E-Commerce-Absprungrate entmystifiziert: Wie man sie versteht und reduziert

Es besteht kein Zweifel: Die Absprungrate ist eine der wichtigsten E-Commerce-Kennzahlen. Wenn Sie Ihre Absprungrate nicht verfolgen, machen Sie einen großen – und sehr kostspieligen – Fehler.

Auf der oberflächlichen Ebene oder dem grundlegendsten Verständnis der Absprungraten im E-Commerce kann eine hohe Absprungrate Sie viel Geld kosten. Eine steigende Absprungrate bedeutet, dass potenzielle Kunden Ihren Conversion-Trichter mit ihrem Bargeld noch in der Tasche verlassen. Dies ist Ihre „Ausstiegsrate“, und eine Reduzierung wird sich positiv auf Ihr Endergebnis auswirken.

Bevor Sie eintauchen und beginnen, Ihren Online-Shop zu analysieren und zu analysieren, um Bounce zu reduzieren, ist es wichtig, einen Schritt zurückzutreten und ein paar Dinge zu erkennen.

Erstens hat jede Website (insbesondere E-Commerce-Shops) Kunden, die abprallen. Selbst die erfolgreichsten globalen Marken erleben Aufschwung. Es spielt keine Rolle, woher Ihr Traffic kommt – ob von Social Media, Suchmaschinen oder durch Verweise – Sie werden Bounces nie vollständig eliminieren. Dabei spielt es keine Rolle, wie hoch Ihre Gesamtbesucherzahl ist. Sowohl Websites mit hohem als auch mit niedrigem Traffic haben Absprungraten im zweistelligen Bereich.

Hier sind die Absprungraten der Top-E-Commerce-Marken im ersten Monat des Jahres 2017

Sogar E-Commerce-Shops wie Best Buy und Walmart haben Absprungraten von über 30%.

Zweitens ist es unmöglich, Ihre E-Commerce-Absprungrate auf Null zu reduzieren. Sie haben immer einen Strom von Neukunden, die noch nicht ganz bereit sind, einen Kauf zu tätigen. Tatsächlich schließen 99% der Kunden bei ihrem ersten Besuch keinen Kauf ab.

Und das ist nicht unbedingt schlecht.

Aber bevor ich näher darauf eingehe, warum die Absprungrate im E-Commerce eine so wichtige Kennzahl ist und wie Sie diese Daten nutzen können, schauen wir uns die Definition an.

Nur eine kurze Liste aller Inhalte , die Sie in diesem Artikel finden:
1. Definition der Absprungrate: Was ist die Absprungrate in Google Analytics?
2. Wo die traditionelle Berechnung der Absprungrate zu kurz kommt?
3. Was tun mit Ihren Absprungratendaten im E-Commerce?
4. Wie hoch ist die durchschnittliche („gute“ und „schlechte“) Absprungrate in einem E-Commerce-Shop?
5. Wie kann man die Absprungrate im E-Commerce reduzieren?
6. Eine Fallstudie zum Trick mit der Absprungrate

Lass uns eingraben!

1. Definition der Absprungrate: Was ist die Absprungrate in Google Analytics?

Google Analytics-Supportdokumente bieten eine ziemlich grundlegende Definition von Absprungraten:

Die Absprungrate ist der Prozentsatz der Einzelseiten-Sitzungen.

Das Problem bei dieser Definition ist, dass sie unvollständig ist und zu allgemeiner Verwirrung führt, dass ein Abprall von Natur aus schlecht ist. Die Verwirrung ist verständlich.

In der Analyse wird ein Bounce speziell als eine Sitzung berechnet, die nur eine einzelne Anfrage auslöst, beispielsweise wenn ein Besucher auf Ihrer Produktseite landet und diese dann verlässt, ohne während dieser Sitzung eine andere Aktion/Interaktion durchzuführen.

Es erinnert mich an Kaushiks berühmte Interpretation von Kundensprüngen: kam, gekotzt, ging.

