Współczynnik odrzuceń vs. współczynnik wyjść - czym się różnią?

Google Analytics to narzędzie umożliwiające wszechstronną analizę zachowania użytkowników na stronie internetowej. To prawdziwa kopalnia wiedzy, jednak tylko właściwa interpretacja wyników prowadzi do odpowiednich wniosków. Warto więc poznać bliżej niektóre wskaźniki, zwłaszcza te, które są często mylone. Należą do nich współczynnik odrzuceń i współczynnik wyjść, które tylko pozornie są do siebie podobne.


Współczynnik odrzuceń (bounce rate)

Zacznijmy od krótkiego przedstawienia współczynnika odrzuceń. Jest to wskaźnik, który informuje, jaki procent osób odwiedzających stronę opuścił ją, bez wejścia w jakąkolwiek interakcję. Zlicza on więc użytkowników, którzy weszli na jedną ze stron i opuścili ją bez wejścia na kolejne podstrony w danej witrynie.

Wysokie wartości współczynnika odrzuceń są sygnałem niepokojącym. Oznaczają bowiem, że coś zniechęciło czytelnika do dalszego eksplorowania witryny. Jest to szczególnie istotne, gdy strona, na którą trafia użytkownik, ma go skłaniać do określonego działania, np. przejrzenia oferty, złożenia zamówienia, zapisu na newsletter. Jeśli użytkownik porzuca stronę już na pierwszym etapie, zamiast podążać dalej wg wyznaczonej ścieżki, to znak, że należałoby poszukać przyczyn takiego zachowania.

O tym, jakie wartości bounce rate powinny niepokoić i jakie wnioski można dzięki nim wyciągnąć, przeczytasz w naszym artykule na ten temat: https://www.semstorm.com/blog/wysoki-bounce-rate-czy-jest-sie-czego-obawiac.

 

1_1.png

Źródło: Google Analytics

 

Współczynnik wyjść (exit rate)

Współczynnik wyjść to z kolei parametr, który mówi, jaki procent osób opuścił daną podstronę w witrynie. Jest on obliczany w następujący sposób: liczba osób, które opuściły serwis z danej podstrony / liczba wszystkich osób, które ją odwiedziły.

Dzięki współczynnikowi wyjść wiemy, na jakich stronach osoby odwiedzające witrynę zakończyły swoje wizyty. Te informacje są podstawą do wyciągania wniosków, ale nie należy działać zbyt pochopnie – wysoki wskaźnik współczynnika wyjść nie zawsze oznacza problemy.

 

2_1.png

Źródło: Google Analytics

 

Jak analizować współczynnik wyjść?

Analizując współczynnik wyjść, trzeba mieć świadomość, żeby jego wartość badać w odniesieniu do treści danej podstrony. Niektóre z nich, np. te kończące jakiś etap, czyli witryny z podziękowaniem po zakupie czy z danymi kontaktowymi mają z natury wysoki współczynnik wyjść. Opuszczenie witryny w tym miejscu oznacza bowiem, że klient znalazł to, czego szukał (dane kontaktowe), przeszedł całą ścieżkę zakupową lub zainteresował się treściami na stronie i zapisał się do newslettera. W takich przypadkach wysoki exit rate może tylko cieszyć.

Problem pojawia się w momencie, gdy okazuje się, że wysoki exit rate ma strona, która jest w środku procesu zakupowego. Jeśli więc ścieżka zakupowa ma np. 6 etapów, a klient wychodzi po etapie 4, to znak, że na drodze do realizacji celów pojawił się jakiś problem. Taka sytuacja jest już powodem do przeprowadzenia głębszej analizy danej podstrony.

Analizę współczynnika wyjść należy również prowadzić w odniesieniu do konwersji, jaką generuje dana podstrona. Aby ją sprawdzić, skorzystaj w Google Analytics z sekcji Zachowanie –> Zawartość witryny –> Wszystkie strony. Należy się skoncentrować na stronach z wysokim exit rate, dla których wartość konwersji jest wysoka. Nawet niewielkie zmniejszenie odsetka wyjść będzie zwiększać przychody. Nie ma natomiast sensu poświęcać czasu i środków na zmniejszenie wartości exit rate dla strony, której znaczenie dla konwersji jest marginalne.

Wspomniana analiza wartości konwersji danej podstrony jest możliwa jednak tylko wówczas, gdy w GA jest ustalony cel, który pozwala ją mierzyć. Im jest ona większa, tym więcej uwagi należy poświęcić współczynnikowi wyjść. Jest to łatwe, gdy celem jest sprzedaż jednego konkretnego produktu np. kursu online, książki itp., który ma określoną cenę. Natomiast, gdy celem danej strony jest zapis na newsletter, konwersję można mierzyć procentowo, ale trudno będzie nadać jej konkretną wartość wyrażoną w walucie. Jeśli jednak zdobywanie leadów należy do działań priorytetowych, to wysoki współczynnik wyjść z podstrony zapisu na newsletter powinien skłonić do refleksji.

