Was ist eine gute Conversion Rate für einen Shopify-Shop? Benchmarks nach Branche und Traffic-Quelle

Fast jedes Erstgespräch beginnt mit derselben Frage: „Ist unsere Conversion Rate eigentlich gut?“ Dahinter steht meist eine Zahl aus Shopify Analytics, zum Beispiel 1,7 %, und ein Blogartikel, der 2,5 % als Durchschnitt nennt. Der Händler fühlt sich schlecht, ohne zu wissen, ob er es sein muss.

Die ehrliche Antwort lautet, dass es darauf ankommt, was Du verkaufst, zu welchem Preis und woher Deine Besucher kommen. Ein Shop für Nahrungsergänzung mit viel E-Mail-Traffic und ein Shop für Designmöbel mit Meta-Anzeigen haben nichts gemeinsam, außer dass beide auf Shopify laufen. In diesem Beitrag bekommst Du die aktuellen Benchmarks aus drei Datensätzen von 2026, nach Branche, Traffic-Quelle, Preis und Gerät. Und Du bekommst die Anleitung, wie Du Deine eigene Rate so liest, dass der Vergleich überhaupt stimmt.

Wenn Du danach wissen willst, wie Du die Rate erhöhst, findest Du die Hebel im Beitrag Shopify Conversion Rate erhöhen. Hier geht es erstmal nur um die Frage, wo Du stehst.

1Der Durchschnitt liegt bei 1,4 bis 2,2 %, und das sagt wenig

Es gibt keine offizielle Shopify-Statistik zur Conversion Rate. Was es gibt, sind Datensätze von Analytics-Anbietern und Agenturen, die Zugriff auf viele Shops haben. Drei davon sind für 2026 brauchbar, und sie kommen auf unterschiedliche Zahlen.

Growth Suite hat 958 Shopify-Shops mit 24 Millionen Besuchern von Januar bis Juni 2026 ausgewertet und kommt auf 2,2 % im Schnitt. DTC Pages hat im zweiten Quartal 2026 nur 21 Shops angeschaut, dafür große mit zusammen 417 Millionen Dollar Umsatz, und misst einen Median von 2,07 %. LaunchTip nennt für die ganze Plattform 1,4 bis 1,8 % und ordnet ein: Ab 3,2 % gehörst Du zu den besten 20 %, ab 4,7 % zu den besten 10 %. Die ältere Littledata-Auswertung von 2023 lag bei 1,4 %.

Die Spanne von 1,4 bis 2,2 % erklärt sich aus der Auswahl. Wer viele kleine Shops mit wenig Traffic einbezieht, bekommt einen niedrigeren Wert, weil dort viele Shops ohne Produkt-Markt-Fit mitlaufen. Wer nur große Marken auswertet, misst eher Bestandskunden und E-Mail-Traffic mit. Keiner der Datensätze ist deshalb falsch, aber keiner beschreibt Deinen Shop.

2Benchmarks nach Branche

Die Branche legt fest, wie oft ein Besucher überhaupt kaufbereit auf Deiner Seite landet. Wer Lippenstift für 14 Euro nachbestellt, entscheidet in Sekunden. Wer ein Sofa für 1.400 Euro sucht, schaut sich vorher zehn Shops an. Die Tabelle zeigt die Spannen aus dem Growth-Suite-Datensatz für das erste Halbjahr 2026, dazu die Marke, ab der ein Shop in seiner Branche zu den guten gehört. Die LaunchTip-Werte liegen in derselben Größenordnung, nur bei Lebensmitteln und Getränken deutlich höher (4,2 bis 6,2 %), was sich mit dem hohen Anteil an Nachbestellungen erklärt.