Eine Interaktion ist jeder Treffer, der an Google Analytics (oder den Analytics-Server Ihrer Wahl) gesendet wird : Natürlich kann es sich um einen Seitenaufruf (und der Benutzer ging zu einer anderen Website) handeln, aber auch um eine Transaktion, eine soziale Freigabe, ein Ereignis ( wenn keine Interaktion falsch ist) oder ein benutzerdefinierter Treffer für einen virtuellen Seitenaufruf.

Das heißt, wenn Ihr Benutzer auf der Website landet und Sie ein Ereignis senden, gibt es keinen Bounce, obwohl es sich um einen Einzelseitenbesuch gehandelt haben könnte.

Wenn möglich, sollten Sie Ihre Webanalysesoftware anpassen, um diese Unterschiede zu berücksichtigen. Dadurch erhalten Sie ein viel klareres Bild Ihrer wahren Absprungrate.

Die meisten Plattformen, wie Google Analytics, ermöglichen es Ihnen, Ihren Daten bestimmte Kriterien aufzuerlegen. Denken Sie daran, dass es bei der Verbesserung Ihrer Absprungrate nicht nur darum geht, One-Page-Sessions zu reduzieren, sondern auch darum, Ihre Datenanalyse so zu strukturieren, dass Ihre Ergebnisse so klar und lebensnah wie möglich sind. Was schön zum nächsten Punkt führt…

2. Wo die traditionelle Berechnung der Absprungrate zu kurz kommt?

Die Analyse traditioneller Bounce-Raten ist nie so einfach wie „hohe Bounce-Rate schlecht, niedrige Bounce-Rate gut“. Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, wie sich Ihre Kunden verhalten und verhalten, wenn sie auf Ihrer Website landen.

Ebenso wichtig ist der Kontext ihres Besuchs – warum kaufen sie überhaupt bei Ihnen ein?

Entscheidungen allein auf der Grundlage der E-Commerce-Absprungrate zu treffen, kann irreführend sein.

Hier ist der Grund:

Angenommen, Sie verkaufen in Ihrem Geschäft einen großen Artikel wie eine Feuerstelle im Freien und starten eine Kampagne, um ihn mit einer benutzerdefinierten Zielseite zu bewerben, die mit einer Facebook-Remarketing-Kampagne verbunden ist.

Da eine Landingpage eine eingeschränkte Navigation hat – in diesem Fall ist es die Option, eine von mehreren Arten von Feuerstellen zu kaufen (in den Warenkorb legen), sind die Interaktionen minimal.

Einige Ihrer Benutzer sind an dem Angebot interessiert, brauchen aber einen Tag, um es mit einem Ehepartner zu besprechen oder über den Kauf nachzudenken.

Andere Nutzer wurden von der Werbeanzeige gepackt, stellten jedoch auf der Seite fest, dass sie sich bei den normalen Preisen nicht sicher waren – daher wollten sie vor ihrer Entscheidung einen Preisvergleich durchführen.

Es gibt sogar ein Segment von Benutzern, die anfangs interessiert waren, aber nachdem sie mehr über das Produkt gelesen haben, entscheiden sie, dass es nichts für sie ist, also gehen sie.

Jedes dieser Zielgruppensegmente würde technisch als Bounce gelten, aber sie haben alle sehr unterschiedliche Absichten und jedes hat eine unterschiedliche prozentuale Wahrscheinlichkeit, zurückzukehren, um die Transaktion abzuschließen.

