Deep-Funnel-Engineering für E-Commerce

Dein Shop verliert seine Marge nicht im Ad-Konto. Sondern im Funnel.

Deep-Funnel-Engineering für Shops mit 5–30 Mio. € Umsatz: A/B-Tests auf Architektur-Ebene statt Button-Farben, direkt im Live-Traffic. Konzern-Methodik, Boutique-Tempo.

1.490 € Festpreis · 2 Wochen · die Top-5-Margen-Lecks deines Shops, mit Roadmap

Kilian Dütsch, Software-Architekt und Gründer von ConvertHub

6-stellig

Mehrumsatz in 4 Monaten, aus einem Konzern-Buchungs-Funnel

±0 €

mehr Ad-Spend dafür

17 Jahre

Konzern-Engineering hinter der Methode

17 Jahre Engineering. Projekte für

AudiDaimlerSpaceXDeutsche BahnCondorEuropäische ZentralbankMediaMarkt SaturnGeneral ElectricRocheVaillantHiltiERGOFinanz InformatikCornelsenConcept Laser

Der Irrglaube

„Mehr Budget. Bessere Ads. Die dritte Agentur.”

Ab fünf Millionen Umsatz passiert in fast jedem Shop dasselbe: Der Ad-Spend steigt, der Umsatz steigt, und die Marge sinkt trotzdem. Der Profit-ROAS rutscht Quartal für Quartal, und niemand kann beweisen, woran es liegt. Also wird an der einzigen Stelle gedreht, die alle sehen:

DREI VERSUCHE. DREIMAL DIESELBE SACKGASSE.

VERSUCH 01

Mehr Budget

Montagmorgen, ROAS-Dashboard, wieder ein Stück tiefer. Die Antwort im Meeting: skalieren, wir holen das über Volumen rein. Ein Quartal später gibst du deutlich mehr aus und verdienst weniger.

→ Mehr Spend, weniger Marge.

VERSUCH 02

Bessere Ads

Neues Creative-Paket, neue Hooks, neue Zielgruppen. Die Klickpreise werden kurz besser. Dann sitzt du wieder vor demselben Dashboard, und die Abbrüche im Checkout sind exakt da, wo sie vorher waren.

→ Bessere Klicks, gleiche Abbrüche.

VERSUCH 03

Die dritte Agentur

Starker Pitch, frisches Onboarding, die ersten Wochen fühlen sich nach Aufbruch an. Nur das Spielfeld bleibt dasselbe: das Ad-Konto. An Checkout, Datenfluss und Angebotslogik rührt auch die Neue nicht.

→ Neues Team, altes Problem.

Und die Marge sinkt weiter.

Das Geld verschwindet nicht im Ad-Konto. Es verschwindet im Funnel.

Im Checkout, im Datenfluss, in der Angebotsstruktur: Jeder Euro Traffic läuft durch eine Architektur, die nie ernsthaft getestet wurde.

Warum testet sie niemand? Weil das, was im Mittelstand „A/B-Testing" heißt, Deko ist: Button-Farben, Headlines, Hero-Bilder. In einem komplexen Shop-System entscheiden Checkout-Friction, Tracking-Tiefe und Angebotslogik. Solche Tests brauchen Engineering. Das können Konzerne. Und fast niemand sonst.

90 %

der Shops testen gar nicht oder testen nur Deko. Die Architektur bleibt unangetastet.

QUARTALSVERLAUF · SCHEMATISCH

Q1 Q2 Q3 Q4 Ad-Spend Profit-ROAS

Der Blick jeden Morgen: mehr ausgeben, weniger verdienen. Und keiner kann beweisen, woran es liegt.

testing.tool/funnel/wo-die-marge-verloren-geht
Beispiel einer Funnel-Analyse über fünf Schritte: das größte Leck liegt mit 65 Prozent Abbruch zwischen Rechner und Anfrage

Die Methode

A/B-Testing heißt bei den meisten Button-Farben. Auf Konzern-Niveau heißt es Architektur.

Deep-Funnel-Engineering ist Konzern-Testmethodik direkt im Live-Shop: Man muss Komponenten im laufenden System austauschen können, sauber messen und statistisch belastbar entscheiden. Keine 6-Wochen-Redesigns ins Blaue, keine Meinungen. Tests.

