謎解きされたeコマースバウンス率：それを理解して減らす方法

それについては疑いの余地はありません。バウンス率は最も重要なeコマース指標の1つです。 バウンス率を追跡していない場合は、大きな（そして非常にコストのかかる）間違いを犯しています。

eコマースのバウンス率の表面レベルまたは最も基本的な理解では、バウンス率が高いと多額の費用がかかる可能性があります。 バウンス率が上昇しているということは、潜在的な顧客が、現金をポケットに入れたまま、コンバージョンファネルから後退していることを意味します。 これはあなたの「出口率」であり、それを減らすことはあなたの収益にプラスの影響を与えます。

飛び込んでオンラインストアの分析と分析を開始してバウンスを減らす前に、一歩下がっていくつかのことを理解することが重要です。

まず、すべてのWebサイト（特にeコマースストア）には、バウンスする顧客がいます。 最も成功したグローバルブランドでさえ、跳ね返りを経験します。 トラフィックがどこから来ているかは関係ありません-それがソーシャルメディア、検索エンジン、または紹介を通じてであるかどうか-あなたはバウンスを完全に排除することは決してありません。 また、訪問者の総数がどれほど多いかは関係ありません。 トラフィックの多いサイトと少ないサイトの両方で、2桁のバウンス率があります。

2017年の最初の月のトップeコマースブランドのバウンス率は次のとおりです

Best BuyやWalmartのようなeコマースストアでさえ、バウンス率は30％を超えています。

第二に、eコマースのバウンス率をゼロにすることは不可能です。 あなたはいつも購入する準備ができていない新しい顧客の流れを持っています。 実際、99％の顧客は、最初の訪問時に購入を完了していません。

そして、それは必ずしも悪いことではありません。

しかし、eコマースのバウンス率がなぜこれほど重要な指標であるのか、そしてそのデータをどのように活用できるのかを深く理解する前に、定義を見てみましょう。

この記事にあるすべてのコンテンツの簡単なリスト：
1.バウンス率の定義：Google Analyticsのバウンス率とは何ですか？
2.従来のバウンス率の計算が不十分なのはどこですか？
3. eコマースでのバウンス率データをどうするか？
4. eコマースストアの平均（「良い」と「悪い」）バウンス率はどれくらいですか？
5. eコマースのバウンス率を下げる方法は？
6.バウンス率のトリックのケーススタディ

掘り下げましょう！

1.バウンス率の定義：Google Analyticsのバウンス率とは何ですか？

Google Analyticsサポートドキュメントは、バウンス率のかなり基本的な定義を提供します。

バウンス率は、単一ページのセッションの割合です。

この定義の問題は、それが不完全であり、バウンスが本質的に悪いという一般的な混乱につながることです。 混乱は理解できます。

分析では、バウンスは、訪問者が製品ページにアクセスし、そのセッション中に他のアクション/インタラクションを実行せずに終了した場合など、単一のリクエストのみをトリガーするセッションとして具体的に計算されます。

それは私にカウシクの有名な顧客の跳ね返りに対する見方を思い出させます：来た、突かれた、去った。

インタラクションとは、Google Analytics （または選択した分析サーバー）に送信されたヒットを意味します。もちろん、ページビュー（およびユーザーが別のサイトに移動した）の場合もありますが、トランザクション、ソーシャルシェア、イベントの場合もあります（非相互作用がfalseの場合）、または仮想ページビューのユーザー定義ヒット。

つまり、ユーザーがWebサイトにアクセスしてイベントを送信した場合、1ページの訪問であったとしても、バウンスは発生しません。

可能な限り、これらの違いを考慮してWeb分析ソフトウェアを変更する必要があります。 これを行うと、実際のバウンス率をはるかに明確に把握できます。

Google Analyticsなどのほとんどのプラットフォームでは、データに特定の基準を課すことができます。 バウンス率の向上は、1ページのセッションを減らすだけでなく、データ分析を構造化して、結果が可能な限り明確で現実的なものになるようにすることでもあることに注意してください。 これは次のポイントにうまくつながります…

2.従来のバウンス率の計算が不十分なのはどこですか？

従来のバウンス率の分析は、「高いバウンス率が悪い、低いバウンス率が良い」ほど単純ではありません。 顧客がサイトにアクセスした後の行動と行動を覚えておくことが重要です。

