воронка (funnel)

Також називають: воронки, воронка конверсії, аналіз воронки, funnel

Послідовність кроків, які мають пройти користувачі, із часткою тих, хто дійшов до кожного кроку. Результат залежить від порядку кроків, вікна конверсії і того, хто входить у воронку.

Воронка (funnel) веде користувачів через упорядкований список кроків, що мають привести до мети: реєстрація → створення групи → запрошення → перша спільна витрата, або сторінка товару → кошик → оплата. Для кожного кроку вона показує, скільки людей до нього дійшло, тож видно, де користувачі відпадають і який крок лагодити першим.

Кожен крок описують два числа:

$\text{конверсія кроку}_k = \frac{n_k}{n_{k-1}}, \qquad \text{наскрізна конверсія}_k = \frac{n_k}{n_1}$

де $n_k$ — кількість користувачів, що дійшли до кроку $k$ . Конверсія кроку вказує на найслабшу ланку, наскрізна показує, яка частка всіх, хто увійшов, дійшла так далеко. Дивіться й на абсолютні втрати: крок із посередньою конверсією, на який заходить багато людей, може коштувати більше користувачів, ніж крок із жахливою конверсією нижче.

Воронка — це не просто список чисел: відповідь змінюють три налаштування.

Порядок кроків. Строга воронка зараховує користувача на крок 3, лише якщо до того він пройшов кроки 1 і 2 саме в такому порядку. Нестрога рахує всіх, хто зробив крок 3. Для онбордингу за замовчуванням беруть строгу.
Вікно конверсії (conversion window). Скільки часу є в користувача, щоб пройти від першого кроку до останнього (наприклад, 7 днів). Коротке вікно недораховує повільних; безстрокове робить свіжих користувачів гіршими, бо вони ще не встигли.
Хто входить. Які користувачі й за які дати становлять крок 1: усі реєстрації, лише органічні, лише на новій версії застосунку. Якщо змішати джерела трафіку в одній воронці, проблема в одному з них може сховатися.

Воронки підходять для процесів із чіткою метою й природним порядком: онбординг, оформлення замовлення, перехід на платний план. Для поведінки, що повторюється тижнями, — чи повертаються люди — потрібні утримання (retention) і когортні таблиці.

Приклад

Halves дивиться на воронку онбордингу для 2 000 користувачів, що зареєструвалися за один тиждень; строгий порядок, вікно 7 днів:

Крок	Користувачі	Конверсія кроку	Наскрізна конверсія
1. Реєстрація	2 000	—	100%
2. Створив групу	1 300	1 300 / 2 000 = 65,0%	65,0%
3. Запросив учасника	910	910 / 1 300 = 70,0%	45,5%
4. Запрошення прийняте	546	546 / 910 = 60,0%	27,3%
5. Додано спільну витрату	455	455 / 546 = 83,3%	455 / 2 000 = 22,75%

Найнижча конверсія кроку — 3 → 4 (60%): запрошення, які ніхто не приймає. Але найбільша абсолютна втрата — на 1 → 2: 2 000 − 1 300 = 700 людей так і не створюють групу, проти 910 − 546 = 364 втрачених на кроці запрошення. Якщо підняти крок 2 з 65% до 70%, групу створять на 100 людей більше; за незмінних подальших конверсій це 100 × 0,70 × 0,60 × 0,833 ≈ 35 додаткових активованих користувачів на тиждень. Тепер Maya бачить, де лежать обидва кандидати на виправлення і скільки приблизно вартий кожен.

Типові помилки

Рефлекторно лагодити найнижчий відсоток. Порівняйте абсолютні втрати й те, скільки користувачів насправді дасть кожне виправлення.
Рахувати свіжих користувачів без повного вікна. Ті, хто зареєструвався вчора, ще не мали 7 днів; виключіть їх, інакше останній крок виглядатиме зламаним.
Нестрогий порядок там, де порядок важливий. Користувачі, які додали витрату до створення групи (наприклад, їх запросили в чужу групу), роздувають строгу воронку онбордингу, якщо рахувати їх без розбору; вирішіть, що з ними робити.
Одна воронка на весь трафік. Запрошені користувачі й ті, що прийшли з реклами в соцмережах, поводяться по-різному; розбийте за каналом залучення, перш ніж робити висновки.
Вважати воронку причиною. Воронка показує, де люди йдуть, а не чому; доповніть її записами сесій, інтерв'ю чи експериментом.