Stornoquote
Was ist die Stornoquote?
Die Stornoquote gibt an, welcher prozentuale Anteil von Bestellungen, Verträgen oder Buchungen nachträglich storniert wird. Im E-Commerce ist sie eine zentrale Kennzahl, um die Qualität von Bestellungen, die Effizienz der Prozesse und die Zufriedenheit von Kunden entlang der gesamten Customer Journey zu bewerten.
1. Grundlagen: Definition der Stornoquote
Die Stornoquote beschreibt den Anteil aller bereits erfassten oder abgeschlossenen Transaktionen, die nachträglich aufgehoben, widerrufen oder nicht erfüllt werden. Sie wird in der Regel als Prozentsatz angegeben und über einen definierten Zeitraum (z. B. Monat, Quartal, Jahr) gemessen.
Im E-Commerce bezieht sich die Stornoquote meistens auf:
Eine präzise Definition ist wichtig, damit die Stornoquote im Reporting verlässlich mit anderen Kennzahlen wie Conversion Rate, Retourenquote oder Abbruchrate im Checkout verglichen werden kann.
2. Berechnung der Stornoquote im E-Commerce
Die Stornoquote lässt sich mit einer einfachen Formel berechnen. Entscheidend ist, dass Du im Zähler und Nenner dieselbe Bezugsgröße verwendest (z. B. nur bezahlte Bestellungen oder alle bestätigten Bestellungen).
Stornoquote (%) = (Anzahl stornierter Bestellungen im Zeitraum / Anzahl aller relevanten Bestellungen im Zeitraum) × 100
Beispiel: 120 stornierte Bestellungen bei insgesamt 6.000 eingegangenen Bestellungen → Stornoquote = (120 / 6.000) × 100 = 2 %
Typische Varianten für den Nenner (Grundgesamtheit) sind:
Wichtig ist, dass Du in Deinen Reports konsequent dieselbe Definition nutzt und sie intern klar dokumentierst. Nur so kannst Du Entwicklungen der Stornoquote über die Zeit wirklich vergleichen.
3. Abgrenzung zu ähnlichen Kennzahlen
Die Stornoquote wird im Alltag häufig mit anderen Kennzahlen verwechselt oder vermischt. Für sauberes Controlling solltest Du folgende Abgrenzungen beachten:
3.1 Stornoquote vs. Retourenquote
Die Stornoquote bezieht sich auf Bestellungen, die vor der Auslieferung oder vor der Leistungserbringung aufgehoben werden. Die Retourenquote beschreibt dagegen den Anteil der bereits versendeten Waren, die der Kunde nach Erhalt wieder zurücksendet.
Beide Kennzahlen sind eng verwandt, haben aber unterschiedliche Ursachen und Optimierungshebel.
3.2 Stornoquote vs. Abbruchrate im Checkout
Die Abbruchrate im Checkout beschreibt, wie viele Nutzer einen begonnenen Bestellprozess nicht abschließen. Hier wurde noch keine verbindliche Bestellung erzeugt. Die Stornoquote setzt erst danach an, also ab dem Moment, in dem die Bestellung als erfasst gilt.
3.3 Stornoquote vs. Chargeback-Quote
Insbesondere im Online-Payment wird gelegentlich auch die Chargeback-Quote betrachtet. Chargebacks sind Rückbelastungen durch den Zahlungsanbieter (z. B. Kreditkarten-Dispute). Sie können zwar inhaltlich einem Storno ähneln, werden aber meist separat ausgewiesen, da sie andere Kosten- und Risikoprofile haben.
4. Typen von Stornierungen im Onlinehandel
Für eine aussagekräftige Analyse der Stornoquote lohnt es sich, Stornierungen nach Ursache oder Verantwortlichkeit zu clustern. So erkennst Du gezielt, an welchen Stellschrauben Du drehen kannst.
4.1 Kundenseitige Stornierungen
Kundenseitige Stornierungen entstehen, wenn der Käufer aktiv die Bestellung zurückzieht. Häufige Gründe:
Eine hohe kundenseitige Stornoquote kann ein Hinweis auf unzureichende Produktinformationen, langsame Prozesse oder Probleme beim Preis-Leistungs-Verhältnis sein.
4.2 Händlerseitige Stornierungen
Händlerseitige Stornierungen treten auf, wenn der Shop eine Bestellung nicht erfüllen kann oder will. Typische Gründe sind:
Händlerseitige Stornos belasten die Kundenzufriedenheit besonders stark, da der Kunde seine Pflicht (Bestellung, ggf. Zahlung) bereits erfüllt hat, der Shop aber nicht liefert. Hier wirkt sich eine schlechte Stornoquote direkt negativ auf Wiederkaufsrate und Markenwahrnehmung aus.
4.3 Automatisierte Systemstornierungen
Viele Systeme stornieren Bestellungen automatisch, wenn bestimmte Bedingungen nicht erfüllt werden, zum Beispiel:
Solche automatisierten Stornos solltest Du gesondert auswerten, um zum Beispiel zu prüfen, ob Zahlungsarten, Mahnprozesse oder Kommunikation angepasst werden müssen.
5. Bedeutung der Stornoquote für E-Commerce-KPIs
Die Stornoquote ist keine isolierte Kennzahl, sondern wirkt sich auf viele weitere KPIs im Onlinehandel aus.
Im Performance-Marketing ist eine stabile, niedrige Stornoquote wichtig, damit ROAS, CPA und weitere Kennzahlen die tatsächliche Profitabilität der Kampagnen abbilden.
6. Ursachen für eine hohe Stornoquote
Um die Stornoquote zu senken, musst Du die Ursachen strukturiert identifizieren. In der Praxis lassen sich typische Muster erkennen.
6.1 Unzureichende Produktinformationen
Fehlende oder ungenaue Produkttexte, widersprüchliche Attribute oder schlechte Bilder führen oft zu Fehlbestellungen. Kunden merken erst nach der Bestellung, dass das Produkt nicht zu ihren Anforderungen passt, und stornieren.
6.2 Probleme bei Verfügbarkeit und Lieferzeit
Wenn ein Produkt im Shop als verfügbar angezeigt wird, später aber doch nicht lieferbar ist, sind Stornierungen praktisch vorprogrammiert. Auch stark abweichende Lieferzeiten (z. B. durch Dropshipping oder Vorbestellungen) erhöhen die Wahrscheinlichkeit von Stornos.
6.3 Zahlungs- und Preisprobleme
Stornierungen entstehen häufig in Verbindung mit Zahlungsarten und Preisfehlern:
Solche Faktoren wirken sich besonders stark auf die wahrgenommene Zuverlässigkeit des Shops aus.
6.4 UX- und Kommunikationsprobleme
Unklare Bestellabläufe oder fehlende Statuskommunikation können dazu führen, dass Kunden vorsorglich stornieren, weil sie unsicher sind, ob alles korrekt geklappt hat. Dazu zählen:
7. Maßnahmen zur Senkung der Stornoquote
Um die Stornoquote nachhaltig zu verbessern, solltest Du sowohl an der Datenqualität als auch an Prozessen und Kommunikation arbeiten.
7.1 Bessere Produktdaten und Content-Qualität
Saubere, vollständige und klare Produktinformationen sind einer der stärksten Hebel gegen unnötige Stornierungen. Dazu gehören:
Solche Strukturen lassen sich besonders effizient umsetzen, wenn Produktdaten aus Feeds (z. B. aus PIM oder ERP) automatisiert in skalierbaren Content überführt werden.
7.2 Optimierung der Verfügbarkeits- und Lagerlogik
Eine niedrige Stornoquote setzt voraus, dass Dein Lager- und Bestandsmanagement zuverlässig ist. Mögliche Maßnahmen:
7.3 Zahlungsarten und Prozesse prüfen
Analysiere, ob bestimmte Zahlungsarten überdurchschnittlich oft zu Stornos führen. Prüfe insbesondere:
Teilweise lassen sich Stornos senken, indem Du Zahlungsarten optimierst oder zusätzliche Optionen bereitstellst, die besser zu Deiner Zielgruppe passen.
7.4 Proaktive Kommunikation
Eine klare, proaktive Kommunikation rund um Bestellung, Zahlung und Lieferung reduziert Unsicherheit und damit Stornierungen.
8. Stornoquote im Kontext von SEO, SEA und Content-Automatisierung
Auf den ersten Blick wirkt die Stornoquote wie eine reine Operations-Kennzahl. Tatsächlich hängt sie aber eng mit der Qualität Deines Produktcontents und Deiner Sichtbarkeit zusammen.
8.1 Einfluss von Produkttexten auf die Stornoquote
Präzise und gut strukturierte Produktbeschreibungen reduzieren Fehlkäufe und Missverständnisse. Automatisierte Content-Lösungen wie feed2content.ai® ermöglichen es, aus strukturierten Produktfeeds tausende konsistente, datenbasierte Texte zu erzeugen, ohne manuelle Copy-Paste-Prozesse. Das hilft, die Erwartungen des Kunden vor dem Kauf sauber zu setzen und senkt so mittelbar die Stornoquote.
8.2 Stornoquote und Performance-Marketing
Im SEA-Umfeld (z. B. Google Ads, Shopping-Kampagnen) kann eine hohe Stornoquote die tatsächliche Effizienz von Kampagnen verschleiern. Wenn ein signifikanter Teil der Bestellungen wieder storniert wird, ist der ausgewiesene ROAS nur eingeschränkt aussagekräftig. Es lohnt sich, Stornoraten auch nach Traffic-Quelle oder Kampagne zu segmentieren.
8.3 Datengetriebene Optimierung und Benchmarking
Für größere Shops und Agenturen ist es sinnvoll, die Stornoquote regelmäßig zu monitoren und mit anderen Kennzahlen zu verknüpfen. Dazu gehören:
8.4 Keyword- und Kampagnenanalyse als indirekter Hebel
Wenn bestimmte Keywords oder Anzeigen immer wieder zu Bestellungen führen, die später storniert werden, deutet das auf ein Missverhältnis zwischen Suchintention und Angebot hin. Ein professionelles Keyword- und Kampagnen-Setup hilft, solche Effekte zu erkennen.
