전자상거래 이탈률을 이해하고 줄이는 방법

의심의 여지가 없습니다. 이탈률은 가장 중요한 전자상거래 측정항목 중 하나입니다. 이탈률을 추적하지 않으면 큰 실수를 저지르고 매우 비용이 많이 듭니다.

표면 수준 또는 전자상거래 이탈률에 대한 가장 기본적인 이해에서 이탈률이 높으면 많은 비용이 발생할 수 있습니다. 이탈률이 상승한다는 것은 잠재 고객이 여전히 주머니에 현금을 가지고 있는 상태에서 전환 깔때기에서 뒤로 물러나고 있음을 의미합니다. 이것이 귀하의 "종료율"이며, 이를 줄이면 수익에 긍정적인 영향을 미칩니다.

바운스를 줄이기 위해 온라인 상점을 분석하고 해부하기 시작하기 전에 한 걸음 물러서서 몇 가지를 깨닫는 것이 중요합니다.

첫째, 모든 웹사이트(특히 전자상거래 상점)에는 이탈하는 고객이 있습니다. 가장 성공적인 글로벌 브랜드조차도 바운스를 경험합니다. 소셜 미디어, 검색 엔진 또는 추천을 통한 트래픽의 출처는 중요하지 않습니다. 반송 메일을 완전히 제거할 수는 없습니다. 또한 총 방문자 수가 얼마나 많은지는 중요하지 않습니다. 트래픽이 많은 사이트와 낮은 사이트 모두 이탈률이 두 자릿수입니다.

2017년 첫 달 동안 최고의 전자 상거래 브랜드의 이탈률은 다음과 같습니다.

Best Buy 및 Walmart와 같은 전자 상거래 상점조차도 이탈률이 30% 이상입니다.

둘째, 전자상거래 이탈률을 0으로 줄이는 것은 불가능합니다. 구매할 준비가 되지 않은 신규 고객이 항상 있습니다. 실제로 고객의 99%는 첫 방문에서 구매를 완료하지 않습니다.

그리고 그것이 반드시 나쁜 것은 아닙니다.

그러나 전자 상거래에서 이탈률이 왜 그렇게 중요한 지표인지, 그리고 그 데이터를 어떻게 활용할 수 있는지에 대해 너무 깊이 들어가기 전에 정의를 살펴보겠습니다.

이 문서에서 찾을 수 있습니다 모든 콘텐츠의 그냥 빨리 목록 :
1. 이탈률 정의: Google Analytics에서 이탈률이란 무엇입니까?
2. 기존 이탈률 계산이 부족한 부분은 어디입니까?
3. 전자상거래에서 이탈률 데이터를 어떻게 해야 합니까?
4. 전자 상거래 상점의 평균("좋음" 및 "나쁨") 이탈률은 얼마입니까?
5. 전자상거래 이탈률을 줄이는 방법은 무엇입니까?
6. 이탈률 속임수 사례 연구

파헤쳐보자!

1. 이탈률 정의: Google Analytics에서 이탈률이란 무엇입니까?

Google Analytics 지원 문서는 이탈률에 대한 매우 기본적인 정의를 제공합니다.

이탈률은 단일 페이지 세션의 비율입니다.

이 정의의 문제는 불완전하고 바운스가 본질적으로 나쁘다는 일반적인 혼란을 야기한다는 것입니다. 혼란은 이해할 수 있습니다.

분석에서 이탈은 방문자가 제품 페이지를 방문한 다음 해당 세션 동안 다른 작업/상호작용을 수행하지 않고 종료하는 경우와 같이 단일 요청만 트리거하는 세션으로 구체적으로 계산됩니다.

그것은 Kaushik의 유명한 고객 이탈에 대한 생각을 생각나게 합니다: 왔다, 토하다, 왼쪽.

상호작용이란 Google Analytics (또는 선택한 분석 서버)로 전송된 조회를 의미합니다. 물론 페이지뷰(사용자가 다른 사이트로 이동)일 수도 있지만 트랜잭션, 소셜 공유, 이벤트( non-interaction이 false인 경우) 또는 가상 페이지뷰 사용자 정의 조회수입니다.

즉, 사용자가 웹사이트에 방문하고 이벤트를 보내면 단일 페이지 방문이었더라도 반송이 발생하지 않습니다.