Zwei Dinge fallen auf. Erstens liegt zwischen der besten und der schlechtesten Branche der Faktor vier. Ein Elektronik-Shop mit 2,3 % ist in seiner Branche vorne, ein Beauty-Shop mit derselben Zahl liegt weit hinten. Zweitens sind die Werte Spannen aus überwiegend amerikanischen Shops. Für deutsche Shops kenne ich keinen öffentlichen Datensatz dieser Größe. Aus meiner Erfahrung liegen die Werte hier eher am unteren Rand der Spannen. Ein Grund ist, dass Kauf auf Rechnung und PayPal im Checkout eine größere Rolle spielen und viele Shops diese Zahlungsarten nicht sauber anbieten. Nimm die Tabelle also als Richtung, nicht als Messlatte auf die Nachkommastelle.

3Benchmarks nach Traffic-Quelle

Die Traffic-Quelle verschiebt die Rate stärker als die Branche. Das ist der Punkt, der in den meisten Benchmark-Artikeln fehlt, und der Grund, warum zwei Shops derselben Branche bei 1 % und bei 3 % liegen können, ohne dass einer davon einen schlechteren Shop hat. Wer über Google nach „Laufschuhe Herren Größe 44“ sucht, will kaufen. Wer bei Instagram an einem Video hängen bleibt, wollte eigentlich etwas anderes.

Einen öffentlichen Primärdatensatz mit Conversion Rate pro Kanal gibt es für 2026 nicht. Die Agentur Eightx hat Werte aus mehreren Quellen zusammengetragen, darunter Littledata und Klaviyo. Die Zahlen decken sich mit dem, was ich in den Shopify-Berichten meiner Kunden sehe.

E-Mail und Direktaufrufe sind zum großen Teil Bestandskunden. Die kennen Deinen Shop, vertrauen ihm und kommen mit einer Absicht. Deshalb gehört die Frage „neu oder wiederkehrend“ in jede Auswertung. Shopify zeigt Dir das im Kundenbericht zu Erst- und Wiederkäufern und in den Sitzungsberichten über den Filter nach Besuchertyp. Bei Klaviyo kommt eine Feinheit dazu. Automatisierte Flows wie die Warenkorb-Erinnerung konvertieren bei rund 3,3 %, einmalige Kampagnen an die ganze Liste nur bei 0,05 %. Wer seinen E-Mail-Traffic nur als Summe sieht, übersieht das.

Ein Rechenbeispiel zeigt, was der Mix ausmacht. Ein Shop mit 20.000 Sitzungen im Monat, davon 60 % aus Meta-Anzeigen bei 1,1 % und 40 % aus Suche, E-Mail und Direkt bei 3 %, landet bei einer Gesamtrate von 1,86 %. Derselbe Shop mit umgekehrtem Mix läge bei 2,24 %. Der Shop hat sich nicht verändert, nur der Traffic. Wenn Dein Marketing im vierten Quartal die Meta-Budgets hochfährt, sinkt Deine Gesamtrate fast zwangsläufig, und das ist dann kein Grund, am Shop zu schrauben.

„Unsere Rate ist seit dem Sommer von 2,4 auf 1,7 % gefallen. Ist irgendwas mit dem Theme?“Frage eines Händlers für Sportnahrung im Erstgespräch. Am Theme war nichts, der Meta-Anteil am Traffic war von 25 auf 55 % gestiegen.

4Preis, Gerät und Shopgröße verschieben die Zahl

Neben Branche und Quelle gibt es drei weitere Größen, die Deinen Vergleichswert verschieben. Alle drei stehen im Datensatz von DTC Pages für das zweite Quartal 2026.

Der Preis

Je höher der durchschnittliche Bestellwert, desto niedriger die Rate. Unter 60 Dollar Warenkorb liegt der Median bei 2,42 %, zwischen 60 und 100 Dollar bei 2,01 %, zwischen 100 und 200 Dollar bei 1,58 %, und über 200 Dollar bei 0,79 %. Ein Shop für Möbel oder Elektro-Werkzeug mit 1 % ist damit im Plan. Für die Einordnung zählt am Ende nicht die Rate allein, sondern Umsatz pro Sitzung: Rate mal Bestellwert. Ein Shop mit 0,8 % und 320 Euro Warenkorb macht 2,56 Euro pro Sitzung, ein Shop mit 2,4 % und 45 Euro nur 1,08 Euro.

