Taxa de rejeição do comércio eletrônico desmistificada: como entendê-la e reduzi-la

Não há dúvidas: a taxa de rejeição é uma das métricas mais importantes do comércio eletrônico. Se você não está monitorando sua taxa de rejeição, está cometendo um grande - e muito caro - erro.

No nível superficial ou no entendimento mais básico das taxas de rejeição do comércio eletrônico, uma alta taxa de rejeição pode estar custando muito dinheiro. Uma taxa de rejeição crescente significa que os clientes em potencial estão saindo do funil de conversão com o dinheiro ainda no bolso. Esta é a sua “taxa de saída” e reduzi-la terá um impacto positivo em seus resultados financeiros.

Antes de mergulhar e começar a analisar e dissecar sua loja online para reduzir a rejeição, é importante dar um passo para trás e perceber algumas coisas.

Primeiro, todo site (especialmente lojas de comércio eletrônico) tem clientes que saltam. Mesmo as marcas globais mais bem-sucedidas experimentam o salto. Não importa de onde o tráfego está vindo - seja da mídia social, mecanismos de pesquisa ou por meio de referências - você nunca eliminará completamente os rejeições. Nem importa o quão alto é o seu número total de visitantes. Os sites de alto e baixo tráfego têm taxas de rejeição de dois dígitos.

Aqui estão as taxas de rejeição das principais marcas de comércio eletrônico durante o primeiro mês de 2017

Mesmo lojas de comércio eletrônico como Best Buy e Walmart têm taxas de rejeição de mais de 30%.

Em segundo lugar, é impossível reduzir sua taxa de rejeição de comércio eletrônico a nada. Você sempre tem um fluxo de novos clientes que não estão totalmente prontos para fazer uma compra. Na verdade, 99% dos clientes não concluem uma compra na primeira visita.

E isso não é necessariamente uma coisa ruim.

Mas antes de me aprofundar muito em por que a taxa de rejeição no comércio eletrônico é uma métrica tão importante e como você pode aproveitar esses dados, vamos examinar a definição.

Apenas uma lista rápida de todo o conteúdo que você encontrará neste artigo:
1. Definição da taxa de rejeição: o que é a taxa de rejeição no Google Analytics?
2. Onde o cálculo tradicional da taxa de rejeição fica aquém?
3. O que fazer com seus dados de taxa de rejeição no comércio eletrônico?
4. Qual é a taxa de rejeição média (“boa” e “ruim”) em uma loja de comércio eletrônico?
5. Como reduzir a taxa de rejeição do comércio eletrônico?
6. Um estudo de caso em truques de taxa de rejeição

Vamos cavar!

1. Definição da taxa de rejeição: o que é a taxa de rejeição no Google Analytics?

Os documentos de suporte do Google Analytics oferecem uma definição bastante básica de taxas de rejeição:

A taxa de rejeição é a porcentagem de sessões de uma única página.

O problema com essa definição é que ela é incompleta e leva à confusão comum de que um salto é inerentemente ruim. A confusão é compreensível.

Na análise, uma rejeição é calculada especificamente como uma sessão que dispara apenas uma única solicitação, como quando um visitante acessa a página do produto e sai sem realizar qualquer outra ação / interação durante a sessão.

Isso me lembra da famosa abordagem de Kaushik sobre o salto do cliente: veio, vomitou, saiu.

Uma interação significa qualquer hit enviado ao Google Analytics (ou ao servidor de análise de sua escolha) : é claro, pode ser uma exibição de página (e o usuário foi para outro site), mas também pode ser uma transação, um compartilhamento social, um evento ( quando a não interação é falsa) ou um hit de exibição de página virtual definido pelo usuário.

Isso significa que, se seu usuário acessar o site e você enviar um evento, não haverá rejeição, mesmo que possa ter sido uma visita de uma única página.

Sempre que possível, você deve modificar seu software de análise da web para levar em conta essas diferenças. Isso lhe dará uma imagem muito mais clara de sua verdadeira taxa de rejeição.

A maioria das plataformas, como o Google Analytics, permite que você imponha certos critérios aos seus dados. Lembre-se de que melhorar sua taxa de rejeição não é apenas reduzir as sessões de uma página, mas também estruturar sua análise de dados para que seus resultados sejam os mais claros e reais possíveis. O que leva muito bem ao próximo ponto ...

