Diese Seite sammelt belegte Zahlen zum Warenkorbabbruch und zum deutschen Online-Handel an einem Ort. Jede Zahl steht mit Quelle, Erhebungsjahr und, wo verfügbar, Stichprobengröße. Werte ohne belastbare Primärquelle stehen hier nicht.
Warenkorbabbruch ist die meistzitierte und zugleich am schlechtesten belegte Kennzahl im E-Commerce. Die Spannweite der veröffentlichten Werte reicht von 55 bis 84 Prozent, je nachdem, wer wann was gemessen hat. Wer mit diesen Zahlen arbeitet, sollte deshalb immer wissen, aus welcher Erhebung sie stammen.
Die zentrale Zahl: 70,22 Prozent
Das Baymard Institute führt seit Jahren eine Meta-Liste veröffentlichter Abbruchraten. Der Durchschnitt über 50 einzelne Studien aus den Jahren 2006 bis 2025 liegt bei 70,22 Prozent. Das ist der Wert, den seriöse Publikationen zitieren, wenn sie „rund 70 Prozent" schreiben.
Wichtiger als der Mittelwert ist die Streuung darunter. Einzelne Erhebungen liegen mehr als 25 Prozentpunkte auseinander:
| Jahr | Abbruchrate | Erhebung |
|---|---|---|
| 2025 | 71,72 % | Uptain |
| 2023 | 79,53 % | SaleCycle |
| 2022 | 68,70 % | Fresh Relevance |
| 2021 | 81,08 % | SaleCycle |
| 2020 | 84,27 % | SaleCycle |
| 2018 | 75,60 % | SaleCycle |
| 2016 | 78,00 % | Listrak |
| 2010 | 69,38 % | Fireclick / DigitalRiver |
Auswahl aus 50 gelisteten Studien. Durchschnitt aller 50 Erhebungen: 70,22 %, Zeitraum 2006–2025. (Quelle: Baymard Institute, Liste „Cart Abandonment Rate", 2025)
Drei Einschränkungen gehören zu dieser Zahl dazu. Erstens differenziert die Meta-Liste weder nach Endgerät noch nach Branche. Zweitens messen die zugrunde liegenden Studien unterschiedlich, was überhaupt als „Warenkorb" zählt. Drittens stammt ein Teil der Erhebungen aus einer Zeit, in der mobiles Einkaufen kaum eine Rolle spielte.
Warum Besucher abbrechen
Beim Grund für den Abbruch trennt sich die Statistik in zwei sehr unterschiedliche Gruppen: Menschen, die nie kaufen wollten, und Menschen, die kaufen wollten und an etwas gescheitert sind. Nur die zweite Gruppe ist überhaupt zurückzugewinnen.
| Grund | Anteil |
|---|---|
| Nur geschaut, noch nicht kaufbereit | 42 % |
| Kaufabschluss zu lang oder zu kompliziert | 17 % |
Auszug: nur die beiden Gründe, die sich an der Primärquelle prüfen ließen. Die Erhebung nennt weitere Gründe, deren exakte Werte hier bewusst fehlen. Befragung in den USA, Stand März 2025, qualitativ 272 Testsitzungen, quantitativ 11.777 Teilnehmende. (Quelle: Baymard Institute, Checkout-Usability-Report, 2025)
Die 42 Prozent sind die wichtigste Zahl auf dieser Seite, und sie wird am häufigsten falsch gelesen. Wer sie ernst nimmt, hört auf, den gesamten Abbruch als Fehler zu behandeln. Vier von zehn Abbrüchen sind schlicht Menschen, die sich informieren. Für die ist ein aggressiver Rabatt-Layer die falsche Antwort, ein Grund zum Wiederkommen die richtige.
