Проще говоря, воронка отвечает на вопрос: “где именно мы теряем людей?”. Например, 10 000 человек пришли на сайт, 1 200 открыли форму, 400 отправили заявку, 180 получили звонок, 70 дошли до демо и 18 купили. Средняя конверсия “из трафика в покупку” полезна, но без шагов непонятно, где проблема: в посадочной странице, форме, скорости обработки лида, демо или цене.
Воронки бывают разными. В продуктовой аналитике смотрят путь пользователя: регистрация, onboarding, первое целевое действие, использование ключевой функции, оплата. В маркетинге - показ, клик, визит, заявка, квалификация, продажа. В CRM - лид, квалификация, встреча, КП, согласование, счет, оплата. В интернет-магазине - просмотр товара, добавление в корзину, checkout, оплата, доставка.
Хороший анализ воронки начинается не с красивого графика, а с качественных событий и одинаковых правил подсчета. Нужно определить шаги, период, сегмент, окно атрибуции, уникальность пользователя или сделки, порядок событий, исключения, источники трафика и часовой пояс. Если события названы хаотично или один шаг пишется по-разному, воронка будет давать неверные выводы.
AI-агент может помогать в анализе воронки: собрать данные из GA4, PostHog, Amplitude, CRM или BI, сравнить периоды, найти просадку, разложить по сегментам, сформулировать гипотезы и подготовить отчет для команды. Но агент не должен сам “додумывать” причины падения. Любой вывод нужно привязывать к данным: какие шаги просели, в каком сегменте, на сколько процентов и с какого момента.
Типичная ошибка - смотреть только общую воронку. Общая конверсия может быть стабильной, а внутри один канал резко просел, мобильные пользователи стали хуже проходить checkout, новый сегмент не активируется, а менеджеры теряют лиды после квалификации. Поэтому воронку почти всегда режут по сегментам: источник, устройство, регион, тариф, менеджер, продукт, новая или повторная аудитория.
Для бизнеса анализ воронки полезен, когда он заканчивается действием: исправить форму, сократить шаг checkout, добавить автозадачу менеджеру, изменить onboarding, проверить рекламный источник, обновить скрипт продаж или запустить A/B-тест. Просто “конверсия упала” - это еще не insight. Нужны доказательства, гипотеза, владелец и следующий шаг.
Примеры
- Продуктовая команда смотрит, сколько новых пользователей дошло от регистрации до первого полезного действия и где ломается onboarding.
- Маркетолог сравнивает воронку рекламных каналов: клик, визит, заявка, квалифицированный лид, продажа.
- Руководитель продаж проверяет CRM-воронку: лид, звонок, встреча, КП, счет, оплата и причины потерь на каждом этапе.
- Интернет-магазин ищет просадку между добавлением товара в корзину и оплатой, отдельно для мобильных и desktop-пользователей.
- AI-агент готовит weekly report: какой шаг воронки просел, в каком сегменте, какие данные это подтверждают и кому назначить проверку.
Где используется
- продуктовая аналитика
- воронка регистрации и onboarding
- анализ рекламных каналов
- воронка лидов и продаж в CRM
- checkout и оплата в интернет-магазине
- поиск просадок по сегментам
- A/B-тесты и эксперименты
- weekly report для руководителя
- контроль качества событий
- AI-агент для аналитики и BI
Связанные термины
Attribution window
Baseline
Baseline forecast
CPA
CRM
Data cleaning
Data quality check
Dataset для evals
Частые вопросы
Что такое анализ воронки простыми словами?
Это способ посмотреть путь пользователя или сделки по шагам и понять, где люди теряются. Например: визит, заявка, звонок, демо, счет, оплата. Для каждого шага считают количество и конверсию.
Чем воронка отличается от обычной конверсии?
Обычная конверсия показывает итог: сколько дошло до цели. Воронка показывает промежуточные шаги и помогает понять, где именно возникла потеря.
Какие данные нужны для анализа воронки?
Нужны события или статусы по шагам, единые правила подсчета, период, сегменты, источник данных, ID пользователя или сделки, порядок событий и окно атрибуции. Без этого воронка легко искажает реальность.
Как AI-агент помогает анализировать воронку?
Он может собрать данные из аналитики, CRM или BI, сравнить периоды, найти просевший шаг, разложить по сегментам и подготовить отчет. Но выводы должны ссылаться на конкретные цифры, а не на догадки модели.
Какая главная ошибка при анализе воронки?
Смотреть только общую картину и не проверять качество событий. Часто проблема спрятана в сегменте: канал, устройство, регион, менеджер, тариф или новый сценарий продукта.