  1. 01 / 04

    Diagnose

    Funnel-Analyse entlang deiner echten Tracking-Zahlen: Wo genau brechen Nutzer ab, und was kostet jeder Abbruchpunkt? Meistens ist das Tracking selbst unsauber. Dann machen wir das zuerst belastbar.

    testing.tool/funnel-analyse
    Tool-Ansicht Schritt 01: Diagnose
  2. 02 / 04

    Hypothesen mit Ansage

    Für jeden Hebel eine Testhypothese mit vorab definierter Signifikanz: Vor dem Start ist festgelegt, ab wann ein Ergebnis zählt. Sortiert nach Margen-Hebel, nicht nach Geschmack.

    testing.tool/hypothesen-backlog
    Tool-Ansicht Schritt 02: Hypothesen mit Ansage
  3. 03 / 04

    Test im Live-Traffic

    Varianten gehen per Optimizely oder VWO direkt in die Live-Seite: Komponenten tauschen, Flows umbauen, Angebots-Platzierung ändern. In Tagen online statt in Sechs-Wochen-Releases. Dein Dev-Team merkt davon nichts.

    testing.tool/experiment/varianten
    Tool-Ansicht Schritt 03: Test im Live-Traffic
  4. 04 / 04

    Der Gewinner bleibt

    Der Test läuft gegen das Original, der Umsatz entscheidet. Siegervarianten laufen mit voller Traffic-Zuteilung weiter oder werden sauber nativ nachgebaut. Verliert eine Variante, hat das Experiment fast nichts gekostet.

    testing.tool/experiment/ergebnis
    Tool-Ansicht Schritt 04: Der Gewinner bleibt

Hypothese, Test, Beweis. Keine Meinungen.

Der Beweis

Vier Monate. Kein Euro mehr Werbebudget.

6-stellig

Der Mehrumsatz nach vier Monaten Deep-Funnel-Engineering im Buchungs-Funnel eines Konzerns: derselbe Traffic, dasselbe Werbebudget, dasselbe Produkt. Nur der Funnel war ein anderer.

AUSGANGSLAGE

Ein Buchungs-Funnel mit ernsthaftem Traffic und sechsstelligem monatlichem Werbebudget. Das übliche Vorgehen im Haus: Product-Team spezifiziert, Dev-Team baut sechs Wochen, dann live, dann hoffen. Niemand wusste je, ob eine Änderung wirklich besser war als der Zustand davor.

VORGEHEN

  • 01 Diagnose entlang der Tracking-Zahlen: Wo genau brechen Nutzer ab, was kostet jeder Abbruchpunkt?
  • 02 Für jeden Hebel eine Testhypothese mit vorab definierter Signifikanz.
  • 03 Änderungen per Optimizely direkt in die Live-Seite: in Tagen online statt in Sechs-Wochen-Releases.
  • 04 Siegervarianten liefen mit voller Traffic-Zuteilung weiter oder wurden nativ nachgebaut.
testing.tool/uebersicht
Beispiel eines Testing-Dashboards mit laufenden Experimenten und Ergebnis-Übersicht

Die Mechanik hängt nicht an der Branche: Checkout-Friction, ungetestete Angebotslogik und blinde Flecken im Tracking gibt es in jedem Shop mit ernsthaftem Traffic. Was fast immer fehlt, ist die Engineering-Tiefe, Tests auf Architektur-Ebene zu bauen. Genau die bringen wir mit.

Zahlen, Kunde und Kontext der Fallstudie: im Gespräch, nicht im Marketing.

Angewandt, nicht behauptet

Dieselbe Methode, andere Branchen.

ERGO

Erst das Tracking. Dann der Umbau.

Für die Online-Abschlussstrecke eines großen Direktversicherers haben wir zuerst das Tracking sauber aufgebaut. Erst mit belastbaren Daten wurde sichtbar, an welchen Schritten Abschlüsse wirklich verloren gingen. Die Strecke wurde daraufhin neu gebaut: nach Datenlage, nicht nach Meinung. Rechtsgültige Abschlüsse, entsprechend hohe Anforderungen an Korrektheit.

Tracking-Aufbau · Datenanalyse · Umbau der Strecke

Vaillant

Bestandskunden in bessere Verträge

Ein Upselling-Funnel, der Bestandskunden aus alten, unattraktiven Verträgen in neue überführt. Mehrstufige Nutzerführung mit eigenem Caching-Layer, lokalisiert für mehrere internationale Märkte. Klassischer Fall von Umsatz, der im Bestand liegt und nur einen funktionierenden Weg nach draußen braucht.

Upselling-Funnel · Vertrags-Migration · 5+ Märkte

Vaillant

Service-Buchung mit Messung im Flow

Online-Buchung von Servicepaketen, komplett von uns gebaut. Das Tracking (Firebase) liegt direkt im Buchungsfluss statt nur am Abschluss. Damit ist jeder einzelne Schritt messbar und man sieht sofort, wo eine Buchung kippt, statt nur zu wissen, dass sie gekippt ist.

