Conversion rate: как собрать честную воронку

Коротко

Conversion rate — это доля пользователей, которые вошли в заданный путь и дошли до целевого действия за выбранное окно времени. Смысл метрики полностью зависит от четырёх вещей: кто вошёл, какие шаги обязательны, в каком порядке они идут и сколько времени разрешено на завершение.

• Покажи в отчёте входной шаг и знаменатель, а не только итоговый процент.
• Считай уникальных пользователей, если вопрос про опыт человека; сессии — если вопрос про конкретную попытку.
• Выбирай окно по реальному циклу: 20 минут для checkout и несколько дней для B2B onboarding — это разные задачи.
• Разбирай переходы между шагами, а не только общий conversion rate.

Сначала сформулируй путь словами

До настройки событий полезно произнести воронку обычной фразой. Например: “Новый пользователь увидел pricing, начал регистрацию, создал workspace и открыл первый отчёт в течение семи дней”. Если фразу нельзя сказать без оговорок, воронку ещё рано собирать: скорее всего, вы смешали два разных маршрута.

Один и тот же итоговый event может жить в разных путях. Покупка после повторного визита и покупка в первой сессии — не одна конверсия. Первая больше говорит про весь спрос и маркетинг, вторая — про ясность предложения и friction в checkout.

Воронка должна показывать количество и переход

Итоговая конверсия здесь 11,5%, но для решения важнее не сам процент, а форма пути. Между первым визитом и началом регистрации теряется 71% входа. Потом до первого отчёта доходит заметная часть тех, кто уже создал workspace. Значит, начинать расследование с финального экрана нельзя: сначала нужно понять, почему люди не решаются начать путь.

Closed funnel, open funnel и порядок событий

Closed funnel считает только тех, кто вошёл с первого шага. Он хорош для диагностики конкретного сценария: например, pricing → registration → first report. Open funnel разрешает пользователю появиться на любом шаге, поэтому удобен для проверки целого процесса и качества данных, но не отвечает на тот же вопрос.

Порядок тоже меняет смысл. Для onboarding чаще нужен порядок “сначала это, потом то”: иначе пользователь мог создать workspace вчера, а открыть pricing сегодня, и система назовёт это одним успешным путём. В продукте между основными шагами обычно допустимы другие действия; требовать exact order стоит только для действительно жёсткого технического процесса.

SQL для последовательной onboarding-воронки

Ниже один из прозрачных способов посчитать closed funnel по пользователям. Каждый следующий CTE присоединяется к предыдущему шагу и проверяет окно в семь дней от первого входного события. Это важнее, чем просто проверить наличие всех четырёх events у одного user_id: порядок и срок здесь часть определения метрики.

with pricing as (
  select user_id, min(occurred_at) as pricing_at
  from events
  where event_name = 'pricing_viewed'
    and occurred_at >= current_date - interval '30 days'
    and occurred_at < current_date
  group by 1
),
registration as (
  select p.user_id, p.pricing_at, min(e.occurred_at) as registration_at
  from pricing p
  join events e on e.user_id = p.user_id
    and e.event_name = 'registration_completed'
    and e.occurred_at >= p.pricing_at
    and e.occurred_at < p.pricing_at + interval '7 days'
  group by 1, 2
),
workspace as (
  select r.user_id, r.pricing_at, min(e.occurred_at) as workspace_at
  from registration r
  join events e on e.user_id = r.user_id
    and e.event_name = 'workspace_created'
    and e.occurred_at >= r.registration_at
    and e.occurred_at < r.pricing_at + interval '7 days'
  group by 1, 2
),
first_report as (
  select distinct w.user_id
  from workspace w
  join events e on e.user_id = w.user_id
    and e.event_name = 'report_viewed'
    and e.occurred_at >= w.workspace_at
    and e.occurred_at < w.pricing_at + interval '7 days'
)
select 'pricing_viewed' as step, count(*) as users from pricing
union all select 'registration_completed', count(*) from registration
union all select 'workspace_created', count(*) from workspace
union all select 'report_viewed', count(*) from first_report;

Как найти причину drop-off

Большой drop-off — это место для вопроса, а не готовый диагноз. Сравни тех, кто прошёл переход, с теми, кто остановился: канал, платформа, браузер, тариф, скорость загрузки, ошибки, время между шагами. Если конверсия просела только на Android после релиза, она уже не похожа на общую проблему смысла pricing-страницы.

