Kanalbewusster Kontext
Eine 12 % E-Mail-Rate und ein 12 % Mitarbeiter-Puls bedeuten sehr Verschiedenes. Vergleiche mit dem Kanal, den du genutzt hast.
Tools / Umfrage-Antwortraten-Rechner
Gib gesendete Umfragen und erhaltene Antworten ein, dann vergleich optional deine Rate mit einem veröffentlichten Durchschnitt pro Umfragetyp.
Antwortrate = (Antworten ÷ gesendete Umfragen) × 100
Gib Counts ein, um das Ergebnis zu sehen
Nutz verteilte Einladungen oder Befragte. Zieh optional nicht zustellbare Kontakte von der Basis ab.
Zähl abgeschlossene Umfragen (oder die Abschlussdefinition, die dein Team schon nutzt).
Optionale Kanal-Referenz (E-Mail, Mitarbeiter, SMS und mehr) setzt deine Rate in Kontext.
Wisse, ob deine Stichprobe die Leute vertritt, die du eingeladen hast, nicht nur die, die geantwortet haben.
Eine 12 % E-Mail-Rate und ein 12 % Mitarbeiter-Puls bedeuten sehr Verschiedenes. Vergleiche mit dem Kanal, den du genutzt hast.
Bounce-bewusste Rate = Antworten ÷ (gesendet − nicht zustellbar), passend zu gängiger Forschungspraxis.
Ein hoher NPS bei 4 % Antwortrate liest sich anders als derselbe NPS bei 40 %.
Vergleiche Antwortraten über Betreffzeilen, Sendezeiten und Erinnerungs-Kadenzen.
Schätz Einladungen aus Laufkundschaft oder gedruckten Quittungen, dann miss Abschlüsse.
Berichte Teilnahme an die Führungsebene neben den Score-Ergebnissen.
Die Umfrage-Antwortrate ist der Prozentsatz der Leute, die deine Umfrage abgeschlossen haben, von denen, die sie erhalten haben. Sie hilft dir zu beurteilen, wie repräsentativ die Antworten sind.
Höhere Raten senken meist das Nonresponse-Bias-Risiko. Niedrige Raten entwerten Ergebnisse nicht automatisch, aber sie bedeuten, dass du vorsichtiger sein solltest, wer geantwortet hat und wer nicht.
Antwortrate = (Antworten ÷ gesendete Umfragen) × 100
Wenn du Nicht-Zustellbare verfolgst, nutze berechtigte Einladungen als Nenner: Antworten ÷ (gesendet − nicht zustellbar).
Die Zahlen unten sind veröffentlichte Plattform- oder Studien-Durchschnitte, die dieser Rechner nutzt. Deine Bandbreiten-Grenzen leiten sich aus jeder typischen Rate ab. Methoden unterscheiden sich über Quellen, also behandle sie als Kontext, nicht als universellen Standard.
| Umfragetyp | Veröffentlichter typischer Wert | Quelle |
|---|---|---|
| E-Mail (Opt-in / Beziehung) | 49.17% | SurveyMonkey 2025 |
| E-Mail (E-Commerce / hohes Volumen) | 3.24% | Retently 2025 |
| Web-Link | 29.95% | SurveyMonkey 2025 |
| SMS | 18.54% | SurveyMonkey 2025 |
| In-App (mobiles SDK) | 34.37% | SurveyMonkey 2025 |
| In-App (Refiner-Studie) | 27.52% | Refiner 2025 |
| In-App (E-Commerce) | 32.34% | Retently 2025 |
| Website-Pop-up / Intercept | 3.65% | SurveyMonkey 2025 |
| Website-Widget / Tab | 7.64% Median | Survicate 2025 |
| Mobile Umfragen | 18.69% Median | Survicate 2025 |
| Facebook-verteilt | 7.61% | SurveyMonkey 2025 |
| Mitarbeiter-Engagement | 21.51% | SurveyMonkey 2025 |
| Allgemeines Mitarbeiter-Feedback | 43.05% | SurveyMonkey 2025 |
| Kunden-Feedback | 31.81% | SurveyMonkey 2025 |
| Post-Event | 38.81% | SurveyMonkey 2025 |
| Offline / Kiosk | 57.49% | SurveyMonkey 2025 |
| Telefon (US-Telefonumfragen) | ~6% bis 2018 | Pew Research Center |
Antwortrate = (Anzahl Antworten ÷ Anzahl gesendeter Umfragen) × 100
„Gesendet“ meint die zur Umfrage berechtigten Leute. „Antworten“ meint meist abgeschlossene Umfragen, außer dein Team zählt absichtlich Partielle.
