Воронка продаж для аналитика: как считать конверсии и находить узкие места в продукте

Каждый продукт теряет пользователей на пути от первого касания до оплаты. Вопрос в том, где именно и почему. Воронка продаж — это не просто маркетинговый термин, а главный инструмент аналитика для диагностики здоровья продукта. В этом руководстве разберём, как правильно строить воронки, считать конверсии и находить те самые «узкие места», которые убивают бизнес-метрики.

Что такое воронка продаж и почему аналитик должен её понимать

Воронка продаж (sales funnel, purchase funnel) — это маркетинговая модель, описывающая движение пользователя по стадиям от первого контакта до целевого действия. Термин был предложен ещё в 1898 году Элиасом Льюисом и изначально назывался «потребительской воронкой». Классическая модель AIDA описывала четыре этапа: знакомство (Awareness), интерес (Interest), желание (Desire) и действие (Action).

Почему «воронка»? Потому что на каждом этапе количество пользователей уменьшается. Если на сайт пришли 10 000 человек, товар в корзину положили 500, а оплатили 50 — это классическая воронка с естественным сужением. Задача аналитика — понять, на каких этапах отток избыточен и что с этим делать.

Для продуктового аналитика воронка — это диагностический инструмент. Она позволяет не просто констатировать факт («конверсия в покупку 0.5%»), а декомпозировать проблему: понять, где именно теряются пользователи и какие гипотезы стоит проверить. Без понимания воронки невозможно приоритизировать задачи и обосновать изменения в продукте данными.

«Воронка показывает не то, сколько денег вы заработали, а сколько потенциально потеряли на каждом этапе пути пользователя.»

Воронка vs Customer Journey

Часто возникает путаница между воронкой продаж и картой пути клиента (Customer Journey Map). Это связанные, но разные инструменты. Воронка фокусируется на количественных метриках перехода между этапами — сколько процентов пользователей дошли от шага A до шага B. Customer Journey Map описывает качественный опыт пользователя: его эмоции, точки контакта, мотивации и барьеры.

Для полной картины нужны оба инструмента. Воронка покажет, где проблема (высокий отток на этапе регистрации), а CJM поможет понять почему (слишком много полей, непонятная ценность, технические ошибки).

Типы воронок: какую строить для вашего продукта

В зависимости от целей анализа используются разные типы воронок. Важно понимать их специфику, чтобы выбрать правильный инструмент для конкретной задачи.

Маркетинговая воронка

Классическая маркетинговая воронка фокусируется на пути от первого касания до квалифицированного лида. Основные этапы: привлечение трафика, конвертация в лида (заполнение формы, подписка), квалификация лида (MQL — Marketing Qualified Lead), передача в продажи (SQL — Sales Qualified Lead).

Маркетинговая воронка важна для B2B-продуктов и бизнесов с длинным циклом продаж. Аналитику она помогает понять эффективность каналов привлечения и качество лидов на входе.

Продуктовая воронка

Продуктовая воронка описывает путь пользователя внутри продукта: от первого входа до достижения ключевой ценности и регулярного использования. Типичные этапы: регистрация, онбординг, первое ключевое действие (Aha-момент), повторное использование, конвертация в платящего.

Для SaaS-продуктов продуктовая воронка — главный инструмент роста. Она позволяет находить проблемы в онбординге, понимать, какие фичи влияют на активацию, и оптимизировать путь к платной подписке.

Воронка AARRR (Pirate Metrics)

В 2007 году Дэйв Макклюр, основатель 500 Startups, предложил фреймворк AARRR, который стал стандартом для продуктовых команд. Название — это аббревиатура от пяти ключевых этапов жизненного цикла пользователя, а звучит как «Arr!» — возглас пирата.

Фреймворк AARRR ценен тем, что даёт целостную картину здоровья продукта. Он показывает не только входящий поток, но и удержание, монетизацию и виральность. Для аналитика это готовая структура для построения дашбордов и отчётов.

Некоторые команды расширяют модель до AAARRR, добавляя Awareness (Осведомлённость) перед Acquisition. Это особенно актуально для B2C-продуктов с длинным циклом принятия решения.