가능하면 이러한 차이를 고려하여 웹 분석 소프트웨어를 수정해야 합니다. 이렇게 하면 실제 이탈률을 훨씬 더 명확하게 파악할 수 있습니다.

Google Analytics와 같은 대부분의 플랫폼에서는 데이터에 특정 기준을 부과할 수 있습니다. 이탈률을 높이는 것은 한 페이지 세션을 줄이는 것뿐만 아니라 데이터 분석을 구조화하여 결과가 최대한 명확하고 사실적이라는 사실을 기억하십시오. 다음 포인트로 멋지게 이어집니다...

2. 기존 이탈률 계산이 부족한 부분은 어디입니까?

기존 이탈률을 분석하는 것은 "높은 이탈률은 나쁘고 낮은 이탈률은 좋음"만큼 간단하지 않습니다. 고객이 사이트에 방문하면 어떻게 행동하고 행동하는지 기억하는 것이 중요합니다.

방문의 맥락도 마찬가지로 중요합니다. 처음에 고객이 귀하와 함께 쇼핑하는 이유는 무엇입니까?

전자상거래 이탈률만을 기준으로 결정을 내리는 것은 오해의 소지가 있습니다.

이유는 다음과 같습니다.

매장에서 야외 화덕과 같은 고가 품목을 판매하여 Facebook 리마케팅 ​​캠페인과 연결된 맞춤 방문 페이지를 통해 해당 제품을 홍보하는 캠페인을 시작한다고 가정해 보겠습니다.

랜딩 페이지는 탐색이 제한되어 있기 때문에 – 이 경우 여러 유형의 화덕 중 하나를 구매하는 옵션(장바구니에 추가)이므로 상호 작용이 최소화됩니다.

일부 사용자는 제안에 관심이 있지만 배우자와 논의하거나 구매에 대해 생각하는 데 하루 정도가 필요합니다.

다른 사용자들은 캠페인 광고에 사로잡혔지만 페이지에 들어가자마자 정상 가격이 확실하지 않다는 것을 깨달았습니다. 그래서 그들은 결정을 내리기 전에 가격 비교를 하고 싶었습니다.

처음에는 관심이 있었지만 제품에 대한 자세한 내용을 읽은 후 자신에게 적합하지 않다고 판단한 사용자 세그먼트도 있습니다.

이러한 각 잠재고객 세그먼트는 기술적으로 이탈로 계산되지만 모두 매우 다른 의도를 가지고 있으며 거래를 완료하기 위해 돌아올 가능성이 다양합니다.

분석에서 이러한 사용자를 함께 묶을 수 있습니까? 물론 그렇지 않습니다. 전자 상거래 고객은 다양한 이유로 이탈하기 때문입니다(항상 고객의 목소리에 귀를 기울여야 함을 기억하십시오).

• 제품 페이지의 느린 로드 시간
• 열악한 사이트 디자인 및 사용자 인터페이스/사용자 경험 문제
• 특히 모바일에서 열악한 사이트 탐색
• 품목이 품절되었습니다
• 정보에 입각한 결정을 내리기에 정보가 충분하지 않음
• 쉽게 사용할 수 있는 배송 정보가 없습니다.
• 신뢰 신호가 충분하지 않음(보안 문제)
• 불량한 제품 사진/설명
• 제품 페이지의 제안/가치 제안이 클릭한 광고와 일치하지 않습니다.
• 윈도우 쇼핑(타이어 걷어차기, 가격 비교하기, 심심해서 찾아보기)
• 고객이 산만해져서 떠났습니다.

Google Analytics(다른 전자상거래 Google Analytisc 보고서에서도)의 이탈률에서 훨씬 더 많은 가치와 통찰력을 얻을 수 있지만 약간의 조정만 하면 됩니다.

이와 같은 통찰력을 더 원하십니까?

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이탈률을 계산하기 위한 올바른 데이터를 얻는 방법은 무엇입니까?

실행 가능한 통찰력을 더 얻으려면 이탈률을 조정해야 합니다. 이렇게 하려면 전자상거래 이탈률이 계산되는 방식을 변경하도록 추적 코드를 수정해야 합니다.