Können Sie diese Benutzer in Ihren Analysen zusammenfassen? Natürlich nicht, da E-Commerce-Kunden aus verschiedenen Gründen abprallen (denken Sie daran, immer auf die Stimme des Kunden zu hören):

• Langsame Ladezeiten auf Produktseiten
• Schlechtes Website-Design und Probleme mit der Benutzeroberfläche/Benutzererfahrung
• Schlechte Seitennavigation, insbesondere auf Mobilgeräten
• Artikel ist vergriffen
• Nicht genügend Informationen, um eine fundierte Entscheidung zu treffen
• Keine Versandinformationen verfügbar
• Nicht genügend Vertrauenssignale (Sicherheitsbedenken)
• Schlechte Produktfotos/-beschreibung
• Das Angebot/Wertversprechen auf der Produktseite stimmt nicht mit der Anzeige überein, auf die sie geklickt haben
• Schaufensterbummel (Reifen treten, Preise vergleichen, aus Langeweile stöbern)
• Kunde wurde abgelenkt und ging

Mit nur einer kleinen Optimierung können Sie jedoch viel mehr Wert und Einblicke in Ihre Absprungrate in Google Analytics erhalten (auch aus anderen E-Commerce-Google Analytisc-Berichten).

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Wie erhalte ich die richtigen Daten für die Berechnung der Absprungrate?

Sie müssen Ihre Absprungrate anpassen, wenn Sie mehr umsetzbare Erkenntnisse wünschen. Dazu müssen Sie Ihren Tracking-Code ändern, um die Berechnung der E-Commerce-Absprungrate zu ändern.

Indem Sie Ihren Analysecode ändern, können Sie Ereignisse basierend auf bestimmten Aktivitäten basierend auf dem Verhalten (oder gezielten Verhalten) Ihrer Zielgruppe auslösen. Auf diese Weise werden bestimmte Segmente Ihrer Zielgruppe von Bounce-Berechnungen ausgeschlossen.

Bei E-Commerce-Sites haben Sie normalerweise eine Menge Informationen, wenn Sie bessere Produktbeschreibungen erstellt haben. Es kann einige Zeit dauern, bis ein Benutzer das Angebot überprüft hat. Je länger sie lesen, desto eher treffen sie eine informierte Kaufentscheidung – auch wenn sie später kommt.

Wenn Sie Ihre durchschnittliche Seitendauer überprüfen, können Sie die Zeit, die Sie auf einer Produktseite verbringen, vergleichen und „schätzen“, bevor jemand als engagierter Besucher angesehen wird.

Definieren Sie Ihr Tracking neu, damit jeder, der diesen Schwellenwert unterschreitet, als Bounce betrachtet wird.

Wenn Ihr durchschnittlicher Käufer beispielsweise 30 Sekunden damit verbringt, Inhalte zu überprüfen, bevor er einen Kauf tätigt, können Sie alles unter 20 oder 25 Sekunden als Bounce festlegen.

Fügen Sie einfach diese Codezeile Ihrer Website hinzu und voila – es funktioniert (Sie können ein solches Ereignis auch über den Google Tag Manager implementieren):

Das Ereignis wird nach 20.000 Millisekunden (20 Sekunden) ausgeführt, sodass längere Besuche in Google Analytics nicht mehr als Bounce erfasst werden.

Die Verfolgung der Scrolltiefe könnte auch eine alternative modifizierte Absprungrate sein.

Dies ist ein guter Hinweis darauf, welche Inhalte für einen Benutzer interessant sind, und löst das Problem der Absprungrate einer einzigen Seite (wenn ein Benutzer scrollt, wird ein Ereignis gesendet – es gibt also keinen Absprung). Dies ist ideal, wenn Ihre Produktseiten viele Informationen unterhalb des Falzes wie Amazon-Produktseiten enthalten (aber wie können Sie die Dringlichkeit auf Ihren Produktseiten erkennen?).

Um dieses Ereignis einzurichten, müssen Sie ein wenig Javascript verwenden: Schauen Sie sich den Blog-Beitrag von Justin Cutroni oder diesen Artikel von Moz zum Scroll-Tracking an.