Не забывай про размер базы. Переход с 8% до 4% в сегменте из 30 пользователей может быть шумом. Падение с 29% до 24% на десятках тысяч пользователей уже стоит разложить по версии приложения и источнику трафика, а затем подтвердить гипотезу экспериментом или качественным исследованием.

• Сравни переходы по каналам, платформам и новым когортам.
• Посмотри медианное время между шагами, а не только факт прохождения.
• Проверь ошибки и технические события рядом с проблемным шагом.
• Узнай, что делают пользователи вместо следующего шага: уходят, возвращаются назад, ищут помощь или идут другим маршрутом.
• Не называй корреляцию причиной без дополнительной проверки.

Открытая и последовательная воронка

В открытой воронке каждый шаг считается от своей аудитории. Она отвечает на вопрос: сколько пользователей дошло до конкретного действия вообще? В последовательной воронке шаги должны идти в заданном порядке и обычно в одном окне. Она отвечает на другой вопрос: какой процент пользователей прошёл путь от старта до результата без пропуска этапов. Оба режима полезны, но их конверсию нельзя сравнивать как одну метрику.

Выбор режима зависит от сценария. Для checkout важна последовательность: просмотр товара, корзина, оплата. Для исследования функций может быть полезно узнать, сколько зарегистрированных когда-либо создали проект, даже если они сначала посмотрели документацию. Подпиши режим в названии отчёта и зафиксируй допустимое время между шагами.

Знаменатель и атрибуция меняют конверсию

Конверсия — это не только деление двух чисел. Нужно понимать, кто попал в стартовую когорту и как долго ему разрешено пройти путь. Если в числителе заказ за семь дней, а знаменатель — все пользователи, зарегистрированные за месяц, показатель будет занижен. Если новые пользователи продолжают добавляться в незакрытое окно, вчерашняя конверсия может меняться задним числом.

Отдельно договорись об атрибуции: пользователь считается один раз по первой сессии, по первому источнику или по кампании, которая привела к конкретному шагу. Для продуктового анализа обычно полезно хранить исходный acquisition channel и отдельно канал последнего касания. Не смешивай их в одном поле, иначе объяснение разницы между сегментами станет спором о данных.

• Зафиксируй стартовое событие и размер когорты.
• Укажи окно: одна сессия, 24 часа, 7 или 30 дней.
• Раздели first-touch и last-touch attribution.
• Отдельно учти повторные попытки и дубликаты заказов.
• Не сравнивай незрелые когорты с полностью дозревшими.

Drop-off — место для диагностики, а не готовая причина

Большой провал между шагами помогает выбрать место исследования, но не объясняет поведение. На одном и том же участке могут работать разные причины: пользователю неясна ценность, форма не помещается на мобильном экране, платёж отклоняется, событие не отправляется или часть аудитории вообще не должна была проходить этот шаг.

Сначала собери операционный разрез: пользователи, доля, медианное время, ошибки и повторные попытки. Затем сравни сегменты и версии. Если drop-off появился после релиза только в Safari, это техническая гипотеза. Если он стабильно выше у пользователей из конкретного рекламного обещания, исследуй качество трафика. Если проблема одинакова везде, можно переходить к UX-исследованию или эксперименту.

Что почитать дальше

Воронка часто начинается ещё до продукта: пользователь должен получить первую ценность, а команда — убедиться, что её определение не подменено удобным кликом. После прохождения воронки следующий вопрос — какие сегменты приносят деньги и не маскирует ли средняя выручка потерю качества.