Core Web Vitals in Shopware 6: Von „Poor“ zu „Good“ in weniger als 3 Monaten

Kostet schlechte Website-Performance Ihrem Shopware 6 Store Umsatz?

Die eCommerce-Welt ist ständig auf der Suche nach Möglichkeiten, die Aufmerksamkeit der Nutzer zu gewinnen. Video-Hintergründe, animierte Interaktionen und neue agentic-eCommerce-Ansätze sind nur einige der Methoden, mit denen Nutzer länger eingebunden werden sollen. Dennoch hat nichts so viel Einfluss auf die Conversion der Nutzer wie die Website-Performance. Zahlreiche Quellen deuten darauf hin, dass die Website-Geschwindigkeit weiterhin ein entscheidender Faktor für Conversion Rates und Bounce Rates ist.

Angesichts dieser Bedeutung sollte Web Performance eigentlich ein zentrales Thema für eCommerce-Unternehmen sein. Unsere Erfahrung zeigt jedoch, dass Performance-Optimierung bei Business-Stakeholdern nur selten ganz oben auf der Prioritätenliste steht. Da langsame Ladezeiten schwer zu erkennen sind, wenn man nicht aktiv darauf achtet, können sie erheblichen Schaden anrichten, ohne sofort aufzufallen.

Case Study: Core Web Vitals für einen Shopware 6 eCommerce Store verbessern

Bei Kiwee sprechen wir dieses Thema proaktiv bei unseren Kunden an und unterstützen sie dabei, Performance-Probleme zu identifizieren, zu messen, zu priorisieren und zu beheben. Unser Kunde Christopeit Sport kontaktierte uns, nachdem deutlich wurde, dass langsame Seitenladezeiten und eine verzögerte Navigation den Online-Shop ausbremsten und den Umsatz beeinträchtigten. Nach den ersten Gesprächen wurde schnell klar, dass ein detaillierter Performance Audit notwendig war.

Mit unserem erprobten, datengetriebenen Audit-Prozess konnten wir dem Shopware 6 Store unseres Kunden dabei helfen, vom Nichtbestehen des Core Web Vitals Reports zu einer „grünen“ Bewertung in allen drei Metriken (LCP, CLS, INP) zu kommen, und das in weniger als 3 Monaten. Wie haben wir das erreicht?

Schritt 1: Shopware 6 Performance Audit: Benchmarking und Baseline-Messung

Bevor Verbesserungen umgesetzt werden können, führen wir zunächst einen umfassenden Performance Audit der Website durch. Wir beginnen mit Benchmarking, also der Messung der aktuellen Performance und dem Vergleich mit den Werten der Wettbewerber des Shops, um ein realistisches Verbesserungsziel zu definieren. Da „Performance“ ein eher allgemeiner Begriff ohne eigene Maßeinheit ist, besteht der erste Schritt darin, konkrete und wiederholbare Messverfahren auszuwählen. Dafür nutzen wir zwei von Google entwickelte Tools: Lighthouse und Core Web Vitals.

Was Lighthouse in einem Shopware 6 Performance Audit misst

Lighthouse ist ein Open-Source-Tool für Performance-, Accessibility- und SEO-Tests, das in Google Chrome integriert ist. Es simuliert Nutzerinteraktionen, um Performance-Metriken zu messen, und gibt einen standardisierten Score von 0 bis 100 aus. Dieser Score kann mit den Werten anderer Websites verglichen oder genutzt werden, um Fortschritte bei der Umsetzung von Verbesserungen zu verfolgen. Zusätzlich kann der Lighthouse Audit Hinweise darauf geben, wo mögliche Ursachen für Performance-Probleme liegen.

Ein Beispiel für einen ausgezeichneten Lighthouse Performance Score auf einer 11ty.dev Docs-Seite.

Warum Core Web Vitals für echte Shopware-Kunden wichtig sind

Core Web Vitals (CWV) sind eine Reihe nutzerzentrierter Metriken, die besonders gut abbilden, wie nutzbar eine Website für echte Kunden ist. Anders als Lighthouse werden diese Metriken auf Basis realer Nutzungsdaten berechnet, und die Werte hängen davon ab, welche Art von Traffic die Website erhält. Sie konzentrieren sich auf drei zentrale Aspekte der User Experience: wie schnell der Hauptinhalt sichtbar wird (LCP), wie reaktionsschnell die Seite bei Nutzerinteraktionen ist (INP) und ob das Layout während des Ladens stabil bleibt (CLS). Statt eines Durchschnittswerts werden CWV auf Basis des 75. Perzentils berechnet. Das bedeutet, dass 75 % der Nutzer eine Erfahrung haben, die gleich gut oder besser ist als die gemessenen Werte. Jede der drei Metriken hat Schwellenwerte, die den Bereich in drei Kategorien unterteilen: Poor, Needs improvement und Good. Wenn eine der drei Metriken als Poor bewertet wird, wird die gesamte CWV-Bewertung als Poor markiert. CWV sind Teil des Web Vitals Reports, der außerdem die Metriken FCP und TTFB enthält, auf die wir später eingehen.

