離脱率を見るにはモデルケースが必要

当たり前ですが、Web サイトの目的（コンバージョン）を達せずに離脱してしまう方を減らすことが、Web サイト管理者における最大の関心事の一つです。
離脱率が高い、直帰率が高いという課題は、永遠になくなることはないでしょう。

ですが、離脱率あるいは直帰率を見る際に、皆さん正しくその前提を整理した上でご覧になられてますでしょうか。

離脱が発生する背景は、『興味や必要性を失った』『他により良いものがあった』『時間切れ』『意に沿わない情報であった』『難解である』というものが主になります。
アクセス解析における課題解決というと、どうしても『どのページに問題があるのか』とする事が多いのですが、それだけでは解決できる確率は低いと言えます。
離脱を減らしたいのであれば、本質的な離脱の根底にある上記の背景の内、どれが本当に解決すべきなのかをまず見なければなりません。

もちろん、離脱の背景を証明することはできませんし、上述のように単純単一な理由でもありません。だからこそ、分類してどこに焦点を当てて分析するかは重要になります。
『意に沿わない情報であった』であれば、集客経路とランディングページの関係性だけに注目し、『時間切れ』はサイト内における主たる経路に注目するなど、モデルケースに適う母集団や集計軸を定義し、その状況下における離脱が多いかどうか（その背景が課題として本当に存在しているのか）を見る必要があります。

このようなことを綿密に行うと、主観的な推定や論理的アプローチに基づいた仮説が案外的外れであったなんてことが結構明らかになったりします。

アクセス解析で数字を見るときは、森も茂みも木も全て見る必要がありますが、どの順序でどう見るかが重要です。