Diese Case Study basiert auf einem typischen Performance-Optimierungsprojekt. Details wurden anonymisiert und abstrahiert, um Vertraulichkeit zu wahren.
Die Ausgangslage
Ein E-Commerce-Shop mit hohem Traffic kämpfte mit einem kritischen Problem: Die Seite lud durchschnittlich über 5 Sekunden. Die Conversion-Rate lag deutlich unter dem Branchendurchschnitt.
Die Symptome
- 8 Sekunden Ladezeit - Lighthouse Score: 23/100
- 60% Bounce-Rate - Nutzer verlassen die Seite vor dem Laden
- Hohe Serverkosten - 8 Server für Traffic, der einer schaffen sollte
- Schlechte Mobile Experience - 70% des Traffics kam mobil
- SEO-Abstrafung - Core Web Vitals im roten Bereich
Google hatte angekündigt, Core Web Vitals als Ranking-Faktor zu gewichten. Handlungsdruck war gegeben. Ein Shopware-Spezialist konnte helfen, die Performance-Probleme systematisch zu analysieren und zu beheben.
Die Analyse
Bevor wir optimierten, mussten wir verstehen, wo die Zeit verloren ging. Wir setzten verschiedene Analyse-Tools ein:
Bottleneck-Analyse
| Bereich | Zeit (ms) | Anteil |
|---|---|---|
| Datenbankabfragen | 3.200 | 40% |
| Unkomprimierte Bilder | 2.400 | 30% |
| Render-Blocking JS/CSS | 1.200 | 15% |
| Third-Party Scripts | 800 | 10% |
| Sonstiges | 400 | 5% |
Das größte Problem: N+1 Queries - für eine Kategorieseite mit 40 Produkten wurden 847 Datenbankabfragen ausgeführt.
Die Optimierungs-Strategie
Unser Vorgehen
- Quick Wins zuerst - Größter Impact mit geringstem Aufwand
- Messen, nicht raten - Jede Änderung mit Zahlen belegen
- Schrittweise Rollouts - A/B-Tests für kritische Änderungen
- Monitoring etablieren - Frühwarnsystem für Regressionen
Die Umsetzung
Woche 1-2: Datenbank-Optimierung
Problem: 847 Queries pro Seitenaufruf
Die Shopware-Installation litt unter klassischen N+1 Query-Problemen. Für jedes Produkt wurden Attribute, Bilder, Preise und Verfügbarkeit separat geladen.
Lösung
- Eager Loading für Produktbeziehungen
- Redis-Cache für Produktdaten (TTL: 5 Minuten)
- Optimierte SQL-Indizes basierend auf EXPLAIN-Analyse
- Query-Result-Caching für Kategorieseiten
Ergebnis: 847 Queries → 12 Queries (-98%)
Woche 3: Bild-Optimierung
Problem: 15 MB Bilder pro Seite
Produktbilder wurden in Originalauflösung (4000x4000px) ausgeliefert - auch auf Smartphones.
Lösung
- WebP/AVIF-Konvertierung mit Fallback
- Responsive Images mit srcset
- Lazy Loading für Below-the-Fold Bilder
- CDN-Integration mit automatischer Optimierung
Ergebnis: 15 MB → 1.2 MB (-92%)
Woche 4: Frontend-Optimierung
Problem: Render-Blocking Resources
12 JavaScript-Dateien und 8 CSS-Dateien blockierten das Rendering - viele davon ungenutzt.
Lösung
- Critical CSS Inline-Extraction
- JavaScript Code-Splitting und defer/async
- Entfernung ungenutzter Dependencies (30% des JS)
- Preload für kritische Ressourcen
Ergebnis: First Contentful Paint: 4.2s → 0.8s
Woche 5-6: Infrastructure
Problem: 8 Server, keine Effizienz
Horizontal skaliert ohne vertikale Optimierung - mehr Server maskierten das eigentliche Problem.
Lösung
- Varnish Cache vor den Application Servern
- HTTP/2 Push für kritische Assets
- Gzip/Brotli Kompression
- Connection Pooling für Datenbank
Ergebnis: 8 Server → 2 Server (75% Kostenersparnis)
Die Ergebnisse
Typisch Vorher
- Ladezeit: 5-10 Sekunden
- Lighthouse: 20-40/100
- Bounce-Rate: 50-70%
- Niedrige Conversion
- Überdimensionierte Infrastruktur
Typisch Nachher
- Ladezeit: 1-2 Sekunden
- Lighthouse: 85-95/100
- Bounce-Rate: -30-50%
- Conversion: +20-40%
- Reduzierte Serverkosten
Typischer Business Impact
Studien zeigen: Jede Sekunde schnellere Ladezeit kann die Conversion um 7% steigern. Bei hohem Traffic bedeutet das schnell sechsstellige Umsatzsteigerungen pro Jahr.
Typische Erfahrung
Performance-Optimierung muss nicht teuer und langwierig sein. Die Investition amortisiert sich oft innerhalb weniger Wochen durch geringere Serverkosten und höhere Conversion.
Key Learnings
Quick Wins mit großem Impact
- Bilder optimieren - Oft 50%+ der Ladezeit
- Caching richtig einsetzen - Datenbank entlasten
- Third-Party Scripts auditieren - Viele sind unnötig
- Core Web Vitals monitoren - Frühwarnsystem aufbauen
Häufige Fehler vermeiden
- Nicht horizontal skalieren ohne vertikale Optimierung
- Messen vor Optimieren - Keine Annahmen treffen
- Mobile First - 70% des Traffics ist mobil
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