분석 코드를 수정하면 청중의 행동(또는 목표 행동)을 기반으로 하는 특정 활동을 기반으로 이벤트를 트리거할 수 있습니다. 이러한 방식으로 잠재고객의 특정 세그먼트는 이탈 계산에서 제외됩니다.

전자 상거래 사이트의 경우 일반적으로 더 나은 제품 설명을 작성할 때 상당한 양의 정보를 얻게 됩니다. 사용자가 제안을 검토하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다. 더 오래 읽을수록 정보에 입각한 구매 결정을 내릴 가능성이 높아집니다.

평균 페이지 지속 시간을 검토하면 누군가가 참여 방문자로 간주되기 전에 제품 페이지에서 보낸 시간을 벤치마킹하고 "추정"하는 데 도움이 될 수 있습니다.

해당 임계값 미만인 사람은 반송으로 간주되도록 추적을 재정의합니다.

예를 들어, 평균적인 구매자가 구매하기 전에 콘텐츠를 검토하는 데 30초를 소비한다면 20초 또는 25초 미만을 반송으로 설정할 수 있습니다.

다음 코드 줄을 웹사이트에 추가하기만 하면 짜잔 – 작동합니다(Google 태그 관리자를 통해 이러한 이벤트를 구현할 수도 있습니다).

이벤트는 20,000밀리초(20초) 후에 실행되므로 그보다 긴 방문은 더 이상 Google 애널리틱스에서 이탈로 기록되지 않습니다.

스크롤 깊이 추적은 수정된 이탈률의 대안이 될 수도 있습니다.

이것은 어떤 콘텐츠가 사용자에게 흥미로웠는지에 대한 훌륭한 지표이며 단일 페이지 이탈률 문제를 해결합니다(사용자가 스크롤하면 이벤트가 전송되므로 이탈이 없습니다). 이것은 아마존 제품 페이지와 같이 스크롤 없이 볼 수 있는 부분 아래에 제품 페이지에 많은 정보가 포함되어 있는 경우에 이상적입니다(그러나 제품 페이지에서 긴급성을 표현하는 방법은?).

이 이벤트를 설정하려면 약간의 자바스크립트를 사용해야 합니다. Justin Cutroni의 블로그 게시물 또는 Moz의 스크롤 추적에 대한 이 부분을 확인하세요.

많은 온라인 소매업체는 이벤트 , 추적 , 세분화 등과 같은 분석 용어를 언급 하는 것만으로 도 1마일을 달리고 있습니다 . 그러나 단순한 사실은 사용자 행동과 의도를 기반으로 데이터를 필터링하는 것은 비교적 간단한 문제라는 것입니다. 그렇게 하면 단순히 이탈률을 높이는 것 이상의 의미가 있습니다. 이 데이터에서 얻은 새로운 통찰력은 디지털 마케팅 계획, 최적화 전략, 제품 페이지 카피, 클릭 유도문안 등에 영향을 미칠 수 있습니다.

3. 전자상거래에서 이탈률 데이터를 어떻게 해야 합니까?

이탈률을 세분화하여 가치 있는 참여 수준 없이 합법적으로 이탈한 방문자에 초점을 맞추면 제품 및 방문 페이지별로 해당 데이터를 분석하여 최적화가 필요한 위치를 확인할 수 있습니다.

여기에서 노력의 우선 순위를 지정하는 것이 중요합니다. 이탈률이 가장 높은 페이지부터 시작하지 마십시오. 반대로 이탈률이 낮은 페이지를 무시해서는 안 됩니다.

대신 이러한 이탈률이 수익에 미치는 영향에 따라 우선 순위를 지정하십시오.

예를 들어; 귀하의 사이트에 두 개의 제품 페이지가 있다고 가정해 보겠습니다. 단순함을 위해 제품의 가격은 49달러로 비슷합니다.
1. 제품 페이지 A는 월 평균 8,000회의 방문으로 이탈률 39%, 전환율 6%
2. 제품 페이지 B는 월 평균 1,000회의 방문으로 이탈률이 76%이고 전환율이 4.8%입니다.

페이지 B를 먼저 최적화하기 위해 노력을 기울이고 이탈률을 10% 낮추면 추가 방문자 76명과 추가 고객 4명을 전환하는 것입니다.

