Konversionsraten-Benchmarks nach Branche (2026): wie man sie richtig liest

Kurz gesagt: Es gibt nicht die eine gute Konversionsrate. Veröffentlichte Benchmarks reichen von unter 1 Prozent bei B2B-Software für Großunternehmen bis über 12 Prozent bei Landingpages mit hoher Kaufabsicht, weil Branche, Traffic-Quelle, Gerät und Funnel-Stufe die Zahl jeweils für sich verschieben. Die Zahlen weiter unten stammen aus benannter, öffentlich zugänglicher Forschung, jede mit Quellenangabe versehen und zur erneuten Prüfung markiert. Am besten liest man sie segmentweise, nie als einen einzigen branchenübergreifenden Durchschnitt.

Dies sind Branchenzahlen aus öffentlicher Forschung Dritter. Nichts in diesem Beitrag stammt aus firmeneigenen Kundendaten von Thabrew Effect. Es ist eine kuratierte Zusammenstellung mit Quellenangaben, so aufgebaut, wie ein Benchmark-Beitrag aufgebaut sein sollte: Jede Behauptung lässt sich auf eine benannte, überprüfbare Quelle zurückführen.

Was ist eine gute Konversionsrate für die eigene Branche?

Kanalübergreifende Daten zur Leadgenerierung von Ruler Analytics, erhoben aus über 110 Millionen erfassten Sitzungen und 5 Millionen Konversionen in 13 Branchen, setzen den branchenübergreifenden Durchschnitt bei 5,13 Prozent an, wobei Rechtsberatung und Automobilbranche vorne liegen und die Reisebranche am weitesten zurückfällt (Ruler Analytics, zur erneuten Prüfung).

Rulers Zahl ist eine Multi-Touch-Betrachtung von Formularen und Anrufen zusammen, was es wert ist festzuhalten, bevor man sie mit irgendetwas anderem in diesem Beitrag vergleicht: Rechtsberatung konvertiert hier auch deshalb gut, weil 56,3 Prozent ihrer Konversionen telefonisch eingehen, nicht per Formular, ein Detail, das Rulers eigene Daten branchenweise aufschlüsseln (Ruler Analytics, zur erneuten Prüfung). Eine Tabelle, die nur Formularausfüllungen zählt, würde Rechtsberatung niedriger einordnen. Die Zahl ist immer nur so nützlich wie die Definition, die ihr zugrunde liegt.

Wie schneidet B2B im Vergleich zu B2C ab?

B2B konvertiert auf Besucherbasis tendenziell niedriger und pro Konversion wertmäßig höher. Der 2026er-Report von First Page Sage verfolgt Besucher-zu-Lead-Raten in 24 B2B-Branchen anhand von Kundendaten, die zwischen Januar 2022 und August 2025 erhoben wurden, und stellt fest, dass Rechtsdienstleistungen etwa siebenmal so hoch konvertieren wie B2B-Software (First Page Sage, zur erneuten Prüfung).

Eine Besucher-zu-Lead-Rate von 1,1 Prozent für B2B-SaaS ist keine schlechte Zahl. Sie steht neben längeren Verkaufszyklen, höheren Vertragswerten und mehr beteiligten Personen in der Kaufentscheidung, alles Gründe, die First Page Sage dafür nennt, warum B2B-Software eine so andere Messlatte erreicht als Rechtsberatung oder Personalvermittlung (First Page Sage, zur erneuten Prüfung). Eine B2B-Zahl sollte an B2B-Vergleichswerten gemessen werden, nie an einem branchenübergreifenden Durchschnitt, der größtenteils aus B2C-Traffic besteht.

Wie sieht E-Commerce konkret aus?

E-Commerce-Benchmarks unterscheiden sich stark nach Plattform, Gerät und Branche. Littledatas Analyse von rund 2.800 Shopify-Stores setzt die durchschnittliche Konversionsrate pro Store bei 1,4 Prozent an, wobei die oberen 20 Prozent der Stores 3,2 Prozent erreichen und die oberen 10 Prozent 4,7 Prozent (Littledata, zur erneuten Prüfung). Die breiter angelegte, plattformübergreifende Zahl von Ruler Analytics für Einzelhandel und E-Commerce liegt mit 2,4 Prozent höher, eine Erinnerung daran, dass „Konversionsrate im E-Commerce“ je nachdem, ob die Stichprobe nur Shopify umfasst oder plattformübergreifend gemischt ist, etwas leicht anderes bedeutet (Ruler Analytics, zur erneuten Prüfung).

Dass Desktop laut Littledatas Zahlen mit 1,9 Prozent gegenüber 1,2 Prozent bei Mobilgeräten konvertiert, bedeutet nicht, dass mobiler Traffic weniger wertvoll ist. Es bedeutet meist, dass auf Mobilgeräten mehr frühes Stöbern stattfindet und der eigentliche Checkout stärker auf Desktop passiert, besonders bei Käufen mit höherem Abwägungsaufwand. Die Lücke ist als Funnel-Stufen-Signal zu lesen, nicht als Urteil über den Kanal.

Wie stark verändert die Traffic-Quelle die Zahl?