同様に重要なのは、彼らの訪問の文脈です–なぜ彼らはそもそもあなたと一緒に買い物をしているのですか？

eコマースのバウンス率だけに基づいて決定を下すことは誤解を招く可能性があります。

理由は次のとおりです。

屋外のファイヤーピットのような高額商品を店舗で販売していると仮定して、Facebookのリマーケティングキャンペーンに関連付けられたカスタムランディングページでそれを宣伝するキャンペーンを開始するとします。

ランディングページのナビゲーションは制限されているため、この場合、いくつかのタイプのファイヤーピット（カートに追加）の1つを購入するオプションであるため、対話は最小限に抑えられます。

一部のユーザーはこのオファーに興味を持っていますが、配偶者と話し合ったり、購入について考えたりするのに1日ほどかかります。

他のユーザーはキャンペーン広告に夢中になりましたが、ページにアクセスすると、通常の価格がわからないことに気づきました。そのため、決定する前に価格比較を行いたいと考えました。

最初は興味を持っていたユーザーのセグメントもありますが、製品についてもっと読んだ後、彼らはそれが彼らのためではないと判断したので、彼らは去ります。

これらのオーディエンスセグメントはそれぞれ、技術的にはバウンスとしてカウントされますが、それらはすべて非常に異なる意図を持っており、トランザクションを完了するために戻る可能性はそれぞれ異なります。

これらのユーザーを分析にま​​とめることができますか？ もちろんそうではありません。eコマースの顧客はさまざまな理由でバウンスするためです（常に顧客の声に耳を傾けることを忘れないでください）。

• 商品ページの読み込み時間が遅い
• 不十分なサイトデザインとユーザーインターフェース/ユーザーエクスペリエンスの問題
• 特にモバイルでのサイトナビゲーションが不十分
• 在庫切れです
• 十分な情報に基づいた決定を下すのに十分な情報がありません
• すぐに利用できる配送情報はありません
• 十分な信頼信号がありません（セキュリティ上の懸念）
• 悪い製品の写真/説明
• 商品ページのオファー/バリュープロポジションが、クリックした広告と一致しません
• ウィンドウショッピング（タイヤを蹴る、価格を比較する、退屈からブラウジングする）
• 顧客は気が散って去りました

わずかな調整で、Google Analyticsのバウンス率からより多くの価値と洞察を得ることができます（他のeコマースのGoogle Analytiscレポートからも）

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バウンス率を計算するための適切なデータを取得するにはどうすればよいですか？

より実用的な洞察が必要な場合は、バウンス率を調整する必要があります。 これを行うには、eコマースのバウンス率の計算方法を変更するためにトラッキングコードを修正する必要があります。

分析コードを修正することで、オーディエンスの行動（または対象となる行動）に基づく特定のアクティビティに基づいてイベントをトリガーできます。 このようにして、オーディエンスの特定のセグメントがバウンス計算から除外されます。

eコマースサイトの場合、より適切な製品の説明を作成すると、通常、かなりの情報が得られます。 ユーザーがオファーを確認するのに時間がかかる場合があります。 読む時間が長いほど、後で来たとしても、十分な情報に基づいて購入を決定する可能性が高くなります。

平均ページ期間を確認すると、誰かが熱心な訪問者と見なされるまでに製品ページで費やされた時間をベンチマークして「推測」するのに役立ちます。

トラッキングを再定義して、そのしきい値を下回る人はバウンスと見なされるようにします。

たとえば、平均的な購入者が購入前にコンテンツの確認に30秒を費やしている場合、20秒または25秒未満のものをバウンスとして設定できます。

このコード行をWebサイトに追加するだけで、出来上がりです。これは機能します（Googleタグマネージャーを使用してこのようなイベントを実装することもできます）。

イベントは20,000ミリ秒（20秒）後に実行されるため、それより長い訪問はGoogleアナリティクスにバウンスとして記録されなくなります。

スクロール深度の追跡も、代替の修正されたバウンス率である可能性があります。

これは、どのコンテンツがユーザーにとって興味深いかを示す優れた指標であり、1ページのバウンス率の問題を解決します（ユーザーがスクロールすると、イベントが送信されるため、バウンスは発生しません）。 これは、Amazonの商品ページのように商品ページのスクロールしなければ見えない位置に多くの情報が含まれている場合に理想的です（ただし、商品ページで緊急性を高める方法は？）。