9. Praktische Tipps zum Umgang mit der Stornoquote
Für E-Commerce-Verantwortliche und Agenturen haben sich in der Praxis einige Best Practices etabliert, um die Stornoquote sinnvoll in Reporting und Steuerung einzubinden.
9.1 Reporting und Zielwerte definieren
9.2 Stornoquote als Frühwarnindikator nutzen
Ein plötzlicher Anstieg der Stornoquote kann auf verschiedene Probleme hinweisen, zum Beispiel nach Systemumstellungen, Preisänderungen oder Anpassungen im Sortiment. Wenn Du die Kennzahl eng mit Deinem Shop- und Daten-Setup verzahnst, erkennst Du frühzeitig Fehlentwicklungen.
9.3 Zusammenarbeit von E-Commerce, Content, IT und Service
Stornos sind selten das Ergebnis eines einzelnen Fehlers, sondern spiegeln die gesamte Kette von Produktdaten, Shop-UX, Payment, Logistik und Kundenservice wider. Sinnvoll ist ein gemeinsamer Ansatz, bei dem:
10. Häufige Fragen zur Stornoquote
Wie berechnet man die Stornoquote im E-Commerce?
Die Stornoquote im E-Commerce berechnet sich, indem Du die Anzahl der stornierten Bestellungen in einem definierten Zeitraum durch die Gesamtzahl der relevanten Bestellungen im gleichen Zeitraum teilst und das Ergebnis mit 100 multiplizierst, sodass ein Prozentwert entsteht. Wichtig ist, dass Zähler und Nenner die gleiche Basis haben, zum Beispiel alle bestätigten oder alle bezahlten Bestellungen.
Was ist eine gute Stornoquote für einen Onlineshop?
Was als gute Stornoquote gilt, hängt stark von Branche, Sortiment und Geschäftsmodell ab. In vielen klassischen Onlineshops liegen gut optimierte Stornoquoten im niedrigen einstelligen Prozentbereich, während bei Vorbestellungen oder stark aktionsgetriebenen Modellen höhere Werte normal sein können. Wichtiger als ein pauschaler Richtwert ist eine stabile, eher sinkende Entwicklung im Zeitverlauf.
Wodurch entsteht eine hohe Stornoquote?
Eine hohe Stornoquote entsteht meist durch eine Kombination aus unklaren oder unvollständigen Produktinformationen, falschen oder veralteten Lagerbeständen, Problemen mit Zahlungen und Preisangaben, langen oder unzuverlässigen Lieferzeiten sowie unklarer Kommunikation rund um Bestellbestätigung und Versandstatus. Auch aggressive Rabattaktionen ohne klares Erwartungsmanagement können Stornierungen fördern.
Wie unterscheidet sich die Stornoquote von der Retourenquote?
Die Stornoquote bezieht sich auf Bestellungen, die vor der Auslieferung oder Leistungserbringung aufgehoben werden, während die Retourenquote den Anteil der bereits gelieferten Waren beschreibt, die der Kunde nach Erhalt wieder zurücksendet. Stornos betreffen also in der Regel nicht versendete Ware, Retouren dagegen verursachen zusätzliche Logistik und Bearbeitungskosten.
Welche Rolle spielt die Stornoquote im Performance-Marketing?
Im Performance-Marketing ist die Stornoquote wichtig, weil sie die tatsächliche Wirksamkeit von Kampagnen beeinflusst. Wenn viele über Anzeigen generierte Bestellungen später storniert werden, sind Kennzahlen wie Conversion Rate, ROAS oder CPA geschönt. Daher sollten stornierte Bestellungen bei der Bewertung von Kampagnen berücksichtigt und gegebenenfalls bestimmten Keywords, Anzeigen oder Zielgruppen zugeordnet werden.
Wie kann man die Stornoquote nachhaltig senken?
Um die Stornoquote nachhaltig zu senken, solltest Du vor allem die Qualität und Konsistenz der Produktdaten verbessern, Verfügbarkeits- und Lagerlogik optimieren, Zahlungsprozesse stabil und transparent gestalten und die Kommunikation zu Bestellung und Versand klar strukturieren. Zusätzlich hilft es, Stornogründe im Kundenservice systematisch zu erfassen und regelmäßig in Produkt, Content und Prozesse zurückzuspielen.
Sollte man stornierte Bestellungen in der Conversion Rate berücksichtigen?
Für ein realistisches Bild der Shop-Performance ist es sinnvoll, stornierte Bestellungen separat auszuwerten und bei Bedarf eine bereinigte Conversion Rate zu betrachten, die nur tatsächlich erfüllte Bestellungen einbezieht. So erkennst Du, ob vermeintliche Erfolge im Checkout später durch eine hohe Stornoquote relativiert werden und kannst gezielter optimieren.
11. Nächste Schritte: Stornoquote mit besseren Produktdaten senken
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