Eine ganze Menge. Rulers Datensatz für 2026 zeigt, dass Traffic aus KI-Verweisen mit 5,8 Prozent am höchsten konvertiert, knapp vor bezahlter Suche mit 5,4 Prozent, während bezahlte und organische soziale Medien beide unter 2,3 Prozent zurückbleiben (Ruler Analytics, zur erneuten Prüfung). Die Landingpage-Daten von Unbounce erzählen aus einem anderen Blickwinkel eine dazu passende Geschichte: Über 41.000 Landingpages und 464 Millionen erfasste Besuche hinweg konvertieren E-Mail-getriebene Landingpages mit 19,3 Prozent, deutlich vor bezahlten sozialen Medien mit 12 Prozent (Unbounce, zur erneuten Prüfung). WordStreams Google-Ads-Benchmark, aktualisiert anhand von Kampagnen, die zwischen April 2025 und März 2026 liefen, setzt die durchschnittliche Konversionsrate bezahlter Suche bei 7,52 Prozent über rund 20 Branchen hinweg an, mit Automotive Repair, Service and Parts an der Spitze bei 14,67 Prozent (WordStream, zur erneuten Prüfung).

Drei Quellen, drei verschiedene Zahlen für „bezahlte Suche“, und alle drei stimmen. Ruler misst branchenübergreifende Leads und Anrufe. WordStream misst speziell Google Ads. Unbounce misst die Landingpage, auf der ein Klick landet, nicht die Anzeige oder das Konto. Keine widerspricht der anderen. Sie messen unterschiedliche Glieder derselben Kette, und das Etikett „Konversionsrate“ verrät für sich genommen nicht, welches Glied gemeint ist.

Was gilt, wenn ein Unternehmen auf kostenlose Testphasen statt auf Formulare setzt?

SaaS-Benchmarks zu kostenlosen Testphasen und Freemium verhalten sich überhaupt nicht wie eine Formularausfüllrate, und genau deshalb ergibt es Unsinn, SaaS mit E-Commerce oder Leadgenerierung in einen Topf zu werfen. First Page Sages SaaS-Report, erstellt aus 86 Unternehmen (71 Prozent B2B, 29 Prozent B2C) anhand von Daten, die zwischen dem ersten Quartal 2022 und dem dritten Quartal 2025 erhoben wurden, findet eine große Lücke zwischen den Testphasen-Modellen: Opt-out-Testphasen, die vorab eine Karte verlangen, konvertieren mit 48,8 bis 51 Prozent zu zahlenden Kunden, während Opt-in-Testphasen ohne Karte mit 17,4 bis 18,2 Prozent konvertieren und Freemiums Schritt von kostenlos zu kostenpflichtig mit 2,6 bis 2,8 Prozent hinter beiden zurückbleibt (First Page Sage, zur erneuten Prüfung).

Diese 48,8 Prozent sind kein freundlicheres Produkterlebnis, das ein knauseriges schlägt. Es ist Reibung, die als Filter wirkt. Die Pflicht, vorab eine Karte anzugeben, entfernt beiläufige Anmeldungen, bevor die Testphase überhaupt beginnt, sodass die im Funnel verbleibenden Personen dem Kauf bereits nahe waren. Eine höhere Rate bei einem kleineren, stärker qualifizierten Pool ist eine andere Leistung als eine niedrigere Rate bei einem weit offenen Pool, und beide sollten nie so verglichen werden, als wären sie derselbe Wettbewerb.

Warum ist eine einzelne „durchschnittliche Konversionsrate“ fast bedeutungslos?

Weil jede Zahl oben eine andere Frage beantwortet. „Wie viel Prozent dieses bestimmten Traffics hat auf diesem Gerät, in dieser Funnel-Stufe, diese bestimmte Handlung ausgeführt“ ist eine präzise, nützliche Frage. „Wie hoch ist die durchschnittliche Konversionsrate“ streicht alle vier Variablen und hinterlässt eine Zahl, die zu keinem tatsächlichen Unternehmen passt. Die 7,9 Prozent einer Kanzlei und die 1,1 Prozent eines B2B-Softwareunternehmens bedeuten nicht, dass eine Branche besser abschneidet als die andere. Es sind zwei verschiedene Spiele mit unterschiedlichen Regeln dafür, was als Sieg zählt (Ruler Analytics; First Page Sage, beide zur erneuten Prüfung). Bevor eine Zahl mit irgendetwas verglichen wird, sollte zunächst geklärt werden, was sie misst: Branche, Kanal, Gerät und Funnel-Stufe, in dieser Reihenfolge.

Wie sollte ein Zielwert tatsächlich festgelegt werden?

Vier Schritte, der Reihe nach angewendet:

1. Die am ehesten passende Zeile finden. Zuerst nach Branche abgleichen, dann nach Kanal, dann nach Gerät, dann nach Funnel-Stufe. Eine grobe Übereinstimmung in allen vier Punkten schlägt eine perfekte Übereinstimmung in nur einem.
2. Den veröffentlichten Durchschnitt als Untergrenze behandeln, nicht als Ziel. Littledatas eigene Zahlen zeigen, dass die oberen 10 Prozent der Shopify-Stores mehr als dreimal so hoch konvertieren wie der Durchschnitt (Littledata, zur erneuten Prüfung). Der Durchschnitt beschreibt, wo die meisten Websites liegen, nicht, wo eine gut optimierte landen sollte.
3. Die eigene Historie des Unternehmens vor jeder externen Zahl als Anker nehmen. Die eigene, über die Zeit konsistent verfolgte Konversionsrate einer Website ist der zuverlässigste Benchmark, den sie hat. Externe Daten stecken den Rahmen dessen ab, was erreichbar ist. Die eigene Ausgangsbasis eines Unternehmens gibt das Tempo der Verbesserung vor.
4. Das Ziel erneut testen, wenn sich die Absicht ändert. Eine Kampagne, die auf kalten Awareness-Traffic zielt, und eine, die auf gebrandete Suche zielt, werden nie ein sinnvolles gemeinsames Ziel haben, selbst innerhalb desselben Unternehmens. Die Zahl pro Zielgruppe festlegen, nicht einmalig für die gesamte Website.