> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://one-loop.gitbook.io/help/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://one-loop.gitbook.io/help/plattform/one-loop-plattform/websites-und-leadgewinnung/websites-und-funnels/funnel-statistiken-richtig-auswerten.md). # Funnel-Statistiken richtig auswerten ## Kurz erklärt Die Statistik eines Funnels oder einer Website zeigt dir, wie Menschen die einzelnen Seiten nutzen: Wie oft wird eine Seite aufgerufen, wie viele unterschiedliche Personen sehen sie und wie viele führen eine gewünschte Aktion aus? Damit findest du Stellen, an denen Besucher:innen nicht weiterkommen. Die Zahlen liefern Hinweise – sie erklären nie allein, warum etwas passiert. Prüfe deshalb immer auch Seite, Zielgruppe, Zeitraum und die nächste Aktion. ## Wo du die Statistik findest 1. Öffne **Websites**. 2. Wähle oben **Funnels** oder **Websites**. 3. Öffne beim gewünschten Eintrag das Drei-Punkte-Menü. 4. Wähle **Bearbeiten**. 5. Öffne in der oberen Navigation den Tab **Statistik**. 6. Wähle oben rechts über den Zeitraum-Filter den Zeitraum, den du untersuchen möchtest. Die Tabelle zeigt jede Website-Seite oder Funnel-Stufe einzeln. Vergleiche die Werte daher nicht nur für den gesamten Ablauf, sondern Schritt für Schritt. ## Den richtigen Zeitraum wählen Ein Zeitraum entscheidet darüber, welche Besuche und Aktionen in der Tabelle erscheinen. Verwende für einen Vergleich immer möglichst gleich lange und vergleichbare Zeiträume. Gute Vergleiche sind zum Beispiel: * diese Woche gegenüber der vorigen Woche; * die ersten sieben Tage nach einer Seitenänderung gegenüber den sieben Tagen davor; * zwei Kampagnen mit derselben Zielgruppe und demselben Ablauf. Nicht vergleichbar sind oft ein Feiertagszeitraum und eine normale Woche oder ein Zeitraum mit Werbung und einer ohne Werbung. Schreibe dir deshalb bei jeder Prüfung auf, was sich im Zeitraum verändert hat. ## Die wichtigsten Kennzahlen verstehen | Kennzahl | Was sie zeigt | So verwendest du sie | | ---------------------- | ------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------- | | **Seite** | Die konkrete Website-Seite oder Funnel-Stufe. | Beginne immer mit der Seite, nicht mit einer Gesamtsumme. | | **Aufrufe gesamt** | Jede Öffnung der Seite, auch mehrfache Besuche derselben Person. | Zeigt, wie häufig die Seite geladen wurde. | | **Eindeutige Aufrufe** | Aufrufe von unterschiedlichen Besucher:innen. | Nutze diesen Wert als Grundlage für Raten und Reichweite. | | **Anfragen gesamt** | Erfolgreiche Übermittlungen, zum Beispiel über ein Formular oder eine Umfrage. | Prüfe, ob die gewünschte Aktion tatsächlich ausgelöst wurde. | | **Anfragerate** | Anfragen im Verhältnis zu eindeutigen Aufrufen. | Vergleiche damit Seiten mit unterschiedlich vielen Besuchern. | Die Anfragerate wird so berechnet: `Anfragen × 100 ÷ eindeutige Aufrufe` Beispiel: Eine Seite hat 200 eindeutige Aufrufe und 10 erfolgreiche Formularübermittlungen. Die Anfragerate beträgt 5 Prozent. Bei wiederholten Besuchen zählt **Aufrufe gesamt** höher als **eindeutige Aufrufe**. Besucht eine Person dieselbe Seite zweimal, sind das zwei Aufrufe gesamt, aber ein eindeutiger Aufruf. ## Was als Anfrage zählen kann Die Statistik zählt erfolgreiche Aktionen auf der jeweiligen Seite. Dazu können – abhängig von deiner Einrichtung – erfolgreiche Formularübermittlungen, Umfrageübermittlungen oder Terminbuchungen gehören. Prüfe das mit einem eigenen Test: 1. Öffne die Seite in einem privaten Browserfenster. 2. Führe die gewünschte Aktion mit Testdaten vollständig aus. 3. Kontrolliere, ob die Übermittlung erfolgreich bestätigt wird. 4. Prüfe anschließend in der Statistik, ob die Aktion dem richtigen Schritt zugeordnet wird. Wenn ein Formular sichtbar ist, aber keine erfolgreiche Übermittlung erzeugt, entsteht keine verwertbare Anfrage. Prüfe dann zuerst Pflichtfelder, Fehlermeldungen und die Weiterleitung nach dem Absenden. ## Seite für Seite auswerten Arbeite bei jeder Prüfung in dieser Reihenfolge: 1. Wähle einen klaren Zeitraum. 2. Lies die eindeutigen Aufrufe der ersten Seite. 3. Prüfe die Anfragen und die Anfragerate derselben Seite. 4. Vergleiche die nächste Seite oder Funnel-Stufe. 5. Suche einen auffälligen Unterschied, zum Beispiel viele Aufrufe, aber wenige erfolgreiche Anfragen. 