Desmitificación de la tasa de rebote del comercio electrónico: cómo comprenderla y reducirla

No hay duda al respecto: la tasa de rebote es una de las métricas de comercio electrónico más importantes. Si no está rastreando su tasa de rebote, está cometiendo un gran error, y muy costoso.

En el nivel superficial o en la comprensión más básica de las tasas de rebote del comercio electrónico, una alta tasa de rebote podría costarle mucho dinero. Una tasa de rebote ascendente significa que los clientes potenciales están saliendo de su embudo de conversión con su efectivo todavía en el bolsillo. Esta es su "tasa de salida", y reducirla tendrá un impacto positivo en sus resultados.

Antes de sumergirse y comenzar a analizar y diseccionar su tienda en línea para reducir el rebote, es importante dar un paso atrás y darse cuenta de algunas cosas.

Primero, todos los sitios web (especialmente las tiendas de comercio electrónico) tienen clientes que rebotan. Incluso las marcas globales más exitosas experimentan un rebote. No importa de dónde venga el tráfico, ya sea de redes sociales, motores de búsqueda o referencias, nunca eliminará los rebotes por completo. Tampoco importa qué tan alto sea su número total de visitantes. Tanto los sitios de tráfico alto como los de poco tráfico tienen tasas de rebote de dos dígitos.

Aquí están las tasas de rebote de las principales marcas de comercio electrónico durante el primer mes de 2017

Incluso las tiendas de comercio electrónico como Best Buy y Walmart tienen tasas de rebote superiores al 30%.

En segundo lugar, es imposible reducir a cero la tasa de rebote de su comercio electrónico. Siempre tiene un flujo de nuevos clientes que no están listos para realizar una compra. De hecho, el 99% de los clientes no completan una compra en su primera visita.

Y eso no es necesariamente algo malo.

Pero antes de profundizar demasiado en por qué la tasa de rebote en el comercio electrónico es una métrica tan importante y cómo puede aprovechar esos datos, veamos la definición.

Solo una lista rápida de todo el contenido que encontrará en este artículo:
1. Definición de tasa de rebote: ¿Qué es la tasa de rebote en Google Analytics?
2. ¿Dónde se queda corto el cálculo tradicional de la tasa de rebote?
3. ¿Qué hacer con los datos de su tasa de rebote en el comercio electrónico?
4. ¿Cuál es la tasa de rebote promedio ("buena" y "mala") en una tienda de comercio electrónico?
5. ¿Cómo reducir la tasa de rebote del comercio electrónico?
6. Un caso de estudio sobre el engaño de la tasa de rebote

¡Vamos a profundizar en!

1. Definición de tasa de rebote: ¿Qué es la tasa de rebote en Google Analytics?

Los documentos de soporte de Google Analytics ofrecen una definición bastante básica de las tasas de rebote:

La tasa de rebote es el porcentaje de sesiones de una sola página.

El problema con esta definición es que está incompleta y conduce a la confusión común de que un rebote es inherentemente malo. La confusión es comprensible.

En análisis, un rebote se calcula específicamente como una sesión que desencadena una sola solicitud, como cuando un visitante llega a la página de su producto y luego sale sin realizar ninguna otra acción / interacción durante esa sesión.

Me recuerda la famosa versión de Kaushik sobre el rebote del cliente: vino, vomitó, se fue.

Una interacción significa cualquier visita enviada a Google Analytics (o al servidor de análisis de su elección) : por supuesto, podría ser una página vista (y el usuario fue a otro sitio) pero también podría ser una transacción, una acción social, un evento ( cuando la no interacción es falsa), o una visita de página vista virtual definida por el usuario.

Esto significa que si su usuario llega al sitio web y envía un evento, entonces no hay rebote, aunque podría haber sido una visita de una sola página.

Siempre que sea posible, debe modificar su software de análisis web para tener en cuenta estas diferencias. Hacer esto le dará una imagen mucho más clara de su verdadera tasa de rebote.

La mayoría de las plataformas, como Google Analytics, le permiten imponer ciertos criterios a sus datos. Tenga en cuenta que mejorar su tasa de rebote no se trata solo de reducir las sesiones de una página, también se trata de estructurar su análisis de datos para que sus resultados sean lo más claros y reales posible. Lo que lleva muy bien al siguiente punto ...

2. ¿Dónde se queda corto el cálculo tradicional de la tasa de rebote?