Dieser Rechner enthält mehrere veröffentlichte Referenzen: Opt-in-E-Mail, E-Commerce-E-Mail, Web-Link, SMS, In-App, Pop-up, Widget, Mobile, Facebook, Mitarbeiter-Engagement, allgemeines Mitarbeiter-Feedback, Kunden-Feedback, Post-Event, Offline/Kiosk und Telefon.
Wähl den Typ, der zu deiner Verteilung passt, um zu sehen, wie deine Rate gegen diese veröffentlichte typische Zahl abschneidet.
Jeder Typ zitiert eine veröffentlichte Quelle wie SurveyMonkeys 2025 Kanal-Benchmarks, Retentlys 2025 E-Commerce-Studie, Refiners In-App-Studie, Survicates 2025 Bericht und Pew Research Centers Telefon-Antwortraten-Forschung.
Methoden unterscheiden sich (Plattformdurchschnitte vs Studien-Mediane vs Bevölkerungsumfragen), also nutz sie als Kontext neben deiner eigenen Baseline.
Weil veröffentlichte E-Mail-Durchschnitte stark auseinandergehen. SurveyMonkeys Opt-in-Beziehungs-Listen liegen bei etwa 49 %, während Retentlys hochvolumige E-Commerce-E-Mail-Einladungen bei etwa 3 % liegen.
Wähl die Zeile, die zu deiner tatsächlichen Verteilung passt.
Es hängt vom Kanal ab. Eine „gute“ Pop-up-Rate kann für einen Mitarbeiter-Puls furchtbar wirken, und umgekehrt gilt dasselbe.
Nutz den Umfragetyp-Vergleich in diesem Tool, dann verfolge deine eigene Trendlinie über die Zeit.
Häufige Ursachen: die Umfrage ist zu lang, schwaches Timing, kein klarer Wert für den Befragten, Umfrage-Ermüdung der Zielgruppe, klobiges Mobile-Erlebnis oder fehlende Erinnerungen.
Beheb Länge und Timing zuerst, bevor du Anreize ergänzt.
Es hängt von der Bevölkerungsgröße ab und wie präzise du sein musst. Für viele Produkt- und CX-Lesungen sind 100+ Abschlüsse ein praktischer Boden.
Koppel die Zahl mit dem Konfidenzintervall-Rechner, wenn dir Unsicherheit bei einem Prozentsatz wichtig ist.
Oft ja. Viele Forscher berichten die Rate gegen zugestellte Einladungen: Antworten ÷ (gesendet − nicht zustellbar).
Das optionale Nicht-zustellbar-Feld dieses Rechners macht diese Anpassung.
Maßvolle Anreize heben meist die Teilnahme, ohne die Datenqualität zu ruinieren, solange die Belohnung nicht an eine bestimmte Antwort geknüpft ist.
Halt den Anreiz klein, universell und vorab offengelegt.
Wenn du noch weißt, wie viele Leute den Link erhalten haben (E-Mail-Listengröße, Teilnehmende, gedruckte Quittungen), nutz das als Nenner.
Für wirklich offene öffentliche Links mit unbekannter Zielgröße ist die Antwortrate weniger aussagekräftig. Konzentrier dich stattdessen auf Gesamtantworten und Stichprobenqualität.
Nein. Die Berechnung läuft lokal im Browser.
Verwandter Leitfaden: Wie du Kundenfeedback mit einem QR-Code sammelst. Sammelst du frische Umfrageantworten? Probier Formms für ein Formular mit kurzem Link und QR.
Formms baut die Umfrage aus einem Prompt, dann kannst du die Counts jederzeit wieder hierher kopieren.
Demo-Formular ansehen →