Deutsche Zahlen: Abbruchgründe beim Einkauf per Smartphone
Für den deutschen Markt ist die Datenlage dünner. Die breiteste öffentlich dokumentierte Erhebung zu konkreten Abbruchgründen stammt vom Bitkom und ist inzwischen alt. Sie wird hier mit Jahresangabe geführt, weil sie nach wie vor die einzige repräsentative deutsche Zahlenreihe zu diesem Thema ist.
Zwei Einschränkungen sind für die richtige Lesart entscheidend. Erstens beziehen sich die Werte ausschließlich auf den Einkauf per Smartphone und dort nur auf Personen, die bereits einmal abgebrochen haben – nicht auf alle Online-Käufer. Zweitens waren Mehrfachnennungen möglich: Jeder Befragte durfte mehrere Gründe angeben. Die Prozentwerte summieren sich deshalb auf deutlich über 100 und beschreiben, wie viele Befragte einen Grund genannt haben, nicht, wie viele Abbrüche er verursacht hat.
| Grund für den Kaufabbruch | Nennungen |
|---|---|
| Schlechte Internetverbindung | 49 % |
| Schwierigkeiten beim Bezahlen | 43 % |
| Wenig nutzerfreundliche Website | 42 % |
| Fehlende Bezahlmöglichkeit | 37 % |
| Fehler auf der Webseite | 32 % |
| Mangelndes Vertrauen in den Anbieter | 32 % |
Basis: Smartphone-Einkäufer, bei denen es bereits zu einem Kaufabbruch gekommen ist. Mehrfachnennungen möglich, Werte summieren sich daher auf über 100 %. Gesamtstichprobe der Erhebung: 1.152 Internetnutzer ab 14 Jahren, davon 1.104 Online-Käufer, repräsentativ. Erhebungszeitpunkt Dezember 2017. (Quelle: Bitkom Research, 2017)
Der Bezugsrahmen dazu: 79 Prozent der Smartphone-Einkäufer hatten zum Erhebungszeitpunkt schon einmal einen Kauf am Smartphone abgebrochen, 29 Prozent verlassen den Warenkorb sogar häufiger. 96 Prozent der Internetnutzer ab 14 Jahren hatten in den zwölf Monaten vor der Befragung online eingekauft, 46 Prozent nutzten dafür ein Smartphone, unter den 14- bis 29-Jährigen 76 Prozent.
Auffällig an der deutschen Liste: Die Spitzenplätze belegen technische und Vertrauensprobleme, nicht der Preis. Dass die schlechte Internetverbindung ganz oben steht, ist dabei kein Zufall, sondern eine Folge der mobilen Bezugsgruppe. Wer daraus Maßnahmen ableitet, landet schnell bei Ladezeit, Bezahlarten und Gütesiegeln statt beim Rabattcode. Wie sich Vertrauenssignale ohne Tracking einbauen lassen, steht in DSGVO-Popups ohne Cookie-Banner.
Der deutsche Markt in Zahlen
Wie viel Umsatz hinter einem Prozentpunkt Abbruchquote steckt, hängt an der Größe des Marktes. Der Handelsverband Deutschland erhebt sie jährlich.
| Kennzahl | Wert |
|---|---|
| Onlinehandel Deutschland 2025 | 92,3 Mrd. € netto |
| Wachstum 2025 gegenüber Vorjahr | +3,9 % |
| Prognose 2026 | 96,3 Mrd. €, +4,3 % |
| Anteil der Marktplätze am Onlineumsatz 2025 | 56,7 % |
| Wachstum des stationären Handels 2025 | +2,9 % |
| Marktanteil Temu und Shein zusammen | 5,0 % |
(Quelle: HDE-Online-Monitor 2026, Handelsverband Deutschland, Juni 2026)
Bei 92,3 Milliarden Euro Umsatz und einer Abbruchquote um 70 Prozent liegt das rechnerisch unrealisierte Volumen in derselben Größenordnung wie der realisierte Umsatz. Diese Rechnung ist allerdings mit Vorsicht zu genießen: Die 42 Prozent reine Informationssuche aus der Baymard-Erhebung waren nie Umsatz und werden es auch nicht.
