vermutete Reihenfolge des Analysten zeigt statt echtes Nutzerverhalten, und Journey- oder Kohortenanalyse passt dann besser.

Was passiert, nachdem eine Funnel-Analyse einen problematischen Schritt identifiziert hat?

Flowserys Session-Replay zeichnet jede Nutzersession auf und erkennt automatisch Rage Clicks, Dead Clicks, JavaScript-Fehler, Drop-offs und defekte Abläufe, gruppiert übereinstimmende Sessions dann zu einem Issue und ordnet Issues danach, wie viele Nutzer sie betreffen. Die Funnel-Analyse läuft auf demselben Event-Stream wie die Aufzeichnungen, sodass der Schritt, der Nutzer verliert, und die dahinterliegenden Sessions aus einem einzigen Datensatz stammen. Jedes Issue landet mit Replay und Schritten zur Reproduktion in Slack, Linear oder Jira, und wer @flowsery in Slack markiert, öffnet damit einen Pull-Request-Entwurf im GitHub-Repo des Teams.