E-commerce воронка

Для интернет-магазинов используется специфическая воронка checkout: просмотр каталога, просмотр карточки товара, добавление в корзину, переход к оформлению, ввод данных доставки, выбор способа оплаты, подтверждение заказа, успешная оплата.

Каждый этап можно и нужно декомпозировать дальше. Например, «ввод данных доставки» можно разбить на: заполнение имени, заполнение адреса, выбор способа доставки. Такая детализация позволяет находить микропроблемы в интерфейсе.

Как правильно считать конверсии

Конверсия — это процент пользователей, перешедших с одного этапа воронки на следующий. Казалось бы, простая формула: разделить одно число на другое и умножить на 100. Но дьявол кроется в деталях.

Базовая формула конверсии

Формула расчёта конверсии между этапами выглядит так:

Конверсия этапа = (Количество пользователей на текущем этапе / Количество пользователей на предыдущем этапе) × 100%

Пример: на сайт пришли 1000 человек, товар в корзину положили 50. Конверсия: (50 / 1000) × 100% = 5%.

Общая конверсия воронки (End-to-End Conversion, Win Rate) считается как отношение последнего этапа к первому:

Общая конверсия = (Количество пользователей на последнем этапе / Количество пользователей на первом этапе) × 100%

Когда считать конверсию сложнее

В реальности расчёт конверсии сложнее базовой формулы. Вот типичные ситуации, когда нужен более продвинутый подход:

Многосессионные воронки. Пользователь может начать оформление заказа сегодня, а завершить через три дня. Если считать конверсию в рамках одной сессии, вы потеряете таких пользователей. Решение — использовать окно конверсии (conversion window): считать пользователя сконвертированным, если он завершил воронку в течение N дней после начала.

Нелинейные воронки. Пользователи не всегда идут по воронке последовательно. Кто-то пропускает этапы, кто-то возвращается назад. Важно решить: считать только строго последовательные переходы или любые пути к цели. Для e-commerce часто используют «мягкие» воронки — пользователь считается на этапе, если он хотя бы раз его посетил.

Повторные действия. Если пользователь дважды добавил товар в корзину, это один пользователь или два события? Для конверсии воронки обычно считают уникальных пользователей, но для анализа поведения могут понадобиться и события.

Методы расчёта: сессионный vs user-based

Формулы для B2B-воронок

В B2B продажах используются специфические метрики конверсии между статусами лидов:

MQL to SQL Conversion = (Количество SQL / Количество MQL) × 100%

SQL to Opportunity = (Количество возможностей / Количество SQL) × 100%

Opportunity to Won = (Количество выигранных сделок / Количество возможностей) × 100%

Средние бенчмарки по индустрии: конверсия из MQL в SQL — 10-15%, из SQL в Opportunity — 20-30%, из Opportunity в Won — 20-30%. Общая конверсия воронки B2B обычно составляет 3-7%.

Ключевые метрики воронки, которые должен отслеживать аналитик

Помимо конверсии между этапами, аналитик должен отслеживать набор дополнительных метрик, которые помогают интерпретировать данные и находить инсайты.

Конверсия и её производные

Step Conversion Rate — конверсия конкретного этапа. Показывает эффективность каждого шага воронки в отдельности.

Cumulative Conversion Rate — накопленная конверсия от начала воронки до текущего этапа. Помогает видеть общую картину потерь.

Drop-off Rate — процент пользователей, выпавших на каждом этапе. Считается как 100% минус конверсия. Если конверсия 60%, drop-off 40%.

Временные метрики

Time to Convert — среднее время прохождения воронки от первого до последнего этапа. Важно для понимания цикла принятия решения.

Time Between Steps — время между соседними этапами. Аномально долгое время может указывать на проблему или необходимость дополнительного касания.

Time to Value (TTV) — время до первого получения ценности от продукта. Чем короче TTV, тем выше вероятность активации и удержания.

Финансовые метрики

CAC (Customer Acquisition Cost) — стоимость привлечения клиента. Считается как сумма затрат на маркетинг и продажи, делённая на количество новых клиентов.

LTV (Lifetime Value) — пожизненная ценность клиента. Сколько денег в среднем приносит один клиент за всё время использования продукта.

LTV/CAC Ratio — отношение пожизненной ценности к стоимости привлечения. Здоровый показатель — от 3:1 и выше. Если LTV/CAC меньше 1, бизнес теряет деньги на каждом клиенте.