그러나 제품 페이지 A에서 이탈률이 10% 감소하면 현재 전환율로 312명의 추가 방문자와 19명의 추가 고객을 유지하는 데 도움이 됩니다(고객 평생 가치를 높이는 데 도움이 됨).

이탈률 개선을 위해 타겟팅할 페이지를 결정할 때 다음과 같은 여러 요소를 고려하십시오.

• 가장 많은 수익을 창출하는 제품 또는 방문 페이지
• 이탈률이 감소하면 수익이 가장 크게 증가하는 곳은 어디입니까?
• 더 관련성 높은 트래픽을 생성하는 페이지("입구" 참조)
• 튕김의 원인을 분리하기 위해 상당한 테스트가 필요한 수정과 쉬운 수정

최적화(특히 전자상거래 사이트의 경우)의 우선순위를 정하는 데 도움이 되는 훌륭한 도구는 콘텐츠 그룹화 전자상거래 Google Analytics 보고서입니다.
콘텐츠를 그룹화하여 가장 주의가 필요한 페이지 템플릿을 확인하세요. 이탈률을 분석할 때 중요도를 측정하기 위해 살펴보아야 하는 두 번째 측정항목은 입장 횟수입니다. 위의 Checkout 예에서 Category Pages 및 (not set)은 가장 적은 수의 입구를 가진 그룹이므로 이탈률 측면에서 신경쓰지 않아도 됩니다.

4. 전자 상거래 상점의 평균("좋음" 및 "나쁨") 이탈률은 얼마입니까?

"좋은" 수준의 이탈률은 없습니다. 사이트의 콘텐츠는 방문자의 의도만큼 다양하기 때문에 반드시 문제가 되지 않으면서도 페이지의 이탈률이 제품 페이지보다 훨씬 높을 수 있습니다.

웹사이트 이탈률은 트래픽 소스, 기간, 제품 카테고리 등에 따라 크게 달라질 수 있습니다. 예를 들어 Google Adwords를 통해 확보한 방문자는 상업적 의도가 높은 검색 엔진을 통해 방문하는 방문자보다 이탈률이 훨씬 더 높을 수 있습니다. 따라서 항상 자신의 데이터에 변동이 있음을 염두에 두십시오.

일반적으로 목표 및 예상 이탈률은 페이지의 목적을 반영해야 합니다.

ConversionXL에 따르면 콘텐츠가 풍부한 페이지 참조 페이지는 모두 "바운스 가치"가 있으며 일반적으로 이탈률이 훨씬 높습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• FAQ 페이지
• 연락처 페이지
• 블로그 게시물
• 영수증 및 확인 페이지

최적화 노력의 우선 순위를 정하는 다음 단계는 "평균" 이탈률을 파악하여 전자 상거래에서 경쟁업체 및 기타 산업 중 어디에 속하는지, 다양한 잠재고객 세그먼트가 이탈하는 방식을 확인하는 것입니다.

그렇다면 평균 이탈률은 얼마입니까? 때에 따라 다르지.

대부분의 웹사이트는 이탈률이 26%에서 70% 사이입니다. 일반적으로 이탈률은 26%에서 40% 사이가 좋습니다. 41% ~ 55%가 좋습니다. 56% ~ 70%는 평균보다 높지만 웹사이트에 따라 알람의 원인이 되지 않을 수 있습니다. 이탈률이 70%를 초과하면 문제가 될 수 있습니다.

대부분의 #웹사이트는 이탈률이 26%에서 70% 사이입니다. 경험에 따르면 26%에서 40% 범위의 #bouncerate가 좋습니다. 41% ~ 55%가 좋습니다. 이탈률이 70%를 초과하면 문제가 될 수 있습니다. #ecommerce #optimization 트윗하려면 클릭
30-45% 이탈률은 사이트에서 가장 일반적이며 "황금" 영역이자 좋은 시작 벤치마크입니다. 원천.
이탈률 벤치마크에 대한 ConversionXL 가이드는 웹사이트 유형부터 시작하여 "이상적인" 평균을 결정할 때 몇 가지 다른 벤치마크를 권장합니다.
전자상거래 사이트는 블로그와 같이 콘텐츠가 많은 사이트와 이탈률을 비교해서는 안 됩니다. 전자상거래 상점은 이탈률 벤치마크로만 사용해야 합니다. 이것은 사이트 전체 이탈률의 수준임을 기억하십시오. 특정 페이지 유형의 경우 더 높을 수 있습니다. 원천.
다음으로, 산업마다 평균 이탈률이 다릅니다.