Das Gerät

Bei DTC Pages kommen 86 % der Sitzungen vom Handy, und dort liegt die Rate bei 2,29 %, am Desktop bei 3,74 %. LaunchTip nennt für die ganze Plattform 1,2 bis 1,3 % mobil und 1,8 bis 1,9 % am Desktop. Das Verhältnis ist in beiden Datensätzen ähnlich: Am Desktop wird etwa anderthalbmal so oft gekauft wie am Handy. In den Shops, die ich betreue, sehe ich 70 bis 80 % mobilen Traffic. Wenn Deine mobile Rate weniger als die Hälfte der Desktop-Rate ist, liegt das Problem auf der Produktseite am Handy und nicht im Shop insgesamt.

Die Größe des Shops

Kleine Shops haben oft die höheren Raten. Growth Suite misst unter 5.000 Sitzungen im Monat 2,0 bis 3,5 %, zwischen 5.000 und 50.000 Sitzungen 1,5 bis 2,5 % und darüber 1,0 bis 2,0 %. Das klingt erstmal paradox. Der Grund ist der Traffic-Mix von oben. Ein kleiner Shop lebt von Stammkunden, Empfehlungen und Suchtreffern. Ein großer Shop kauft Reichweite ein, und die konvertiert schlechter. Wer wächst, muss deshalb damit rechnen, dass die Rate sinkt, während der Umsatz steigt. Das ist normal, solange die Rate pro Kanal stabil bleibt.

5Deine eigene Rate in Shopify Analytics richtig lesen

Bevor Du Deine Zahl mit einer der Tabellen vergleichst, musst Du wissen, was Shopify eigentlich zählt. Hier passieren die meisten Fehler, und die führen dazu, dass Händler ein Problem suchen, das es nicht gibt, oder eines übersehen, das es gibt.

Sitzungen, nicht Besucher

Shopify definiert die Conversion Rate des Onlineshops als Anteil der Sitzungen, die zu einem Kauf geführt haben. Eine Sitzung endet nach 30 Minuten ohne Aktivität und um Mitternacht UTC. Ein Besucher ist ein Gerät mit Cookie. Wer morgens am Handy schaut und abends am Laptop kauft, ist zwei Besucher und zwei Sitzungen, mit einer Bestellung. Ein Kunde, der dreimal am Tag reinschaut und einmal kauft, ist ein Besucher mit drei Sitzungen. Die Rate auf Sitzungsbasis ist deshalb immer niedriger als die auf Besucherbasis. Alle Benchmarks in diesem Beitrag sind Sitzungsraten, so wie Shopify sie ausgibt. Wenn Du in einem anderen Artikel eine Zahl auf Besucherbasis siehst, ist sie nicht vergleichbar.

Die drei Stufen im Bericht

Der Bericht „Conversion-Rate im Zeitverlauf“ zeigt Dir neben der Gesamtrate drei Zwischenstufen, jeweils als Anteil aller Sitzungen: Sitzungen mit Warenkorb, Sitzungen mit erreichtem Checkout und Sitzungen mit abgeschlossenem Checkout. „Checkout erreicht“ heißt bei Shopify, dass es im Checkout eine Eingabe gab, also einen Klick oder Tastendruck, nicht nur einen Seitenaufruf. Mehrere Bestellungen in einer Sitzung zählen als eine Sitzung mit Kauf, deshalb kann die Zahl der Bestellungen leicht über der Zahl der konvertierten Sitzungen liegen.

Aus den drei Stufen ergibt sich die eigentliche Diagnose. DTC Pages misst im zweiten Quartal 2026 eine Warenkorb-Rate von 5,95 % und einen Checkout-Abbruch von 51,6 %. Legen bei Dir 6 % der Sitzungen etwas in den Warenkorb, erreichen 3 % den Checkout und kaufen 1,5 %, dann verlierst Du die Hälfte vor dem Checkout und noch einmal die Hälfte darin. Wenn 3 % in den Warenkorb legen und 2 % kaufen, ist der Checkout in Ordnung und die Produktseite überzeugt zu wenige. Die Gesamtrate allein sagt Dir das nicht.