このイベントを設定するには、JavaScriptを少し使用する必要があります。JustinCutroniのブログ投稿またはスクロールトラッキングに関するMozのこの記事を確認してください。

多くのオンライン小売業者は、イベント、追跡、セグメンテーションなどの分析用語についても言及していません。しかし、単純な真実は、ユーザーの行動と意図に基づいてデータをフィルタリングすることは比較的簡単なことです。 そしてそうすることは、単にバウンス率を改善することを超えた意味を持ちます。 このデータから得られた新しい洞察は、デジタルマーケティング計画、最適化戦略、製品ページのコピー、行動の呼びかけなどに影響を与える可能性があります。

3. eコマースでのバウンス率データをどうするか？

価値のあるレベルのエンゲージメントなしに合法的にバウンスする訪問者に焦点を当てるためにバウンス率をセグメント化すると、製品およびランディングページごとにそのデータを分析して、最適化を行う必要がある場所を確認できます。

ここでは、努力に優先順位を付けることが重要です。 最高のバウンス率を示すページから始めないでください。 逆に、バウンス率が低いページを無視するべきではありません。

代わりに、これらのバウンス率が収益に与える影響に基づいて優先順位を付けます。

例えば; あなたのサイトに2つの製品ページがあるとしましょう。 簡単にするために、製品の価格は同様に49ドルです。
1.製品ページAは、月間平均8,000回の訪問で、バウンス率は39％で、コンバージョン率は6％です。
2.製品ページBは、月間平均1,000回の訪問で、バウンス率は76％、コンバージョン率は4.8％です。

最初にページBの最適化に力を入れ、バウンス率を10％減らすと、追加の76人の訪問者を引き付け、追加の4人の顧客を変換するだけになります。

ただし、製品ページAでのバウンスの同じ10％の削減は、現在のコンバージョン率でさらに312人の訪問者と、19人の追加の顧客を維持するのに役立ちます（顧客の生涯価値を高めるのに役立ちます）。

バウンス率を改善するためにどのページをターゲットにするかを決定するときは、いくつかの要因を考慮してください。

• どの製品またはランディングページが最も収益を上げているか
• バウンス率の低下が収益の最も大きな伸びをもたらすのはどこでしょうか
• より関連性の高いトラフィックを生成しているページ（「エントリ」を参照）
• バウンスの原因を特定するためにかなりのテストが必要な修正と、簡単な修正

最適化の優先順位付けに役立つ優れたツール（特にeコマースサイトの場合）は、eコマースGoogleAnalyticsレポートのコンテンツグループ化です。
コンテンツをグループ化して、最も注意が必要なページテンプレートを表示します。 バウンス率を分析するとき、重要性を評価するために確認する必要がある2番目のメトリックは入口の数であることを忘れないでください。 上記のチェックアウトの例では、カテゴリページと（設定されていない）は入口の数が最も少ないグループであるため、バウンス率の観点から気にする必要はありません。

4. eコマースストアの平均（「良い」と「悪い」）バウンス率はどれくらいですか？

「良い」レベルのバウンス率のようなものはありません。 サイト全体のコンテンツは訪問者の意図と同じくらい異なるため、必ずしも問題になることなく、ページのバウンス率が高く、製品ページよりもはるかに高い可能性があります。

ウェブサイトのバウンス率も、トラフィックソース、期間、製品カテゴリなどによって大幅に異なることがよくあります。 たとえば、Google Adwordsを介して取得された訪問者は、高い商業目的で検索エンジンを介して到着した訪問者よりもはるかに高いバウンス率を持つ可能性があります。 したがって、常に自分のデータの変動に留意してください。

一般的な原則として、目標とするバウンス率と予想されるバウンス率は、ページの目的を反映している必要があります。

ConversionXLによると、コンテンツが豊富なページの参照ページはすべて「バウンスに値する」ものであり、通常はバウンス率がはるかに高くなります。 これも：

• FAQページ
• お問い合わせページ
• ブログ投稿
• 領収書と確認ページ

最適化の取り組みに優先順位を付けるための次のステップは、「平均」バウンス率を把握し、eコマースで競合他社や他の業界のどこに位置するか、さまざまなオーディエンスセグメントがどのようにバウンスするかを確認することです。