Conversion-Raten 2026
Der Digital Experience Benchmark von Contentsquare ist die größte laufende Auswertung dieser Art. Die Ausgabe 2026 wertet 99 Milliarden Sitzungen über mehr als 6.000 Websites aus.
| Kennzahl | Wert |
|---|---|
| Conversion wiederkehrender Besucher | 2,9 % |
| Conversion neuer Besucher | 1,7 % |
| Veränderung wiederkehrend / neu | −4 % / −8 % |
| Conversion aus KI-vermitteltem Traffic | 1,3 %, +55 % |
| Wachstum des KI-vermittelten Traffics | +632 % |
| Conversion Desktop gegenüber Mobile | 74 % höher |
| Conversion über bezahlte Suche | 2,8 % |
| Umsatzentwicklung der Kernbranchen | +1 % |
Datenbasis: 99 Mrd. Web- und App-Sitzungen über 6.000+ Websites, Veränderungen jeweils gegenüber Vorjahr. (Quelle: Contentsquare, Digital Experience Benchmark 2026)
Der Abstand zwischen wiederkehrenden und neuen Besuchern ist für die Popup-Planung die interessanteste Zahl: Wiederkehrer konvertieren mit 2,9 Prozent deutlich besser als Erstbesucher mit 1,7 Prozent. Wer also einen Erstbesucher nicht zum Kauf, aber zum Wiederkommen bewegt, verschiebt ihn in die stärkere Gruppe. Genau das ist der Zweck einer Newsletter-Anmeldung. Passende Muster dafür stehen in Newsletter Popup: 9 Muster für DACH-Shops.
Was sich zurückholen lässt
Baymard beziffert das Potenzial allein aus besserem Checkout-Design auf eine Steigerung der Conversion-Rate um 35,26 Prozent. Das ist kein Marketing-Versprechen, sondern die aufsummierte Wirkung dokumentierter Usability-Probleme in getesteten Checkouts.
Für die 17 Prozent, die am zu langen oder zu komplizierten Kaufabschluss scheitern, ist ein Popup das falsche Werkzeug. Da hilft nur, den Checkout zu kürzen. Für die 42 Prozent, die nur schauen, ist es das richtige, sofern es zum passenden Zeitpunkt kommt und nicht nach drei Sekunden. Welche Signale den Zeitpunkt bestimmen, steht in Popup Timing optimieren, der direkte Vergleich der beiden gängigsten Auslöser in Exit-Intent vs. Scroll-Trigger.
Wer den Abbruch im eigenen Shop messen und gegensteuern will, findet die Einordnung eigener Werte in Popup Conversion Rate Benchmarks und die saubere Testmethodik in Popup A/B-Test aufsetzen. Für den Moment, in dem der Besucher gehen will, ist Exit-Intent richtig einsetzen der passende Einstieg.
Zur Methodik dieser Seite
Jede Zahl auf dieser Seite wurde an ihrer Primärquelle geprüft, nicht aus einer Zusammenstellung übernommen. Wo eine Quelle nur eine Sekundärangabe war, ist die Zahl nicht aufgenommen worden. Erhebungsjahr und Stichprobe stehen jeweils direkt unter der Tabelle, auch dann, wenn die Zahl dadurch älter wirkt, als es einem Marketingtext lieb wäre.
Für Redaktionen: Die Zahlen dürfen mit Quellenangabe zitiert werden. Bei Rückfragen zur Einordnung, insbesondere zur DSGVO-Seite von Verhaltenssignalen, steht der Kontakt über popkit.de zur Verfügung.
Diese Seite wird bei neuen Erhebungen aktualisiert. Änderungen betreffen zuerst die Baymard-Meta-Liste und den HDE-Online-Monitor, die beide jährlich erscheinen.