Buchungs-Funnel · Firebase-Tracking · Event-Design

Kilian Dütsch, Software-Architekt und Gründer von ConvertHub Beispiel einer Klick-Heatmap mit Insights zu Abbruch-Ursachen

Wer dahinter steht

17 Jahre Konzern-Funnels. Jetzt für deinen Shop.

Ich bin Kilian Dütsch, Software-Architekt aus Nürnberg. Seit 17 Jahren baue ich Conversion- und Software-Systeme für Konzerne: von Audi über die Europäische Zentralbank bis SpaceX.

Zuletzt drei Jahre A/B-Testing im Buchungs-Funnel eines Konzerns. Das Ergebnis kennst du von weiter oben: sechsstelliger Mehrumsatz in vier Monaten, ohne einen Euro mehr Werbebudget.

Mit ConvertHub bringe ich genau diese Methodik in den E-Commerce-Mittelstand. Kein Sales-Team, keine Junioren: Du sprichst mit dem, der deine Tests baut.

17 Jahre

Konzern-Engineering

15

Konzern-Marken, von Audi bis SpaceX

Nürnberg

Remote-first · DACH

Kilian auf LinkedIn

Das Team dahinter

Julian Jäger, Security & Systems Engineering bei ConvertHub

Julian Jäger

Security & Systems Engineering

Hat einen kompletten OIDC-Server geschrieben, Payment-Gateways mit Echtzeit-Benachrichtigung gebaut und eine Order-Engine, die Millionen Transaktionen pro Sekunde verarbeitet. Mit Kilian zusammen an der Micro-Frontend-Plattform der Europäischen Zentralbank. Wenn dein Server-Side-Tracking wasserdicht sein muss, der Login im Checkout hakt oder die Seite am Sale-Wochenende zittert, ist das sein Revier.

OIDC & Auth · Payment-Systeme · Hochlast · Kubernetes/AWS · Rust · EZB · Miele

Roman Sachenok, Senior Frontend Engineering bei ConvertHub

Roman Sachenok

Senior Frontend Engineering

Sieben Jahre Frontend. Hat den Online-Shop von Auchan als PWA mitgebaut und vier Jahre an der internen Plattform eines der größten Fashion-Konzerne der Welt gearbeitet: Design-Systeme, Komponentenbibliotheken, Migration ausgelaufener Frontends. Baut bei uns die Varianten, die gegen das Original antreten.

React · Next.js · TypeScript · GraphQL · Magento

Roman Bahan, Senior UX/UI Design bei ConvertHub

Roman Bahan

Senior UX/UI Design

Gestaltet die Varianten, die gegen das Original antreten: Interface-Design in Figma, Design-Systeme, Prototypen, sauberes Responsive bis ins Detail. Sein Anspruch: Eine Testvariante muss nicht nur besser konvertieren, sie muss sich auch besser anfühlen.

Figma · Interface-Design · Design-Systeme · Prototyping

Womit wir arbeiten

Kein Werkzeug, das wir nicht selbst gebaut hätten.

Über 50 Jahre Engineering-Erfahrung im Team, gesammelt in Systemen, in denen jede Minute Ausfall Geld kostet.

Testing & Experimente

Optimizely · VWO · A/B-Tests im Live-Traffic · Signifikanz-Rechnung · Hypothesen-Backlog

Tracking & Daten

GA4 · Server-Side-Tracking · Firebase · Event-Design · Consent-Management · DSGVO-konformes Setup

Shop-Systeme

Shopware · Magento 1+2 · Shopify · Saleor · Medusa · headless & Eigenbau · Payment-Anbindungen

Frontend

React · Angular · Next.js · Astro · TypeScript · React Native · Tailwind · Design-Systeme

Backend & Infrastruktur

Node.js · Nest.js · PHP · Java/Spring · PostgreSQL · Kubernetes · AWS · Terraform · CI/CD

Sicherheit & Last

OAuth2/OIDC · Auth-Flows im Checkout · Lastspitzen & Performance · Core Web Vitals · Security-Reviews

Für wen. Und für wen nicht.

Gebaut für Shops, bei denen jeder Prozentpunkt Marge zählt.