Shopify gegen GA4

Fast jeder Händler hat beides und wundert sich, dass die Zahlen nicht übereinstimmen. GA4 verliert alle Besucher, die den Cookie-Banner ablehnen, und das ist in Deutschland je nach Banner ein spürbarer Teil. Es filtert Bots anders, es schneidet Sitzungen anders ab, und es rechnet den Kauf oft dem letzten Klick zu. Shopify sieht dagegen jede Sitzung im Shop, ohne Consent-Lücke. Deshalb nimmst Du für die Frage „wie gut ist mein Shop“ am besten die Zahl aus Shopify, für die Frage „welche Kampagne hat den Kauf gebracht“ GA4, und vergleichst die beiden nie direkt miteinander.

• Zeitraum auf die letzten 90 Tage stellen, damit einzelne Aktionstage nicht dominieren.
• Gesamtrate notieren, dann nach Gerät aufteilen (Bericht „Sitzungen nach Gerätetyp“ neben der Conversion-Rate).
• Nach Traffic-Quelle aufteilen (Bericht „Sitzungen nach Referrer“ und die Marketing-Übersicht), mindestens Suche, Social, E-Mail und Direkt.
• Neu gegen wiederkehrend trennen, im Bericht „Sitzungen nach Besuchertyp“.
• Die Stufen Warenkorb, Checkout und Kauf für jede Quelle einmal ansehen.
• Jetzt erst mit den Tabellen oben vergleichen, Zeile für Zeile.

6Was ich in eigenen Projekten sehe und was Du mit dem Vergleich machst

In den Shops, die ich in den letzten zwei Jahren aufgebaut oder optimiert habe, liegt die Conversion Rate zwischen 1,5 und 4 %, gemessen in Shopify über mindestens drei Monate. Am unteren Ende stehen Shops mit teuren Produkten und hohem Anteil an bezahltem Social-Traffic, am oberen Ende Shops mit Verbrauchsartikeln und einem großen Stamm an Wiederkäufern. Kein Shop dazwischen war „gut“ oder „schlecht“ wegen dieser Zahl. Was den Unterschied gemacht hat, war immer der Vergleich mit dem eigenen Vormonat und die Aufteilung nach Quelle.

Bei einem Händler für Werkzeuge und Werkstattbedarf zum Beispiel lag die Rate stabil um 2 %, für Elektronik und Werkzeug also im oberen Bereich. Trotzdem haben wir 7 % mehr Conversion und 12 % weniger Kaufabbrüche herausgeholt, weil die mobile Rate nur ein Drittel der Desktop-Rate war. Nach dem Benchmark war alles in Ordnung. Erst die Aufteilung nach Gerät hat auf die Produktseite am Handy gezeigt.

Für den Umgang mit den Tabellen schlage ich deshalb drei Schritte vor. Erst ordnest Du Deinen Shop einer Branche und einer Preisklasse zu und liest die passende Spanne ab. Dann schaust Du, ob Dein Traffic-Mix diese Spanne nach oben oder unten verschiebt, viel Meta nach unten, viel E-Mail nach oben. Danach vergleichst Du nur noch Deine eigenen Zahlen miteinander: mobil gegen Desktop, neu gegen wiederkehrend, diesen Monat gegen den Vormonat. Da liegt die Arbeit, und da liegen die Hebel aus dem Beitrag zu den 15 Hebeln.

Ob sich danach ein A/B-Test lohnt, hängt an Deinem Traffic. Unter 20.000 Sitzungen im Monat dauert ein sauberer Test zu lange, dazu steht mehr im Beitrag über Shopifys eigene A/B-Tests. Bis dahin sind die Lücken, die Du beim Durchklicken findest, der bessere Einsatz Deiner Zeit.