Berichte

E-Commerce-Checkout-Funnel: Abbrüche nach Schritt und Gerät

Baut einen sechsstufigen GA4-Checkout-Funnel für die letzten 28 Tage im Vergleich zu den vorherigen 28, aufgeteilt nach Gerät, markiert schwache Schritte und endet mit testbaren Hypothesen für den schwächsten Schritt.

Wann du ihn nutzt

Wenn die Verkäufe deines Online-Shops gesunken sind oder du vermutest, dass Kunden den Checkout abbrechen, und du nicht weißt, bei welchem Schritt und auf welchem Gerät.

Was du bekommst

Eine Checkout-Funnel-Tabelle mit sechs Schritten, Periodenvergleich und Blöcken pro Gerät, markierten schwachen Schritten und drei testbaren Hypothesen für den schwächsten Schritt.

Ändert er etwas in meinem Konto?

Nein. Der Assistent liest nur deine Daten und berichtet dir.

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GA4

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[GA4-Property]

Baue in der GA4-Property [GA4-Property] meinen Checkout-Funnel für diese Events: - view_item - add_to_cart - begin_checkout - add_shipping_info - add_payment_info - purchase So kommst du an die Zahlen: 1. Führe ga4_list_conversions aus, damit ich weiß, welche dieser Events Key Events sind. Alle sechs können trotzdem als Events gezählt werden. 2. Führe ga4_report mit dimension=date, dimension2=event, days=56 und einem hohen Limit (zum Beispiel 2000) aus. Behalte nur die sechs Events oben und teile die Zeilen in zwei Fenster auf: die letzten 28 Tage und die 28 Tage davor. So bekommst du saubere Eventzahlen für beide Zeiträume. 3. Führe ga4_report mit dimension=event, dimension2=device einmal mit days=28 und einmal mit days=56 aus. Behalte nur die sechs Events. Die Gerätezahlen des Vorzeitraums ergeben sich aus dem 56-Tage-Wert minus dem 28-Tage-Wert. Sag in der Ausgabe, dass der Vorzeitraum bei den Geräten auf diese Weise abgeleitet wird. 4. Führe ga4_overview mit days=28 für die aktuelle Engagement-Rate aus. Eine saubere Engagement-Rate für die vorherigen 28 Tage ist nicht verfügbar, zeige daher die 56-Tage-Engagement-Rate nur als gemischte Referenz, deutlich so beschriftet, und stelle sie nicht als Vorzeitraum dar. Baue eine Funnel-Tabelle: Schritt, Eventanzahl, Rate von Schritt zu Schritt, Gesamtrate ab view_item und Veränderung gegenüber dem Vorzeitraum. Ergänze je einen Block pro Gerät (Desktop, Mobil, Tablet) mit denselben Spalten. Markiere einen Schritt, wenn einer dieser Fälle zutrifft: - Seine Rate von Schritt zu Schritt ist gegenüber dem Vorzeitraum um mehr als 10 % (relativ) gesunken - Die Mobil-Rate bei diesem Schritt liegt unter 60 % der Desktop-Rate Wenn eines dieser Events in einem der Zeiträume fehlt oder null meldet, sag das klar und schätze nicht. Wenn die Anzahl bei einem Schritt höher ist als beim Schritt davor (zum Beispiel add_payment_info über add_shipping_info), weise darauf als wahrscheinliches Tracking-Problem hin und nicht als echtes Funnel-Ergebnis. Schließe mit dem einen schwächsten Schritt und drei konkreten Hypothesen ab, die ich auf der Website prüfen kann, etwa Offenlegung der Versandkosten, Zahlungsoptionen oder erzwungene Kontoerstellung. Das ist nur lesend.

