Структура Funnel Analysis

Воронка — это последовательность событий, которые пользователь должен пройти, чтобы достичь целевого действия. Для каждого перехода считается drop-off rate: доля пользователей, не перешедших на следующий шаг.

Базовая e-commerce воронка:

Визит на сайт        100 000 пользователей   100%
       ↓  (−70%)
Просмотр PDP          30 000 пользователей    30%
       ↓  (−60%)
Добавление в корзину  12 000 пользователей    12%
       ↓  (−75%)
Начало оформления      3 000 пользователей     3%
       ↓  (−40%)
Оплата                 1 800 пользователей     1.8%

Drop-off 75% между корзиной и оформлением — это точка с наибольшим абсолютным потенциалом. Если поднять конверсию этого шага на 10 пп, итоговый CR вырастет на 0.36 пп — больше, чем улучшение любого другого шага на то же значение.

Сегментация воронки: где скрывается разрыв

Агрегированная воронка скрывает различия между сегментами. Декомпозиция по ключевым срезам часто раскрывает неочевидные приоритеты:

Сегмент CR корзина → оплата
Десктоп 35%
Мобайл 18%
Новые пользователи 12%
Повторные покупатели 45%
iOS 22%
Android 16%

Разрыв мобайл/десктоп (18% vs 35%) — это конкретная гипотеза для оптимизации мобильного checkout, а не просто «конверсия у нас низкая».

Инструменты и технические требования

Funnel analysis требует event tracking с достаточным контекстом на каждом шаге:

event: "add_to_cart"
properties:
  product_id: "SKU123"
  category: "electronics"
  price: 4990
  source: "PDP"  // откуда добавили
  session_id: "sess_abc"
  user_id: "u_456"  // или anonymous_id

Без session_id и user_id нельзя связать события в воронку. Без source нельзя различить добавления с PDP и из виджета рекомендаций.

Совет: Всегда добавляйте в события воронки атрибут source или placement — это позволяет сравнивать конверсию разных входных точек и атрибутировать влияние персонализационных блоков.

Типичные ошибки

  • Неправильное временное окно: воронка на 1 час для товаров с многодневным циклом принятия решений
  • Ignore multi-session journeys: пользователь вернулся через 3 дня — не считается в воронке с узким окном
  • Анализ без сегментации: «конверсия 1.8%» — это ни о чём без разбивки по устройствам, каналам, типам пользователей
  • Воронка без события отказа: знать, куда уходит пользователь после drop-off (например, в поиск или на конкурента), важнее, чем просто знать, что ушёл