업계 벤치마크에 주의하십시오. "쇼핑"과 "식음료"의 차이는 20pp. 출처입니다.
Kissmetrics는 산업 및 사이트 유형별 이탈률에 대한 유사한 인포그래픽을 제공합니다.
이 KISSmetrics 인포그래픽은 업계 사이트별 평균 이탈률과 일반적으로 이러한 이탈률을 유발하는 콘텐츠 유형을 보여줍니다. 원천.
여기에서 데이터 세분화를 시작하여 더 깊이 파고들 수 있으며, 이는 수행하는 모든 분석, 특히 전환 및 이탈률에 매우 중요합니다.

장치별로 트래픽을 분류하는 것으로 시작하십시오. 데스크탑에서는 분명하지 않을 수 있는 약간의 탐색 문제라도 모바일 cro에서 상당한 마찰을 일으킬 수 있습니다.
일반적으로 모바일 장치는 데스크톱보다 이탈률이 10~20pp 더 높습니다. 그러나 이탈률이 그보다 훨씬 높으면 모바일 웹사이트의 기술 또는 사용성 문제가 드러날 수 있습니다. 원천.
또한 채널별로 이탈률을 분류하여 마케팅 캠페인과 이러한 캠페인이 생성하는 트래픽 유형이 이탈률에 미치는 영향을 검토해야 합니다. 다음은 Google 애널리틱스 내에서 모니터링되는 채널입니다.

• 직접: 사용자가 페이지의 URL로 직접 이동한 방문
• 자연 검색: 자연(무료) 검색 결과에서 발생한 방문
• 유료 검색: 검색 결과의 PPC 캠페인 방문
• 디스플레이: 디스플레이 광고(예: 배너 광고)의 트래픽
• 추천: 다른 사이트의 링크를 클릭하는 사용자의 방문
• 소셜: 소셜 네트워크(예: Facebook, Twitter)를 통한 방문
• 이메일: 이메일의 링크를 클릭하는 사용자의 방문

Neil Patel은 비즈니스 모델 및 마케팅에 따라 다음과 같이 분석해야 하는 다양한 기타 부문을 공유합니다.

• 고객 위치(귀하의 제품에 관심이 없는 지역에 있는 고객의 트래픽 유치)
• 신규 사용자 vs. 재방문 사용자(새로 획득한 고객과 장기 고객의 이탈률이 어떻게 변하는지 확인)
• 잠재고객 인구통계(연령, 성별)
• 브라우저 및 OS 유형
• 방문 페이지 및 콘텐츠

5. 전자상거래 이탈률을 줄이는 방법은 무엇입니까?

좋아요. 잠시 백업해 보겠습니다. 이제 이 메트릭, 측정 및 분석 방법에 대해 많이 알게 되었습니다. Google Analytics가 버리는 복잡하고 잘못된 이탈률이 아닌 "진정한" 이탈률을 얻기 위해 데이터를 적절하게 필터링하는 방법을 알고 있습니다. 또한 변형을 고려하고, 산업별 벤치마크를 사용하고, 최적화할 페이지를 선택하는 전략적 접근 방식을 취하는 것의 중요성을 깨닫게 됩니다.

이제 이 메트릭, 측정 및 분석 방법에 대해 많이 알게 되었습니다. 그러나 그것을 줄이는 방법? 다음은 이탈률을 줄이기 위한 기본 체크리스트입니다. 이 팁을 즉시 구현할 수 있습니다. 그래서 변명의 여지가 없습니다 ...

1. 방문자가 올바른 위치에 있는지 확인하십시오 . 잠재 고객이 귀하의 사이트에 방문하면 "내가 올바른 위치에 있습니까?"라는 질문에 대한 답변을 원합니다. 광고 문구, USP, 할인, 이미지 및 모든 브랜드 요소가 광고와 방문 페이지 간에 일관성을 유지해야 합니다.

