Exit rate анализ и как може да ни бъде полезен
Изходните страници и изходните статистики са най-подценяваните метрики в Google Analytics 4. По-голямата част от маркетолозите се фокусират върху сесиите, конверсиите и други, които представляват полезни показатели, но има доста ценно съдържание и в информацията защо потребителите напускат сайта ви. Ще разгледаме всичко най-подробно, за да разгадаем какви са критериите и как можем да ги използваме, за да подобрим вашето представяне пред аудиторията и да намалим процентите на отпадане.
Преди да започнем със същинската част, е важно да разберете защо ще разглеждаме тази статистика. Тя може да ви помогне да подобрите страниците, които най-често се напускат от потребителите, и да ги оптимизирате, за да избегнете или намалите напускането.
Какво разбираме под "изходни страници" или, по-точно казано, exit rate?
Това е последната страница, която потребителят е прегледал, преди да излезе от вашия сайт. Нека си представим една потребителска сесия:
↓
Разглеждате съдържанието за известно време
↓
Стигате до контактна форма и напускате сайта
Това означава, че изходната страница е тази на контактната форма.
Какво може да ни покаже Google Analytics 4 за exit rate?
Google Analytics не показва само изходните страници, но може и да изчисли какъв брой са те. Формулата е следната:
Exit rate = number of pages / number of page views
Ако 1000 посетители са минали през страницата “За нас” и 100 от тях след това са напуснали сайта, това е 10% exit rate на страницата “За нас”.
Защо можем да сметнем, че висок процент exit rate не е лош показател?
Ако една страница има висок резултат на отпадане, това не означава, че има лошо съдържание. Нека разгледаме следния пример:
В даден онлайн магазин потребител влиза и прави поръчка, след което достига до “Thank you” page и напуска сайта. Това автоматично означава, че тази страница ще има високи нива на exit rate. В дадената ситуация това не е показател за лоша статистика. Спокойно можем да прегледаме резултатите, които ще ни покажат какви стойности на exit rate имаме, и по този начин можем да стигнем до извода, че голяма част от потребителите завършват своите поръчки и напускат сайта след това.
Обратното на тази ситуация - ако потребител достигне до завършване на поръчката си, но не достигне до “Thank you” page, а излезе от сайта, преди да пусне заявка за доставка или да заплати, това е лош показател. Означава, че трябва да се прегледат стъпките, през които преминава потребителят, и дали нещо го спира по пътя към завършване на поръчката.
Exit rate vs. Bounce rate
Често срещано е да се бъркат двете статистики една с друга, туй като имат подобни стойности за пресмятане поведението на потребителите, но реално въздействат по различни начини.
Bounce rate се дефинира като сесия, в която е прегледана само една или няколко страници, без да се предприеме друго действие на сайта. Потребителите не задействат никакви събития, които после да проследите в Google analytics. В този ред на мисли Bounce rate се изчислява по различен начин, като се вземат под внимание сесиите на индивидуалните страници. Алгоритъмът за изчисление е следният:
Bounce rate = total number of bounces / total number ot entrances
Чрез bounce rate можете да направите различни изводи за потребителските действия. Показателите могат да индикират дали сте оптимизирали правилно и дали е полезно съдържанието на сайта, и така ще имате нисък bounce rate. В противен случай - ако съдържанието е прекалено сложно и разбъркано за навигиране, bounce rate-ът ще да бъде висок и няма да има задържане на посетителите.
Нека разгледаме още един пример как exit rate може да повлияе в положителна насока вашия сайт...
Ако имате страница за цената на услугите ви и хората напускат, след като я разгледат, може да заключите, че цените са твърде високи за клиентите и те не са склонни да използват услугите ви.
Двата вида отчети са взаимно допълващи се и дават полезна информация, с която да оптимизирате към по-добри показатели.
Exit pages и exit rates в Google Analytics 4
Ако искате да разгледате данните, които да обработите в Google Analytics 4, трябва да се направи персонализиран отчет, тъй като статистиките за exit page и exit rate не са налични в стандартните репорти. Чрез комбинирането на различни персонални величини и метрики може да се стигне до нужния резултат.
Стъпка 1
Влизате в профила в Google Analytics 4, отивате на Explore и след това избирате Free-form. Това може да се случи и чрез избор на Blank, стига да се изберат същите показатели като посочените по-долу.
Стъпка 2
След като сте избрали формата, трябва да настроите параметрите, от които се интересувате, за да достигнете крайната информация на отчета.
