Różnorodność i duża liczba wskaźników, raportów i widoków w Google Analytics sprawia, że potrzeba sporo czasu, by każdy z nich dokładnie poznać. Zwłaszcza, jeśli chce się to zrobić na tyle skrupulatnie, aby móc później skutecznie analizować, czy określone wartości poszczególnych parametrów są pożądane, czy też nie. Jednym ze wskaźników, któremu warto poświęcić szczególną uwagę, jest współczynnik odrzuceń.

Znajomość powodów wystąpienia jego wysokiej i niskiej wartości oraz umiejętność odróżnienia go od współczynnika wyjść, przyda się szczególnie do analizy skuteczności działań sklepu internetowego.

Czym jest współczynnik odrzuceń?

Współczynnik odrzuceń, tzw. bounce rate, to jeden z parametrów, który Google Analytics mierzy na stronach internetowych. Jego aktualny stan można zobaczyć, m.in. pokonując ścieżkę: Zachowania → Zawartość witryny → Wszystkie strony. Współczynnik odrzuceń określa procent liczby użytkowników, którzy weszli na stronę, ale opuścili ją bez przejścia na kolejne podstrony w obrębie tego samego serwisu.

Współczynnik odrzuceń, a współczynnik wyjść

Zarówno współczynnik wyjść (ang. exit rate), jak i współczynnik odrzuceń, dostarczają właścicielom e-sklepów wiadomości o zachowaniu klientów. Aby do nich dotrzeć, należy przejść przez kilka kolejnych kroków:

  • znaleźć i otworzyć raport „Zachowanie”,
  • a następnie wyszukać kolumnę zlokalizowaną obok parametru odrzuceń. To właśnie dane w niej zawarte informują o tym, na jakich stronach osoby odwiedzające witrynę zakończyły swoje wizyty.

Współczynnik wyjść oblicza się dzieląc liczbę osób, które opuściły serwis z danej podstrony przez liczbę wszystkich odwiedzających. O ile odrzucenia dotyczą podstron, które użytkownik widział jako pierwsze i ostatnie zarazem, o tyle wyjścia dotyczą podstron widzianych jako ostatnie, ale już nie jako pierwsze.

Powody wysokiego współczynnika odrzuceń

Nierzadko w branży e-commerce bounce rate jest nazywany kluczem do sukcesu. Wielu sprzedawców długo szuka optymalnej wartości wskaźnika odrzuceń dla swojej specjalności. Jednak każdy sklep jest inny i mimo tej samej dziedziny trudno mówić o jakiejś konkretnej, wzorcowej wartości tego parametru. Mimo to, większość e-sklepów wychodzi z założenia, że im jest ona niższa, tym lepiej.

Na procent współczynnika odrzuceń składa się wiele subiektywnych i obiektywnych elementów – począwszy od psychologicznego odbioru danej marki, aż po techniczne uwarunkowania na stronie. Pośród wielu powodów wysokiego współczynnika odrzuceń, można wyróżnić kilka głównych przyczyn takiej sytuacji. Należą do nich m.in.:

  • powolne ładowanie strony,
  • długa i skomplikowana ścieżka płatności,
  • brak dostosowania do urządzeń mobilnych,
  • błędne dopasowanie treści strony do zapytania,
  • niewystarczająco intuicyjna nawigacja serwisu,
  • napastliwe pop-upy i reklamy,
  • niepoprawne linkowanie wewnętrzne,
  • brak przycisków call to action.

Istnieją jednak miejsca w obrębie witryny sklepu internetowego, w których wysoki współczynnik odrzuceń jest zjawiskiem pożądanym. Dotyczy to na przykład podstron contentowych, na których klient może się zapoznać m.in. z artykułami blogowymi. Oczekując pełnej gamy informacji, czytelnik dostaje je w jednym miejscu, dzięki czemu nie musi prowadzić dalszych poszukiwań na innych stronach (a zatem nie odwiedza ich). Sytuacja wygląda podobnie w przypadku kart produktowych, w których spora część ruchu pochodzi z porównywarek cenowych. Wysoki bounce rate nie powinien dziwić właścicieli e-commerce’ów również na landing page’ach, czy podstronach typu „Pomoc”.

Niski współczynnik odrzuceń

Analizując współczynnik odrzuceń, warto również zwrócić uwagę, że nie powinien być on też zbyt niski. Jeśli bowiem jego wartość oscyluje w granicach zera lub na poziomie tylko kilku procent, może to oznaczać pewne nieprawidłowości. Na ogół chodzi wówczas o złą implementację kodu śledzącego lub najczęstsze 5 błędów, w wyniku których dane w Google Analytics nie zbierają się poprawnie.

Jak zmniejszyć współczynnik odrzuceń?

Chcąc zmniejszyć współczynnik odrzuceń, należy zacząć od analizy poszczególnych danych zawartych w Google Analytics. Takie działanie pozwala wywnioskować, jakie są główne powody niezadowalającej wartości tego parametru. Jeśli problem tkwi w kodzie strony, warto wyeliminować ewentualne zdublowanie identyfikatora śledzącego, bądź jego błędną implementację.