Google의 광고에 특정 USP(예: '무료 배송')가 있는 경우 방문 페이지에서 눈에 띄게 하여 사용자가 올바른 위치에 있음을 알 수 있도록 합니다.

2. 웹사이트를 빠르게 타오르게 만드십시오 – 로드하는 데 5초가 걸리는 페이지의 이탈률은 로드하는 데 1초가 걸리는 페이지보다 페이지 로드 시간은 3초를 넘지 않아야 합니다. Pingdom이 수집한 35,000개 이상의 전자상거래 사이트 데이터에 따르면 이 티핑 포인트 이후 이탈률이 급증합니다. IT 담당자에게 전화할 시간입니다.
Pingdom에 따르면 이 티핑 포인트 이후 이탈률이 치솟기 때문에 로드 시간 3초를 목표로 해야 합니다.

3. 방문자에게 다음에 무엇을 해야 하는지 알려주십시오 – 방문자가 페이지를 방문했을 때 무엇을 해야 하는지 정확히 알고 있습니까? 주문 단계 또는 현재 제품이 제대로 작동하지 않는 경우 새로운 제품을 찾는 단계가 매우 명확합니까? 마음에 드는 것을 찾은 고객을 위해 다채롭고 눈길을 끄는 클릭 유도문안을 포함하세요. 그러나 그렇지 않은 사람들을 위해 관련 제품, 세일 품목, 신상품 등의 다른 옵션도 있는지 확인하십시오.

사용자가 흥미로운 것을 빨리 찾을 수 있도록 사용자가 제품을 좋아하지 않을 경우를 대비하여 온라인 상점에 다른 항목을 표시하는 것을 잊지 마십시오.

이 세 가지 입증된 전략으로 높은 전자상거래 이탈률을 줄이는 방법에 대해 모든 것이 명확하도록 이탈률 감소에 대한 모든 정보를 요약한 비디오를 시청하십시오.

6. 이탈률 속임수 사례 연구

다음은 잘못 보고된 이탈률이 비즈니스에 부정적인 영향을 미칠 수 있음을 명확하게 보여주는 실제 사례입니다.

놀라울 정도로 낮은 이탈률(사이트 전체의 10% 미만)을 보여주는 클라이언트가 있었습니다. 그들의 마케팅 팀은 축하하고 그것을 대단한 성과로 여겼습니다. 불행히도 데이터는 거짓으로 보고되었습니다.

비율이 비정상적으로 낮기 때문에 우리 팀은 Analytics를 조사하여 제품 페이지의 평균 이탈률이 0%임을 발견했습니다.

사용자가 제품 페이지를 방문했을 때 탭으로 이동한 결과 추적 코드가 이를 자동 이벤트로 표시하는 것으로 나타났습니다. 각 방문자는 등록된 두 개의 조회(페이지뷰 및 이벤트)를 트리거했습니다.

모든 방문이 잘못된 상호작용을 등록했기 때문에 단일 방문이 이탈로 기록되지 않았습니다.

실제로 클라이언트의 이탈률은 60%에 가까웠습니다. 이 오류 때문에 그들은 수익을 잃을 의향이 없었고 개선할 이유나 기회도 보지 못했습니다.

중복 분석 코드(중복 적중), 잘못 구현된 추적(상호 작용이 없는 경우에도 입력 시 이벤트 트리거) 및 타사 추가와 같이 사이트 및 분석 구성 로그 이탈률의 실수가 부정확한 다른 클라이언트의 유사한 사례를 보았습니다. 방문자 상호 작용으로 등록되는 라이브 채팅과 같은 기능.

이탈률이 6%로 급락한 아래 예와 같이 뚜렷한 이유 없이 이탈률이 갑자기 떨어지는 것으로 나타날 수 있습니다.

이유 없는 이탈률의 급격한 하락, 특히 20% 미만의 하락은 조사의 원인이 되는 위험 신호여야 합니다.

결론

Google Analytics의 기본 이탈률은 너무 많은 데이터를 하나로 합치고 분석하여 단일 비율을 생성하기 때문에 약간의 소금으로 취해야 합니다. 이탈률 자체는 데이터를 세분화하는 방법에 따라 변경될 수 있는 정도를 고려할 때 믿을 수 없을 정도로 기만적인 KPI입니다.