	Lighthouse	Core Web Vitals
Typ	Diagnosetool	Report auf Basis realer Nutzung
Messung	im Lab	im Field
Score	0 bis 100	„Poor“, „Needs improvement“, „Good“
Zweck	Performance-Fehlersuche und Vergleich	Langfristiges Monitoring der Nutzbarkeit
Teil von	Chrome DevTools	Google Search Console

Durch die Kombination der Ergebnisse beider Tools können wir bereits ein Bild davon zeichnen, wo die größten Pain Points liegen und wo die größten Verbesserungen möglich sind. Wichtig ist, dass diese Analyse für verschiedene Seitentypen durchgeführt wird, zum Beispiel Landing Pages, Kategorieseiten und Produktdetailseiten, sowie für unterschiedliche Gerätetypen wie Desktop und Mobile.

Falls noch nicht vorhanden, empfehlen wir außerdem die Einrichtung eines Application Performance Monitoring (APM) Tools wie New Relic oder Sentry.io, um die serverseitige Performance zu verfolgen. Solche Tools geben einen detaillierten Einblick in das, was auf dem Server während jeder Anfrage passiert, was sich wiederum direkt auf den LCP Score auswirken kann.

Brauchst du die gleiche Klarheit für deinen Shopware-Shop?
Unser Shopware 6 Technical Audit hilft dir zu verstehen, was deinen Shop verlangsamt, wo Risiken entstehen und was zuerst behoben werden sollte.

Schritt 2: Core Web Vitals Fehler in einem Shopware 6 Store diagnostizieren

In dieser Phase haben wir einen Überblick darüber, wie die Performance der analysierten Website ihre Nutzbarkeit beeinflusst. Jetzt müssen wir die zahlreichen möglichen Root Causes finden. Dieser Prozess ist für jede Website individuell, aber wir können eine allgemeine Vorstellung davon geben, wie wir dabei vorgehen. Wir betrachten die Core Web Vitals Metriken, ihre Zusammenhänge und weitere Aspekte, auf die man achten sollte.

Was einen schlechten LCP Score in eCommerce Stores verursacht und wie man ihn verbessert

Beginnen wir mit Lagrest Contenful Paint (LCP). Diese Metrik bezieht sich auf das größte Element auf einer Seite, häufig ein Banner mit einem großen Bild. Ein akzeptabler Wert sollte für das 75. Perzentil unter 2,5 Sekunden liegen. Häufige Ursachen für einen schlechten LCP sind:

• Lazy Loading des LCP-Bildes
• Große Bilddateien
• Die Bildanfrage ist im initialen Content nicht auffindbar, zum Beispiel weil sie über clientseitiges JavaScript geladen wird
• Keine Differenzierung des LCP-Contents für die mobile Ansicht
• fetchpriority=high wird nicht für das LCP-Bild gesetzt
• fetchpriority=high wird für zu viele andere Bilder außer dem LCP-Bild gesetzt
• Zu viele render-blocking Ressourcen werden geladen

Die Untersuchung der Lighthouse-Ergebnisse gibt uns einen ersten Ansatzpunkt:

Hier sehen wir, dass wir den LCP Score dieser Seite wahrscheinlich verbessern könnten, indem wir für dieses Bild fetchpriority=high hinzufügen. Allerdings sollten wir nicht vergessen, dass der LCP Score die gesamte Zeit misst, die das Element zum Laden benötigt, beginnend mit dem Moment, in dem ein Nutzer die Seite aufruft. Das bedeutet, dass Server-Verbindungslatenz, Request Processing und mögliche Redirects ebenfalls zur Time To First Byte Metrik und damit auch zum LCP Score beitragen. Das Problem mit LCP kann also auch an anderer Stelle liegen.