5–30 Mio. €

Online-Jahresumsatz unserer Zielkunden · DACH

Passt

  • E-Commerce im DACH-Raum mit 5–30 Mio. € Online-Jahresumsatz
  • Eigener Checkout, egal ob Shopware, Magento, Shopify oder Eigenbau. Hauptsache, der Funnel gehört euch
  • Ernsthafter Ad-Spend und ein ROAS-Dashboard, das schlechter aussieht als letztes Jahr
  • Head of E-Commerce, CMO oder Founder, der Zahlen sehen will, keine Agentur-Folklore

Passt nicht

  • Shops unter 2 Mio. € Umsatz. Der Traffic reicht für belastbare Tests meist nicht, der Scan wäre rausgeworfenes Geld
  • Reine Marktplatz-Händler (Amazon, eBay, Otto). Ohne eigenen Checkout gibt es keinen Funnel, den wir testen könnten
  • Wer eine Meinung bestätigt haben will statt eine Messung

In diesen Fällen sind wir nicht euer Werkzeug. Das sagen wir vor dem ersten Euro, nicht danach.

Das Angebot

Drei Stufen. Der Einstieg kostet 1.490 €.

Preise stehen hier, nicht erst im Angebot. Jede Stufe liefert ein Ergebnis, das für sich allein steht. Keine Stufe verpflichtet zur nächsten.

Einstieg

Funnel-Scan

1.490 €

Festpreis · 2 Wochen

  • Funnel-Analyse entlang deiner echten Tracking-Daten, von Einstieg bis Kaufabschluss
  • Tracking-Health-Check: Sind die Zahlen überhaupt belastbar?
  • Review von Checkout-Friction, Angebotslogik und Test-Infrastruktur, direkt im System: Shopware, Magento, Shopify oder Eigenbau
  • Ladezeit-Check der kritischen Seiten (Core Web Vitals): jede Sekunde kostet Conversion

Ergebnis: die Top-5-Margen-Lecks deines Shops, quantifiziert, mit Umsetzungs-Roadmap.

Danach weißt du, wo dein Geld verschwindet. Ob du es mit uns zurückholst, entscheidest du dann. Die Roadmap gehört dir.

Fundament

Audit-Sprint

9.500 €

Festpreis · nach dem Scan

  • Server-Side-Tracking: eine Datenbasis, der du trauen kannst. DSGVO-konform aufgesetzt
  • Priorisierte Testhypothesen mit vorab definierter Signifikanz
  • Testbereite Infrastruktur: Optimizely/VWO sauber verdrahtet, vorhandene Lizenzen genutzt

Ergebnis: ein Shop, der messen kann. Und ein Testprogramm, das startklar ist.

Ausbau

Deep-Funnel-Retainer

8–15k €

pro Monat · nach Scope

  • Laufende Testzyklen: Hypothese, Implementierung im Live-Traffic, statistische Auswertung
  • Gewinner-Varianten gehen dauerhaft live, über das Tool oder nativ nachgebaut
  • Hypothesen-Katalog: Jedes Ergebnis, auch das negative, macht die nächsten Tests treffsicherer
  • Quartalsweise Review: Was hat das Programm in Euro gebracht?

Ergebnis-getaktet, nicht stunden-getaktet.

So läuft der Scan ab

Zwei Wochen. Null Aufwand für dich.

01

Kickoff, 30 Minuten

Video-Call: deine Ziele, unsere Fragen, Lesezugriff auf dein Tracking. Mehr brauchen wir nicht von dir.

02

Wir tauchen ab

Zwei Wochen Analyse in deinen echten Daten. Dein Aufwand in der Zeit: null.

03

Report + Ergebnis-Call

Die Top-5-Margen-Lecks, quantifiziert, mit Roadmap. Wir gehen alles gemeinsam durch, bis jede Zahl sitzt.

04

Du entscheidest

Die Roadmap gehört dir. Umsetzen kannst du intern, mit anderen oder mit uns.

Funnel-Scan · Report · Seite 1 von 6
Beispiel eines Funnel-Scan-Reports: fünf priorisierte Margen-Lecks mit Empfehlung und geschätztem Margen-Effekt pro Monat

Häufige Fragen

Was vor der Zusammenarbeit gefragt wird.

Deine Frage war nicht dabei?

Ruf einfach an oder schreib uns.

Der erste Schritt

Wissen, wo dein Shop Marge verliert. Statt es zu vermuten.

Der Funnel-Scan zeigt dir in zwei Wochen die fünf größten Margen-Lecks deines Shops, mit Umsetzungs-Roadmap. Danach weißt du, wo dein Geld verschwindet. Ob du es mit uns zurückholst, entscheidest du dann.

1.490 € Festpreis · 2 Wochen · verpflichtet zu nichts

(+49) 178 13 16 679 info@converthub.de Nürnberg · Remote-first · DACH