2. Onde o cálculo tradicional da taxa de rejeição fica aquém?

Analisar as taxas de rejeição tradicionais nunca é tão simples quanto “alta taxa de rejeição ruim, baixa taxa de rejeição boa”. É importante lembrar como seus clientes agem e se comportam assim que acessam seu site.

Igualmente importante é o contexto da visita deles - por que eles estão comprando com você em primeiro lugar?

Tomar decisões com base apenas na taxa de rejeição do comércio eletrônico pode ser enganoso.

Aqui está o porquê:

Vamos supor que você esteja vendendo um item caro em sua loja, como uma fogueira ao ar livre, então você lança uma campanha para promovê-lo com uma página de destino personalizada vinculada a uma campanha de remarketing do Facebook.

Como uma página de destino tem navegação limitada - neste caso, é a opção de comprar um dos vários tipos de fogueira (adicionar ao carrinho), as interações são mínimas.

Alguns de seus usuários estão interessados ​​na oferta, mas precisam de um ou dois dias para discuti-la com um cônjuge ou pensar sobre a compra.

Outros usuários foram atraídos pelo anúncio da campanha, mas assim que acessaram a página, perceberam que não tinham certeza sobre os preços normais - portanto, queriam fazer uma comparação de preços antes de tomar uma decisão.

Há até um segmento de usuários que inicialmente se interessou, mas depois de ler mais sobre o produto, eles decidem que não é para eles, então vão embora.

Cada um desses segmentos de público contaria tecnicamente como uma rejeição, mas todos eles têm intenções muito diferentes e cada um tem uma probabilidade de porcentagem variável de retornar para concluir a transação.

Você pode agrupar esses usuários em suas análises? Claro que não, porque os clientes de comércio eletrônico saltam por vários motivos (lembre-se de sempre ouvir a voz do cliente):

• Tempos de carregamento lentos nas páginas do produto
• Problemas de design do site e interface do usuário / experiência do usuário ruins
• Navegação ruim no site, especialmente no celular
• Item fora de estoque
• Não há informações suficientes para tomar uma decisão informada
• Nenhuma informação de envio disponível
• Sinais de confiança insuficientes (questões de segurança)
• Fotos / descrição de produto ruins
• A oferta / proposta de valor na página do produto não corresponde ao anúncio em que clicaram
• Vitrines (chutando pneus, comparando preços, navegando para sair do tédio)
• O cliente se distraiu e saiu

Com apenas um pequeno ajuste, você pode obter muito mais valor e informações de sua taxa de rejeição no Google Analytics (de outros relatórios de comércio eletrônico do Google Analytisc também)

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Como obter os dados corretos para calcular a taxa de rejeição?

Você precisa ajustar sua taxa de rejeição se quiser informações mais acionáveis. Para fazer isso, você deve corrigir seu código de acompanhamento para alterar a forma como a taxa de rejeição do comércio eletrônico é calculada.

Ao alterar seu código de análise, você pode acionar eventos com base em atividades específicas com base no comportamento (ou comportamento direcionado) de seu público. Desta forma, certos segmentos do seu público são excluídos dos cálculos de rejeição.

Para sites de comércio eletrônico, você normalmente tem um pouco de informação quando cria melhores descrições de produtos. O usuário pode levar algum tempo para revisar a oferta. Quanto mais eles leem, maior a probabilidade de tomarem uma decisão de compra informada - mesmo que isso aconteça mais tarde.

Revisar as durações médias de sua página pode ajudá-lo a comparar e "estimar" a quantidade de tempo gasto na página de um produto antes que alguém seja considerado um visitante engajado.

Redefina seu rastreamento para que qualquer pessoa abaixo desse limite seja considerada uma rejeição.

Por exemplo, se o seu comprador médio gasta 30 segundos revisando o conteúdo antes de fazer uma compra, você pode definir qualquer coisa abaixo de 20 ou 25 segundos como rejeição.

Basta adicionar esta linha de código ao seu site e pronto - funciona (você também pode implementar tal evento por meio do Gerenciador de tags do Google):

O evento será executado após 20.000 milissegundos (20 segundos), portanto, visitas mais longas do que isso não serão mais registradas como rejeição no Google Analytics.

O rastreamento de profundidade de rolagem também pode ser uma taxa de rejeição modificada alternativa.

