Každý druhý UX článek vám řekne: „méně kroků v košíku = vyšší konverze." Data ze vzorku 150 e-shopů nám umožnila dokázat, že je to mýtus.
Proč jsme to vlastně dělali
V ui42 spravujeme analytiku desítkám e-shopů ve střední Evropě. Klienti nám pravidelně kladou jednu ze dvou otázek:
1. „Jaký konverzní poměr bychom měli mít?"
2. „Měli bychom zkrátit košík? Slyšel jsem, že každý krok stojí 10 % konverze."
Druhá otázka je už dlouho považována za pravdu a je citována v desítkách prezentací, blogů a UX příruček. Jenže, když jsme zanalyzovali reálná GA4 data ze 150 e-shopových GA4 properties za období leden - květen 2026 (5 měsíců, vzorek 12,1 milionu sessions celkem), zjistili jsme, že souvislost mezi počtem kroků v košíku a konverzí e-shopu je mnohem slabší.
Výsledky ukazují, že počet kroků v checkoutu patří mezi méně významné faktory. Mnohem větší vliv mají charakter a kategorie produktu, průměrná hodnota objednávky či kvalita samotného checkout procesu.
Metodika ve zkratce
Období: 1. leden – 31. květen 2026 (5 měsíců)
Vzorek: 150 GA4 properties B2C e-shopů v 17 produktových segmentech
Trhy: SK, CZ, HU, PL, RO, SI, DE, FR, AT, US, GR, LT, BG, HR, EU
Celkem: 12,1 mil. sessions, ~300 000 transakcí.
Funnel definice (5 košíkových kroků):
- view_cart - vstup do košíku
- begin_checkout - kliknutí na pokladnu
- add_shipping_info - výběr doručení
- add_payment_info - výběr platby
- purchase - potvrzení objednávky
(Pro úplnost: rozlišujeme mezi „funnely e-shopu", který je view_item → add_to_cart → 5 košíkových kroků a samotným košíkem, který začíná až po kliknutí na ikonu košíku. Tento článek se dívá na košík v užším smyslu.)
Hlavní zjištění
Rozdělili jsme 150 e-shopů podle toho, kolik z pěti košíkových kroků reálně měří v GA4. Předpoklad: pokud méně kroků = vyšší CR, tak by ti, co mají méně kroků, měli mít vyšší konverze.
Pearsonova korelace r = 0,347.
Ve statistice znamená 0,347 slabou až mírnou pozitivní souvislost. Na hranici významnosti při N = 150. Pro srovnání: pevné fyzikální zákony mají korelaci blízko 1,0. Hod mincí má 0,0. „Počet kroků v košíku vs. CR" je mnohem blíže k hodu mincí než k fyzikálnímu zákonu.
Výsledek: Data dokazují, že aktuálně neexistuje důkaz o tom, že by méně kroků v košíku snižovalo nebo zvyšovalo CR. Zajímavé je, že e-shopy s kompletním 5-krokovým trackingem mají v průměru dvakrát vyšší CR než ty s 2 - 3 kroky. Jenže to není proto, že by dokonce platilo opačné na první pohled nelogické pravidlo, je to proto, že e-shopy, které mají dobře nastavený tracking, mají zpravidla i dobře nastavený zbytek byznysu: UX, doručení, platby, customer service.
Skutečné příklady z praxe
E-shop z kategorie parfémy a drogerie do domácnosti: 4 z 5 kroků, nejvyšší CR portfolia
Klient má v GA4 nakonfigurováno pouze 4 z 5 košíkových kroků a výsledky mluví jasně:
- CR = 13,92 %
- 267 232 sessions za 5 měsíců
- 37 207 transakcí
- `begin_checkout → purchase` ratio: 78,7 %
Toto je nejvyšší celkový CR z kategorie e-shopů s relevantní velikostí vzorku.
Proč to tak je? Protože jejich segment (kosmetika a parfémy) má nízkou cenu produktu, vysokou impulzivnost, emocionální rozhodování a vysokou frekvenci opakovaných nákupů. Člověk nechce „přemýšlet" o parfému, podívá se, klikne, koupí. Tracking jejich košíku je zde zanedbatelný faktor.