Analizar las tasas de rebote tradicionales nunca es tan simple como “una tasa de rebote alta es mala, una tasa de rebote baja es buena”. Es importante recordar cómo actúan y se comportan sus clientes una vez que llegan a su sitio.

Igualmente importante es el contexto de su visita: ¿por qué están comprando con usted en primer lugar?

Tomar decisiones basadas únicamente en la tasa de rebote del comercio electrónico puede ser engañoso.

Este es el por qué:

Supongamos que está vendiendo un artículo costoso en su tienda como un pozo de fuego al aire libre, por lo que lanza una campaña para promocionarlo con una página de destino personalizada vinculada a una campaña de remarketing de Facebook.

Dado que una página de destino tiene una navegación limitada, en este caso es la opción de comprar uno de varios tipos de fogatas (agregar al carrito), las interacciones son mínimas.

Algunos de sus usuarios están interesados ​​en la oferta, pero necesitan un día más o menos para discutirla con su cónyuge o pensar en la compra.

Otros usuarios fueron atraídos por el anuncio de la campaña, pero una vez que ingresaron a la página se dieron cuenta de que no estaban seguros de los precios normales, por lo que querían hacer una comparación de precios antes de tomar una decisión.

Incluso hay un segmento de usuarios que inicialmente estaban interesados, pero después de leer más sobre el producto, deciden que no es para ellos, por lo que se van.

Cada uno de esos segmentos de audiencia técnicamente contaría como un rebote, pero todos tienen una intención muy diferente, y cada uno tiene un porcentaje variable de probabilidad de regresar para completar la transacción.

¿Puede agrupar a estos usuarios en sus análisis? Por supuesto que no, porque los clientes de comercio electrónico rebotan por una variedad de razones (recuerde escuchar siempre la voz del cliente):

• Tiempos de carga lentos en las páginas de productos
• Diseño del sitio y problemas de interfaz de usuario / experiencia de usuario deficientes
• Mala navegación del sitio, especialmente en dispositivos móviles
• El artículo está agotado
• No hay suficiente información para tomar una decisión informada.
• No hay información de envío disponible
• No hay suficientes señales de confianza (problemas de seguridad)
• Fotos / descripción deficientes del producto
• La oferta / propuesta de valor en la página del producto no coincide con el anuncio en el que hicieron clic.
• Compras en la ventana (patear neumáticos, comparar precios, navegar por aburrimiento)
• El cliente se distrajo y se fue

Sin embargo, con solo un pequeño ajuste, puede obtener mucho más valor y conocimiento de su tasa de rebote en Google Analytics (de otros informes de comercio electrónico de Google Analytisc también)

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¿Cómo obtener los datos correctos para calcular la tasa de rebote?

Necesita ajustar su tasa de rebote si desea información más procesable. Para hacerlo, debe modificar su código de seguimiento para cambiar la forma en que se calcula la tasa de rebote del comercio electrónico.

Al modificar su código de análisis, puede desencadenar eventos basados ​​en una actividad específica basada en el comportamiento (o comportamiento dirigido) de su audiencia. De esta manera, ciertos segmentos de su audiencia se excluyen de los cálculos de rebote.

Para los sitios de comercio electrónico, por lo general, tiene bastante información cuando ha elaborado mejores descripciones de productos. El usuario puede tardar algún tiempo en revisar la oferta. Cuanto más lean, es más probable que tomen una decisión de compra informada, incluso si llega más tarde.

Revisar la duración promedio de su página puede ayudarlo a comparar y "estimar" la cantidad de tiempo que pasa en una página de producto antes de que alguien sea considerado un visitante comprometido.

Redefina su seguimiento para que cualquier persona por debajo de ese umbral se considere un rebote.

Por ejemplo, si su comprador promedio pasa 30 segundos revisando el contenido antes de realizar una compra, puede establecer cualquier valor por debajo de 20 o 25 segundos como rebote.

Simplemente agregue esta línea de código a su sitio web y listo, funciona (también puede implementar un evento de este tipo a través del Administrador de etiquetas de Google):

El evento se ejecutará después de 20.000 milisegundos (20 segundos), por lo que las visitas más largas ya no se registrarán como un rebote en Google Analytics.

El seguimiento de la profundidad de desplazamiento también podría ser una tasa de rebote modificada alternativa.

Esta es una gran indicación de qué contenido es interesante para un usuario y resuelve el problema de la tasa de rebote de una sola página (si un usuario se desplaza, se envía un evento, por lo que no hay rebote). Esto es ideal si las páginas de sus productos contienen mucha información debajo del pliegue, como las páginas de productos de Amazon (pero ¿cómo reafirmar la urgencia en las páginas de sus productos?).

