Back to archive
12.04Продуктовая аналитика и BI

Funnel Analysis: как находить точки отвала в продукте

TL;DR

  • Product funnel - это последовательность событий, которая показывает, где пользователь теряет путь к ценности или деньгам.
  • Воронка должна строиться вокруг бизнес-действия: activation, checkout, subscription, KYC, booking, повторная покупка.
  • Drop-off сам по себе не объясняет причину. После funnel report нужно смотреть сегменты, paths, session replay, support tickets и технические ошибки.
  • Самый большой drop-off не всегда самый важный. Важен финансовый impact и возможность быстро исправить.
  • Funnel analysis должен заканчиваться гипотезой и экспериментом, а не скриншотом в презентации.

1. Что такое продуктовая воронка

Воронка - это путь пользователя через несколько событий.

В отличие от маркетинговой воронки, продуктовая воронка смотрит внутрь продукта: onboarding, feature adoption, checkout, KYC, booking, subscription, referral.

2. Как выбрать шаги

Хорошая воронка имеет 4-7 шагов. Если шагов 20, ей трудно пользоваться. Если шагов 2, вы не узнаете, где проблема.

ПравилоПример
Каждый шаг должен быть событиемcheckout_started, не "пользователь думал"
Шаги должны быть orderedНельзя платить до выбора метода оплаты
Не смешивать UI и бизнесpayment_success, не green_button_clicked
Добавлять optional steps отдельноPromo code не обязателен для всех
Сегментировать по platform/sourceiOS и Android могут ломаться по-разному

3. Drop-off и conversion

Пример checkout:

StepUsersStep conversionTotal conversion
View item10 000100%100%
Add to cart3 20032%32%
Checkout start2 10066%21%
Payment selected1 15055%11.5%
Purchase76066%7.6%

На первый взгляд biggest drop-off - view item -> add to cart. Но если улучшение payment step на 10% дает больше revenue, начинать нужно там. Считайте impact, а не только проценты.

4. Time to convert

Воронка должна отвечать не только "сколько дошли", но и "как долго шли".

СимптомВозможная причина
Между signup и activation проходит 3 дняOnboarding не ведет к ценности
Checkout занимает 15 минутСлишком много полей или payment friction
KYC застревает на одном шагеДокументы, камера, ошибки OCR
Trial users платят только в последний деньPaywall или value communication слабые

Если шаг конвертируется, но слишком медленно, это тоже потеря.

5. Сегментация воронки

Практичные разрезы:

  • iOS / Android / web;
  • new / returning users;
  • paid / organic / referral;
  • city;
  • app version;
  • payment method;
  • language;
  • plan;
  • device model.

Если drop-off есть только на Android 13 и только в старой версии app, это не маркетинговая проблема. Это баг или UX.

6. Что делать после funnel report

Funnel показывает где. Причину нужно искать дальше.

ИсточникЧто дает
Paths / flowsКуда ушли после drop-off
Session replayЧто реально делали на экране
Support ticketsЧто пользователи писали
Error logsОшибки API, payment, validation
SurveysПочему пользователь не продолжил
A/B testРаботает ли исправление

Нельзя делать вывод "людям дорого" только потому, что они ушли на checkout. Может быть не работает Kaspi, не видна доставка, не проходит SMS, не открывается карта.

7. Пример: Kaspi/payment step

Локальный e-commerce видит:

StepConversion
Cart viewed100%
Checkout started74%
Payment method selected41%
Paid35%

Сегментация показывает, что падение сильнее на mobile web и у пользователей из Казахстана. Session replay показывает: Kaspi QR спрятан ниже банковской карты. После перестановки payment methods конверсия payment selected выросла.

Это хороший funnel fix: маленькое изменение, близко к деньгам, легко проверить.

8. Локальный контекст СНГ/РК

В Казахстане особое внимание:

  • Kaspi payment / QR / installments;
  • SMS/phone verification;
  • двухъязычные формы;
  • доставка по городам;
  • адреса и геокодинг;
  • старые Android-устройства;
  • мобильный интернет;
  • WhatsApp как fallback.

Иногда funnel drop-off в приложении означает, что пользователь ушел в WhatsApp и купил там. Если это не связано с CRM, продуктовая воронка будет считать успешного клиента потерянным.

9. Ошибки

ОшибкаПоследствие
Строить воронку по page viewsНе видно реальных business actions
Не учитывать optional pathsПользователей ошибочно считают drop-off
Смешивать новые и старые версии appНельзя понять, где проблема
Не связывать с revenueОптимизируют клики вместо денег
Не проверять instrumentationDrop-off может быть багом аналитики
Заканчивать анализ без экспериментаВоронка остается картинкой

10. Практический чеклист

  • Выбран один критический бизнес-путь.
  • Воронка состоит из 4-7 событий.
  • Для каждого события проверен trigger.
  • Есть conversion и time-to-convert.
  • Воронка сегментирована по platform/source/city/app version.
  • Biggest drop-off проверен через paths/logs/support/replay.
  • Гипотеза оформлена как эксперимент.
  • Impact считается в revenue или activation, не только в проценте.

11. Видео

What is Funnel Analysis?

12. Главный совет

Воронка нужна не чтобы найти виноватый экран, а чтобы найти самый дешевый способ вернуть деньги в систему. Смотрите drop-off, но приоритизируйте impact.

Sources / Notes