6. Öffne genau diese Seite im Editor. 7. Prüfe Überschrift, Erklärung, Formular, Schaltfläche und Mobilansicht. 8. Ändere nur eine verständliche Sache. 9. Vergleiche danach wieder einen gleich langen Zeitraum. Ein auffälliger Unterschied ist kein Beweis für einen Fehler. Er ist der Startpunkt für eine gezielte Prüfung. ## Die zentrale Analyse richtig einordnen Im Bereich **Websites > Analyse** findest du eine breitere Übersicht über mehrere Websites und Funnels. Sie hilft, Trends zu erkennen und Bereiche für die Detailprüfung auszuwählen. Nutze die zentrale Übersicht zuerst, um Auffälligkeiten zu entdecken. Öffne danach die Statistik der einzelnen Website oder des einzelnen Funnels, um die betroffene Seite genauer zu prüfen. ## Zahlen nicht falsch interpretieren ### Hohe Aufrufe, aber wenige Anfragen Prüfe zuerst, ob die Seite klar erklärt, was als Nächstes passieren soll. Achte besonders auf die Überschrift, die Beschreibung direkt vor dem Formular, die Anzahl der Pflichtfelder und die Beschriftung der Schaltfläche. ### Wenige Aufrufe, aber eine gute Anfragerate Das kann bedeuten, dass die Seite für die erreichten Besucher:innen gut passt. Prüfe in diesem Fall zuerst, ob mehr passende Menschen auf die Seite gelangen können, bevor du die Seite selbst stark veränderst. ### Unterschiedliche Werte in anderen Analysewerkzeugen Abweichungen sind normal. Andere Werkzeuge können Besuche anders zählen; auch Werbeblocker, Einstiege auf anderen Seiten oder technische Einschränkungen beeinflussen die Werte. Vergleiche daher nicht einzelne Zahlen isoliert, sondern suche wiederkehrende Muster im selben Werkzeug und Zeitraum. ### Zu wenige Daten für eine Entscheidung Ein einzelner Tag oder wenige Aufrufe können stark schwanken. Sammle genug vergleichbare Daten, bevor du einen erfolgreichen oder schlechten Trend ableitest. ## Vollständiger Qualitätscheck 1. Teste die wichtigste Aktion auf der Seite selbst. 2. Prüfe die Statistik erst nach dem passenden Zeitraum. 3. Vergleiche immer gleiche Zeiträume. 4. Vergleiche eindeutige Aufrufe und Anfragerate pro Seite. 5. Prüfe bei einem auffälligen Wert die echte Seite auf Desktop und Smartphone. 6. Ändere nur einen nachvollziehbaren Punkt. 7. Dokumentiere Änderung, Datum und beobachteten Zeitraum. 8. Wiederhole die Prüfung, bevor du die nächste Änderung vornimmst. ## Praxisbeispiel Eine Anmeldeseite erhält in einer Woche 500 eindeutige Aufrufe. 15 Personen senden das Formular erfolgreich ab. Das Team sieht daher eine Anfragerate von 3 Prozent. Bei der Prüfung fällt auf, dass die Schaltfläche erst nach einem langen Text erscheint und fünf Pflichtfelder verlangt werden. Das Team kürzt den Erklärungstext, bringt die Schaltfläche näher an die wichtigsten Vorteile und reduziert nur die wirklich notwendigen Felder. Danach wartet es eine weitere, vergleichbare Woche ab. Erst dann prüft es erneut die eindeutigen Aufrufe und die Anfragerate, um die Auswirkung der einen Änderung beurteilen zu können. ## Häufige Probleme ### Es erscheinen keine Daten Prüfe zuerst den Zeitraum und ob du die richtige Website oder den richtigen Funnel geöffnet hast. Führe anschließend eine Testaktion vollständig aus und prüfe, ob sie als Erfolg bestätigt wird. ### Die Rate wirkt überraschend hoch oder niedrig Kontrolliere zuerst die Zahl der eindeutigen Aufrufe. Bei sehr wenigen Besucher:innen kann schon eine einzelne Anfrage die Rate stark verändern. ### Eine Änderung zeigt noch keine erkennbare Wirkung Vergleiche nicht sofort nach der Änderung. Warte auf einen ausreichenden, vergleichbaren Zeitraum und prüfe, ob sich gleichzeitig Besucherquelle, Zielgruppe oder Kampagne verändert haben. ### Es wurde zu viel gleichzeitig geändert Führe die Seite auf eine letzte, nachvollziehbare Änderung zurück oder dokumentiere genau, was geändert wurde. Beim nächsten Test änderst du nur einen Punkt, damit das Ergebnis verständlich bleibt. --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question. Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters: ``` GET https://one-loop.gitbook.io/help/plattform/one-loop-plattform/websites-und-leadgewinnung/websites-und-funnels/funnel-statistiken-richtig-auswerten.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.