Этим материалом мы открываем специализированный выпуск серии статей, посвященных нашей практической работе по анализу сайтов интернет-магазинов. Мы расскажем о методиках их анализа, наиболее часто встречающихся проблемах, которые снижают конверсию интернет-магазинов, о том, что нужно оптимизировать, чтобы продажи возрастали, а уровень отказов уменьшался. Данная статья под выпуском №1 посвящена вопросу показателя отказов, поскольку эта проблема является очень актуальной практически для всех интернет-магазинов.

Проблема отказов: сегментированные показатели

Веб-аналитиками показатель отказов трактуется по-разному. Одни считают, что отказ — это когда посетитель сайта просмотрел только одну страницу и ушел с него. Другие настаивают на необходимости привязки показателя отказов к времени нахождения посетителя на сайте — если посетители находятся на сайте меньше 30 секунд — это однозначно отказники.

В целом мы согласны с такими трактовками. Однако и в первом и втором случаях есть исключения из правил. Во-первых, мы советуем никогда не утверждать, что конкретный посетитель (просмотрел ли он одну страницу, или ушел с веб-сайта меньше чем через 30 секунд) является отказником, не просмотрев предварительно его действия на сайте. Что мы имеем в виду?

Только то, что не стоит забывать прописные истины:

• Посетитель даже на одной странице сайта и в течение 30 секунд может увидеть необходимую ему информацию, ознакомиться с ней, и уйти в веб-сайта удовлетворенным.
• Посетитель может уйти с веб-сайта, чтобы снова вернуться на него через несколько дней или недель.

Выводы: мы не можем на 100% быть уверенными, что посетитель, который просмотрел 1 страницу или ушел с веб-сайта в течение 30 секунд, является отказником. По каждому из таких случаев нужно просматривать видеозаписи поведения посетителей на сайте. Они помогают понять, действительно ли посетитель — отказник. Вот наглядный пример:

На скриншоте показан рабочий интерфейс сервиса веб-аналитики SpyBOX (скриншот сделан с разрешения клиента). Все посетители — отказники, т.к. просмотрели на сайте только одну страницу, но время взаимодействия со страницами у разных посетителей разное.

Посмотрите внимательно на сессии, в которых время, проведенное на странице, обведено красным кружком. Оно составляет 15 и 12 секунд соответственно. В данном случае мы уверенно можем говорить, что эти два посетителя — отказники, т.к. просмотрели по одной странице, и время нахождения на сайте было критически низким.

А теперь обратите внимание на первые две записанные сессии (обведены синим кружком). Там посетители также просмотрели всего по одной странице, но находились на них 3 м. 20 с. и 1 ч. 24 м. 23 с. соответственно. Можно ли относить эти посещения к отказам? Спорный вопрос. Три минуты на сайте посетитель либо читал интересующую его информацию, и ушел с веб-сайта, выполнив задачу, или искал информацию, но не нашел ее.

Как определить истину

Мы обычно детально просматриваем видеозаписи поведения таких посетителей, чтобы не ошибиться в интерпретации показанных системой данных.

Подсказкой в данном случае также может являться время последнего визита. Если посетитель приходил на сайт 2-3 недели назад (как пользователь, который провел на сайте 3 м. 20 с.), то уже можно предположить, что в ближайшее время этот посетитель не вернется. Метрика «последний визит» очень информативна в плане анализа посетителей-отказников и часто используется нами в процессе расчета показателя отказов на сайте.

Этот наглядный пример показывает, что не всегда можно привязывать показатель отказов только к количеству просмотренных посетителем страниц или проведенному ими на сайте времени. Не забывайте, что каждый посетитель совершает на сайте микроконверсионные действия. Допустим, чтобы просмотреть перечень товаров, ему как минимум нужно посетить соответствующую страницу, т.е. совершить микроконверсионное действие. Если он его не совершает — это тоже отказ. Т.е. проблема отказов многогранна, и анализировать ее надо в зависимости от контекста.

Поскольку мы начали говорить о показателе отказов, то хотелось бы в двух словах затронуть тему анализа точек выхода посетителей с веб-сайта. Эту проблему зачастую неверно трактуют, тем самым запутывая начинающих веб-аналитиков и обычных пользователей сервисов анализа сайта.

Многие специалисты утверждают, что в процессе анализа сайта необходимо особое внимание уделять точкам выхода. А конкретнее, выявить наиболее популярные страницы выхода посетителей с веб-сайта.

Когда я читаю подобные рекомендации, то всегда удивляюсь абсурдности этой идеи. Прежде чем начинать такой анализ, задайте себе несколько вопросов:

Как вы узнаете, почему посетители уходят с конкретной страницы? Может быть, именно на этой странице посетители выполняют свои задачи, поэтому уходят с веб-сайта. А если им что-то не нравится на этой странице, то что именно?

Что нужно сделать на наиболее популярной странице выхода, чтобы посетители продолжили взаимодействовать с веб-сайтом? Вы чувствуете себя способным переубедить посетителей, которые хотят уйти с веб-сайта, остаться на нем?

Поверьте, почти невозможно узнать, почему посетитель ушел именно с этой страницы, а не с любой другой. Он мог перейти на нее инерционно, выполнив свою задачу на одной из предыдущих страниц. Или посетить ее из чистого любопытства. Вариантов много. Часто логика перемещений посетителя на сайте не поддается никакому объяснению. Ее можно понять, только работая с фокус-группами, когда каждый пользователь будет комментировать свои действия на сайте.

Так что, выбросьте из головы идею с анализом точек выхода — она не стоит потраченного времени и усилий. Анализом точек выхода занимаются аналитики, которые сами усложняют себе работу и не видят более простых решений.