Viele Online-Händler gehen schon bei der Erwähnung von Analytics-Begriffen wie Ereignisse , Tracking , Segmentierung usw. meilenweit zurück . Aber die einfache Wahrheit ist, dass das Filtern von Daten auf der Grundlage von Benutzerverhalten und -absicht eine relativ einfache Angelegenheit ist. Und dies wird Auswirkungen haben, die über die einfache Verbesserung der Absprungraten hinausgehen. Die neuen Erkenntnisse aus diesen Daten können Auswirkungen auf Ihren digitalen Marketingplan, Ihre Optimierungsstrategie, das Kopieren von Produktseiten, Handlungsaufforderungen und mehr haben.

3. Was tun mit Ihren Absprungratendaten im E-Commerce?

Da Ihre Bounce-Rate segmentiert ist, um sich auf die Besucher zu konzentrieren, die ohne ein wertvolles Engagement rechtmäßig abspringen, können Sie diese Daten pro Produkt und Zielseite analysieren, um zu sehen, wo Optimierungsbedarf besteht.

Hier ist es wichtig, Ihre Bemühungen zu priorisieren; Beginnen Sie nicht mit den Seiten mit den höchsten Absprungraten. Umgekehrt sollten Sie Seiten mit niedrigeren Absprungraten nicht ignorieren.

Priorisieren Sie stattdessen basierend darauf, wie sich diese Absprungraten auf Ihren Umsatz auswirken.

Zum Beispiel; Angenommen, Sie haben zwei Produktseiten auf Ihrer Website. Der Einfachheit halber liegen die Preise für die Produkte ähnlich bei 49 US-Dollar.
1. Produktseite A verzeichnet durchschnittlich 8.000 monatliche Besuche mit einer Absprungrate von 39 % und Conversions von 6 %
2. Produktseite B verzeichnet durchschnittlich 1.000 monatliche Besuche mit einer Absprungrate von 76 % und einer Conversion von 4,8 %

Wenn Sie zuerst Seite B optimieren und Ihre Absprungrate um 10 % reduzieren, gewinnen Sie nur 76 zusätzliche Besucher und konvertieren 4 zusätzliche Kunden.

Die gleiche Reduzierung des Absprungs um 10 % auf Produktseite A trägt jedoch dazu bei, zusätzliche 312 Besucher und 19 zusätzliche Kunden bei der aktuellen Conversion-Rate zu halten (sie trägt dazu bei, den Customer Lifetime Value zu steigern).

Berücksichtigen Sie bei der Entscheidung, auf welche Seiten Sie zur Verbesserung der Absprungrate ausrichten möchten, eine Reihe von Faktoren:

• Welche Produkt- oder Landingpages generieren den meisten Umsatz
• Wo hätte eine reduzierte Absprungrate den größten Umsatzanstieg?
• Welche Seite generiert mehr relevante Zugriffe (siehe „Eingänge“)
• Welche Korrekturen sind einfach und welche erfordern umfangreiche Tests, um die Ursache des Abpralls zu isolieren

Ein großartiges Tool, mit dem Sie Ihre Optimierung (insbesondere für E-Commerce-Websites) priorisieren können, sind die Google Analytics-Berichte zur Inhaltsgruppierung für E-Commerce.
Gruppieren Sie Ihre Inhalte, um Seitenvorlagen zu sehen, die die größte Aufmerksamkeit erfordern. Denken Sie daran, dass bei der Analyse der Absprungrate die zweite Metrik, die Sie zur Abwägung der Bedeutung berücksichtigen sollten, die Anzahl der Einstiege ist. Im obigen Beispiel Checkout sind Kategorieseiten und (nicht festgelegt) Gruppen mit der niedrigsten Anzahl von Eingängen, sodass Sie sich in Bezug auf die Absprungrate nicht darum kümmern sollten.

4. Wie hoch ist die durchschnittliche („gute“ und „schlechte“) Absprungrate in einem E-Commerce-Shop?

Es gibt keine „gute“ Absprungrate. Da der Inhalt Ihrer Website genauso unterschiedlich ist wie die Absicht des Besuchers, ist es möglich, dass eine Seite eine hohe Absprungrate hat – viel höher als bei Produktseiten –, ohne dass dies unbedingt ein Problem darstellt.