Wie eine hohe TTFB Ihren Shopware 6 Store verlangsamt und was Sie dagegen tun können

Time To First Byte (TTFB) beschreibt die Zeit, die der Server benötigt, um die Anfrage zu empfangen und zu verarbeiten, sowie die Zeit, bis der Browser die Antwort erhält. Diese Metrik ist besonders hilfreich, weil sie alle Verzögerungen isoliert, die auftreten, bevor der Browser mit dem Rendern der Seite beginnt. Deshalb liegen die Ursachen für eine hohe TTFB in der Backend-Performance und der Infrastruktur. Häufige Auslöser sind:

• Große geografische Distanz zwischen dem Serverstandort und dem Ursprung des größten Teils des Nutzertraffics
• Fehlende oder falsch konfigurierte Caching-Mechanismen
• Unzureichende Server-Infrastrukturkapazität für das Traffic-Volumen der Website
• Langsame Server Disk I/O Geschwindigkeit
• Zeitintensive HTTP-Komprimierung
• Aufwendige serverseitige Verarbeitung von Requests
• Ressourcenintensive Prozesse, die parallel zur Request-Verarbeitung laufen
• Schlechte Qualität von Custom Code oder Plugins

Einige TTFB-Probleme lassen sich relativ einfach lösen. Zum Beispiel entfernt das Beseitigen von same-origin Redirects unnötige Client-Server-Roundtrips. Wenn ein Caching-Mechanismus vorhanden ist, kann auch die korrekte Konfiguration des Cache-Control Headers sofortige Verbesserungen bringen. Eine CDN-Schicht kann die TTFB von gecachten Seiten weiter reduzieren, indem Inhalte näher an den Standort der Nutzer gebracht werden und DNS-Auflösungszeiten sinken.

Eine hohe TTFB kann durch Bottlenecks an vielen verschiedenen Stellen im Request-Response-Lifecycle verursacht werden.

Viele TTFB-Probleme sind jedoch architektonischer Natur und erfordern erheblichen Aufwand, um sie zu untersuchen und zu beheben. Richtiges Caching ist essenziell, kann aber Probleme verdecken, die die TTFB betreffen, wenn Nutzer ungecachten Content anfragen. Bei Kiwee führen wir eine detaillierte Infrastruktur-Analyse und Benchmarking sowohl in gecachten als auch in ungecachten Szenarien durch. Anschließend setzen wir die erwähnten APM Tools ein, um die Performance zu überwachen und Probleme im Production Runtime zu erkennen.

APM: Web Transaction Time vor und nach den Optimierungen für www.christopeit-sport.com

Wie zu hohe Page Weight die Ladezeit und Core Web Vitals Ihres Stores beeinträchtigt

Es ist wichtig zu beachten, dass selbst bei sehr niedriger TTFB eine langsame Internetverbindung auf Nutzerseite weiterhin zu langen Ladezeiten des Seiteninhalts führen und dadurch den LCP Score negativ beeinflussen kann. auf Die Payload Size hat einen großen Einfluss darauf. Weder Lighthouse noch Core Web Vitals führen die Payload Size als eigene Metrik auf. Eine hohe First Contentful Paint (FCP) Zeit bei gleichzeitig niedriger TTFB kann jedoch auf ein Problem mit einer zu großen Payload hinweisen. Im Lighthouse Report erscheint ein entsprechender Hinweis häufig als Diagnosemeldung: „Avoid enormous network payloads“. Lighthouse kann außerdem mit Network Throttling in DevTools ausgeführt werden, um schlechte Verbindungen zu simulieren und deren Einfluss auf FCP und LCP zu messen. Verbesserungen lassen sich unter anderem durch folgende Maßnahmen erreichen:

• CSS- und JS-Minification anwenden
• Neuere Komprimierungsalgorithmen wie Brotli oder zstd statt gzip verwenden
• Web-optimierte Bildformate wie AVIF und WebP nutzen
• Komprimierungslevel für Bilder und Payload erhöhen

Die Reduzierung der Payload Size wirkt sich deutlich stärker auf die Nutzbarkeit aus als nur die Reduzierung von Ladezeiten bei langsamer Netzwerkverbindung. Kleinere Payloads bedeuten schlankere Seiten, die oft mit strukturellen Änderungen an UI und UX einhergehen. Das kann wiederum den Wechsel zu einem schlankeren Tech Stack unterstützen und sich positiv auf alle Web Vitals Metriken auswirken. In den letzten 15 Jahren ist die mediane Page Weight im Web für Desktop-Geräte um das Sechsfache gestiegen. Haben wir heute sechsmal nutzbarere Websites als damals? Um diesen Bloat zu reduzieren, braucht es einen Perspektivwechsel von „mehr ist besser“ hin zu „weniger ist mehr“. Mehr über einen ganzheitlichen Ansatz für Usability und Performance lesen Sie in unserem Blogpost über Green UX.

