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81 Prozent brechen ab: Warum Buchungsstrecken im Travel so viele Kunden verlieren und was wirklich dagegen hilft

// // Lesezeit ~ 6 min // prodct [CX] · Dynamic Yield

Kaum eine Branche verliert so viele kaufbereite Kunden wie die Reisebranche. Rund 81 Prozent aller begonnenen Buchungen werden abgebrochen, bei Airlines sind es fast 88 Prozent. Das Paradoxe daran: Die Kaufabsicht ist da, und sie ist höher als im Handel. Die Strecke verliert sie trotzdem. Woran Buchungsprozesse scheitern, warum ein Abbruch kein Desinteresse bedeutet und wie Personalisierung aus Suchenden Buchende macht.

Die Kunden wollen kaufen. Die Strecke lässt sie nicht.

Die Reisebranche hat ein Problem, das auf den ersten Blick wie ein Luxusproblem aussieht. Das Interesse ist riesig, der Abschluss ist selten. Der Anbieter SaleCycle hat dazu die wohl größte Auswertung der Branche vorgelegt. Die Datenbasis umfasst mehr als 280 Millionen Online-Buchungen. Das Ergebnis: Rund 81 Prozent aller begonnenen Buchungen werden abgebrochen. Bei Airlines liegt die Quote sogar bei 87,8 Prozent.

Um diese Zahl richtig einzuordnen, hilft ein Vergleich mit dem Handel. In der Mode legen etwa 11,5 Prozent der Besucher etwas in den Warenkorb. Im Travel starten fast 18 Prozent der Besucher eine Buchung. Die Kaufbereitschaft ist also deutlich höher als im Handel. Sie kommt nur nicht ins Ziel. Anders gesagt: Das Marketing hat seinen Job gemacht. Die Kunden sind da, sie suchen, sie wählen aus, sie beginnen zu buchen. Verloren gehen sie auf den letzten Metern.

Genau deshalb ist diese Zahl so wertvoll. Sie zeigt, dass das größte Umsatzpotenzial vieler Reiseanbieter nicht in mehr Traffic liegt. Es liegt in den Besuchern, die schon da waren.

Warum Buchungsabbrüche gerade im Travel so hoch sind

Dass die Abbruchquoten im Travel höher sind als fast überall sonst, hat nachvollziehbare Gründe. Eine Reise ist teuer. Wer 2.000 Euro für den Familienurlaub ausgibt, entscheidet anders als jemand, der ein T-Shirt bestellt. Er vergleicht, er schläft eine Nacht darüber, er fragt den Partner. Ein Teil der Abbrüche gehört also zum normalen Entscheidungsprozess und wird nie ganz verschwinden.

Dazu kommen aber Gründe, die hausgemacht sind. Preise, die sich während der Buchung ändern und Vertrauen kosten. Formulare, die nach Passnummern und Vielfliegerkonten fragen, bevor der Kunde sich überhaupt entschieden hat. Zusatzkosten, die erst im letzten Schritt auftauchen. Und Buchungsstrecken, die jedem Besucher exakt dasselbe zeigen. Dem Erstbesucher dasselbe wie dem Kunden, der zum fünften Mal dieselbe Route sucht.

Die erste Gruppe von Gründen können Sie nicht abstellen. Die zweite sehr wohl. Und die zweite ist größer, als die meisten Anbieter glauben.

Der Denkfehler: Abbruch heißt nicht Desinteresse

In vielen Buchungssystemen ist ein abgebrochener Vorgang einfach weg. Kein Signal, keine Reaktion, keine Wiedervorlage. Dahinter steckt ein Denkfehler. Wer eine Buchung abbricht, hat in den allermeisten Fällen nicht das Interesse verloren. Er hat eine Frage, die die Strecke nicht beantwortet hat. Oder er braucht schlicht noch Zeit.

Machen wir es konkret. Eine Kundin sucht am Dienstagabend zum dritten Mal die gleiche Verbindung nach Lissabon. Das ist kein Streuverlust und keine Karteileiche. Das ist ein Mensch kurz vor der Entscheidung. Die meisten Systeme zeigen ihr trotzdem die Standard-Startseite, als wäre sie nie da gewesen. Sie muss ihre Suche zum dritten Mal eintippen, zum dritten Mal filtern, zum dritten Mal vergleichen. Jeder dieser Schritte ist eine Gelegenheit, es sein zu lassen.

Dabei wäre die richtige Reaktion simpel. Die Wiederkehrerin sieht beim nächsten Besuch als Erstes ihre letzte Suche und die Verbindung, die sie sich angesehen hat. Vielleicht mit dem Hinweis, ob der Preis noch gilt. Das ist keine Raketentechnik. Das ist Höflichkeit, in Software gegossen.

Wie Personalisierung mit Dynamic Yield entlang der Buchungsstrecke aussieht

Der Begriff Personalisierung klingt nach großem Projekt. In der Buchungsstrecke besteht er aus vielen kleinen, sehr konkreten Entscheidungen. Ein paar Beispiele zeigen das Muster.