それで、平均バウンス率は何ですか？ 場合によります。

ほとんどのウェブサイトのバウンス率は26％から70％の間です。 経験則として、26％から40％の範囲のバウンス率は素晴らしいです。 41％から55％は大丈夫です。 56％から70％は平均より高いですが、ウェブサイトによってはアラームの原因にならない場合があります。 70％を超えるバウンス率が問題になる可能性があります。

ほとんどの#websitesのバウンス率は26％から70％の間です。 経験則として、26％から40％の範囲の#bouncerateは素晴らしいです。 41％から55％は大丈夫です。 70％を超えるバウンス率が問題になる可能性があります。 ＃ecommerce＃optimizationクリックしてツイート
30〜45％のバウンス率はサイト間で最も一般的であり、「ゴールデン」ゾーンであり、開始ベンチマークとして適しています。 ソース。
ConversionXLのバウンス率ベンチマークガイドでは、Webサイトの種類から始めて、「理想的な」平均を決定する際にいくつかの異なるベンチマークを推奨しています。
eコマースサイトは、バウンス率をブログのようなコンテンツの多いサイトと比較するべきではありません。 eコマースストアはバウンス率のベンチマークとしてのみ使用する必要があります。 これはサイト全体のバウンス率のレベルであることを忘れないでください。 特定のページタイプでは高くなる可能性があります。 ソース。
次に、業界ごとに平均バウンス率が異なります。

業界のベンチマークに注意してください。「ショッピング」と「フード＆ドリンク」の違いは20ppです。出典。
Kissmetricsは、業界およびサイトタイプごとのバウンス率に関する同様のインフォグラフィックを提供します。
このKISSmetricsインフォグラフィックは、業界サイトごとの平均バウンス率と、通常それらのバウンス率をトリガーするコンテンツのタイプを示しています。 ソース。
ここからデータのセグメント化を開始して、より深く掘り下げることができます。これは、実行する分析、特にコンバージョンとバウンス率にとって重要です。

デバイスごとにトラフィックをセグメント化することから始めます。 デスクトップでは明らかではないかもしれないわずかなナビゲーションの問題でさえ、モバイルクロで重大な摩擦を引き起こす可能性があります。
通常、モバイルデバイスのバウンス率はデスクトップよりも10〜20pp高くなります。 ただし、バウンス率がそれよりもはるかに高い場合は、モバイルWebサイトの技術的または使いやすさの問題が明らかになる可能性があります。 ソース。
また、チャネルごとにバウンス率をセグメント化して、マーケティングキャンペーンとそれらが生成するトラフィックのタイプがバウンス率にどのように影響しているかを確認する必要があります。 これは、Analytics byGoogle内で監視されているチャネルです。

• 直接：ユーザーがページのURLに直接移動した場所へのアクセス
• 有機検索：有機（無料）検索結果からの訪問
• 有料検索：検索結果でのPPCキャンペーンからの訪問
• ディスプレイ：ディスプレイ広告（バナー広告など）からのトラフィック
• 紹介：別のサイトからのリンクをクリックしたユーザーからの訪問
• ソーシャル：ソーシャルネットワーク（Facebook、Twitterなど）からの訪問
• 電子メール：電子メール内のリンクをクリックするユーザーからの訪問

Neil Patelは、ビジネスモデルとマーケティングに応じて、分析する必要のある他のさまざまなセグメントを共有しています。

• 顧客の場所（製品に関心がない地域の顧客からのトラフィックを引き付ける）
• 新規ユーザーとリピーター（新規獲得顧客と長期顧客のバウンス率の変化を確認）
• オーディエンスの人口統計（年齢、性別）
• ブラウザとOSの種類
• ランディングページとコンテンツ

5. eコマースのバウンス率を下げる方法は？

わかった。 少しバックアップしましょう。 これで、このメトリック、それを測定および分析する方法について多くのことを理解できました。 Google Analyticsがスローする複雑で不正確なバウンス率とは対照的に、データを適切にフィルタリングして「真の」バウンス率を取得する方法を知っています。 また、変動を考慮し、業界固有のベンチマークを使用し、最適化するページを選択するための戦略的アプローチを取ることの重要性を認識しています。