Die Absprungraten von Websites können auch je nach Verkehrsquelle, Zeitraum, Produktkategorien und mehr stark variieren. Besucher, die beispielsweise über Google Adwords gewonnen wurden, haben möglicherweise eine viel höhere Absprungrate als Besucher, die mit hoher kommerzieller Absicht über Suchmaschinen ankommen. Denken Sie also immer an Variationen in Ihren eigenen Daten.

Als allgemeines Prinzip sollte Ihre angestrebte und erwartete Absprungrate den Zweck der Seite widerspiegeln.

Laut ConversionXL sind inhaltsreiche Seiten-Referenzseiten alle „absprungwürdig“ und weisen in der Regel viel höhere Absprungraten auf. Das beinhaltet:

• FAQ-Seiten
• Kontaktseiten
• Blogeinträge
• Quittungs- und Bestätigungsseiten

Die nächsten Schritte zur Priorisierung Ihrer Optimierungsbemühungen bestehen darin, die „durchschnittlichen“ Absprungraten zu kennen, zu sehen, wo Sie im E-Commerce von Ihren Mitbewerbern und anderen Branchen abfallen und wie verschiedene Zielgruppensegmente abspringen.

Wie hoch ist die durchschnittliche Absprungrate? Es hängt davon ab, ob.

Die meisten Websites haben Absprungraten zwischen 26% und 70%. Als Faustregel gilt, dass eine Absprungrate im Bereich von 26% bis 40% super ist. 41% bis 55% ist ok. 56% bis 70% sind höher als der Durchschnitt, können aber je nach Website kein Grund zur Besorgnis sein. Absprungraten von über 70 % könnten ein Problem sein.

Die meisten #Websites haben Absprungraten zwischen 26 % und 70 %. Als Faustregel gilt, dass eine #Absprungrate im Bereich von 26% bis 40% super ist. 41% bis 55% ist ok. Absprungraten von über 70 % könnten ein Problem sein. #E-Commerce #Optimierung Click To Tweet
30-45% Absprungraten sind die häufigsten bei Websites und sind eine „goldene“ Zone und ein guter Start-Benchmark. Quelle.
Der Leitfaden zu Absprungraten-Benchmarks von ConversionXL empfiehlt einige verschiedene Benchmarks, um Ihren „idealen“ Durchschnitt zu bestimmen, beginnend mit dem Website-Typ.
E-Commerce-Websites sollten die Absprungraten nicht mit inhaltsreichen Websites wie Blogs vergleichen. Sie sollten nur E-Commerce-Shops als Benchmark für die Absprungrate verwenden. Denken Sie daran, dass dies die Absprungrate für die gesamte Website ist. Bei bestimmten Seitentypen kann er höher sein. Quelle.
Als nächstes hat jede Branche unterschiedliche durchschnittliche Absprungraten.

Achten Sie auf Branchen-Benchmarks – der Unterschied zwischen „Shopping“ und „Essen & Trinken“ beträgt 20 pp. Quelle.
Kissmetrics bietet eine ähnliche Infografik zu Absprungraten nach Branche und Website-Typ.
Diese Infografik von KISSmetrics zeigt die durchschnittlichen Absprungraten nach Branchen-Websites und die Art von Inhalten, die diese Absprungraten normalerweise auslösen. Quelle.
Hier können Sie mit der Segmentierung Ihrer Daten beginnen, um tiefer zu graben, und dies ist für jede von Ihnen durchgeführte Analyse von entscheidender Bedeutung – insbesondere für Conversions und Absprungraten.

