Funnel-afhaak-calculator

Uit een funnel komen vier getallen, en elk beantwoordt een andere vraag.

• Stapconversie = gebruikers bij deze stap ÷ gebruikers bij de vorige stap. Hoe goed één overgang op zichzelf werkt.
• Drop-offpercentage = (vorige stap − deze stap) ÷ vorige stap, oftewel 1 − stapconversie. De calculator toont ook het absolute aantal mensen dat afhaakt.
• Cumulatieve conversie = gebruikers bij deze stap ÷ gebruikers bij de eerste stap. Hoeveel er van het oorspronkelijke publiek over is.
• Totale conversie = laatste stap ÷ eerste stap, het cumulatieve cijfer van de laatste stap.

Dit is de voorbeeldfunnel waarmee de calculator opent, stap voor stap uitgewerkt:

De totale conversie is 4,8%. Het hoogste drop-offpercentage zit bij ‘Toegevoegd aan winkelwagen’ (64,3%), maar het grootste lek is ‘Site bezocht → Product bekeken’, dat 5800 mensen kwijtraakt. De calculator rangschikt lekken op het aantal mensen dat afhaakt, omdat daar de meeste ruimte voor verbetering zit.

Totale conversie is het product van de stapconversies: 42,0% × 35,7% × 60,0% × 53,3% = 4,8%. Dat heeft een handig gevolg. Een relatieve verbetering van 10% bij welke stap dan ook, verhoogt de conversie van begin tot eind met dezelfde 10%.

In de voorbeeldfunnel brengt het verhogen van product-naar-winkelwagen van 35,7% naar 39,3% de aankopen van 480 naar 528. Het verhogen van de checkoutafronding van 53,3% naar 58,7% brengt ze ook op 528. Zelfde winst, heel ander werk: het ene kan een betere productpagina zijn, het andere een betaalmethode die je nog miste.

De vraag is dus niet welke stap het slechtste percentage heeft, maar waar een bepaalde verbetering het goedkoopst en het geloofwaardigst is. Het grootste absolute lek laat zien waar de meeste mensen zitten; de kosten om elke stap te verbeteren bepalen de volgorde.

• Drop-off meet je tussen twee stappen van een funnel die je zelf hebt gedefinieerd: mensen die de ene stap bereikten en de volgende niet.
• Verlaten winkelwagens zijn een drop-off met een vaste naam: 1 − aankopen ÷ aangemaakte winkelwagens. In de voorbeeldfunnel is dat 1 − 480 ÷ 1500 = 68%.
• Bouncepercentage is helemaal geen funnelmetric. Het is het aandeel bezoeken dat maar één pagina bekeek, waar ze ook begonnen.

• Tel mensen of bezoeken, geen paginaweergaven. Iemand die de winkelwagen vijf keer herlaadt, is bij die stap één persoon. Paginaweergaven blazen de eerste stappen op en laten drop-off erger lijken dan hij is.
• Gebruik voor elke stap dezelfde periode. Aantallen uit verschillende datumbereiken leveren een funnel op die nooit heeft bestaan.
• Stappen moeten genest zijn. Elke stap mag alleen mensen bevatten die de vorige stap hebben doorlopen. Heeft een latere stap meer gebruikers dan de vorige, dan slaan mensen een stap over of stappen ze halverwege in, en de calculator toont een negatieve drop-off om dat te signaleren.
• Kleine aantallen schommelen sterk. Veertig mensen bij een stap is te weinig om de ene week met de volgende te vergelijken.

Een funnel in PulsePanda telt dit voor je op basis van de pagina's en events die al worden vastgelegd, splitst desktop en mobiel, en koppelt de replays van de bezoeken die stopten. Dat is wat een calculator niet kan: die laat zien waar mensen afhaken, niet waarom. Bekijk voor het waarom een handvol van die session replays voordat je de stap aanpast.