Избирате следните параметри:
- Dimensions: Page path and screen class
- Metrics: Views и Exits
- Rows: Page path and screen class
- Values: Views и Exits
Не забравяйте да добавяте всеки един от показателите с Import, след като сте го избрали в списъка. Също така можете да смените името на формата си, за да знаете за какъв точно отчет става въпрос. Например: “Exit Pages GA4 report” + име на сайта.
По този начин сте избрали всичко необходимо, за да изкарате крайния резултат, а именно отчета за изходни страници на потребителите.
Стъпка 3
Визуализитайте отчета.
Както се вижда, в отчета получавате всички страници, от които потребителите са излезли след посещението си в сайта. Чрез клик върху Exits или Views подредете резултатите така, че тези с най-високи показатели да излизат най-отгоре.
Вече може да проследите, че първата страница е разглеждана 784 пъти и 702 потребители са излезли след като са били на нея.
В примера използваме сайт, който предлага статии с информативна цел. Това не означава, че високият процент на exit rate е притеснителен, защото потребителите имат интерес по дадена тема, която търсят, и получават отговора си след прочитането ѝ.
При такъв тип сайтове е нормално да има голям брой изходни страници след посещение на статия, защото по-рядко влизат потребители, които да разглеждат всички актуални статии.
На този етап Google Analytics 4 не предлага опция за процентно изчисляване на резултатите от отчета, но за повече точност можете да използвате Google Data Studio (Looker Studio), за да изкарате данните и да ги анализирате с точност.
Запознайте се с инструкциите за свързване на Looker Studio с GA4.
Препоръки за намаляване на exit rate
1. Открийте дали потребителите имат затруднения с навигирането във вашия сайт и дали нещо ги спира по пътя при преминаване от една страница към друга, или в стъпките до финализиране на поръчката. Ако не можете да откриете сами проблемите, можете да пуснете тестване от външни лица, за да стане по-ефективен анализът.
2. Използване на топлинни точки по екрана. Това е инструмент, който показва къде най-често кликат потребителите, и може да ви даде отговор, ако нещо не функционира както трябва или е по-трудно за изпълнение от потребителите. Инструмент, който може да ви помогне за това е Hotjar или Microsoft Clarity.
3. Анализ на функционалностите на вашия сайт. Тествайте дали всички адреси зареждат правилно и бързо. Препоръчително е оптимизацията на мобилната версия да бъде извършена коректно, за да се обхваща качествено и трафика от този канал. Хубаво е да има и профилактична проверка на изображенията, в случай че някое от тях не зарежда или изобщо липсва.
4. Проверка на потребителската фуния и нейния път. Ако използвате CTA бутони много често и в прекалено ранен етап от посещението на потребителите, това може да доведе до бързото напускане на сайта. Важно е да не се използват натрапчиви или досадни прозорци в зоните, в които потребителите навигират, и които да ги подтикват към действие прекалено често и скоро след като влязат на даден сайт. Можете да се запознаете с поведението и потребителската фуния в статията ни
5. Потребителски анкети. Най-добрият метод, който можете да тествате, е директно да попитате потребителите си. Задавайки точните въпроси, можете да оптимизирате проблемите, които се срещат в сайта ви. Директните въпроси са най-добри, защото не оставят място за предположения от ваша страна. Може да разнообразявате анкетите с отворени и затворени въпроси, като накрая е най-важно да направите анализ на отговорите, които сте получили. Примерни въпроси, които да зададете на потребителите:
- Какво липсва на страницата?
- Има ли технически проблеми, които не Ви позволяват да продължите?
- Липсва ли търсеният от Вас продукт или друг артикул?
Заключение
Не може да съществува онлайн магазин без за него да има статистика за напускащите потребители. Трябва винаги да следите новите тенденции, които влияят на тези показатели, и да знаете как да избегнете проблеми с тях (или поне да ги намалите дотолкова, че да не ни пречат на развитието на сайта ви).
След като сте се запознали с всички тези особености, можете по-отговорно да разглеждате други сайтове, без да вредите нарочно на техните показатели за изходни страници, и да бъдете по-търпеливи със зареждането на съдържанието. Ако нещо не изглежда добре, това невинаги означава, че не работи, а вероятно просто преминава през процес на оптимизация и адаптация за потребителите. Започнете да следите и представянето на собсветния си сайт от тази перспектива, за да постигнете по-добри резултати и да го оптимизирате по най-добрия и работещ начин!