Beginnen Sie mit der Segmentierung Ihres Datenverkehrs nach Geräten. Selbst leichte Navigationsprobleme, die auf dem Desktop möglicherweise nicht sichtbar sind, können zu erheblichen Reibungen im mobilen Cro führen.
Normalerweise haben mobile Geräte eine um 10 – 20 pp höhere Absprungrate als Desktops. Wenn die Absprungrate jedoch viel höher ist, kann dies technische Probleme oder Benutzerfreundlichkeitsprobleme auf Ihrer mobilen Website aufdecken. Quelle.
Sie sollten Ihre Bounce-Rate auch nach Kanal segmentieren, um zu überprüfen, wie sich Ihre Marketingkampagnen und die Arten von Traffic, die sie generieren, auf Ihre Bounce-Rate auswirken. Hier sind die Kanäle, die in Analytics von Google überwacht werden.

• Direkt: Besuche, bei denen der Benutzer direkt zur URL einer Seite navigiert.
• Organische Suche: Besuche aus organischen (unbezahlten) Suchergebnissen
• Bezahlte Suche: Besuche von PPC-Kampagnen in Suchergebnissen
• Display: Traffic aus Display-Werbung (zB Bannerwerbung)
• Verweis: Besuche von Benutzern, die auf Links von einer anderen Website klicken
• Social: Besuche von sozialen Netzwerken (zB Facebook, Twitter)
• E-Mail: Besuche von Benutzern, die auf Links in E-Mails klicken

Neil Patel teilt eine Vielzahl anderer Segmente, die Sie je nach Geschäftsmodell und Marketing analysieren sollten, darunter:

• Kundenstandort (Zugriff auf Kunden aus Regionen, in denen Ihre Produkte kein Interesse wecken)
• Neue im Vergleich zu wiederkehrenden Benutzern (sehen Sie, wie sich die Absprungraten für neu gewonnene Kunden im Vergleich zu langfristigen Kunden ändern)
• Demografische Merkmale der Zielgruppe (Alter, Geschlecht)
• Browser- und Betriebssystemtyp
• Landingpage und Inhalt

5. Wie kann man die Absprungrate im E-Commerce reduzieren?

OK. Gehen wir eine Sekunde zurück. Sie wissen jetzt viel über diese Metrik, wie Sie sie messen und analysieren können. Sie wissen, wie Sie Ihre Daten richtig filtern, um Ihre „wahre“ Absprungrate zu erhalten, im Gegensatz zu der verworrenen und falschen, die Google Analytics auswirft. Sie erkennen auch, wie wichtig es ist, Abweichungen zu berücksichtigen, branchenspezifische Benchmarks zu verwenden und einen strategischen Ansatz bei der Auswahl der zu optimierenden Seiten zu verfolgen.

Sie wissen jetzt viel über diese Metrik, wie Sie sie messen und analysieren können. Aber wie kann man es reduzieren? Hier ist eine Down-and-Dirty-Checkliste, um Ihre Absprungrate zu reduzieren. Sie können diese Tipps sofort umsetzen. Es gibt also keine Ausreden…

1. Stellen Sie sicher, dass Besucher wissen, dass sie am richtigen Ort sind – Wenn ein potenzieller Kunde auf Ihrer Website landet, möchte er eine Antwort auf die Frage „Bin ich am richtigen Ort?“ Stellen Sie sicher, dass Ihre Anzeigentexte, USPs, Rabatte, Bilder und alle Markenelemente zwischen Anzeigen und Zielseiten konsistent sind .

Wenn die Anzeige bei Google einen bestimmten USP (z. B. "kostenloser Versand") enthielt, stellen Sie sicher, dass dieser auf der Zielseite hervorgehoben wird, damit der Nutzer weiß, dass er an der richtigen Stelle ist.