AOV (Average Order Value) — средний чек. Для e-commerce это базовая метрика, которая влияет на рентабельность воронки.

Метрики качества

Bounce Rate — процент пользователей, покинувших страницу без какого-либо действия. Высокий bounce rate часто указывает на проблемы с первым экраном или несоответствие ожиданий.

Exit Rate — процент пользователей, покинувших воронку на конкретном этапе. В отличие от bounce rate, exit rate считается для пользователей, которые уже начали взаимодействие.

Completion Rate — процент пользователей, завершивших все этапы воронки. Обратная метрика к общему drop-off.

«Отслеживайте 3-5 ключевых метрик, которые напрямую связаны с бизнес-целями. Слишком много метрик рассеивает фокус и затрудняет принятие решений.»

Как находить узкие места в воронке

Найти узкое место — значит определить этап, на котором теряется непропорционально много пользователей или денег. Это не просто этап с низкой конверсией. Важен контекст: ожидания, бенчмарки, влияние на бизнес-метрики.

Шаг 1: Визуализируйте воронку

Первый шаг — построить визуализацию воронки с абсолютными числами и конверсиями на каждом этапе. Это даёт наглядную картину, где происходят основные потери.

Типичная ошибка — смотреть только на проценты. Этап с конверсией 50% выглядит хуже этапа с 90%, но если на первый приходят 10 000 пользователей, а на второй — 100, влияние первого этапа несопоставимо больше.

Шаг 2: Сравните с бенчмарками

Без точки отсчёта сложно понять, хорошая у вас конверсия или плохая. Используйте несколько типов бенчмарков:

Индустриальные бенчмарки. Средние показатели по вашей отрасли. Например, средняя конверсия e-commerce во втором квартале 2025 года составила около 2.9%. Для SaaS — около 7%.

Исторические бенчмарки. Сравнение с вашими же показателями за прошлый период. Позволяет видеть динамику и влияние изменений.

Когортные бенчмарки. Сравнение разных сегментов пользователей между собой. Мобильные vs десктоп, новые vs вернувшиеся, разные каналы привлечения.

Шаг 3: Ищите аномалии

Аномалия — это этап, который выделяется на фоне остальных или отличается от ожиданий. Признаки аномалий:

Резкое падение конверсии. Если все этапы показывают 70-80% конверсии, а один — 30%, это явный кандидат на анализ.

Длинное время на этапе. Пользователи «застревают» на каком-то шаге. Это может указывать на сложный интерфейс, недостаток информации или технические проблемы.

Высокий exit rate на неожиданном этапе. Например, пользователи массово уходят после просмотра страницы оплаты, хотя до этого прошли весь путь.

Различия между сегментами. Мобильные пользователи проходят этап хуже десктопных на 40%. Или новые пользователи отваливаются в три раза чаще, чем вернувшиеся.

Шаг 4: Декомпозируйте проблемные этапы

Найдя этап с аномально низкой конверсией, разбейте его на подэтапы. Если проблема на этапе «Оформление заказа», детализируйте:

• Начал заполнять форму

• Заполнил имя и email

• Заполнил адрес доставки

• Выбрал способ доставки

• Перешёл к оплате

• Ввёл данные карты

• Нажал кнопку «Оплатить»

Такая детализация позволяет найти конкретную точку отвала: возможно, форма ломается на этапе ввода адреса, или пользователи не понимают варианты доставки.

Шаг 5: Используйте качественные методы

Количественный анализ воронки показывает ГДЕ проблема. Чтобы понять ПОЧЕМУ, нужны качественные методы:

Session Replay. Записи сессий пользователей, которые отвалились на проблемном этапе. Можно буквально увидеть, что пошло не так: где кликнули, что искали, почему закрыли страницу.

Heatmaps. Тепловые карты показывают, на какие элементы страницы обращают внимание пользователи. Если кнопка «Оформить заказ» в холодной зоне — её не видят.

Опросы. Короткий опрос для пользователей, покинувших воронку: «Что помешало завершить заказ?» Прямой feedback часто удивляет.

Интервью с пользователями. Глубинные разговоры с несколькими пользователями, которые не завершили целевое действие. Дают контекст и неочевидные инсайты.