Para configurar este evento, necesitará usar un poco de javascript: consulte la publicación del blog de Justin Cutroni o este artículo de Moz sobre seguimiento de desplazamiento.

Muchos minoristas en línea corren un kilómetro incluso ante la mención de términos analíticos como eventos , seguimiento , segmentación , etc. Pero la simple verdad es que filtrar datos sobre la base del comportamiento y la intención del usuario es un asunto relativamente sencillo. Y hacerlo tendrá implicaciones más allá de simplemente mejorar las tasas de rebote. Los nuevos conocimientos adquiridos a partir de estos datos pueden tener ramificaciones para su plan de marketing digital, estrategia de optimización, copia de la página del producto, llamadas a la acción y más.

3. ¿Qué hacer con los datos de su tasa de rebote en el comercio electrónico?

Con su tasa de rebote segmentada para centrarse en aquellos visitantes que rebotan legítimamente sin un nivel valioso de participación, puede analizar esos datos por producto y página de destino para ver dónde debe realizarse la optimización.

Dar prioridad a sus esfuerzos es importante aquí; no empiece con las páginas con las tasas de rebote más altas. Por el contrario, no debe ignorar las páginas con tasas de rebote más bajas.

En su lugar, priorice en función de cómo esas tasas de rebote afectan sus ingresos.

Por ejemplo; Supongamos que tiene dos páginas de productos en su sitio. En aras de la simplicidad, los productos tienen un precio similar de 49 dólares.
1. Página del producto Un promedio de 8,000 visitas mensuales con una tasa de rebote del 39% y conversiones al 6%.
2. La página B del producto tiene un promedio de 1,000 visitas mensuales con una tasa de rebote del 76% y convierte al 4.8%.

Si se esfuerza en optimizar la página B primero y reduce su tasa de rebote en un 10%, solo está atrayendo a 76 visitantes adicionales y convirtiendo a 4 clientes adicionales.

Sin embargo, la misma reducción del 10% en el rebote en la página A del producto ayuda a retener 312 visitantes adicionales y 19 clientes adicionales con la tasa de conversión actual (ayuda a aumentar el valor de por vida del cliente).

Al decidir a qué páginas dirigirse para mejorar las tasas de rebote, tenga en cuenta varios factores:

• Qué producto o páginas de destino generan más ingresos
• ¿Dónde tendría una tasa de rebote reducida el aumento más significativo en los ingresos?
• Qué página está generando tráfico más relevante (consulte "Entradas")
• Qué soluciones son fáciles frente a cuáles requerirán pruebas sustanciales para aislar la causa del rebote

Una gran herramienta para ayudarlo a priorizar su optimización (especialmente para sitios de comercio electrónico) son los informes de Google Analytics de comercio electrónico de agrupación de contenido.
Agrupe su contenido para ver las plantillas de página que necesitan la mayor atención. Recuerda que al analizar la Tasa de rebote, la segunda métrica que debes tener en cuenta para sopesar la importancia es el número de entradas. En el ejemplo anterior, Checkout, Category Pages y (not set) son grupos con el menor número de entradas, por lo que no debería preocuparse por ellos en términos de tasa de rebote.

4. ¿Cuál es la tasa de rebote promedio ("buena" y "mala") en una tienda de comercio electrónico?

No existe una tasa de rebote de nivel "bueno". Debido a que el contenido de su sitio varía tanto como la intención del visitante, es posible que una página tenga una alta tasa de rebote, mucho más alta que las páginas de productos, sin que necesariamente sea un problema.

Las tasas de rebote de sitios web a menudo también pueden variar drásticamente según la fuente de tráfico, el período de tiempo, las categorías de productos y más. Los visitantes que han sido adquiridos a través de Google Adwords, por ejemplo, pueden tener una tasa de rebote mucho más alta que los visitantes que llegan a través de motores de búsqueda con alta intención comercial. Por lo tanto, tenga siempre en cuenta las variaciones en sus propios datos.

Como principio general, la tasa de rebote esperada y esperada debe reflejar el propósito de la página.

Según ConversionXL, las páginas de referencia de páginas ricas en contenido son todas "dignas de rebote" y, por lo general, tienen tasas de rebote mucho más altas. Esto incluye:

• Páginas de preguntas frecuentes
• Páginas de contacto
• Publicaciones de blog
• Páginas de recibo y confirmación

Los siguientes pasos para priorizar sus esfuerzos de optimización es conocer las tasas de rebote "promedio", para ver dónde se encuentra entre sus competidores y otras industrias en el comercio electrónico, y cómo rebotan los diferentes segmentos de audiencia.