Prémiový sportovní eshop: 5 z 5 kroků, CR 0,51 %
Najsport má kompletní tracking všech pěti kroků.:
- CR = 0,51 %
- 117 463 sessions
- 1 506 transakcí
- AOV ~660 €
Proč to tak je? Protože jejich hlavní sortiment je zboží za stovky až tisíce eur. Koupě takového zboží není impulz. Návštěvník se vrací na stránku 5 - 10× během dvou měsíců, porovnává, čte recenze, přemýšlí. Drtivá většina návštěv je “průzkumná”, ne intent-to-buy. V tomto segmentu proto počet kroků v checkoutu hraje podstatně menší roli než charakter samotného nákupního procesu.
Sběratelské produkty: ekvivalent dvou kroků, CR 0,06 %
Eshop se sběratelskými modely na více trzích má v GA4 funkční jen 2 ze 5 funnel kroků. CR se pohybuje od 0,06 % do 0,94 % podle trhu.
Co konverzní poměr opravdu ovlivňuje
Z analýzy 150 e-shopů vyšlo pět faktorů, které vysvětlují CR rozdíly mnohem lépe než počet kroků v košíku.
1. Segment a typ zboží (nejsilnější driver)
Neporovnávejte se s globálním průměrem „2,3 %". Porovnávejte se s konkurencí ve stejném segmentu.
- Drogerie/ domácnost: 8 – 10 %
- Lékárna: 4 – 6 %
- Kosmetika: 4 – 6 %
- Dětská móda: 3 – 4 %
- Fashion/obuv: 2 – 4 %
- Nábytek: 1,5 – 3 %
- Suplementy: 2 – 4 % (s velkým rozptylem)
- Parfémy: 1,5 – 3 %
- Sport: 0,5 – 2 %
Ve většině analyzovaných segmentů platí, že rostoucí hodnota objednávky přirozeně snižuje konverzní poměr.
2. AOV
Drtivá většina e-shopů s nadprůměrným CR v naší vzorku má AOV pod 50 €. Přičemž většina e-shopů s podprůměrným CR má AOV nad 150 €.
Platí, že čím vyšší hodnotu objednávky máte, tím je nižší konverzní poměr.
Kde se však konverzní poměr v AOV láme a jak se porovnat s trhem?
3. Zdraví samotného košíku
Čili `begin_checkout → purchase`, je metrika, která by měla nahradit „celkový CR" při diskusi o košíku. Říká jednu věc: „Z těch, kteří už klikli na pokladnu, kolik reálně dokončilo nákup?"
Toto je metrika, kterou je třeba měřit reálnou efektivitu košíku. Ne počet kroků.
4. Mobile UX
V naší vzorku má průměrně 65% sessions z mobilu. E-shopy s neoptimalizovaným mobilním checkoutem přicházejí o značnou část konverzí bez ohledu na to, zda mají 3 nebo 5 kroků.
Počet kroků v checkoutu patří mezi témata, která se v UX komunitě diskutují už roky. Naše analýza však ukazuje, že jeho vliv na celkový konverzní poměr je výrazně menší, než se často předpokládá.
Ve vzorku 150 e-shopů jsme nenašli důkaz, že samotné zkrácení checkoutu vede k vyšší konverzi. O výsledku mnohem více rozhodují faktory jako segment, průměrná hodnota objednávky, kvalita návštěvnosti, mobilní uživatelská zkušenost či efektivita samotného checkout procesu.
To neznamená, že checkout netřeba optimalizovat. Znamená to jen, že jeho délka by neměla být první otázkou. Mnohem větší přínos přináší pochopení toho, kde zákazníci z nákupního procesu odcházejí a proč.
Pokud chcete zlepšovat konverzní poměr, nezačínejte počítáním kroků. Začněte daty.
Chcete vědět, co brzdí konverze právě ve vašem e-shopu?
V ui42 analyzujeme nákupní procesy na základě dat z GA4, Google Search Console a dalších zdrojů i pomocí AI agentů FLUIDUM. Místo univerzálních doporučení hledáme konkrétní místa, která mají na výkon vašeho e-shopu největší vliv.
Výsledkem je jasná odpověď na tři otázky:
- Kde ve funnely ztrácíte zákazníky.
- Které metriky mají největší potenciál na zlepšení.
- Jaké změny přinesou největší dopad na konverzní poměr.
Pokud vás zajímá, jak si váš e-shop stojí v porovnání s trhem, rádi se na vaše data podíváme.