Сегментация воронок: почему средние показатели врут

Средняя конверсия 5% может скрывать очень разные реальности: 15% у десктопных пользователей и 2% у мобильных. Или 8% для органического трафика и 1% для рекламного. Сегментация раскрывает эти различия.

Основные срезы для сегментации

По устройству. Desktop, mobile, tablet. Мобильные воронки часто кардинально отличаются: меньший экран, другое поведение, технические ограничения.

По источнику трафика. Organic, paid, referral, direct, email. Пользователи из разных каналов имеют разные ожидания и намерения.

По географии. Страны и регионы. Культурные различия, платёжная инфраструктура, уровень доверия — всё влияет на конверсию.

По типу пользователя. Новые vs вернувшиеся, B2B vs B2C, разные персоны продукта.

По времени. День недели, время суток, сезон. Для многих продуктов поведение радикально меняется в выходные или ночью.

Когортный анализ воронок

Когорта — это группа пользователей, объединённых по времени первого действия. Например, все пользователи, зарегистрировавшиеся в январе 2025 года — это январская когорта.

Когортный анализ воронок позволяет:

• Сравнивать конверсию разных когорт и видеть влияние изменений продукта

• Понимать, как меняется поведение пользователей со временем

• Выявлять тренды: улучшается ли воронка от месяца к месяцу

• Оценивать эффект сезонности

Типичная визуализация когортного анализа — таблица, где по строкам когорты (месяц регистрации), по столбцам — время после регистрации, в ячейках — конверсия или retention.

В этом примере видно, что каждая следующая когорта показывает лучший retention — продукт улучшается.

Сегментация vs Когорты

Важно не путать эти понятия. Сегмент — это группа пользователей с общими характеристиками (мобильные, из России, платящие), которая может меняться во времени. Пользователь может перейти из сегмента «бесплатный» в сегмент «платящий».

Когорта — это группа, фиксированная по моменту первого события. Пользователь остаётся в своей когорте навсегда. Если он зарегистрировался в январе, он будет в январской когорте, даже если анализируете его поведение в марте.

«Сегментация показывает различия между группами сегодня. Когортный анализ показывает, как меняется поведение группы со временем.»

Инструменты для построения и анализа воронок

Выбор инструмента зависит от масштаба бизнеса, технических возможностей и бюджета. Рассмотрим основные категории.

Бесплатные инструменты

Google Analytics 4. Стандартный бесплатный инструмент с возможностью строить воронки в разделе Explore. Подходит для базового анализа e-commerce и сайтов. Ограничения: сложности с user-based tracking, ограниченные возможности когортного анализа.

Яндекс.Метрика. Российский аналог с встроенными воронками, вебвизором (session replay) и картами кликов. Хороший выбор для русскоязычных проектов.

Продуктовая аналитика

Amplitude. Мощный инструмент для продуктовой аналитики с отличными возможностями построения воронок, когортного анализа и сегментации. Бесплатный тариф до 10 млн событий в месяц.

Mixpanel. Аналогичный функционал, исторически сильнее в мобильной аналитике. Удобные воронки с детализацией по шагам и временным окнам.

PostHog. Open-source альтернатива с воронками, session replay, feature flags. Можно развернуть на своих серверах для полного контроля над данными.

Heap. Автоматически собирает все действия пользователей без необходимости явно прописывать события. Удобно для ретроспективного анализа.

CRM-системы

Для B2B-воронок с длинным циклом продаж используются CRM: Salesforce, HubSpot, Pipedrive, amoCRM. Они позволяют отслеживать статусы сделок, считать конверсии между этапами, анализировать причины проигрыша.

BI-инструменты

Для кастомных воронок и сложной аналитики используют BI: Tableau, Power BI, Looker, Metabase. Они работают поверх сырых данных и дают максимальную гибкость, но требуют настройки и SQL-навыков.

Требования к данным

Для построения качественной воронки нужны данные с тремя обязательными атрибутами:

• Who — идентификатор пользователя (user_id, device_id, cookie)

• What — название события (page_view, add_to_cart, purchase)

• When — временная метка события

Дополнительно полезны: свойства события (сумма заказа, название продукта), свойства пользователя (источник привлечения, тариф), контекст (устройство, браузер, страна).