Die mediane Payload Size ist auf Desktop um 550 % und auf Mobile um über 1750 % gestiegen!

Warum Ihre eCommerce-Seiten beim Laden springen: CLS-Probleme beheben

CLS misst, wie stark sich die Position von Seitenelementen während des initialen Renderings verändert. Der ideale Wert ist 0, also keine Verschiebung, und jeder Wert unter 0,1 gilt als „Good“. Die Berechnung von CLS ist nicht ganz trivial. Weitere Informationen dazu finden Sie im Web Dev Artikel zu diesem Thema.

Häufige Ursachen für einen schlechten CLS Score sind Bilder. Zum Beispiel sieht man oft, dass bei einem Blogartikel zuerst der Textinhalt gerendert wird und die Seite dann plötzlich „springt“, sobald das Bannerbild geladen ist. Um das zu vermeiden, sollten die HTML-Attribute width und height für Bildelemente gesetzt werden. So weiß der Browser, wie viel Platz er für das Bild reservieren muss, bevor es geladen wird.

Eine weitere häufige Quelle von Layout Shifts sind Seitenelemente, die dynamisch durch clientseitiges JavaScript zum DOM hinzugefügt werden, zum Beispiel dynamische Anzeigen, Produktempfehlungen oder anderer 3rd-party Content. Es gibt zwei Strategien, um damit umzugehen. Die erste ist, so viel wie möglich serverseitig vorzurendern, damit das benötigte HTML bereits beim initialen Page Load vorhanden ist. Wenn das nicht möglich oder zu aufwendig ist, kann CLS reduziert werden, indem für dynamischen Content ein Container erstellt und dessen Größe explizit über CSS festgelegt wird.

Langsame Reaktion auf Klicks im Store? Wie man einen schlechten INP diagnostiziert und behebt

Zuletzt geht es bei Interaction to Next Paint um die Reaktionsfähigkeit der Seite nach einer Nutzerinteraktion, egal ob Mausclick, Tastatureingabe oder Touch auf dem Bildschirm. INP ist am schwierigsten „im Lab“ zu messen. In Core Web Vitals wird es als die schlechteste Verzögerung zwischen dem Auslösen einer Nutzerinteraktion und der visuellen Reaktion der Seite berechnet, wobei einige Ausreißer ausgeschlossen werden. Wie bei anderen CWV-Metriken wird das 75. Perzentil ausgewiesen. Eine Seite gilt als reaktionsschnell, wenn INP unter 200 ms liegt. Die Faktoren, die einen schlechten INP verursachen, sind vielfältig, und die Messung hängt vom verwendeten Gerät sowie von anderen darauf laufenden Prozessen ab.

Das initiale Rendering der Seite kann INP in manchen Fällen beeinflussen, zum Beispiel wenn sehr große DOM-Renderings oder nicht deferiertes JavaScript den Main Thread nach dem First Contentful Paint blockieren. Diese Verzögerung wird in Lighthouse durch die Total Blocking Time (TBT) Metrik dargestellt. Um sie zu reduzieren, sollten alle parser-blocking JS-Skripte auf ein Minimum reduziert werden. Wenn möglich, sollten auch große DOM Trees vermieden werden. Wo die DOM-Größe nicht reduziert werden kann, kann die neue CSS-Eigenschaft content-visibility helfen, TBT und damit auch INP zu verbessern.

Während eines Seitenbesuchs kann die INP-Verzögerung in drei Bestandteile unterteilt werden:

Input delay ist die Zeit, die der Browser benötigt, um überhaupt mit der Verarbeitung der Interaktion zu beginnen. Sie wird durch JavaScript Tasks verursacht, die bereits laufen und den Main Thread blockieren. Idealerweise sollten solche Tasks auf dem Client gar nicht erst existieren. Daher sollten aufwendige Operationen wie Virtual DOM Lookup und Modification reduziert werden. Weitere mögliche Gegenmaßnahmen sind:

• Long Tasks in kleinere Einheiten aufteilen und außerhalb des Main Threads ausführen
• Debounce- und Throttle-Techniken einsetzen, um überlappende Interaktionen zu vermeiden. Dabei sollte man darauf achten, keine zusätzlichen Verzögerungen beim Input Feedback einzuführen
• Network Fetch Requests abbrechen, um deren Verarbeitungszeit zu reduzieren

Event callbacks, die bei Nutzerinteraktionen ausgeführt werden, können ressourcenintensive Berechnungen enthalten und dadurch Verzögerungen verursachen. Diese sollten so weit wie möglich optimiert werden. Längere Tasks, die durch Input ausgelöst werden, sollten in einen separaten Thread ausgelagert werden, siehe Link oben.

