您的跳出率数字准确吗?

 
分析的重点是衡量客户行为。如果我们要衡量跳出率，我们想知道客户何时跳出，为什么跳出，并制定策略以防止他们跳得那么快。通俗地说，我们将跳出定义为用户仅浏览一页后离开网站的任何时候。但是，如果您使用Google Analytics(分析)管理数百万个网站之一，则跳出率可能意味着不同：
在[Google] Analytics(分析)中，跳出的具体计算是一个会话，该会话仅触发对Analytics Server的单个请求，例如，当用户在您的网站上打开单个页面然后退出而在此期间不触发对Analytics Server的任何其他请求时那届会议。
– Google Analytics(分析)帮助
在标准的Google Analytics(分析)设置中，此机制应准确计算跳出率，因为通常，只有在页面加载时才会向Analytics Server发送请求。但是，如果页面的跟踪结构更复杂(例如，您通过电子商务销售许多不同的产品)，那么您可能会遇到麻烦。
设想以下情况：您拥有一个销售T恤的网站(这里我以Google的Ibby的T恤商店培训工具为例)。当人们进入您的首页时，他们会看到一系列您的T恤选项。
作为精明的战略网络营销商，您有兴趣了解您网站的销售渠道。因此，您可以使用Google的增强型电子商务跟踪方法。这使您可以计算用户在任何特定页面上查看任何特定T恤的次数。 Google称此为产品印象。
要计算在Google Analytics(分析)中的展示次数，您需要触发代码。这可能会无意中触发对Analytics Server的调用。
问题就出在这里：如果处理不当，对Google Analytics(分析)服务器的调用可能会破坏Google的跳出率机制。每次用户访问您的主页时，Analytics服务器都会被调用两次：
页面加载
投放产品展示代码时
如果用户在页面上停留的时间足够长，可以触发产品展示代码，但之后立即离开，则Google不会将其视为跳出。这可能会造成混淆，因为实际的用户行为与跳动的口语定义相匹配。
我很难学到这一课。在为客户花费了近一个月的时间为客户建立复杂的增强型电子商务设置后，我们与开发人员合作以确保所有内容均已正确安装，进行了严格的故障排除并确保所有内容均正常运行之后，我们启动了，其跳出率趋势发生了巨大变化：
如果您已经在互联网上工作了一段时间，那么就会知道图表末尾的那些个位数的跳出率是不正常的。这是由于添加了这个新产品印象标签而没有将标签声明为非交互事件的结果(这是一个小而重要的细节，Bounteous对此有很好的论述)。
在指标方面，口语定义并不总是与跟踪机制的实际情况保持一致。对于典型的非技术性Google Analytics(分析)用户来说，这是一个问题，他们只希望将可靠的网站指标用于营销策略。
其他可能引起误解的Google Analytics(分析)指标
跳出率并不是默认Google Analytics(分析)失败的唯一方式。通过“新用户与回访用户”报告，您可以查看初学者与回访用户之间的区别，对吗?好吧，再说一次。
Google Analytics(分析)为每个用户分配一个客户ID，即一个随机生成的数字字符串，该数字可以通过用户的设备或浏览器时刻来识别用户。典型的用户可以通过多种设备(电话，个人笔记本电脑，工作计算机等)访问网站，而Google Analytics(分析)会为每个设备生成不同的客户端ID。因此，同一个人首次通过手机访问该网站，然后再次在其笔记本电脑上访问该网站，将被视为两个新用户。数据分析师最有可能意识到跟踪跨设备行为的困难，但是与我合作的大多数客户和代理机构，尤其是那些从事非技术营销工作的客户和代理机构，都将“新与回头”的名字当作是表面价值。基于此指标制定决策的团队应意识到这一细微差别。
这是另一个有趣的地方：会话并不总是会话。在闲置30分钟后，当地时间午夜或UTM参数更改后，Google Analytics(分析)会结束会话。最后一点特别棘手。您通常会在跟踪网址中看到在问号后表示的UTM参数：
但是，无论是否在URL中声明，Google Analytics(分析)都会为UTM参数生成值。您很有可能使用“使用Facebook登录”提示在网站上注册了帐户。单击该提示通常会将您暂时带到Facebook进行注册，然后再将您重定向回原始站点。
在过去的项目中，客户注意到Google Analytics(分析)中的趋势异常：大量来自Facebook的用户正在第二次会话中完成交易。另外，第二次会话的登录页面奇怪地位于结帐过程的中间。
发生的事情是该客户在结帐流程开始时添加了新的Facebook登录功能。用户浏览了该网站并填写了购物车，但直到结帐时才要求他们创建或登录帐户。那些选择使用Facebook登录的用户被带到Facebook，重定向返回相应地更改了会话UTM。实际上，每次会话都计算了两次，Facebook的销售功劳全部归功于此。
为什么这一切都很重要
我们根据指标制定决策，而我们的衡量会影响我们的工作。我们作为营销人员的工作不仅是了解我们想要什么数据，而且还要确保我们正确地校准了收集数据的机制。数据不正确会导致童话般的客户旅程见解，从而导致错误的策略。虽然我们无法更改使Google Analytics(分析)发挥作用的机制，但我们可以意识到它的细微差别，可以在跟踪和策略制定更好的决策。
帕特里克·布朗(Patrick Brown)是布拉德利和蒙哥马利(BaM)的媒体与分析总监，这是一家独立的创意机构，曾与摩根大通，微软和Xbox等品牌合作。