Типичные ошибки при анализе воронок

За годы работы с воронками аналитики набивают одни и те же шишки. Вот самые распространённые ошибки и как их избежать.

Ошибка 1: Пропуск этапа в воронке

Если вы забыли включить какой-то этап, числа не будут сходиться. Например, воронка показывает: 1000 → 800 → 200. Откуда такое падение? Возможно, между вторым и третьим этапом есть промежуточный шаг, который вы не учли, и именно там пользователи отваливаются.

Решение: перед построением воронки детально опишите все шаги пользовательского пути, проверьте их на реальных пользователях.

Ошибка 2: Фрагментированные данные

Данные приходят из разных источников (сайт, приложение, CRM, call-центр), но не связаны между собой. Вы видите только часть картины. Пользователь мог начать на сайте, продолжить в приложении, а завершить через звонок — и для вас это три разных человека.

Решение: внедрить единый идентификатор пользователя, использовать инструменты для identity resolution, объединить источники данных в data warehouse.

Ошибка 3: Корреляция вместо причинности

Вы заметили, что пользователи, просмотревшие видео, конвертируются в 3 раза чаще. Значит, нужно заставить всех смотреть видео? Не факт. Возможно, видео смотрят уже мотивированные пользователи, а не видео их мотивирует.

Решение: не делать выводов о причинности без A/B-теста. Если хотите доказать, что видео повышает конверсию — проведите эксперимент.

Ошибка 4: Слишком много метрик

Дашборд с 50 графиками не помогает принимать решения. Чем больше метрик, тем сложнее понять, на что обращать внимание. Команда теряется и в итоге смотрит на то, что удобнее, а не на то, что важнее.

Решение: определить 3-5 ключевых метрик, которые напрямую связаны с бизнес-целями. Остальные — для глубокого анализа при необходимости.

Ошибка 5: Игнорирование контекста

Конверсия упала на 20% за месяц. Паника! Но оказывается, это сезонный эффект, или изменился источник трафика, или был технический сбой в один из дней.

Решение: всегда смотреть на данные в контексте. Сравнивать с аналогичным периодом прошлого года, проверять наличие аномалий, учитывать внешние факторы.

Ошибка 6: Vanity metrics вместо actionable

Pageviews, лайки, просмотры — эти метрики приятно смотрят, но не говорят о здоровье бизнеса. Они показывают «что произошло», но не «почему это важно» и «что делать».

Решение: фокус на метриках, которые можно улучшить конкретными действиями и которые влияют на бизнес-результат.

Ошибка 7: Анализ без действий

Вы нашли узкое место, подготовили отчёт, показали команде... и ничего не произошло. Анализ ради анализа не приносит ценности.

Решение: каждый анализ должен заканчиваться рекомендацией. Что делать? Какую гипотезу проверить? Какой эксперимент запустить?

«80% продаж требуют минимум пяти касаний, но большинство менеджеров сдаются после одного-двух. То же с аналитикой: одного отчёта недостаточно, нужна система итераций.»

Оптимизация воронки: от анализа к действиям

Найти узкое место — половина дела. Вторая половина — его устранить. Рассмотрим системный подход к оптимизации воронки.

Приоритизация проблем

Не все проблемы одинаково важны. Для приоритизации используйте ICE-фреймворк:

Impact — насколько сильно улучшение повлияет на бизнес-метрику. Увеличение конверсии на первом этапе воронки с 1 млн пользователей важнее, чем на последнем с 1000.

Confidence — насколько вы уверены в гипотезе. Есть ли данные, подтверждающие проблему? Были ли похожие кейсы?

Ease — насколько легко реализовать решение. Изменить текст кнопки — легко, переделать весь checkout — сложно.

Формулирование гипотез

Хорошая гипотеза должна быть конкретной и проверяемой. Формат: «Мы считаем, что [изменение] приведёт к [результату], потому что [причина]. Мы проверим это, измерив [метрику].»

Пример: «Мы считаем, что упрощение формы регистрации с 5 полей до 2 увеличит конверсию на 30%, потому что аналитика показывает 60% отвал на поле «Телефон». Мы проверим это A/B-тестом, измеряя completion rate формы.»

A/B-тестирование

A/B-тестирование — главный инструмент валидации гипотез. Ключевые принципы:

Одна переменная. Меняйте что-то одно, чтобы точно понимать причину изменения метрики.

