Conversion Analytics
Preisaenderungen → Conversion Rates → Umsatz. Modellrechnung und Prognose.
Das Modell
GrundlagenPreis senken
Niedrigerer Preis → hoehere Conversion Rate → mehr Verkaeufe → niedrigere Einzelmarge, aber hoehere Absatzmenge.
Preis erhoehen
Hoeherer Preis → niedrigere Conversion Rate → weniger Verkaeufe → hoehere Einzelmarge, aber geringere Absatzmenge.
Sweet Spot
Der optimale Preis maximiert den Rohertrag: (VK - EP) × Stueck. Nicht den hoechsten Preis, nicht den niedrigsten — den profitabelsten.
Hebel-Effekt
Bei 10.000 Besuchern und 2% Conversion Rate: 200 Verkaeufe. Bei 2.5% CR: 250 Verkaeufe = +25% mehr Umsatz ohne einen Euro mehr in Marketing.
Preis-Elastizitaets-Simulator
InteraktivSzenarien-Tabelle
Basierend auf Simulator-Werten| Szenario | Preisaenderung | Neue CR | Verkaeufe | Umsatz | Rohertrag | vs. IST |
|---|
Fehlende Datenquellen
Roadmap✅ Verfuegbar
- Produktdaten (3.425 Produkte, EP, VK, Absatz 2025)
- Wettbewerber-Preise (9 Crawler)
⚠️ Noch nicht integriert
- Google Analytics (Seitenaufrufe, Conversion Rates pro Produkt/Kategorie)
- Google Ads (CPC, CTR, ROAS pro Kampagne)
- Shop-System (Warenkorb-Abbrueche, Checkout-Funnel)
- A/B Test-Daten (Preis-Tests mit echten Conversion-Daten)
Naechste Schritte
- GA4 Daten als CSV exportieren (Seiten × Conversions × Zeitraum)
- Conversion Rates pro Produktkategorie/Sicherheitsstufe berechnen
- Historische Preis-Conversion-Korrelation analysieren
- Elastizitaet pro Segment schaetzen
Zukunftsvision
Massnahme A (SEO-Optimierung) → +15% Traffic → +X Verkaeufe
Massnahme B (Preissenkung WG I -10%) → +30% CR → +Y Verkaeufe
Massnahme C (Google Ads Budget +500 EUR/Monat) → +2.000 Besucher → +Z Verkaeufe
Kombinierte Szenarien: A+B+C → Gesamteffekt auf Portfolio
Portfolio-Impact
Coming SoonHier werden spaeter die Auswirkungen auf das gesamte HT-Portfolio dargestellt — welche Produktgruppen profitieren am meisten von Preisanpassungen basierend auf echten Conversion-Daten.