Анализ воронки
Анализ воронки — это подсчёт того, сколько посетителей проходят каждый шаг пути к покупке (карточка товара → корзина → оформление → оплата) и на каком шаге их больше всего «теряется». Его цель — найти самую большую потерю и проверить, почему она возникает.
Простыми словами
Воронка показывает не «почему» люди уходят, а «где». Зная, что из 1 000 человек, положивших товар в корзину, оплату дошли только 150, вы понимаете, куда смотреть дальше: на форму оформления, доставку, оплату. Причину потом ищут другими способами: записями сессий, опросом, проверкой юзабилити.
Как построить
- Определите шаги. Обычно: `view_item` → `add_to_cart` → `begin_checkout` → `purchase`. События должны быть настроены правильно (События электронной коммерции).
- Выберите тип воронки. В GA4 есть открытая и закрытая воронки: в открытой пользователи могут войти на любом шаге, в закрытой — только с первого. Пользователей считают только на тех шагах, которые они прошли в заданной последовательности (справка Google Analytics).
- Разбейте по сегментам. GA4 позволяет разбивать каждый шаг по измерению, например по категории устройства; каждого пользователя относят к первому значению, которое у него есть. Также можно показать среднее время между шагами.
- Найдите шаг с наибольшей потерей и сравните его по устройствам, источникам трафика, новым и постоянным покупателям.
Данные воронок в «Исследованиях» GA4 зависят от срока хранения (до 14 месяцев для стандартного свойства), см. GA4 для магазина (справка Google Analytics).
Пример (условные цифры)
Интернет-магазин электроники за месяц:
Шаг | Пользователи | Переход на следующий шаг |
|---|---|---|
Просмотр товара | 20 000 | — |
Добавили в корзину | 1 800 | 9% |
Начали оформление | 900 | 50% |
Купили | 400 | 44% |
После корзины теряется 50% людей, а после начала оформления — 56% (500 из 900). Поэтому в этом примере наибольшая потеря именно на оформлении. Если на мобильных этот шаг хуже, чем на компьютерах, сначала проверяют мобильную форму.
Как на это смотрят разные источники
- Baymard Institute сводит результаты 50 исследований: средний показатель отказа от корзины — 70,22% (обновление сентября 2025). Из них 42% респондентов на вопрос о причинах ответили «просто смотрел». Среди других причин: слишком большие дополнительные расходы (40%), требование создать аккаунт (18%), слишком долгое или сложное оформление (17%), ошибки сайта (17%), неясная общая сумма (12%) (Baymard, 2025). Это опрос американских покупателей; для Украины отдельных данных Baymard не приводит. Не стоит воспринимать 70% как норму, до которой нужно «дотянуть»: часть людей в корзине только сравнивает цены.
- У GA4 и Microsoft Clarity есть собственные инструменты воронок; их результаты могут отличаться из-за разных правил подсчёта пользователей и согласия на cookie. В Clarity без согласия сеансы разбиваются на отдельные, поэтому воронки менее полные (документация Microsoft).
Типичные ошибки
- Смотреть на общую конверсию и не разбивать по устройствам и источникам.
- Сравнивать свой показатель отказов с чужим средним без учёта типа товара (дорогой товар требует больше раздумий).
- Искать причину потери только в цифрах. Воронка показывает место, а не причину.
- Менять несколько вещей одновременно и потом не понимать, что сработало: лучше A/B-тест.
FAQ
Что такое воронка продаж в интернет-магазине? Последовательность шагов от первого просмотра до покупки с количеством людей на каждом шаге.
Каков средний отказ от корзины? По сводке Baymard (обновлено в сентябре 2025) — 70,22% в исследованных магазинах. Для вашего магазина ориентиром служит ваша динамика, а не этот показатель.
Чем отличаются открытая и закрытая воронка? В закрытой воронке учитывают только тех, кто начал с первого шага; в открытой — и тех, кто зашёл позже.
Сколько нужно данных? Достаточно, чтобы разница между шагами не менялась от дня ко дню случайно. Для небольшого магазина лучше смотреть месяц, а не неделю.
Связанные термины
- Брошенная корзина
- Конверсия (conversion rate)
- Микроконверсия
- Оформление заказа (чекаут)
- Записи сессий и тепловые карты
- GA4 для магазина
Источники
- Google Analytics Help, Funnel exploration — support.google.com/analytics/answer/9327974
- Google Analytics Help, Data retention — support.google.com/analytics/answer/7667196
- Baymard Institute, Cart Abandonment Rate Statistics (обновлено 22.09.2025) — baymard.com/lists/cart-abandonment-rate
- Microsoft Learn, Clarity FAQ (обновлено 2026) — learn.microsoft.com/en-us/clarity/faq
Читайте также
Записи сессий и тепловые карты
Запись сессии — это воспроизведение того, как один посетитель пользовался сайтом: где двигал курсор, куда кликал, как прокручивал. Тепловая карта — сводка таких действий многих посетителей на одной странице: где кликают и как далеко прокручивают. Они…
LTV (ценность клиента за всё время)
LTV (lifetime value, также CLV или CLTV) — это сумма, которую клиент приносит магазину за всё время сотрудничества. Для управленческих решений её стоит считать не в выручке, а в марже: сколько денег остаётся магазину со всех покупок клиента после переменных…
Инкрементальность и медиа-микс модели
Инкрементальность — это доля продаж, которые реклама дала сверх того, что магазин получил бы и без неё. Если человек купил бы у вас в любом случае, реклама ничего с ним не добавила, хотя в отчёте он записан как конверсия. Медиа-микс модель (MMM) …
CAC (стоимость привлечения клиента)
CAC (customer acquisition cost) — это сумма, которую магазин тратит, чтобы получить одного нового покупателя: все расходы на маркетинг и продажи за период, делённые на количество клиентов, впервые купивших в этом периоде.