Статистическая значимость. Не делайте выводов до достижения нужного объёма выборки. Используйте калькуляторы статистической значимости.

Документирование. Записывайте гипотезу, параметры теста, результаты, выводы. Это база знаний для команды.

По данным исследований, хорошее A/B-тестирование может увеличить конверсию до 300%. 60% компаний считают сплит-тестирование «высокоценным» для оптимизации лендингов.

Итеративный подход

Оптимизация воронки — не разовый проект, а непрерывный процесс. Цикл выглядит так:

1. Анализ воронки, поиск узких мест

2. Формулирование гипотез

3. Приоритизация

4. A/B-тест или эксперимент

5. Анализ результатов

6. Внедрение или откат

7. Повторение цикла

Рекомендуемая каденция: еженедельный review активаций и экспериментов, ежемесячный анализ когортного retention и юнит-экономики, квартальный пересмотр стратегии воронки.

Практические примеры анализа воронок

Теория хороша, но практика лучше. Рассмотрим несколько типичных кейсов анализа воронок.

Кейс 1: E-commerce checkout

Ситуация: Интернет-магазин электроники. Общая конверсия — 1.8%, что ниже бенчмарка в 2.9%. Задача — найти и устранить узкое место.

Анализ воронки:

Обнаруженная проблема: Конверсия из просмотра товара в добавление в корзину аномально низкая — 17.8%. На этом этапе теряется основная масса пользователей.

Сегментация: При разбивке по устройствам оказалось, что мобильная конверсия — 11%, десктопная — 28%. Проблема сконцентрирована в мобильном опыте.

Качественный анализ: Session replay показал: на мобильных устройствах кнопка «В корзину» находится ниже первого экрана, пользователи её не видят. Многие пытаются кликнуть на изображение товара, ожидая, что это добавит в корзину.

Решение: Добавить sticky-кнопку «В корзину» для мобильных. A/B-тест показал рост конверсии этапа на 45%.

Кейс 2: SaaS онбординг

Ситуация: B2B SaaS для управления проектами. Конверсия из регистрации в платную подписку — 3%, при целевом показателе 7%. Триальный период — 14 дней.

Анализ AARRR-воронки:

Acquisition: 5000 регистраций в месяц, CAC $50 — в пределах нормы.

Activation: Только 35% пользователей создают первый проект в первый день. 60% никогда не приглашают коллег. Проблема в активации.

Retention: Среди активированных пользователей Day 7 retention — 65%, что хорошо. Среди неактивированных — 8%.

Revenue: Конверсия активированных в платящих — 8.5%. Неактивированных — 0.2%.

Вывод: Узкое место — активация. Пользователи не доходят до Aha-момента (когда команда начинает совместно работать над проектом).

Решение: Переработка онбординга с фокусом на создание первого проекта и приглашение коллег в первой сессии. Добавление in-app подсказок и email-цепочки для неактивированных пользователей. Результат: активация выросла до 52%, конверсия в платящих — до 5.8%.

Кейс 3: B2B маркетинговая воронка

Ситуация: Компания продаёт enterprise-решение. Цикл сделки — 3-6 месяцев. Задача — понять, почему падают продажи при стабильном трафике.

Анализ воронки:

Обнаруженная проблема: Резкое падение конверсии Lead → MQL в марте (с 30% до 20%) и последующих этапов.

Анализ источников: В марте был увеличен бюджет на контекстную рекламу. Новые лиды оказались менее квалифицированными — другой портрет аудитории.

Решение: Пересмотр таргетинга рекламы, добавление квалифицирующих вопросов в форму заявки, внедрение lead scoring для приоритизации работы sales-команды.

Автоматизация анализа воронок

Ручной анализ воронок занимает много времени и подвержен ошибкам. Современные подходы предполагают автоматизацию.

Дашборды реального времени

Настройте дашборд, который автоматически обновляется и показывает ключевые метрики воронки. Включите алерты на критические отклонения: если конверсия падает ниже порогового значения, команда получает уведомление.

Автоматические отчёты

Еженедельные или ежемесячные отчёты с динамикой воронки. Сравнение с предыдущим периодом, выделение аномалий, топ проблемных этапов.

