Išeities rodiklis (Exit Rate)

Išeities rodiklis (Exit Rate) yra statistinis duomenų rodiklis, skirtas nustatyti, kiek procentų vartotojų palieka puslapį po tam tikro veiksmo ar puslapio peržiūros. Šis rodiklis padeda suprasti, kuriuose puslapio taškuose ar veiksmuose vartotojai dažniausiai palieka svetainę.

Išeities rodiklio formulė:
Exit Rate = (Puslapio peržiūros, kurios baigėsi išėjimu skaičius / Visų puslapio peržiūrų skaičius) x 100%.

Puslapio peržiūros, kurios baigėsi išėjimu – tai skaičius peržiūrų, kurias vartotojai baigė išeidami iš svetainės.
Visų puslapio peržiūrų skaičius – tai suma visų puslapio peržiūrų, įskaitant ir tas, kurios baigėsi išejimu.

Išeities rodiklis naudojamas analizuoti svetainės naudotojų elgseną, nustatyti galimas problemines vietas arba optimizuoti puslapio struktūrą siekiant sumažinti išeities rodiklį ir padidinti naudotojų įsitraukimą. Tai svarbus rodiklis siekiant pagerinti svetainės naudotojų patirtį.

Norint mažinti išeities rodiklį – naudojamas išėjimo intensyvumo metodas.

Išeities rodiklio gerinimas naudojant A/B testavimą

Kas tai?
A/B testavimas – viena iš priemonių, norint pagerinti išeities rodiklio duomenis. A/B testavimas yra metodas, kuriuo palyginami du skirtingi variantai, siekiant nustatyti, kuris generuoja geresnius rezultatus.

Svarba:
Šis metodas leidžia efektyviai optimizuoti ir gerinti skelbimų ar tinklalapių našumą.

Pritaikymas:
Skirtingi variantai (A ir B) rodomi panašioms auditorijoms tuo pačiu metu, kad būtų galima tiesiogiai lyginti jų veiksmingumą ir įvertinti išeities rodiklius.

Privalumai:

• Leidžia tiesiogiai matuoti ir įvertinti skirtingų variantų veiksmingumą.
• Suteikia galimybę pagrįsti sprendimus pagal realius duomenis, o ne tik intuiciją ar spekuliacijas.
• Padeda identifikuoti geriausią pasirinkimą ir toliau optimizuoti strategiją, gerinant išeities rodiklį.

Trūkumai:

• Gali prireikti laiko ir pakankamai duomenų, kad būtų gauti patikimi rezultatai.
• Reikalauja griežto eksperimento plano ir tinkamų metrikų nustatymo.
• Gali kilti rizika, kad pasirinkimo sprendimas bus paremtas pernelyg mažu duomenų kiekiu arba netinkamai surinkta informacija.

Pavyzdys:
Turint el. prekybos svetainę ir norint pagerinti išeities rodiklį, o taip pat pagerinti vidutinę užsakymo vertę, galima naudoti A/B testavimą skirtingų prekių puslapių išdėstymui. Variantas A gali būti puslapis, kuriame pirmiausia rodomos pigesnės prekės, o variantas B – puslapis su brangesnėmis prekėmis. Stebint vartotojų elgesį, būtų galima nustatyti, kuris puslapis generuoja didesnę vidutinę užsakymo vertę ir mažina išeities rodiklį. Taikant šią metodiką, galima efektyviai optimizuoti svetainės struktūrą siekiant didesnio pajamų generavimo ir sumažinti išeinančių vartotojų skaičių.