Entonces, ¿cuál es la tasa de rebote promedio? Eso depende.

La mayoría de los sitios web tienen tasas de rebote entre el 26% y el 70%. Como regla general, una tasa de rebote en el rango del 26% al 40% es excelente. 41% a 55% está bien. 56% a 70% es más alto que el promedio, pero puede no ser motivo de alarma según el sitio web. Las tasas de rebote superiores al 70% podrían ser un problema.

La mayoría de los #websites tienen tasas de rebote entre el 26% y el 70%. Como regla general, una tasa de rebote en el rango del 26% al 40% es excelente. 41% a 55% está bien. Las tasas de rebote superiores al 70% podrían ser un problema. #ecommerce #optimización Clic para tuitear
Las tasas de rebote del 30-45% son las más comunes entre los sitios y son una zona “dorada” y un buen punto de referencia inicial. Fuente.
La guía de ConversionXL para los puntos de referencia de la tasa de rebote recomienda algunos puntos de referencia diferentes al determinar su promedio "ideal", comenzando por el tipo de sitio web.
Los sitios de comercio electrónico no deben comparar las tasas de rebote con los sitios con mucho contenido, como los blogs. Solo debe utilizar las tiendas de comercio electrónico como puntos de referencia de la tasa de rebote. Recuerde que este es el nivel de porcentaje de rebote en todo el sitio. Podría ser más alto para ciertos tipos de páginas. Fuente.
A continuación, cada industria tiene diferentes tasas de rebote promedio.

Preste atención a los puntos de referencia de la industria: la diferencia entre "compras" y "alimentos y bebidas" es de 20 pp. Fuente.
Kissmetrics ofrece una infografía similar sobre las tasas de rebote por industria y tipo de sitio.
Esta infografía de KISSmetrics muestra las tasas de rebote promedio por sitios de la industria y el tipo de contenido que normalmente activa esas tasas de rebote. Fuente.
Aquí es donde puede comenzar a segmentar sus datos para profundizar, y esto es fundamental para cualquier análisis que realice, especialmente las conversiones y las tasas de rebote.

Empiece por segmentar su tráfico por dispositivo. Incluso los problemas de navegación leves que pueden no ser evidentes en el escritorio pueden causar una fricción significativa en el cro del móvil.
Por lo general, los dispositivos móviles tienen una tasa de rebote de 10 a 20 puntos porcentuales más alta que las computadoras de escritorio. Pero si la tasa de rebote es mucho más alta que eso, podría revelar problemas técnicos o de usabilidad en su sitio web móvil. Fuente.
También debe segmentar su tasa de rebote por canal para revisar cómo sus campañas de marketing y los tipos de tráfico que generan están afectando su tasa de rebote. Estos son los canales monitoreados dentro de Analytics por Google.

• Directo: visitas en las que el usuario navegó directamente a la URL de una página.
• Búsqueda orgánica: visitas de resultados de búsqueda orgánicos (no pagados)
• Búsqueda de pago: visitas de campañas de PPC en los resultados de búsqueda
• Display: tráfico de publicidad de display (por ejemplo, anuncios de banner)
• Referencia: visitas de usuarios que hacen clic en enlaces de otro sitio.
• Social: visitas de redes sociales (por ejemplo, Facebook, Twitter)
• Correo electrónico: visitas de usuarios que hacen clic en enlaces en correos electrónicos

Neil Patel comparte una variedad de otros segmentos que debe analizar, según su modelo de negocio y marketing, que incluyen:

• Ubicación del cliente (atraer tráfico de clientes en regiones donde sus productos no generan interés)
• Usuarios nuevos frente a recurrentes (vea cómo cambian las tasas de rebote para los clientes recién adquiridos frente a los clientes a largo plazo)
• Datos demográficos de la audiencia (edad, sexo)
• Tipo de navegador y sistema operativo
• Página de destino y contenido

5. ¿Cómo reducir la tasa de rebote del comercio electrónico?

está bien. Retrocedamos un segundo. Ahora sabe mucho sobre esta métrica, cómo medirla y analizarla. Sabe cómo filtrar sus datos correctamente para obtener su tasa de rebote "verdadera" en lugar de la intrincada e incorrecta que arroja Google Analytics. También se da cuenta de la importancia de tener en cuenta las variaciones, utilizar puntos de referencia específicos de la industria y adoptar un enfoque estratégico para seleccionar las páginas que se optimizarán.