Baue in der GA4-Property [GA4-Property] meinen Checkout-Funnel für diese Events:
- view_item
- add_to_cart
- begin_checkout
- add_shipping_info
- add_payment_info
- purchase

So kommst du an die Zahlen:
1. Führe ga4_list_conversions aus, damit ich weiß, welche dieser Events Key Events sind. Alle sechs können trotzdem als Events gezählt werden.
2. Führe ga4_report mit dimension=date, dimension2=event, days=56 und einem hohen Limit (zum Beispiel 2000) aus. Behalte nur die sechs Events oben und teile die Zeilen in zwei Fenster auf: die letzten 28 Tage und die 28 Tage davor. So bekommst du saubere Eventzahlen für beide Zeiträume.
3. Führe ga4_report mit dimension=event, dimension2=device einmal mit days=28 und einmal mit days=56 aus. Behalte nur die sechs Events. Die Gerätezahlen des Vorzeitraums ergeben sich aus dem 56-Tage-Wert minus dem 28-Tage-Wert. Sag in der Ausgabe, dass der Vorzeitraum bei den Geräten auf diese Weise abgeleitet wird.
4. Führe ga4_overview mit days=28 für die aktuelle Engagement-Rate aus. Eine saubere Engagement-Rate für die vorherigen 28 Tage ist nicht verfügbar, zeige daher die 56-Tage-Engagement-Rate nur als gemischte Referenz, deutlich so beschriftet, und stelle sie nicht als Vorzeitraum dar.

Baue eine Funnel-Tabelle: Schritt, Eventanzahl, Rate von Schritt zu Schritt, Gesamtrate ab view_item und Veränderung gegenüber dem Vorzeitraum. Ergänze je einen Block pro Gerät (Desktop, Mobil, Tablet) mit denselben Spalten.

Markiere einen Schritt, wenn einer dieser Fälle zutrifft:
- Seine Rate von Schritt zu Schritt ist gegenüber dem Vorzeitraum um mehr als 10 % (relativ) gesunken
- Die Mobil-Rate bei diesem Schritt liegt unter 60 % der Desktop-Rate

Wenn eines dieser Events in einem der Zeiträume fehlt oder null meldet, sag das klar und schätze nicht. Wenn die Anzahl bei einem Schritt höher ist als beim Schritt davor (zum Beispiel add_payment_info über add_shipping_info), weise darauf als wahrscheinliches Tracking-Problem hin und nicht als echtes Funnel-Ergebnis.

Schließe mit dem einen schwächsten Schritt und drei konkreten Hypothesen ab, die ich auf der Website prüfen kann, etwa Offenlegung der Versandkosten, Zahlungsoptionen oder erzwungene Kontoerstellung. Das ist nur lesend.

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Monatliches Effizienz-Ranking der Paid-Kanäle mit Vorschlag zur Budgetaufteilung

Ein Ranking aller bezahlten Kanäle nach Kosten pro Conversion, mit Ausgabenanteil vs. Conversion-Anteil und einem Vorschlag für die Budgetaufteilung des nächsten Monats.

Wann du ihn nutztWenn ein neuer Monat beginnt und du entscheiden musst, welche Paid-Kanäle mehr oder weniger Budget verdienen.

Vergleiche den letzten Kalendermonat über Google Ads, Meta, TikTok und Microsoft Ads hinweg.

Erstelle eine Tabelle mit diesen Spalten für jeden Kanal:
- Ausgaben
- Conversions
- Kosten pro Conversion
- Conversion-Wert und ROAS, sofern der Wert erfasst wird
- Anteil an den Gesamtausgaben (%)
- Anteil an den gesamten Conversions (%)

Sortiere die Kanäle nach Kosten pro Conversion. Mein Ziel für die Kosten pro Conversion ist [Ziel-CPA].

Entscheidungsregeln:
- Liegt der Conversion-Anteil eines Kanals mindestens 10 Punkte unter seinem Ausgabenanteil, markiere ihn als Kandidaten für eine Kürzung.
- Liegt der Conversion-Anteil eines Kanals mindestens 10 Punkte über seinem Ausgabenanteil, markiere ihn als Kandidaten für eine Skalierung. Bei Google Search nur dann, wenn die Analyse des Anteils an möglichen Impressionen zeigt, dass die Kampagnen Impression Share wegen des Budgets verlieren.
- Hat ein Kanal weniger als 10 Conversions, markiere ihn mit "nicht genug Daten" und lass sein Budget unverändert.

Schlage dann die Aufteilung für den nächsten Monat in einer Tabelle vor, mit aktuellen monatlichen Ausgaben, vorgeschlagenen Ausgaben und einer einzeiligen Begründung pro Kanal. Halte die Gesamtsumme innerhalb von [Monatsbudget].

Wende nichts an. Wenn ich zustimme, zeige eine Vorschau jeder Budgetänderung und warte auf meine Bestätigung.

