【業種別の離脱率データあり!】離脱率を徹底解説!直帰率との違いは?評価や改善の方法は?

ユーザーが最終的な目標ページに向かう前にサイトから離れてしまうことは、往々にしてあることです。この点を改善して目標のページへ誘導・到達させることでWebサイトの改善を図ることができます。そこで、ユーザーのサイトからの離脱の割合を改善するために、「離脱率」という指標をみることになります。ただこの離脱率、正しく理解しないと改善が思わぬ方向に向かう可能性があります。今回はこの離脱率に焦点をあてて紹介をしていきます。

離脱率とは?

Webマーケティングの世界でいう「離脱」とはサイトへ流入した後、次のページへ進まずブラウザを閉じたり、他のサイトへ移動したりすることを指します。離脱率は
「そのページの離脱数÷そのページのPV数」で計算される数値のことを指します。
高ければ、そのページとユーザーの訪問意図とがミスマッチしている可能性が高いため、要改善に必要があります。

離脱率と直帰率の違い

似たような言葉で、「直帰率」という言葉を聞いたことがあるのではないでしょうか。直帰率もページからの離脱の割合を示す指標になりますが、その実は定義が大きく異なります。

図を例にとって説明します。

あるサイトで4パターンのページの移動の流れがあったとします。離脱は基本的にそのセッションの最後に離れたページに割り当てられる言葉になるので、ページAでは1離脱、ページBでは2離脱、ページCでは1離脱となります。これをそれぞれのページのページビュー数で割ると、各ページの離脱率が算出されます。対して直帰率は流入直後、起点となったページでの離脱を指します。そのため、ページAでは1直帰、ページBでは1直帰、ページCでは0直帰となります。これをそれぞれのページが起点となった場合のページビュー数で割ると直帰率となります。ここでは、ページBが離脱率も直帰率も悪く要改善という分析結果になります。

Google Analyticsから見る直帰率と離脱率の分析方法

自分のサイトの離脱率や、直帰率を知る場合はGoogle Analyticsを実装して調べるのが手軽で早いです。サイトにタグを入れるだけで簡単に導入が可能です。数値を知る場合は、Google Analyticsに入り左サイドバーのレポートより「行動」→「すべてのページ」のレポートを表示してください。そうすると、ページ単位での直帰率や離脱率が表示され、そちらで確認ができます。

離脱率の評価のポイントは?

離脱率を見るべきページのポイント

実際に離脱率を見る場合は目標ページに近いページから重点的に見ていくようにしています。たとえば、ECサイト(成約は購入完了)だと、

カートページ > 特集ページ・商品詳細ページ > トップページ

という順序で見ていきます。もしも、カートページの離脱率が高いようであれば早急に改善を図るべきです。ECサイト以外でも考え方は同様で例えば会員登録を重視するコミュニティサイトであれば会員登録ページが会員登録完了ページに対して最も近いのでそのページの離脱率を重点的に見ると言った具合になります。

業種別の離脱率目安データ

離脱率が高い・低いについての基準については同業種のデータと比較して判断するのが一番です。そこで過去に分析したことのある業種に関して、ECサイトならば最も重点的に改善が必要であるカートページの離脱率データとTOPページの直帰率をまとめてみました。一つの目安として自分のサイトと比較してみてください。

各業種 カート(商品カゴ)ページでの離脱率データ目安

離脱率や直帰率が高い理由

離脱率が高い理由として代表的なものはページに記載している情報とユーザーが欲しい情報とがミスマッチしているという点です。ユーザーが求めている情報がすぐに見つけられない、存在しないと離脱率は高まる傾向にあります。その場合はユーザーが求めていそうな情報をページに追記または、表示させるという措置が必要です。

例えば商品を購入するにあたり、会員登録を求められログインに失敗したユーザーがいます。購入をしたいというニーズはあれども、ログインできないのでその先の購入プロセスに進めないとなれば、ユーザーは諦めてそのページで離脱するという可能性があります。しかしながら、本来はログインせずとも購入できるという状態なのであれば、ログイン失敗後にその情報と適切な導線を記載すれば離脱は防ぐことができます。

このように、離脱率の高い場合はユーザーの動きを想定し、ミスマッチをいかにして回避していくかが重要になります。
直帰率に関しても同様の考え方となりますが、あくまでも流入直後のページでの離脱が高いということになるため、広告で表示している文面と広告のリンクを踏んでたどり着いたページとのミスマッチなど流入前に発信しているメッセージとの齟齬などもみる必要があります。

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