これで、このメトリック、それを測定および分析する方法について多くのことを理解できました。 しかし、それを減らす方法は？ これは、バウンス率を下げるための汚いチェックリストです。 これらのヒントはすぐに実装できます。 言い訳はありません…

1.訪問者が自分が適切な場所にいることを確認する–潜在的な顧客がサイトにアクセスしたとき、「私は適切な場所にいますか？」という質問への回答を求めています。 広告コピー、USP、割引、画像、およびすべてのブランド要素が、広告とランディングページの間で一貫していることを確認してください。

Googleの広告に特定のUSP（「送料無料」など）が含まれている場合は、ランディングページで目立つようにして、ユーザーが自分が正しい場所にいることを認識できるようにします。

2. Webサイトの高速化–読み込みに5秒かかるページのバウンス率は、読み込みに1秒かかるページのバウンス率ページの読み込み時間は3秒以内にする必要があります。 Pingdomが収集した35,000を超えるeコマースサイトのデータによると、この転換点以降、バウンス率は急上昇します。 IT担当者を呼び出す時間です。
この転換点の後のPingdomによると、バウンス率が急上昇するため、3秒のロード時間を目標にする必要があります。

3.訪問者に次に何をすべきかを伝える–訪問者は、ページにアクセスしたときに何をすべきかを正確に知っていますか？ 注文する手順、または現在の製品がその場に出ていない場合は何か新しいものを見つける手順は、完全に明確ですか？ 気に入ったものを見つけた顧客のために、カラフルで人目を引く行動を促すフレーズを含めます。 しかし、そうでない人のために、他のオプション（関連製品、販売中のアイテム、新着商品など）があることも確認してください。

ユーザーが製品を気に入らない場合に備えて、オンラインストアに他のアイテムを表示することを忘れないでください。そうすれば、ユーザーは興味深いものをすばやく見つけることができます。

これらの3つの実証済みの戦略を使用して、高いeコマースバウンス率を削減する方法についてすべてが明確になるように、バウンス率の削減に関するすべての情報をまとめたビデオをご覧ください。

6.バウンス率のトリックのケーススタディ

これは、誤って報告されたバウンス率がビジネスに悪影響を与える可能性があることを明確に示した実際のケースです。

驚くほど低いバウンス率（サイト全体で10％未満）を示すクライアントがいました。 彼らのマーケティングチームは祝っていて、それは素晴らしい成果だと考えていました。 残念ながら、データは誤って報告されました。

レートが異常に低かったため、私たちのチームはアナリティクスを掘り下げ、製品ページの平均バウンス率が0％であることを発見しました。

ユーザーが製品ページにアクセスすると、タブが表示され、追跡コードがそれを自動イベントとしてマークしていることがわかりました。 各訪問者は、登録された2つのヒットをトリガーしました。1つのページビューと1つのイベントです。

すべての訪問が誤ったインタラクションを記録したため、1回の訪問はバウンスとして記録されませんでした。

実際には、クライアントのバウンス率は60％に近かった。 このエラーのために、彼らは収入を失っているという傾向がなく、改善する理由や機会も見当たりませんでした。

他のクライアントでも同様のケースが見られ、分析コードの重複（ヒットの重複）、トラッキングの実装の誤り（インタラクションがなくてもイベントがエントリでトリガーされる）、サードパーティの追加など、サイトと分析の構成ログのバウンス率が正しくありません。訪問者のインタラクションとして登録するライブチャットのようなもの。

これは、バウンス率が6％に急落した以下の例のように、識別可能な理由なしにバウンス率の突然の低下として現れる可能性があります。

原因のないバウンス率の突然の低下、特に20％未満の低下は、調査の原因となる危険信号であるはずです。

結論

Google Analyticsの基本バウンス率は、1つのパーセンテージを作成するためにまとめて分析するデータが多すぎるため、一粒の塩で取得する必要があります。 データのセグメント化方法に応じてバウンス率がどの程度変化するかを考えると、バウンス率自体は非常に欺瞞的なKPIです。