Essa é uma ótima indicação de qual conteúdo é interessante para um usuário e resolve o problema da taxa de rejeição de uma única página (se um usuário rolar, um evento é enviado - portanto, não há rejeição). Isso é ideal se as páginas de seus produtos contiverem muitas informações abaixo da dobra, como as páginas de produtos da Amazon (mas como perceber a urgência nas páginas de seus produtos?).

Para configurar este evento, você precisará usar um pouco de javascript: verifique a postagem do blog de Justin Cutroni ou este artigo da Moz sobre rastreamento de rolagem.

Muitos varejistas on-line se atrapalham até mesmo com a menção de termos analíticos, como eventos , rastreamento , segmentação , etc. Mas a verdade é que filtrar dados com base no comportamento e na intenção do usuário é uma questão relativamente direta. E fazer isso terá implicações além de simplesmente melhorar as taxas de rejeição. Os novos insights obtidos com esses dados podem ter ramificações para seu plano de marketing digital, estratégia de otimização, cópia da página do produto, frases de chamariz e muito mais.

3. O que fazer com seus dados de taxa de rejeição no comércio eletrônico?

Com sua taxa de rejeição segmentada para focar nos visitantes que rejeitam legitimamente sem um nível valioso de engajamento, você pode analisar esses dados por produto e página de destino para ver onde a otimização precisa ocorrer.

Priorizar seus esforços é importante aqui; não comece com as páginas que exibem as taxas de rejeição mais altas. Por outro lado, você não deve ignorar páginas com taxas de rejeição mais baixas.

Em vez disso, priorize com base em como essas taxas de rejeição afetam sua receita.

Por exemplo; Digamos que você tenha duas páginas de produtos em seu site. Para simplificar, os produtos custam US $ 49.
1. A página do produto A tem em média 8.000 visitas mensais com uma taxa de rejeição de 39% e converte em 6%
2. A página de produto B tem em média 1.000 visitas mensais com uma taxa de rejeição de 76% e converte em 4,8%

Se você se esforçar para otimizar a página B primeiro e reduzir sua taxa de rejeição em 10%, estará apenas atraindo mais 76 visitantes e convertendo mais 4 clientes.

No entanto, a mesma redução de 10% na rejeição na página do produto A ajuda a reter 312 visitantes adicionais e 19 clientes adicionais na taxa de conversão atual (ajuda a aumentar o valor da vida útil do cliente).

Ao decidir quais páginas segmentar para melhorar as taxas de rejeição, considere uma série de fatores:

• Qual produto ou página de destino gera mais receita
• Onde uma taxa de rejeição reduzida teria o aumento mais significativo na receita
• Qual página está gerando tráfego mais relevante (veja “Entradas”)
• Quais correções são fáceis e quais exigirão testes substanciais para isolar a causa da rejeição

Uma ótima ferramenta para ajudá-lo a priorizar sua otimização (especialmente para sites de comércio eletrônico) são os relatórios de agrupamento de conteúdo de comércio eletrônico do Google Analytics.
Agrupe seu conteúdo para ver os modelos de página que precisam da maior atenção. Lembre-se de que, ao analisar a taxa de rejeição, a segunda métrica que você deve observar para avaliar a importância é o número de entradas. No exemplo acima Checkout, Category Pages e (not set) são grupos com o menor número de entradas, então você não deve se preocupar com eles em termos de taxa de rejeição.

4. Qual é a taxa de rejeição média (“boa” e “ruim”) em uma loja de comércio eletrônico?

Não existe uma taxa de rejeição de nível “bom”. Como o conteúdo de seu site varia tanto quanto a intenção do visitante, é possível que uma página tenha uma alta taxa de rejeição - muito mais alta do que as páginas de produtos - sem necessariamente ser um problema.

As taxas de rejeição do site também podem variar drasticamente, dependendo da origem do tráfego, período de tempo, categorias de produtos e muito mais. Os visitantes que foram adquiridos por meio do Google Adwords, por exemplo, podem ter uma taxa de rejeição muito maior do que os visitantes que chegam por meio de mecanismos de pesquisa com alta intenção comercial. Portanto, sempre tenha em mente as variações em seus próprios dados.

Como princípio geral, sua taxa de rejeição esperada e desejada deve refletir o propósito da página.

De acordo com ConversionXL, as páginas de referência de páginas ricas em conteúdo são todas “dignas de rejeição” e normalmente têm taxas de rejeição muito mais altas. Isso inclui:

• Páginas de FAQ
• Páginas de contato
• Postagens no blog
• Páginas de recebimento e confirmação

As próximas etapas para priorizar seus esforços de otimização são saber as taxas de rejeição “médias”, para ver onde você se enquadra entre seus concorrentes e outras indústrias no comércio eletrônico e como diferentes segmentos de público se recuperam.

Então, qual é a taxa de rejeição média? Depende.

A maioria dos sites tem taxas de rejeição entre 26% e 70%. Como regra geral, uma taxa de rejeição na faixa de 26% a 40% é ótima. 41% a 55% está ok. 56% a 70% é maior do que a média, mas pode não ser motivo de alarme, dependendo do site. Taxas de rejeição acima de 70% podem ser um problema.

A maioria dos #websites tem taxas de rejeição entre 26% e 70%. Como regra geral, um #bouncerate na faixa de 26% a 40% é ótimo. 41% a 55% está ok. Taxas de rejeição acima de 70% podem ser um problema. #ecommerce #optimization Clique para tweetar
As taxas de rejeição de 30-45% são as mais comuns entre os sites e são uma zona "dourada" e um bom benchmark inicial. Fonte.
O guia de ConversionXL para benchmarks de taxa de rejeição recomenda alguns benchmarks diferentes ao determinar sua média “ideal”, começando com o tipo de site.
Os sites de comércio eletrônico não devem comparar as taxas de rejeição com sites com muito conteúdo, como blogs. Você só deve usar lojas de comércio eletrônico como benchmarks de taxa de rejeição. Lembre-se de que esse é o nível da taxa de rejeição em todo o site. Pode ser maior para certos tipos de página. Fonte.
A seguir, cada setor tem diferentes taxas médias de rejeição.

Preste atenção aos benchmarks do setor - a diferença entre “compras” e “alimentos e bebidas” é de 20 pp. Fonte.
Kissmetrics oferece um infográfico semelhante sobre taxas de rejeição por setor e tipo de site.
Este infográfico do KISSmetrics mostra as taxas médias de rejeição por sites do setor e o tipo de conteúdo que normalmente aciona essas taxas de rejeição. Fonte.
É aqui que você pode começar a segmentar seus dados para se aprofundar, e isso é crítico para qualquer análise que você conduza - especialmente conversões e taxas de rejeição.

Comece segmentando seu tráfego por dispositivo. Mesmo pequenos problemas de navegação que podem não ser aparentes no desktop podem causar atrito significativo no computador móvel.
Normalmente, os dispositivos móveis têm uma taxa de rejeição de 10 a 20 pp maior do que os desktops. Mas se a taxa de rejeição for muito maior do que isso, isso pode revelar problemas técnicos ou de usabilidade em seu site para celular. Fonte.
Você também deve segmentar sua taxa de rejeição por canal para revisar como suas campanhas de marketing e os tipos de tráfego que geram estão impactando sua taxa de rejeição. Aqui estão os canais monitorados no Analytics pelo Google.

• Direto: visitas em que o usuário navegou diretamente para o URL de uma página
• Pesquisa orgânica: visitas de resultados de pesquisa orgânica (não paga)
• Pesquisa paga: visitas de campanhas PPC nos resultados de pesquisa
• Display: tráfego de publicidade gráfica (por exemplo, anúncios em banner)
• Referência: visitas de usuários clicando em links de outro site
• Social: visitas de redes sociais (por exemplo, Facebook, Twitter)
• Email: visitas de usuários clicando em links em emails

Neil Patel compartilha uma variedade de outros segmentos que você deve analisar, dependendo do seu modelo de negócios e marketing, incluindo:

• Localização do cliente (atraindo tráfego de clientes em regiões onde seus produtos não atraem interesse)
• Usuários novos x recorrentes (veja como as taxas de rejeição mudam para clientes recém-adquiridos em comparação com clientes de longo prazo)
• Dados demográficos do público (idade, sexo)
• Tipo de navegador e sistema operacional
• Página de destino e conteúdo

5. Como reduzir a taxa de rejeição do comércio eletrônico?

OK. Vamos recuar um segundo. Agora você sabe muito sobre essa métrica, como medi-la e analisá-la. Você sabe como filtrar seus dados corretamente para obter sua taxa de rejeição “verdadeira”, em oposição àquela complicada e incorreta que o Google Analytics lança fora. Você também percebe a importância de contabilizar as variações, usando benchmarks específicos do setor e adotando uma abordagem estratégica para escolher as páginas a serem otimizadas.

