Comment est-il possible que Google Analytics affiche un taux de rebond élevé (50%) sur une page de panier et de paiement?
Les pages de panier et de paiement ne sont pas des pages de destination, il n'est donc pas possible que ce soit la première page de leur session. Le taux de sortie est beaucoup trop faible (environ 15%) ce qui me signale que les rebonds doivent être comptés comme des sorties. En outre, il n'est pas raisonnable de croire qu'ils expireraient suffisamment souvent pour que Google Analytics le considère comme un rebond.
Les pensées possibles sont que c'est un problème de non-interaction?
Il s'agit d'un problème permanent que j'ai essayé de corriger pour l'entreprise, toute aide serait formidable.
[Modifié plusieurs fois par commentaires]
Le taux de rebond et le taux de sortie ne sont pas des valeurs comparables. Pour la page A, le taux de rebond est
(sessions where the only hit was a Page A PV) / (sessions that landed on Page A)
alors que le taux de sortie est
(Page A PV that were the last PV of their session) / (all Page A PV)
Voir Taux de sortie vs taux de rebond dans l'aide Analytics.
Étant donné que votre taux de rebond est défini, vos pages de panier et de paiement reçoivent des hits d'atterrissage, mais s'il n'y a pas beaucoup d'atterrissages sur ces pages, le taux de rebond n'est pas particulièrement significatif - il pourrait être considérablement modifié en quelques séances seulement.
Question 1: pourquoi les pages vues sont-elles comptabilisées comme des atterrissages alors que celles-ci ne devraient pas être des pages de destination? Y a-t-il vraiment une activité antérieure qui devrait faire ces "rebonds", mais qui se déconnecte?
Je voudrais d'abord vérifier combien d'atterrissages GA enregistre sur ces pages. Dans Comportement> Contenu du site> Pages d'atterrissage, combien de sessions sont enregistrées? S'il s'agit d'un petit nombre, il peut s'agir de spam ou de quoi Je pense à des "hits zombies" (nous obtenons toujours un petit nombre de hits d'événements pour les événements que nous avons désactivés il y a quatre ans). Dans ce cas, je m'assurerais que vous ayez un GA spam/bot raisonnable) protection activée mais sinon ne vous inquiétez pas (personnellement).
Si le nombre d'atterrissages est important, je m'assurerais quand même que la protection anti-spam est bien configurée, mais je chercherais également les liens qui déclenchent de nouvelles sessions. Quelqu'un a-t-il créé des liens internes avec des paramètres UTM? Je ne sais pas de quelle capacité vous disposez pour rechercher dans votre contenu, mais si vous filtrez vers les pages qui vous inquiètent dans le rapport Landing Pages et ajoutez Source / Medium en tant que dimension secondaire, vous obtiendrez des valeurs de paramètre potentielles.
Enfin, votre GA filtre-t-il le trafic interne? Si notre trafic sur site n'était pas filtré, j'ajouterais de nombreux atterrissages et rebonds à nos données.
Question 2: Pourquoi le taux de sortie est-il si bas?
15% n'est pas intrinsèquement déraisonnablement bas, mais vous pouvez avoir des raisons de le croire (comme les moyennes de l'industrie, selon les commentaires). Dans ce cas, voyez quelles autres sources de données vous devez recouper GA: analyses côté serveur ou journaux et données de transaction à partir de l'inventaire ou des dossiers financiers. Les chiffres sont-ils d'accord? Si GA enregistre essentiellement toutes les transactions (il ne capturera jamais tout), alors la seule façon dont le taux de sortie pourrait être erroné serait de passer à côté des pages vues précédentes, et de le faire dans un manière qui manque de manière disproportionnée des pages vues qui n'ont pas conduit à une conversion. Cela semble peu probable; il semble que vous deviez envoyer des pages vues d'une manière très non standard pour que cela se produise.
Que le taux de sortie soit correct ou incorrect, vous pouvez trouver plus d'informations dans GA sur où les gens vont. Je suggère de configurer votre paiement en tant qu'objectif de destination avec un entonnoir associé remontant tout le chemin du retour) Conversions> Objectifs> Visualisation de l'entonnoir est un rapport magique qui vous donne des informations sur la provenance des personnes lorsqu'elles entrent dans l'entonnoir et où elles partent si elles sautent du flux - pour des informations comme celle-ci, qui est plus sur utilisation générale du site plutôt que des achats, je pense que c'est plus utile que les rapports Conversions> Commerce électronique. Vous en obtiendrez le plus d'informations si vous faites pas la marque la première étape de l'entonnoir au besoin.
Cela ne sera pas appliqué rétroactivement. Avec vos données existantes et pour une page spécifique, par exemple la dernière page de votre paiement, vous pouvez utiliser la dimension Previous Page Path. Dans le rapport Comportement> Contenu du site> Toutes les pages, ajoutez cela en tant que dimension secondaire, puis dans la zone de filtrage avancé, incluez uniquement les chemins de page précédents de la page qui vous intéresse (par exemple, "Inclure le chemin de page précédent correspondant exactement /confirmation "). La première colonne du rapport vous donnera les pages que les internautes ont visitées après la page que vous avez définie.
Malheureusement, il est difficile dans GA d'obtenir des relations avant et après, en général. Il y a des segments de séquence, mais je ne vois pas de bonne façon de les utiliser pour répondre à ce "pourquoi" particulier Espérons voir le "où" vous aidera avec le "pourquoi".
Cependant, le taux de sortie ne devrait être affecté que par les pages vues, et non par d'autres types de hits (selon la définition, et l'expérience rapportée dans les commentaires sur la réponse à cette question SO question Do Do Events Affect Exit Rate ), donc si il est inexact, la première chose que je rechercherais en dehors GA serait des pages vues virtuelles. Existe-t-il un panneau modal ou déroulant qui se déclenche couramment et qui est suivi comme une page vue? Est-ce un vérification du type d'application sur une seule page où des pages vues supplémentaires sont déclenchées lorsque vous faites défiler vers le bas? Confirmer que celles-ci ne se déclenchent que lorsqu'elles le devraient, ou ne se déclenchent pas du tout si elles provoquent des données problématiques, exclurait un coupable possible.