Der Erstbesucher braucht Orientierung. Er bekommt die beliebtesten Ziele, klare Einstiege und Vertrauenssignale. Die Wiederkehrerin braucht Kontinuität. Sie bekommt ihre letzte Suche und ihre Merkliste, nicht das Standardprogramm. Die Familie, die in den Sommerferien sucht, sieht andere Inhalte als der Alleinreisende, der unter der Woche für zwei Tage nach Berlin will. Wer im letzten Schritt zögert, bekommt die Antworten auf die Fragen, die an dieser Stelle typischerweise offen sind. Was kostet die Stornierung, was ist mit dem Gepäck, wann wird abgebucht. Und zwar sichtbar, nicht versteckt in einem Hilfebereich. Was er nicht braucht, ist ein weiteres Banner mit einem Zusatzangebot.

Nichts davon erfordert magische Daten. Die Signale liegen längst vor. Suchhistorie, Reisedaten, Gerät, Tageszeit, Herkunft des Besuchers, Verhalten in der aktuellen Sitzung. Die Frage ist nur, ob die Buchungsstrecke diese Signale nutzt oder ignoriert.

A/B-Tests mit Dynamic Yield: messen statt glauben

An dieser Stelle kommt ein Einwand, der berechtigt ist. Woher wissen Sie, welche dieser Maßnahmen bei Ihren Kunden wirkt? Die ehrliche Antwort: vorher gar nicht. Deshalb gehört zu jeder Personalisierung ein Testprogramm. Jede Maßnahme läuft zuerst als Experiment. Ein Teil der Besucher sieht die neue Variante, der Rest die alte. Gemessen wird an echten Buchungen, nicht an Klicks.

Das Vorbild dafür kommt aus der Reisebranche selbst. Booking.com führt über 25.000 Experimente pro Jahr durch und hat mit dieser Arbeitsweise eine der stärksten Conversion-Maschinen der Welt gebaut. Der Weg dorthin bestand nicht aus einem großen Wurf, sondern aus tausenden kleinen Verbesserungen, von denen jede einzelne bewiesen hat, dass sie wirkt. Warum diese Kultur wichtiger ist als jedes einzelne Feature, haben wir im Artikel Schluss mit Bauchgefühl ausführlich beschrieben.

Technisch laufen beide Disziplinen heute auf einer Plattform zusammen. Mit Dynamic Yield steuern Sie Personalisierung nach Verhalten und Kontext und testen gleichzeitig jede Variante über die Website, die App und den E-Mail-Kanal. Für einen Reiseanbieter heißt das: Hypothese aufstellen, an echten Buchungen messen, ausrollen, was nachweislich Abbrüche senkt. Und wieder von vorn.

Drei Startpunkte für Reiseanbieter in den nächsten 90 Tagen

Wo fängt man an, wenn die eigene Abbruchquote irgendwo bei 80 Prozent liegt? Aus unserer Sicht mit drei Schritten, die aufeinander aufbauen.

Der erste Schritt ist eine ehrliche Messung des eigenen Funnels. Wo genau verlieren Sie die Kunden? Bei der Suche, bei der Auswahl, in der Datenmaske, bei der Zahlung? Viele Anbieter kennen ihre Gesamtquote, aber nicht die Stelle, an der es passiert. Ohne diese Zahl bleibt jede Maßnahme ein Schuss ins Dunkle. Mit ihr wird aus dem diffusen Problem eine konkrete Baustelle.

Der zweite Schritt ist der Wiedereinstieg. Bauen Sie die Erfahrung für wiederkehrende Besucher mit bekannter Suche. Das ist Ihr wärmstes Segment, und es ist fast immer das am schlechtesten bediente. Die letzte Suche wieder anzeigen, die angesehene Verbindung parat haben, den Preisstand kommunizieren. Dieser eine Use Case hat in der Regel die beste Relation aus Aufwand und Wirkung.

Der dritte Schritt ist ein Testprogramm mit verbindlichen Regeln. Ein Use Case, eine überprüfbare Hypothese, ein Ergebnis, das gilt. Aus dem ersten Test lernen Sie mehr über Ihre Kunden als aus jedem Workshop. Alles Weitere ergibt sich aus dem, was Sie dabei herausfinden.

Die 81 Prozent sind kein Naturgesetz

Ein Teil der Abbrüche gehört zum Reisegeschäft und wird bleiben. Menschen vergleichen, zögern und entscheiden gemeinsam. Aber der Abstand zwischen einer durchschnittlichen und einer guten Buchungsstrecke ist groß, und er ist messbar. Jeder Prozentpunkt weniger Abbruch ist Umsatz aus Besuchern, die Sie längst bezahlt haben.

Die 81 Prozent sind deshalb keine Drohung, sondern eine Einladung. Sie beschreiben den Abstand zwischen dem, was Ihre Strecke heute zeigt, und dem, was Ihre Kunden brauchen. Diesen Abstand kann man verkleinern. Schritt für Schritt, Test für Test. Mehr dazu finden Sie in unseren Dynamic Yield Insights.

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