Warto byłoby również wiedzieć, kto najczęściej opuszcza daną podstronę. W tym celu pomocna będzie segmentacja użytkowników. Wielowymiarowa analiza stworzonych segmentów pozwoli znaleźć grupy generujące najwyższy współczynnik wyjść. Otrzymane dzięki takiej analizie wyniki, należy porównać z danymi na temat tego, który z segmentów daje najlepszą konwersję i skupić się na zmniejszeniu wartości exit rate w tej grupie.

 

Czytaj także: https://www.semstorm.com/pl/blog/tips-and-tutorials/analiza-stron-w-semstorm

 

Co powoduje wysoki współczynnik wyjść?

Analizując przyczyny wysokiego exit rate dla danej podstrony, należy poszukać problemów, na które natrafił klient i które skutecznie zniechęciły go do kontynuowania swojej wędrówki po kolejnych stronach. Przyczyn może być kilka, a do najczęstszych należą:

  • złe linkowanie wewnętrzne - być może osoba odwiedzająca stronę nie znalazła odpowiednich linków, które zachęcałyby i prowadziłyby ją dalej po stronie; może zabrakło linków do produktów podobnych (jeśli analiza dotyczy sklepu) lub linków do tekstów o podobnej tematyce (jeśli analizie poddawany jest blog);
  • problemy z nawigacją - zła i nieczytelna konstrukcja strony jest częstą przyczyną opuszczenia danej witryny; klient po prostu czuje się zagubiony i nie wie, co dalej robić, więc wybiera rozwiązanie najprostsze, czyli zamknięcie strony;
  • brak call to action (CTA) - zła nawigacja jest powiązana z brakiem wezwania do działania; klienta dobrze jest prowadzić za rękę, dając mu jasne komunikaty typu: idź dalej, kup teraz, zamów, wybierz rozmiar, wybierz formę płatności itd.;
  • słaba treść - słabej jakości content nie zatrzymuje czytelników, a więc może być przyczyną wysokiej wartości współczynnika wyjść; jednakże w tym przypadku wartość współczynnika wyjść należałoby analizować w powiązaniu z czasem spędzonym na stronie; jeśli współczynnik wyjść ma wysoką wartość, ale jednocześnie czas spędzony na stronie jest wysoki, to można przypuszczać, że przyczyną opuszczenia nie jest słaby content - czytelnikowi udało się znaleźć zawartość, dzięki której znalazł rozwiązanie swojego problemu, więc nie musiał szukać dalej.

 

3_0.png

Źródło: Google Analytics

 

Współczynnik odrzuceń vs. współczynnik wyjść - różnice i podobieństwa

Przyjrzyjmy się teraz różnicom pomiędzy współczynnikiem odrzuceń i współczynnikiem wyjść. Oba wskaźniki dają informacje na temat zachowania osób znajdujących się na stronie, ale zrozumienie różnic jest kluczowe dla właściwej interpretacji danych, które dzięki nim uzyskujemy.

Pierwsza z różnic pomiędzy ww. współczynnikami dotyczy akcji, na podstawie których są obliczane. Współczynnik odrzuceń odnosi się do wejść na stronę, czyli stron, które użytkownik widzi jako pierwsze (i ostatnie zarazem), natomiast współczynnik wyjść odnosi się do wyjść z witryny, czyli do podstron, które użytkownik widzi jako ostatnie.

Kiedy mamy do czynienia z odrzuceniem i wyjściem, a kiedy tylko z wyjściem? Otóż jako odrzucenie i wyjście zostanie potraktowane działanie np. na landing page, na której internauta dokona zakupu czy zapisu, a następnie opuści stronę. Jeśli natomiast użytkownik wejdzie na witrynę, a następnie na kolejne jej podstrony, to ostatnia strona w takiej sesji będzie liczona jako wyjście.

Głównym podobieństwem, które często utrudnia interpretację uzyskanych dzięki exit rate i bouce rate danych jest fakt, że nie można jednoznacznie powiedzieć, że ich wysoka wartość zawsze jest zjawiskiem negatywnym. Taki wniosek można wysnuć dopiero wtedy, gdy zostanie przeprowadzona  głębsza analiza, a więc uwzględniająca treść witryny oraz czas spędzony na stronie.

 

Który współczynnik jest ważniejszy?

Praktyka pokazuje, że wiele osób analizujących dane z Google Analytics przywiązuje większą wagę do współczynnika odrzuceń. Wydaje się jednak, że równie ważne jest analizowanie exit rate, bo to właśnie dzięki niemu można znaleźć słabe punkty na ścieżce zakupowej, a tym samym uszczelnić lejek konwersji.

Nie można jednak jednoznacznie powiedzieć, który współczynnik - odrzuceń czy wyjść - jest ważniejszy. Ich znaczenie jest bowiem zależne m.in. od treści na stronie i jej miejsca w procesie zakupowym. Dopiero znając te parametry, można stwierdzić, która wartość jest dla danej podstrony bardziej istotna.

Autor

Katarzyna Palka

Junior Marketing Specialist w SEMSTORM International Sp. z o.o, gdzie odpowiada za realizację działań z zakresu content marketingu. Posiada kilkuletnie doświadczenie w tworzeniu, redagowaniu i korekcie treści zarówno tych informacyjnych, jak i marketingowych.

Przeczytaj także

2013 - 2016 SEMSTORM
Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego