Высокий, низкий, нормальный показатель отказов и глубина просмотра

Довольно часто владельцы сайтов, запуская рекламу и оценивая ее эффективность, ориентируются по старинке на косвенные метрики, такие как показатель отказов или глубину просмотров.

Суть показателя отказов разная для Google Analytics и Яндекс Метрика. В первом случае, это просмотр посетителем одной единственной страницы без взаимодействия с интерактивными элементами на ней,  во втором — просмотр страницы менее 15 секунд.

Какой показатель отказов считать высоким, средним, низким?

На сегодняшний день готов утверждать и доказать  цифрами, что любой показатель отказов в любой из систем аналитики одновременно и  нормальный, и высокий, и низкий!

«Почему?», «Что за бред?», «Мы же пользуемся этим показателем  уже больше десятка лет» — скажут 95% «опытных» пользователей интернета / владельцев сайтов.

Но уже лет пять как этот показатель не имеет прямой связи с эффективностью сайта/рекламы /трафика,  в отличии  от ключевых показателей, отражающих рентабельность и эффективность рекламы в интернет, а именно CPA/CPL, ДРР /ROI  и других.

Пример с одного из недавних проектов, очень красиво показывающий ловушку «высокого/низкого/нормального показателя отказов»:

Запущен A/B тест 2х посадочных страниц (*)

1.  «exp»

2.  «main»

в разных кампаниях, ставки одинаковые, трафик 50/50 на старте, все остальное идентично.

Смотрим на базовые показатели и видим :

расход и число кликов одинаковые, а отказы и время для посадочной страницы «exp» гораздо хуже, чем на «main»

в Google Analytics:

отказы «exp» 72% против 50%

и глубина просмотра «exp» 2,9 против 3,7 страниц — «просто катастрофа»

Отказы и глубина просмотра эксперимента  в Google Analytics

в Яндекс Метрика:

отказы «exp» 28% против 23%:

глубина просмотра «exp» 3,7 против 3.9 страниц — тоже «плохо»

Отказы и глубина просмотра эксперимента  в Яндекс Метрика

Все косвенные показатели против экспериментальной страницы.

Какую же страницу нужно выбрать?

По предисловию уже понятно, но давайте разберемся, в чем фокус.

А сколько стоит конверсия? 

Глядя только на приведенные цифры, нужно срочно отключать тестовую страницу.

Лица, принимающие решения, обычно начинают очень переживать, видя такие цифры:

«Это совсем не дело —  такие показатели !» «Срочно уволить/поменять того, кто такое натворил!»

Но давайте успокоимся и посмотрим на  бизнес-показатели — конверсия и  CPL (цена за заявку):

Цена за заявку в эксперименте с двумя посадочными

И видим, что страница «exp» дает конверсию 6,2% против 3,1%, а

 итоговую цену заявки (CPL) —  0,60 Евро  против  — 1,2 Евро у исходной страницы.

Цифры в приведенном эксперименте очень ярко, с отличием в 2 раза, демонстрируют возможность принять очень дорогое неверное решение.

Аналогичная ситуация встречается в 2х из 3х экспериментов, просто с меньшими последствиями.

Почему так произошло? Вот одно из объяснений, которое легко сделать, видя цифры, и невозможно угадать, не видя их:

На «exp» странице большей части посетителей сразу понятно, что предложение не подходит, отсюда и большие отказы (70%). Зато для оставшихся тема раскрыта более детально, сняты основные возражения, и они чаще совершают конверсию.

Исходная страница «main» более общая и, чтобы понять детали, посетители тратят больше времени, глубже ходят по сайту в поисках ответов, но не находят их. Итог: отказы низкие, глубина просмотра большая, но конверсий нет.

Если оптимизировать рекламу или сайт, ориентируясь на косвенные показатели эффективности, такие как «показатель отказов» и «глубина просмотра», то легко принять неверное решение.

Никакой связи, ни прямой, ни обратной с бизнес-показателями эти косвенные показатели не имеют.


Результаты эксперимента коротко:

Страница с показателем отказов на 20% больше и меньшей глубиной просмотра

дает в 2 раза лучшую конверсию и в 2 раза более дешевые регистрации.

Поэтому:

Любой показатель отказов или глубины просмотров одновременно Высокий/Нормальный/Низкий, так как никак не связан с бизнес-показателями.

Что же делать?

Чтобы оценивать эффективность работы сайта или рекламы и правильно их оптимизировать,  необходимо настроить сквозную аналитику до CPL, CPA, ДРР/ROI, и смотреть уже конечные цифры а не промежуточные.

(*) названия экспериментальных кампаний по понятным причинам изменены.


Опубликовано

в

от

Метки:

Комментарии

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *