Коефіцієнт відмов

Коефіцієнт відмов – це відсоток користувачів, які залишають визначений процес, такий як процес оформлення замовлення, форма реєстрації або багатоетапна заявка, не завершивши його. Зазвичай він розраховується на кожному окремому кроці послідовності, показуючи, яка частка користувачів, які досягли цього кроку, не перейшла до наступного, що відрізняє його від простого показника відмов, який вимірює лише виходи з однієї сторінки без будь-якого відчуття послідовності чи прогресу. Наприклад, якщо 1,000 користувачів розпочинають триетапне оформлення замовлення, а 700 досягають другого кроку, коефіцієнт відмов між першим і другим кроками становить 30 відсотків, що одразу вказує команді, де в процесі найбільше потрібна увага, а не де процес просто здається повільним. Коефіцієнт відмов також можна виразити як його обернену величину, коефіцієнт завершення крок за кроком, і обидва фрейми зазвичай відображаються поруч у звітах, щоб зацікавлені сторони, які переглядають воронку продажів, могли одразу побачити, скільки було збережено, а скільки було втрачено на кожному переході.

Цей показник важливий, оскільки він точно визначає, де процес втрачає людей, а не лише повідомляє про сукупний коефіцієнт конверсії для всієї воронки продажів. Оплата із загальним коефіцієнтом конверсії 40 відсотків може втрачати більшість своїх потенційних клієнтів через одну проблемну точку, таку як неочікувано пізно виявлена ​​вартість доставки, обов'язковий крок створення облікового запису або заплутане поле форми оплати, і аналіз відсіву на рівні кроку – це саме те, що робить цю конкретну точку видимою, а не прихованою в одному змішаному числі. Без такої деталізації команди часто звертаються до неправильної частини досвіду, шліфуючи кроки, які ніколи не були справжньою проблемою, тоді як справжнє вузьке місце залишається недоторканим місяцями, а іноді й цілими фінансовими кварталами.

Рівень відмов від клієнтів зазвичай відстежується за допомогою інструментів аналітики на основі подій, таких як звіти Google Analytics 4 funnel exploration, Mixpanel або Amplitude, які вимагають, щоб кожен крок потоку був інструменталізований як окрема подія або перегляд сторінки, щоб інструмент міг точно розрахувати покрокове утримання. Інструменти запису сесій зазвичай використовуються разом із цими кількісними звітами для спостереження за фактичними сеансами користувачів, які залишили клієнта, виявляючи якісні причини, такі як пошкоджене поле форми, заплутане повідомлення про помилку або повільне завантаження сторінки, які самі по собі не можуть пояснити, незалежно від того, наскільки детальною є звітність. Аналітики зазвичай шукають покрокові відмовки, що перевищують 20-25 відсотків, як сигнал, що вимагає глибшого дослідження, хоча прийнятні пороги суттєво різняться залежно від галузі, цінової категорії та складності вимірюваного потоку, причому покупки з високим рівнем обмірковування природно терплять дещо вищий рівень відмов, ніж низьковартісні імпульсивні транзакції.

Поширеною помилкою є ставлення до рівня відсіву як до негативного фактору за своєю суттю та прагнення повністю його усунути; певний відсів на кожному кроці є нормальним і очікуваним, оскільки не кожен відвідувач, який починає потік, є кваліфікованим або справді готовим до покупки в цей момент. Ще однією пасткою є аналіз відсіву окремо від якості трафіку, оскільки раптовий сплеск відсіву може відображати зміну в складі відвідувачів, наприклад, нову рекламну кампанію, яка приваблює менш кваліфікований трафік, а не справжню нову проблему з самим потоком. Сегментація відсіву за джерелом трафіку, типом пристрою та статусом нових та повернених відвідувачів необхідна, щоб уникнути неправильних висновків та пошуку виправлення проблеми, якої насправді не існує в базовому досвіді. Порівняння відсіву протягом ковзного вікна, наприклад, тиждень за тижнем, а не за один день, також допомагає відрізнити справжню регресію від звичайного щоденного шуму в меншому наборі даних.

In CRO У роботі аналіз рівня відмов зазвичай є відправною точкою для визначення пріоритетності того, яку частину воронки продажів тестувати першою, оскільки крок з найбільшим рівнем відмов відносно обсягу трафіку зазвичай представляє найбільшу потенційну можливість отримання доходу, яку можна відновити. Консультанти використовують його для створення ранжованого списку точок тертя, перевірки підозрілих причин за допомогою тестування користувачів або записів сеансів, а потім розробки цільових експериментів, таких як спрощення форми, уточнення цін раніше або додавання сигналів довіри поблизу поля оплати, спрямованих саме на зменшення кількості відмов на цьому визначеному кроці, а не на внесення широких, несфокусованих змін у весь досвід без чіткої теорії того, що вплине на це число.