2. Machen Sie Ihre Website blitzschnell – Die Absprungrate einer Seite, die fünf Sekunden zum Laden benötigt, ist Die Ladezeit Ihrer Seite sollte nicht mehr als drei Sekunden betragen. Laut Daten von mehr als 35.000 E-Commerce-Sites, die von Pingdom gesammelt wurden, steigt die Absprungrate nach diesem Wendepunkt in die Höhe. Zeit, Ihre IT-Leute anzurufen.
Sie sollten eine Ladezeit von 3 Sekunden anstreben, da laut Pingdom nach diesem Kipppunkt die Absprungrate in die Höhe schnellen kann.

3. Sagen Sie den Besuchern, was als nächstes zu tun ist – Wissen Besucher genau, was zu tun ist, wenn sie auf Ihrer Seite landen? Sind die Schritte zum Bestellen – oder um etwas Neues zu finden, wenn das aktuelle Produkt nicht passt – absolut glasklar? Fügen Sie einen farbenfrohen, auffälligen Call-to-Action für diejenigen Kunden hinzu, die etwas gefunden haben, das ihnen gefällt. Stellen Sie aber auch sicher, dass es andere Optionen gibt – verwandte Produkte, Artikel im Angebot, Neuankömmlinge usw. – für diejenigen, die dies nicht getan haben.

Denken Sie daran, andere Artikel in Ihrem Online-Shop anzuzeigen, falls dem Benutzer das Produkt nicht gefällt, damit er schnell etwas Interessantes finden kann.

Sehen Sie sich das Video an, das alle Informationen zur Reduzierung der Absprungrate zusammenfasst, damit alles klar ist, wie Sie mit diesen drei bewährten Strategien eine hohe Absprungrate im E-Commerce reduzieren können.

6. Eine Fallstudie zum Trick mit der Absprungrate

Hier ist ein echter Fall, der deutlich zeigt, wie sich eine falsch gemeldete Absprungrate negativ auf Ihr Unternehmen auswirken könnte.

Wir hatten einen Kunden mit überraschend niedrigen Absprungraten (weniger als 10 % auf der gesamten Website). Ihr Marketing-Team feierte und hielt es für eine großartige Leistung. Leider wurden die Daten falsch gemeldet.

Da die Rate ungewöhnlich niedrig war, untersuchte unser Team ihre Analytics und stellte fest, dass die durchschnittliche Absprungrate auf Produktseiten 0 % betrug.

Es stellte sich heraus, dass ein Benutzer beim Besuch seiner Produktseiten auf einem Tab landete, was dazu führte, dass der Tracking-Code dies als automatisches Ereignis markierte. Jeder Besucher löste zwei Treffer aus, die registriert wurden: einen Seitenaufruf und ein Ereignis.

Kein einziger Besuch wurde als Bounce registriert, da bei jedem Besuch eine falsche Interaktion registriert wurde.

In Wirklichkeit lag die Absprungrate des Kunden eher bei 60 %. Aufgrund dieses Fehlers hatten sie keine Neigung zu Umsatzeinbußen und sahen weder Grund noch Gelegenheit zur Verbesserung.

Wir haben ähnliche Fälle bei anderen Kunden gesehen, in denen Fehler in der Site- und Analysekonfiguration die Absprungraten falsch protokollieren, wie z. ons wie Live-Chat, der als Besucherinteraktion registriert wird.

Dies kann sich ohne erkennbaren Grund als plötzlicher Rückgang der Absprungraten darstellen, wie im folgenden Beispiel, bei dem die Absprungrate auf 6 % gesunken ist:

Ein plötzlicher Rückgang der Absprungrate ohne Grund, insbesondere ein Rückgang unter 20 %, sollte ein Warnsignal sein, das Anlass zur Untersuchung gibt.

Abschluss

Die Basis-Absprungraten in Ihrem Google Analytics sollten mit Vorsicht betrachtet werden, da viel zu viele Daten in einen Topf geworfen und analysiert werden, um diesen einzelnen Prozentsatz zu ermitteln. Die Absprungrate an sich ist ein unglaublich trügerischer KPI, wenn man bedenkt, wie stark sie sich je nach Segmentierung der Daten ändern kann.