Предиктивная аналитика

ML-модели могут предсказывать вероятность конверсии конкретного пользователя на основе его поведения. Это позволяет проактивно работать с «группой риска» — пользователями, которые с высокой вероятностью не завершат воронку.

Интеграция с продуктом

Современные инструменты позволяют не только анализировать, но и действовать. Например, если пользователь «застрял» на определённом этапе — автоматически показать подсказку, отправить email или предложить чат с поддержкой.

Метрики эффективности работы с воронкой

Как понять, что работа аналитика с воронками приносит результат? Нужны метаметрики — показатели эффективности самой аналитической работы.

Время до инсайта

Сколько времени проходит от обнаружения аномалии до понимания её причины? Хороший показатель — часы, плохой — недели.

Процент реализованных рекомендаций

Какой процент аналитических рекомендаций превращается в реальные изменения продукта? Если этот показатель низкий — проблема либо в качестве рекомендаций, либо в коммуникации с командой.

ROI от экспериментов

Сколько денег принесли изменения, основанные на анализе воронок? Этот показатель сложнее считать, но он наглядно демонстрирует ценность аналитики.

Покрытие воронки данными

Какой процент событий воронки трекается? Есть ли слепые зоны? Хороший показатель — 100% ключевых событий отслеживается корректно.

Чек-лист для аналитика: работа с воронкой продаж

В завершение — практический чек-лист, который поможет не упустить важное при анализе воронок.

Перед началом анализа

• Определены бизнес-цели анализа

• Выбран тип воронки (маркетинговая, продуктовая, AARRR)

• Описаны все этапы пользовательского пути

• Проверено качество трекинга событий

• Определён период анализа и окно конверсии

Во время анализа

• Построе��а визуализация воронки с абсолютными числами и конверсиями

• Выполнено сравнение с бенчмарками (индустриальными, историческими)

• Проведена сегментация по ключевым параметрам

• Выявлены аномалии и узкие места

• Проблемные этапы декомпозированы на подэтапы

• Использованы качественные методы для понимания причин

После анализа

• Сформулированы конкретные гипотезы

• Гипотезы приоритизированы (ICE или аналог)

• Предложен план экспериментов

• Результаты задокументированы

• Запланирован follow-up анализ

Заключение: воронка как инструмент роста

Воронка продаж — это не статичная картинка, а живой инструмент диагностики и оптимизации продукта. Задача аналитика — не просто считать конверсии, а находить точки роста и помогать команде принимать обоснованные решения.

Ключевые принципы работы с воронками:

Первое — всегда начинайте с бизнес-вопроса. Анализ ради анализа не имеет ценности. Что именно вы хотите понять? Какое решение поможет принять этот анализ?

Второе — сегментируйте данные. Средние показатели скрывают важные различия. Разбивайте воронку по устройствам, каналам, когортам, типам пользователей.

Третье — сочетайте количественные и качественные методы. Цифры показывают «где», но не «почему». Для полной картины нужны session replay, опросы, интервью.

Четвёртое — фокусируйтесь на действиях. Каждый анализ должен заканчиваться рекомендацией. Что изменить? Какой эксперимент провести?

Пятое — итерируйте постоянно. Оптимизация воронки — не проект с конечной датой, а непрерывный процесс улучшения.

Аналитик, который умеет работать с воронками, становится ценным партнёром для продуктовой, маркетинговой и sales-команды. Он не просто предоставляет данные, а помогает бизнесу расти, находя и устраняя барьеры на пути пользователя к ценности.

«Воронка — это рентген вашего продукта. Она показывает, где здоровые органы, а где требуется лечение. Задача аналитика — правильно интерпретировать снимок и предложить терапию.»

По данным 2025 года, около 570 000 веб-сайтов используют инструменты для построения и анализа воронок. Компании, которые системно работают с воронками и проводят A/B-тестирование, показывают конверсию в 2-3 раза выше средней по индустрии. Это не магия — это результат последовательной работы с данными.

Начните с малого: постройте базовую воронку вашего продукта, найдите этап с наибольшими потерями, сформулируйте гипотезу о причине и проверьте её. Первый успешный эксперимент покажет команде ценность аналитического подхода лучше любой презентации.

А лучшие вакансии для аналитиков ищите на hirehi.ru