Ausstiegsquote

Was ist die Ausstiegsquote?

Wie der Name bereits sagt, beschreibt die Ausstiegsquote das Verhältnis derer, die eine URL (also einzelne Seite wie beispielsweise www.mein-shop.com/verzeichnis/seite/) aufrufen zu denen, welche von hier aus die Webseite und damit Ihre Domain verlassen.

Im Unterschied zu den sogenannten Bounces (Absprungraten) geht dem Seiten-Aufruf ein weiterer derselben Domain voraus. Die Absprungrate beschreibt Seitenbesuche, die unmittelbar nach Seitenaufruf ohne weitere Interaktion die Seite wieder verlassen.

Beispiele für die unterschiedlichen Begriffe:

1. Jemand sucht einen Begriff über die Suchmaschine, klickt auf Ihre URL und kehrt daraufhin direkt wieder zurück zur Suchmaschine. Das ist ein Absprung.
2. Jemand sucht wieder einen Begriff über die Suchmaschine, klickt auf Ihre URL, klickt über interne Verlinkungen auf eine weitere URL und verlässt erst über die zweite URL die Seite wieder. Dabei handelt es sich um einen Ausstieg.

Im zweiten Beispiel gab es eine Interaktion mit der Webseite: User:in klickt einen Link auf URL #1 und gelangt auf URL #2. Dass die Person erst nach dieser Aktion die Webseite verlässt, ist im Gegensatz zum Absprung ein Ausstieg. Verwirrend? – Ja, vielleicht ein wenig. Doch da es einen wesentlichen Unterschied im Online Marketing darstellt, sollten Sie diese beiden Definitionen unbedingt im Hinterkopf behalten.

Berechnung der Ausstiegsquote

Grundsätzlich gilt im Online Marketing folgende Formel, um die Ausstiege zu den Sitzungen in ein Verhältnis zu setzen.

Ausstiege / Sitzungen * 100 = Ausstiegsquote

• Fall 1:   Besuch URL #3, dann Ausstieg
• Fall 2:   Besuch URL #2, dann Wechsel zu URL #1, dann Wechsel zu URL #2, dann Ausstieg
• Fall 3:   Besuch URL #1, dann Wechsel zu URL #2, dann Ausstieg
• Fall 4:   Besuch URL #3, dannWechsel zu URL #1,dann Ausstieg
• Fall 5:   Besuch URL #3, dann Wechsel zu URL #2, dann Ausstieg

Ergibt folgende Ausstiegsquoten:

• URL #1:   25% – URL #1 ist allein in Fall 4 (also einem von vieren) die Ausstiegsseite. Entspricht einem Viertel, also 25%
• URL #2:   75% – URL #2 ist in den Fällen 2, 3 & 5 die Ausstiegsseite
• URL #3:   0% – URL #3 ist in keinem der Fälle eine Ausstiegsseite (da Fall 1 ein Abbruch ist und nicht gewertet wird)

Fall 1 ist ein Absprung, demnach wird dieser Fall nicht in die Berechnung mit einbezogen. Das bedeutet, es werden nur vier Fälle betrachtet.

Wieso ist die Ausstiegsquote für Online Marketing relevant?

Wie Fallbeispiel 2 zeigt, scheint die URL nicht die gleiche Qualität wie die anderen Seiten aufzuweisen, da von hier aus mehr User:innen die Seite direkt verlassen.

Berücksichtigt man, dass Webseitenbesucher:innen zu einem nicht geringen Anteil durch bezahlte Werbung auf die Domain kommen, so kann dies bedeuten, dass die URL #2 dafür sorgt, dass hier Geld „zum Fenster herausgeschmissen“ wird. Vorausgesetzt die betreffende Seite ist nicht eine Seite, die dazu gedacht ist auszusteigen. Beispielsweise könnte die letzte Seite eines Bestell- und Bezahlprozesses, die Bestellbestätigungsseite, durchaus hohe Ausstiegsquoten haben, weil die User:innen den Kauf erfolgreich abgeschlossen haben.

Beispiele und Bewertungen:

• Annahme: Die zu analysierende Seite ist die Suchergebnisseite der Shop-Suche
  • Wenn auf dieser Seite die Ausstiege recht hoch sind, dann sollte die Qualität der Suchergebnisse genauer unter die Lupe genommen werden. Möglicherweise liegt es daran, dass die User:innen vor allem deswegen aussteigen, weil die Suchen keine Ergebnisse erzeugen.
  • Optimierungsansatz 1: weitere den Suchen entsprechende Produkte im Sortiment aufnehmen.
  • Optimierungsansatz 2: Man kann hier verschiedene andere Artikel ausspielen. Rabattierte und reduzierte Angebote; Produkte, die im eigenen Shop eine sehr hohe Beliebtheit genießen (nach Suchen oder Abverkäufen)
• Annahme: Die Ausstiegsseite ist eine Produktdetailseite
  • Hier wäre zunächst eine tiefere Analyse vonnöten:
    • Handelt es sich nur um dieses eine Produkt?
    • Sind die Ausstiege nicht nur hier, sondern auf allen Produktseiten besonders hoch?
  • Mögliche Hypothesen für die Absprünge könnten sein:
    • Preisgestaltung bei diesem einen Produkt
    • Kein zufriedenstellendes Cross Selling hier oder bei allen Produkten
    • Die Produktseite liefert bei Nicht-Gefallen keine ausreichenden weiteren Verlinkungen auf Angebot, andere Kategorien, die interne Suche etc.
  • Letztlich sollte hier auch die:der Expert:in für Usability hinzugezogen werden. Den Möglichkeiten für dieses Verhalten sind zunächst keine Grenzen gesetzt.

Natürlich gibt es noch mehr mögliche Fälle, doch die Beispiele verdeutlichen hoffentlich die Wichtigkeit der Ausstiegsquote für Online Marketing-Belange.  Wenn beispielsweise die letzte Annahme zutrifft, dann wird hier im Online Marketing, insbesondere in den bezahlten Kanälen wie SEA, Display und dergleichen, mehr „Geld zum Fenster herausgeworfen“. Die ganze Investition bringt nichts, weil es nicht zu Verkäufen, sprich zu Konversionen kommt.

Was ist eine gute Ausstiegsquote?

Das werden wir immer wieder gefragt. Und wie der vorige Abschnitt hoffentlich deutlich macht, ist eine pauschale Antwort darauf unmöglich zu geben.

Und doch wissen wir natürlich, dass es immer wieder Aussagen gibt, die unseres Erachtens aber nur verwirren. Eine gute Ausstiegsquote wäre natürlich gegen Null gehend, was weder auf eine URL noch auf eine gesamte Domain bezogen wahrscheinlich ist. Denn irgendwann endet auch der erfolgreichste Webseiten-/Domain-/Shop-Besuch.

Aber man bekommt, vor allem wenn man eine einzige Webseite wie z.B. einen Online-Shop betreut, recht schnell ein gutes Gefühl für erreichbare niedrige und erschreckend hohe Ausstiegsquoten. Hier ist es vor allem wichtig, dass man über genügend Daten verfügt. Denn wenn man eine URL als Beispiel heranzieht, die zwei Besuche und zwei Ausstiege hat, dann ist dies für Hypothesen keine valide Basis, auch wenn die Ausstiegsquote erschreckend hoch ist.

Also ein Tipp zum Schluss: Nehmen Sie sich URLs aus Ihrer Webseite heraus, die über höheren Traffic verfügen und betrachten Sie dort eingehender die Ausstiege. Und dann gilt es: Optimieren, Testen, Optimieren, weiter Testen …

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