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Budget-Pacing seit Monatsbeginn über Google, Meta und TikTok

Eine Pacing-Tabelle, die zeigt, welche Kanäle bis Monatsende über- oder unterschreiten werden, mit vorab angezeigten Korrekturen der Tagesbudgets.

Wann du ihn nutztWenn du wissen willst, ob Google, Meta und TikTok dein Monatsbudget zu über- oder unterschreiten drohen.

Prüfe mein Budget-Pacing für den laufenden Monat. Mein Monatsplan ist Google Ads [Google-Monatsbudget], Meta [Meta-Monatsbudget] und TikTok [TikTok-Monatsbudget].

1. Nutze für Google Ads das Budget-Pacing, um die Ausgaben jeder Kampagne zum Monatsende im Verhältnis zu ihrem Tagesbudget hochzurechnen.
2. Für Meta und TikTok:
 - Nimm die Ausgaben seit Monatsbeginn und die durchschnittlichen Tagesausgaben der letzten 7 Tage.
 - Rechne die Ausgaben anhand dieser beiden Werte bis Monatsende hoch.
3. Liefere eine Tabelle mit diesen Spalten: Kanal, Kampagne, geplante Monatsausgaben, Ausgaben seit Monatsbeginn, prognostizierte Ausgaben zum Monatsende, Abweichung (%).

Entscheidungsregeln:
- Markiere jeden Kanal, der voraussichtlich mehr als 10 % über oder unter dem Plan liegt.
- Schlage für jeden markierten Kanal das neue Tagesbudget vor, mit dem er den Plan trifft.
- Nimm die Kürzung bei den Kampagnen mit den höchsten Kosten pro Conversion der letzten 14 Tage vor.
- Gib das zusätzliche Budget den Kampagnen mit den niedrigsten Kosten pro Conversion.

Ändere noch nichts. Zeige eine Vorschau jeder vorgeschlagenen Budgetänderung mit altem und neuem Tagesbetrag und wende nur die an, die ich bestätige.

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Monatlicher Google-Ads-Kundenreport mit teilbarem White-Label-Link

Erstellt einen einseitigen, jargonfreien Monatsreport für einen Kunden mit exakten Kalendermonatszahlen im Vergleich zum Vormonat, erklärt jede größere KPI-Veränderung anhand der Kampagnendaten und erstellt den White-Label-Link erst, nachdem du den Entwurf freigegeben hast.

Wann du ihn nutztWenn du einem Kunden die monatlichen Google-Ads-Ergebnisse in einfacher Sprache schicken und erklären musst, was sich warum bewegt hat.

Erstelle den monatlichen Google-Ads-Report für [Kundenkonto] für [Monat, z. B. 2026-09], im Vergleich zum vorherigen Kalendermonat.

Daten:
- Nutze list_accounts, um die Customer-ID von [Kundenkonto] zu finden.
- Hole die exakten Kalendermonatszahlen mit get_report (platform google_ads) über start_date und end_date für [Monat] und danach noch einmal für den Vormonat. Hole sowohl die Kontosummen als auch die Zeilen auf Kampagnenebene.
- Wenn du mehr Kampagnendetails brauchst, nutze performance_report auf Kampagnenebene.
- KPIs: Kosten, Klicks, Conversions, Conversion-Wert, CPA, ROAS und CTR, jeweils mit der prozentualen Veränderung. Wenn in diesem Konto kein Conversion-Wert erfasst wird, lass den ROAS weg und nenne den Grund in einer Zeile.

Schreibe den Report für einen Kunden, der kein Marketer ist:
1. Eine Executive Summary in 3 Sätzen: Ergebnis, wichtigster Treiber und was als Nächstes kommt.
2. Eine KPI-Tabelle mit diesem Monat, dem Vormonat und der prozentualen Veränderung.
3. Die Top 3 Kampagnen nach Conversions. Nenne außerdem die Kampagne mit dem höchsten CPA unter denen, die mehr als 10 % der Gesamtausgaben des Monats hatten.
4. Drei konkrete nächste Schritte für den kommenden Monat, jeweils an etwas in den Daten geknüpft.

Markiere jede KPI, die sich um mehr als 15 % verändert hat. Erkläre jede davon mit Belegen aus den Kampagnenzeilen, etwa einer Budgetverschiebung zwischen Kampagnen, einer CPA-Veränderung in einer bestimmten Kampagne oder einem Conversion-Rückgang. Wenn die Daten die Veränderung nicht erklären, sag das klar und rate nicht.