Agora você sabe muito sobre essa métrica, como medi-la e analisá-la. Mas como reduzi-lo? Aqui está uma lista de verificação simples para reduzir sua taxa de rejeição. Você pode implementar essas dicas instantaneamente. Portanto, não há desculpas ...

1. Garanta que os visitantes saibam que estão no lugar certo - Quando um cliente em potencial acessa seu site, ele quer uma resposta para a pergunta: “Estou no lugar certo?” Certifique-se de que o texto do anúncio, USPs, descontos, imagens e todos os elementos da marca sejam consistentes entre os anúncios e as páginas de destino.

Se houver uma parte específica da USP (como “frete grátis”) no anúncio do Google, certifique-se de que ela se destaque na página de destino para que o usuário saiba que está no lugar certo.

2. Torne seu site extremamente rápido - A taxa de rejeição de uma página que leva cinco segundos para carregar é O tempo de carregamento da página não deve ser superior a três segundos. De acordo com dados de mais de 35.000 sites de comércio eletrônico coletados pelo Pingdom, após esse ponto de inflexão, a taxa de rejeição dispara. É hora de ligar para o pessoal de TI.
Você deve ter como objetivo um tempo de carregamento de 3 segundos, porque de acordo com o Pingdom, após este ponto de inflexão, a taxa de rejeição aumenta.

3. Diga aos visitantes o que fazer a seguir - Os visitantes sabem exatamente o que fazer quando acessam sua página? As etapas para fazer o pedido - ou para encontrar algo novo se o produto atual não estiver indo bem - são absolutamente claras? Inclua uma frase de chamariz colorida e atraente para os clientes que encontraram algo de que gostam. Mas também certifique-se de que haja outras opções - produtos relacionados, itens à venda, novidades, etc. - para aqueles que ainda não o fizeram.

Lembre-se de mostrar outros itens em sua loja online, caso o usuário não goste do produto, para que ele possa encontrar rapidamente algo que seja interessante.

Assista ao vídeo que resume todas as informações sobre como reduzir a taxa de rejeição para que tudo fique bem claro sobre como reduzir a alta taxa de rejeição de comércio eletrônico com essas três estratégias comprovadas.

6. Um estudo de caso em truques de taxa de rejeição

Aqui está um caso real que ilustra claramente como uma taxa de rejeição informada incorretamente pode impactar seus negócios de forma negativa.

Tivemos um cliente apresentando taxas de rejeição surpreendentemente baixas (menos de 10% do site todo). A equipe de marketing estava comemorando e considerou uma grande conquista. Infelizmente, os dados foram relatados falsamente.

Como a taxa estava anormalmente baixa, nossa equipe investigou seu Analytics e descobriu que a taxa média de rejeição nas páginas de produtos era de 0%.

Acontece que quando um usuário visitava as páginas de seus produtos, ele era direcionado a uma guia que resultava no código de rastreamento marcando isso como um evento automático. Cada visitante acionou dois hits que foram registrados: uma exibição de página e um evento.

Nem uma única visita foi registrada como rejeição porque todas as visitas registraram uma interação falsa.

Na realidade, a taxa de rejeição do cliente estava perto de 60%. Por causa desse erro, eles não achavam que estavam perdendo receita e não viam razão ou oportunidade para melhorar.

Vimos casos semelhantes com outros clientes em que erros nas taxas de rejeição de registro de configuração de site e análise incorretamente, como códigos de análise duplicados (acessos duplicados), rastreamento implementado incorretamente (eventos disparados na entrada, mesmo sem interação) e até mesmo adições de terceiros. ons como chat ao vivo que se registra como uma interação do visitante.

Ele pode se apresentar como uma queda repentina nas taxas de rejeição sem motivo aparente, como no exemplo abaixo, onde as taxas de rejeição despencaram para 6%:

Uma queda repentina na taxa de rejeição sem causa, especialmente uma queda abaixo de 20%, deve ser um sinalizador vermelho que é motivo para investigação.

Conclusão

As taxas de rejeição básicas em seu Google Analytics devem ser consideradas com cautela, porque há muitos dados sendo agrupados e analisados ​​para criar essa única porcentagem. Por si só, a taxa de rejeição é um KPI incrivelmente enganoso quando você considera o quanto ela pode mudar dependendo de como você segmenta os dados.