Воронка отражает долю пользователей или объектов, последовательно достигших этапов сценария. Она отвечает на вопрос «где теряется переход», но сама не объясняет «почему».
Для каждого шага задайте:
Смена единицы анализа между шагами делает конверсию неоднозначной.
Конверсия шага:
пользователи, достигшие шага B / пользователи, достигшие шага A.
Сквозная конверсия считается от начала к целевому действию. Большой процент потери не всегда означает главный потенциал: учитывайте абсолютное число пользователей, ценность шага и возможность воздействия.
Retention показывает, какая доля когорты возвращается к значимому действию через заданный период. Когорты обычно формируют по дате первого целевого действия или регистрации.
Churn зависит от модели продукта: отмена подписки, отсутствие активности заданное время или прекращение покупок. DAU/WAU/MAU и stickiness полезны только при естественной частоте использования продукта.
Среднее может скрывать противоположные изменения. Проверяйте:
Сегментацию выбирают по гипотезе, а не перебирают бесконечно в поиске красивого результата.
Наблюдение: «конверсия между выбором доставки и оплатой ниже на Android». Возможные объяснения: ошибка версии, состав трафика, разные способы оплаты, скорость интерфейса, особенности региона. Для выбора причины потребуются логи, разрезы, сессии, интервью или эксперимент.
Пусть 100 000 новых пользователей открыли карточку товара, 40 000 добавили товар в корзину, 28 000 начали оформление, 21 000 выбрали доставку, 18 000 начали оплату и 16 200 получили подтверждение заказа. Самая крупная абсолютная потеря происходит до корзины, но это ещё не означает дефект карточки: часть людей сравнивает товары и действует рационально.
Между началом оплаты и подтверждением теряется 10%. Это меньшая аудитория, но шаг ближе к ценности и может указывать на техническую ошибку или недоступный способ оплаты. Приоритет выбирают по сочетанию объёма, намерения, ценности и способности команды повлиять.
Используйте числа из примера. Считайте единицей анализа нового пользователя, а окном — семь дней с первого просмотра карточки. Шаги должны происходить в заданном порядке.
Таблица расчётов, определения событий и диагностическое дерево «наблюдение → возможная причина → способ проверки».
Ты — Product Analyst и проверяешь мою воронку.
Проверь логику начала и конца, полноту этапов, определения событий, единицу анализа, окно, формулы конверсии и сегментацию. Пересчитай только те числа, для которых я дал исходные данные. Раздели выводы на наблюдения и причинные гипотезы.
Не придумывай причины как факты. Выступи как Product Lead: задай вопросы, почему я выбрал именно этот провал, какие альтернативные объяснения возможны и какие данные различат их. Укажи до трёх критических ошибок и покажи исправление одной формулы или одного определения события.
Моя воронка и расчёты:
[вставить работу]