Ahora sabe mucho sobre esta métrica, cómo medirla y analizarla. Pero, ¿cómo reducirlo? Aquí hay una lista de verificación descuidada para reducir su tasa de rebote. Puede implementar estos consejos al instante. Entonces no hay excusas ...

1. Asegúrese de que los visitantes sepan que están en el lugar correcto : cuando un cliente potencial llega a su sitio, quiere una respuesta a la pregunta: "¿Estoy en el lugar correcto?". Asegúrese de que el texto de su anuncio, los PVU, los descuentos, las imágenes y todos los elementos de la marca sean coherentes entre los anuncios y las páginas de destino.

Si en el anuncio de Google había un elemento específico de USP (como "envío gratuito"), asegúrese de que se destaque en la página de destino para que el usuario sepa que está en el lugar correcto.

2. Haga que su sitio web sea increíblemente rápido : la tasa de rebote de una página que tarda cinco segundos en cargarse es un El tiempo de carga de su página no debe ser superior a tres segundos. Según datos de más de 35.000 sitios de comercio electrónico recopilados por Pingdom, después de este punto de inflexión, la tasa de rebote se dispara. Es hora de llamar a los técnicos de TI.
Debes apuntar a un tiempo de carga de 3 segundos porque, según Pingdom, después de este punto de inflexión, la tasa de rebote se dispara.

3. Dígale a los visitantes qué hacer a continuación . ¿Los visitantes saben exactamente qué hacer cuando llegan a su página? ¿Los pasos para realizar un pedido, o para encontrar algo nuevo si el producto actual no está dando buenos resultados, son absolutamente claros? Incluya una llamada a la acción colorida y llamativa para aquellos clientes que hayan encontrado algo que les guste. Pero también asegúrese de que haya otras opciones (productos relacionados, artículos en oferta, recién llegados, etc.) para aquellos que no lo han hecho.

Recuerde mostrar otros artículos en su tienda en línea en caso de que al usuario no le guste el producto para que pueda encontrar rápidamente algo que sea interesante.

Mire el video que resume toda la información sobre la reducción de la tasa de rebote para que todo sea claro sobre cómo reducir la alta tasa de rebote del comercio electrónico con estas tres estrategias probadas.

6. Un caso de estudio sobre el engaño de la tasa de rebote

Este es un caso real que ilustra claramente cómo una tasa de rebote informada erróneamente podría afectar su negocio de manera negativa.

Tuvimos un cliente que mostraba tasas de rebote sorprendentemente bajas (menos del 10% en todo el sitio). Su equipo de marketing estaba celebrando y lo consideró un gran logro. Desafortunadamente, los datos se informaron de manera falsa.

Dado que la tasa era anormalmente baja, nuestro equipo investigó sus análisis y descubrió que la tasa de rebote promedio en las páginas de productos era del 0%.

Resulta que cuando un usuario visitó las páginas de sus productos, aterrizó en una pestaña que dio como resultado que el código de seguimiento lo marcara como un evento automático. Cada visitante desencadenó dos visitas que se registraron: una página vista y un evento.

Ni una sola visita se registró como un rebote porque cada visita registró una interacción falsa.

En realidad, la tasa de rebote del cliente se acercó al 60%. Debido a este error, no tenían la menor intención de perder ingresos y no veían ninguna razón u oportunidad para mejorar.

Hemos visto casos similares con otros clientes en los que los errores en el sitio y la configuración de análisis registran las tasas de rebote de forma incorrecta, como códigos de análisis duplicados (visitas duplicadas), seguimiento implementado incorrectamente (los eventos se activan en la entrada incluso sin interacción) e incluso complementos de terceros. como el chat en vivo que se registra como una interacción de visitante.

Podría presentarse como una caída repentina en las tasas de rebote sin una razón discernible, como en el ejemplo a continuación, donde las tasas de rebote se desplomaron al 6%:

Una caída repentina en la tasa de rebote sin causa, especialmente una caída por debajo del 20%, debería ser una señal de alerta que es motivo de investigación.

Conclusión

Las tasas de rebote base en su Google Analytics deben tomarse con un grano de sal porque hay demasiados datos agrupados y analizados para crear ese porcentaje único. Por sí mismo, la tasa de rebote es un KPI increíblemente engañoso cuando se considera cuánto puede cambiar dependiendo de cómo se segmenten los datos.