Halte alles auf einer Seite und ohne Fachjargon. Zeig mir zuerst den Entwurf und stopp dann.

Nachdem ich den Entwurf freigegeben habe, erstelle den teilbaren White-Label-Link mit client_report_link und brand_name [Agentur- oder Kundenmarke]. Beachte: Dieses Tool akzeptiert nur ein rollierendes Tagesfenster bis jetzt, keinen benannten Monat. Sag mir deshalb vor dem Erstellen, welche exakten Daten der Link mit dem geplanten days-Wert abdeckt und ob das zu [Monat] passt. Wenn es nicht passt (zum Beispiel, weil das Monatsende schon lange her ist), sag mir das deutlich und lass mich wählen: den Link trotzdem mit seinem rollierenden Fenster erstellen oder den Link weglassen, und ich schicke den freigegebenen Entwurf selbst. Gib mir danach die URL.

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Agentur-Portfolio-Triage: Welche Kundenkonten brauchen diese Woche Aufmerksamkeit

Vergleicht alle verbundenen Google-Ads-Kundenkonten über die letzten 30 Tage mit den vorherigen 30, ergänzt das Budget-Pacing seit Monatsbeginn, sortiert die Konten nach Risiko und gibt Account Managern für die Top 5 einen datenbasierten ersten Check. Nur lesend.

Wann du ihn nutztWenn du viele Google-Ads-Kundenkonten betreust und wissen musst, welche du diese Woche zuerst öffnen solltest.

Führe eine Triage aller verbundenen Google-Ads-Kundenkonten durch. Vergleiche die letzten 30 Tage mit den vorherigen 30 Tagen.

So kommst du an die Zahlen:
- Führe portfolio_report mit days=30 aus und danach noch einmal mit days=60. Leite für jedes Konto die vorherigen 30 Tage ab, indem du die 30-Tage-Werte von den 60-Tage-Werten abziehst (Kosten, Klicks, Conversions, Conversion-Wert), und berechne CPA und ROAS für beide Zeiträume selbst.
- Nutze list_accounts, um die Customer-ID jedes Kontos zu bekommen, und führe dann für jedes Konto budget_pacing_alerts mit threshold_pct=10 aus. Das Pacing ist eine Hochrechnung seit Monatsbeginn bis zum Monatsende und nicht das 30-Tage-Fenster, beschrifte diese Spalte daher mit "Pacing (aktueller Monat)".
- Wenn ein Konto keinen Conversion-Wert erfasst, markiere den ROAS als n/a, statt ihn als unter dem Ziel zu behandeln.

Markiere ein Konto als gefährdet, wenn mindestens eine dieser Bedingungen zutrifft:
- CPA um mehr als 20 % gestiegen
- Conversions um mehr als 20 % gesunken
- ROAS unter [Ziel-ROAS oder Ziele pro Konto auflisten]
- Eine Kampagne wird vom Budget-Pacing als um mehr als 10 % über- oder unterschritten zum Monatsende markiert

Liefere eine Tabelle mit diesen Spalten: Konto, Ausgaben, Conversions, CPA, ROAS, % Veränderung bei CPA und Conversions, Pacing (aktueller Monat), Risikogründe. Sortiere sie nach der Anzahl der Risikogründe, danach nach Ausgaben.

Liste unter der Tabelle die 5 Konten auf, die unsere Account Manager diese Woche zuerst öffnen sollten. Führe nur für diese 5 conversion_tracking_health (days=30) und search_terms_report (days=30, nach Kosten sortiert) aus, um die Empfehlung zu untermauern. Nenne für jedes einen konkreten ersten Check, zum Beispiel "Suchbegriffe in Kampagne X verbrauchen Budget ohne Conversions" oder "Conversion-Aktion Y hat in 30 Tagen nichts erfasst", basierend auf dem, was die Daten zeigen. Wenn keiner der beiden Reports das Problem des Kontos erklärt, sag, was du dir als Nächstes ansehen würdest, statt zu raten.

Schließe mit den Konten ab, die sich am stärksten verbessert haben. Das sind gute Nachrichten für Kundengespräche.

Das ist nur lesend. Ändere nichts in einem Konto.