Conversion auf Basis echter Besucherdaten.

Du siehst die Heatmap. Du weißt aber nicht, was zu tun ist.

Verhaltensdaten-Tools sind brutal gut geworden. Heatmaps, Session-Recordings, Dead-Clicks. Alles da, oft sogar kostenlos. Zwischen "67 % der Mobile-User scrollen nicht bis zur ATC-Section" und "Sticky-ATC implementiert" liegen aber vier Stunden Theme-Code. Pro Insight.

ClarityFlow überspringt diese Lücke. Claude liest die Daten, identifiziert das Problem und schreibt direkt die Theme-Änderung. Du publishst, wenn der Diff gut aussieht.

Sechs Signale aus deinem Store. Direkt verwertbar.

Die meisten Verhaltensdaten-Tools sammeln mehr, als klassische Analytics jemals zeigt. ClarityFlow zieht sechs Signale heraus, die Claude direkt in Code übersetzen kann.

• Click-Heatmaps — wo wirklich geklickt wird, nicht wo du es vermutest.
• Scroll-Heatmaps — wie weit Besucher scrollen, pro Device-Klasse.
• Dead-Clicks — Elemente, die wie Buttons aussehen, aber keine sind. UX-Bug.
• Rage-Clicks — wiederholte Klicks aus Frust. Sicheres Drop-off-Signal.
• Quick-Backs — User, die innerhalb von Sekunden zurückgehen. Falsche-Erwartung-Indikator.
• Session-Recordings — anonymisierte Replays für High-Value-Pages (Checkout, Pricing, PDP).

Jedes Signal mündet in eine konkrete Code-Empfehlung. Kein Heatmap-Bilder-Selbst-Deuten.

Vom ersten Heatmap-Read bis zum Publish.

Ein CRO-Loop in ClarityFlow ist kein Big-Bang-Redesign. Er ist eine Reihe kleiner, datengestützter Theme-Änderungen, jede mit Hypothese und Erwartung. So sieht ein typischer Durchlauf aus:

1. Heatmap lesen. Claude liest die aggregierten Verhaltensdaten der letzten Woche aus deinem Tracking-Tool und identifiziert die Page mit dem höchsten Drop-off-Signal. Beispiel: die Produktseite, auf der ein Großteil der Mobile-Besucher unter dem Add-to-Cart abbricht.

2. Hypothese formulieren. Aus dem Datensignal wird eine konkrete Annahme: "Wenn die Versandkosten klarer in der Page kommuniziert werden, sinkt der Cart-Abbruch." Hypothese, Ziel-Metrik und Zeitfenster landen im Hypothesis-Logger.

3. Code-Änderung schreiben. Claude schreibt die Section-Anpassung direkt im Theme-Duplicate. Section-Reihenfolge, Block-Position, Button-Style, Trust-Strip-Inhalt. Du bekommst den Diff zur Review.

4. Preview, Publish, Logging. Du öffnest den Preview, prüfst auf Desktop und Mobile, drückst manuell Publish. Datum, Hypothese und erwartete Metrik werden im Logger festgehalten.

5. Auswertung nach 14 Tagen. Nach zwei Wochen liest Claude die Daten erneut. Hat die Änderung den Effekt gebracht? Halten, verwerfen oder iterieren — der nächste Loop startet automatisch auf dem nächsthöchsten Drop-off-Signal.

Kein A/B-Tool nötig, keine externe CRO-Agentur. Jede Schleife ist nachvollziehbar, jede Änderung steht im Theme-Code dokumentiert.

Was du dich zurecht fragst.

Kostet das Verhaltensdaten-Tool extra?

Nein. ClarityFlow nutzt ein kostenloses Tracking-Tool, das du in fünf Minuten in dein Theme einbindest. Kein Sessions-Limit, kein Heatmap-Limit.

Welche Daten liest ClarityFlow aus?

Heatmaps (Click, Scroll, Area), Dead-Clicks, Rage-Clicks, Drop-off-Scrollpositionen und Session-Recordings. Pro Page aggregiert über 7-, 28- und 90-Tage-Fenster.

Was macht ClarityFlow mit den Daten?

Claude liest die Daten und schreibt konkrete Theme-Änderungen vor. Beispiel: "Trust-Strip oberhalb des Folds — 47 % der Mobile-User scrollen nicht weiter." Du publishst manuell.

Ist das DSGVO-konform?

Ja, bei korrekter Einbindung mit Consent-Gate. ClarityFlow setzt das Tracking so, dass es erst nach User-Einwilligung lädt. Auftragsverarbeitungsvertrag mit dem Anbieter ist Pflicht und wird im Setup durchgegangen.

Brauche ich viel Traffic?

Ab ungefähr 500 Sessions pro Woche werden Heatmaps statistisch belastbar. Für kleinere Stores sammelt ClarityFlow erst Daten und aktiviert die Optimierungs-Schleife automatisch, sobald die Schwelle erreicht ist.