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Case Study

Checkout-Optimierung fuer einen D2C-Shop

Ein stockender Kaufabschluss wurde entlang von Vertrauen, Klarheit und Entscheidungsfluss neu gestaltet.

E-Commerce UXConversionUX Research
Rolle
Product Designer
Dauer
7 Wochen
Kontext
Direct-to-Consumer E-Commerce Team
Jahr
2023
Key Visual fuer Checkout-Optimierung fuer einen D2C-Shop

Highlights

Wirkung und Fokus der Arbeit

  • Weniger Unsicherheit vor dem Bezahlen
  • Klarere Versand- und Rueckgabeinformationen
  • Hoehere Nachvollziehbarkeit der Gesamtkosten

Problemraum

Der Checkout eines D2C-Shops zeigte solide Warenkorbzahlen, verlor aber viele Nutzerinnen und Nutzer im letzten Drittel des Kaufprozesses. Auffaellig waren vor allem Unsicherheit bei Versandkosten, Rueckgabe und der finalen Preiszusammensetzung.

Auftrag

Der Checkout sollte nicht nur schneller, sondern vor allem nachvollziehbarer und vertrauensvoller werden. Das Team wollte verstehen, welche Informationen vor dem Kauf fehlen und an welchen Stellen Reibung entsteht.

Vorgehen

Ich habe Support-Anfragen, Session-Aufzeichnungen und kurze Nutzerinterviews kombiniert. Daraus entstand eine priorisierte Liste der wichtigsten Unsicherheiten. Anschliessend habe ich den Checkout neu strukturiert, Zwischensummen vereinheitlicht und Hinweise zu Versand, Lieferzeit und Rueckgabe neu positioniert.

Abstrakte Darstellung eines Service Blueprints

Designprinzipien

  • Preiszusammensetzung frueh und konsistent sichtbar machen
  • Vertrauen nicht nur im Footer, sondern vor relevanten Entscheidungen platzieren
  • Formulareingaben so gruppieren, wie Menschen ueber den Kauf nachdenken
  • Zusammenfassungen so schreiben, dass sie bestaetigen statt ueberraschen

Ergebnis

Der ueberarbeitete Flow fuehlte sich in den Tests ruhiger und nachvollziehbarer an. Teilnehmende konnten schneller beantworten, was sie zahlen, wann sie die Lieferung erwarten duerfen und was im Problemfall passiert. Genau diese drei Fragen waren zuvor die groessten Unsicherheitsquellen.

Ausblick

Ein logischer naechster Schritt waere ein A/B-Test fuer Varianten der Bestellzusammenfassung und die Verbindung von Verhaltensdaten mit qualitativen Gruenden fuer Abbrueche.

Prototyp

Eingebetteter Figma-Prototyp

Sobald du einen echten Embed-Link hinterlegst, erscheint hier der interaktive Prototyp direkt in der Seite.

Kein Figma-Embed hinterlegt.

Trage spaeter im Frontmatter der Case Study eine `figmaEmbedUrl` ein.