# Funnel- und Conversion-Analyse (Data Analytics) > Aufbau von Sales-Funnels, Conversion-Raten, Drop-off-Analyse, schrittweise Optimierung, Attribution - 20 Interview-Fragen - Mid-Level - [Interview-Fragen: Data Analytics](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen.md) ## 1. Was ist ein Funnel (Trichter) in Analytics? **Antwort** Ein Funnel ist eine sequenzielle Darstellung der wichtigsten Schritte, die Nutzer durchlaufen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen, etwa einen Kauf oder eine Registrierung. Jeder Schritt zeigt die Anzahl der Nutzer, die zum nächsten Schritt fortschreiten, was es ermöglicht, Reibungspunkte und Abbrüche zu identifizieren. Der Begriff 'Trichter' rührt daher, dass die Anzahl der Nutzer bei jedem aufeinanderfolgenden Schritt natürlich abnimmt. ## 2. Was ist die typische Reihenfolge der Schritte in einem klassischen E-Commerce-Funnel? **Antwort** Ein klassischer E-Commerce-Funnel folgt der Logik der Kaufreise: Der Nutzer besucht die Website, sieht sich ein Produkt an, legt es in den Warenkorb, geht zur Checkout-Seite und schließt dann den Kauf ab. Dieses lineare Modell hilft zu erkennen, wo Interessenten abspringen. Der Schritt zwischen Warenkorb und Zahlung weist typischerweise die höchste Abbruchrate auf, oft im Zusammenhang mit Versandkosten oder einem zu komplexen Checkout-Prozess. ## 3. Wie berechnet man die Gesamt-Conversion-Rate eines Funnels? **Antwort** Die Gesamt-Conversion-Rate eines Funnels wird berechnet, indem die Anzahl der Nutzer, die den letzten Schritt abgeschlossen haben, durch die Anzahl der Nutzer geteilt wird, die den ersten Schritt betreten haben, multipliziert mit 100. Beispiel: Wenn 10.000 Besucher auf der Website ankommen und 200 kaufen, beträgt die Gesamt-Conversion-Rate 2%. Diese Rate bietet eine synthetische Sicht auf die Funnel-Leistung, zeigt aber nicht, wo die Verluste auftreten, daher müssen auch die schrittweisen Raten analysiert werden. ## 17 weitere Fragen verfügbar - Was ist die Drop-off-Rate (Abbruchrate) zwischen zwei Funnel-Schritten? - Was ist der Unterschied zwischen einem Sales-Funnel und einem Marketing-Funnel? Kostenlos registrieren: https://sharpskill.dev/de/login ## Weitere Data Analytics-Interviewthemen - [Google Sheets - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/google-sheets-basics.md): 20 Fragen, Junior - [Google Sheets - Erweiterte Formeln](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/google-sheets-advanced.md): 20 Fragen, Junior - [SQL - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/sql-basics.md): 25 Fragen, Junior - [SQL - Aggregationen und Gruppierungen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/sql-aggregations.md): 20 Fragen, Junior - [SQL - Joins](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/sql-joins.md): 20 Fragen, Junior - [BigQuery - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/bigquery-fundamentals.md): 20 Fragen, Junior - [Data Cleaning - Datenbereinigung](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/data-cleaning.md): 20 Fragen, Junior - [KPIs und Business-Metriken](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/kpis-metrics.md): 20 Fragen, Junior - [Deskriptive Statistik](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/descriptive-statistics.md): 20 Fragen, Junior - [Zapier und No-Code-Automatisierung](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/zapier-automation.md): 20 Fragen, Junior - [Grundlagen der Datenvisualisierung](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/data-viz-principles.md): 20 Fragen, Junior - [Python & Pandas - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/python-pandas-basics.md): 20 Fragen, Junior - [Google Sheets - Automatisierte Dashboards](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/google-sheets-dashboards.md): 20 Fragen, Mid-Level - [SQL - Unterabfragen und CTEs](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/sql-subqueries-ctes.md): 20 Fragen, Mid-Level - [SQL - Window Functions](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/sql-window-functions.md): 20 Fragen, Mid-Level - [BigQuery - Erweiterte Funktionen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/bigquery-advanced.md): 20 Fragen, Mid-Level - [Data Modeling](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/data-modeling.md): 20 Fragen, Mid-Level - [Kohorten- und Retention-Analyse](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/cohort-retention.md): 20 Fragen, Mid-Level - [Google Tag Manager und Tracking](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/gtm-tracking.md): 20 Fragen, Mid-Level - [APIs und Webhooks](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/apis-webhooks.md): 20 Fragen, Mid-Level - [dbt - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/dbt-fundamentals.md): 20 Fragen, Mid-Level - [AB-Testing und angewandte Statistik](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/ab-testing.md): 20 Fragen, Mid-Level - [Looker Studio (Google Data Studio)](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/looker-studio.md): 20 Fragen, Mid-Level - [Power BI - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/power-bi-fundamentals.md): 20 Fragen, Mid-Level - [SQL - Erweiterte analytische Abfragen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/sql-advanced-analytics.md): 20 Fragen, Senior - [dbt - Erweiterte Funktionen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/dbt-advanced.md): 20 Fragen, Senior - [Power BI - DAX und fortgeschrittene Dashboards](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/power-bi-dax.md): 20 Fragen, Senior - [Python Analytics - Erweiterte Analyse und ML](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/python-analytics-advanced.md): 20 Fragen, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. 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