Presentation delay ist die Zeit, die der Browser benötigt, um die Änderungen am DOM nach Abschluss des Callbacks tatsächlich zu rendern. Wie beim initialen Rendering können die Optimierung der DOM-Größe und der Einsatz von content-visibility die Rendering-Zeit reduzieren.

Bei INP gibt es eine Besonderheit: Die Metrik berücksichtigt nicht, ob tatsächlich visuelles Feedback erfolgt. Sie misst lediglich die Verzögerung der Interaktion und den Moment, in dem der Main Thread wieder rendern kann. Wenn ein Callback also einen asynchronen Call auslöst, zum Beispiel eine Netzwerkabfrage, und anschließend ohne visuelles Feedback an den Main Thread zurückgibt, wird der INP Score nicht negativ beeinflusst. Dennoch ist das natürlich eine schlechte User Experience und sollte ebenfalls behoben werden. Die Lösung ist einfach: Fügen Sie einen Loading Spinner oder einen anderen Hinweis hinzu, dass die Interaktion empfangen wurde und verarbeitet wird. Platzieren Sie den Indikator so, dass klar ist, dass er durch diese Interaktion ausgelöst wurde. Ersetzen Sie ihn durch den geladenen Content, sobald dieser verfügbar ist, oder zeigen Sie einen Fehler an, falls einer aufgetreten ist.

Core Web Vitals Troubleshooting Cheat Sheet: Probleme, Ursachen und Lösungen

Wie Sie sehen, gibt es viele Symptome und mögliche Ursachen für schlechte Website-Usability und Performance. Wir haben die Probleme und Gegenmaßnahmen in der folgenden Tabelle zusammengefasst.

Problem	Gegenmaßnahme	Messung	Diagnosetools
Hohe TTFB	Analysieren, wo der Bottleneck liegt: Infrastruktur (Skalierbarkeit, Latenz, Server I/O usw.), Delivery (CDN, Caching) oder Server Application Performance	TTFB-Metrik (Web Vitals), problemspezifische Benchmarking-Tests	Application Performance Monitoring (APM) Tools, Network Tab in DevTools
Schlechte Server Application Performance bei niedriger Last	Server App diagnostizieren, monitoren und debuggen. Das ist stark vom jeweiligen Fall abhängig	APM, eigene Backend Performance Tests	APM- und Observability Tools, stack-spezifische Debugging Tools, z. B. Clinic.js für Node
Schlechte Server Application Performance bei hoher Last	Server-Infrastruktur erhöhen, Skalierbarkeit verbessern	APM, Infrastruktur-Load-Tests	Locust, k6
Großer Unterschied bei FCP/LCP Scores zwischen guter und schlechter Internetverbindung	Payload- und Asset-Größe reduzieren, bessere Komprimierung, Asset Minification, nicht kritische Requests depriorisieren und bis nach dem initialen Rendern deferieren	Lighthouse mit Network Throttling	Network Tab in DevTools, Lighthouse
Großer Unterschied bei FCP/LCP Scores zwischen Desktop und Mobile	Responsive UX verwenden, passende srcset-Attribute für Bildelemente setzen	Lighthouse, Web Vitals Report	Lighthouse
Schlechter FCP Score	Alle oben genannten Maßnahmen plus Minimierung von render-blocking Requests und parser-blocking JS-Skripten	Web Vitals Report	Lighthouse, Performance Tab in DevTools
Schlechter LCP Score	Alle oben genannten Maßnahmen plus Priorisierung des Ladens des LCP-Elements während des initialen Renderings	Web Vitals Report	Lighthouse
Schlechter CLS Score	width- und height-Attribute für Bildelemente hinzufügen, Markup auf dem Server vorrendern, auf 3rd-party JS achten, das Elemente in das DOM einfügt	Web Vitals Report	Lighthouse, Performance Tab
Schlechter INP Score	DOM-Größe reduzieren, content-visibility für Off-Screen-Elemente hinzufügen, Loading States anzeigen, wenn eine Interaktion eine Netzwerkanfrage auslöst, Event Callbacks optimieren	Web Vitals Report	Lighthouse im Timespan Mode, Performance und Sources Tabs, clientseitiges JS Debugging

Schritt 3: Shopware 6 Performance Fixes priorisieren: Remediation Roadmap

Nachdem das Troubleshooting abgeschlossen ist und wir alle Issues sowie deren Gegenmaßnahmen gesammelt haben, besteht der letzte Schritt darin, den Remediation-Prozess zu planen. Eine effektive Methode zur Priorisierung der Issues ist die 2x2 Impact and Effort Matrix. Die X-Achse zeigt den geschätzten Aufwand zur Behebung eines Issues, und die Y-Achse zeigt den erwarteten Einfluss auf die Performance nach der Umsetzung.

Die Impact and Effort Matrix: Wie Aufgaben positioniert werden, hängt stark von Ihrer Application Architecture, Ihrem Infrastructure Setup, der Expertise Ihres Teams und bestehender Technical Debt ab.

Nachdem alle Issues eingeordnet wurden, teilen wir die Matrix in vier Quadranten:

High Impact/Low Effort Das sind die sogenannten „Quick Wins“. Sie zuerst zu lösen, bringt die größte Verbesserung in der kürzesten Zeit.

High Impact/High Effort Wichtige Issues, die gelöst werden sollten, aber meist größere und komplexere Änderungen erfordern.

Low Impact/High Effort Diese Issues sind den Aufwand in der Regel nicht wert.

Low Impact/Low Effort Optionale Verbesserungen, die umgesetzt werden können, wenn noch Kapazität vorhanden ist.

Wenn die 2x2 Matrix fertig ist, empfehlen wir, direkt mit den High Impact/Low Effort Items zu starten und sie schnell in Production zu bringen. So können bereits die ersten Ergebnisse sichtbar werden, während die Performance weiter verbessert wird, indem anschließend die High Impact/High Effort Issues angegangen werden.

Ergebnisse: Von nicht bestandenen zu bestandenen Core Web Vitals in weniger als 3 Monaten

Historische Core Web Vitals Daten für Christopeit Sport.

Der hier beschriebene Audit-Prozess ist eine allgemeine Vorlage, die wir mit unseren Kunden nutzen, mit Anpassungen an den jeweiligen Business Case. Bei Christopeit Sport benötigten wir etwa 2 Wochen für den Audit und eine weitere Woche, um die wichtigsten Issues zu lösen, die hauptsächlich die INP- und LCP-Metriken betrafen.

Innerhalb einer Woche sahen wir erste Verbesserungen im Core Web Vitals Report. Dabei ist wichtig zu beachten, dass zwischen den tatsächlichen Performance-Gewinnen und ihrer Sichtbarkeit in den CWV-Ergebnissen eine zeitliche Verzögerung liegt. Das liegt daran, dass CWV auf dem Chrome User Experience Dataset, kurz CrUX, basiert. CrUX wird täglich aktualisiert, aber das 75. Perzentil wird über ein gleitendes 28-Tage-Fenster berechnet. Deshalb dauert es ungefähr 28 Tage, bis Verbesserungen vollständig im Report sichtbar werden. Außerdem werden die historischen Daten wöchentlich berechnet, ebenfalls auf Basis des 28-Tage-Fensters, und jeden Montag veröffentlicht. Genau das sehen Sie in der Abbildung oben.

Unser bewährter Web Performance Prozess für schnelle Shopware 6 Stores

Zusammengefasst ist Web Performance einer der wichtigsten Faktoren für die Nutzbarkeit und damit den Erfolg eines eCommerce Stores. Bei Kiwee führen wir zunächst einen umfassenden Performance Audit durch, einschließlich Benchmarking, Marktpositionierung, Frontend- und Backend-Tests sowie Infrastrukturvergleich.

Anschließend identifizieren wir die „Quick Wins“ und lösen diese zuerst, während wir gleichzeitig eine langfristige Roadmap erstellen, damit Performance-Anforderungen auf architektonischer Ebene berücksichtigt und in zukünftige Entwicklung und Wartung integriert werden. Während des gesamten Prozesses konzentrieren wir uns auf konkrete Business Outcomes statt auf einzelne technologische Lösungen und stellen sicher, dass der Kunde und seine Kunden bereits innerhalb weniger Wochen deutliche Verbesserungen sehen.

Sind Sie es leid, Shop-Besucher wegen schlechter Usability und Performance zu verlieren? Lassen Sie uns besprechen, wie wir Ihnen helfen können.

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