# Аналіз воронки: як побудувати воронку конверсії й знайти, де відпадають користувачі

> Практичний аналіз воронки: визначення, конверсії кроків, розбивка найслабшого кроку й оцінка, яке виправлення дасть найбільше. З прикладом.

- Джерело: https://productovi.com/uk/blog/funnel-analysis
- Автор: Sergey Bruh
- Опубліковано: 2026-09-30
- Теми: Воронки

Аналіз воронки (funnel) показує, скільки користувачів проходять кожен крок шляху, наприклад реєстрація → перший проєкт → перша покупка, і де відпадає найбільша частка. Так само влаштована й воронка продажів: лід → демо → оплата. **Ви визначаєте, хто входить, кроки, їхній порядок і часове вікно; рахуєте, скільки людей дійшли до кожного кроку; ділите кожен крок на попередній; а потім розбиваєте найслабший крок, щоб зрозуміти, чиє це падіння.** Арифметика займає кілька хвилин. Помиляються зазвичай у визначенні, тож почнімо з нього, а далі розберемо повний приклад воронки онбордингу.

## Що таке воронка (і чим вона не є)

[Воронка](/uk/glossary/pa-funnel) — це послідовність кроків і частка користувачів, що доходять до кожного. Це така сама метрика, як інші: без визначення поруч вона нічого не означає. Результат змінюють чотири рішення:

1. **Хто входить.** Лише ті, кому підходить кожен крок. Хто прийшов за запрошенням друга, одразу потрапляє в чужу групу і власної не створює. Порахуйте таких людей у воронці з кроком «створити групу», і вони виглядатимуть як ті, хто відпав. В одному з прикладів курсу, якщо їх виключити, створення групи на тих самих даних зростає з 58,3 % до 87,5 %.
2. **Кроки.** Події, які люди справді виконують, у тому порядку, який ви вважаєте важливим.
3. **Правило порядку.** Строгий порядок зараховує крок, лише якщо він стався після попереднього; довільний — коли завгодно. Строгий суворіший, і якщо багато людей ідуть іншим шляхом, він запише їх у невдахи.
4. **Вікно конверсії.** Скільки часу людина має на кроки, від моменту входу. Вікно 24 години і вікно 7 днів дають різні числа, і обидва правильні.

Пишіть ці чотири рішення під кожним графіком воронки. Інакше двоє людей збудують «воронку онбордингу» і отримають 37 % і 62 % з тих самих даних.

## Приклад: воронка онбордингу Halves

Halves — вигаданий застосунок, у якому сусіди по квартирі, пари й друзі в поїздках ділять спільні витрати. Продуктова лідерка хоче знати, де нові користувачі застрягають, так і не розділивши першого рахунку. Воронка така:

- **Хто входить:** ті, хто зареєструвався сам (не за запрошенням), з чотирьох завершених тижневих когорт; 1 000 людей.
- **Кроки:** реєстрація → група створена → запрошення надіслане → запрошення прийняте → перша спільна витрата.
- **Порядок:** строгий, кожен крок після попереднього.
- **Вікно:** 7 днів від реєстрації, і лише когорти, які прожили всі 7 днів.

| Крок                  | Користувачі | Конверсія кроку | Від реєстрації |
| --------------------- | ----------- | --------------- | -------------- |
| Реєстрація            | 1 000       |                 | 100,0 %        |
| Група створена        | 820         | 82,0 %          | 82,0 %         |
| Запрошення надіслане  | 590         | 72,0 %          | 59,0 %         |
| Запрошення прийняте   | 330         | 55,9 %          | 33,0 %         |
| Перша спільна витрата | 280         | 84,8 %          | 28,0 %         |

### Конверсії кроків, а не лише загальна

Загальна конверсія — $280 / 1\,000 = 28{,}0\%$. Вона каже, що воронка протікає, але не каже де. **Конверсія кроку** ділить кожен крок на попередній: $820 / 1\,000 = 82{,}0\%$, $590 / 820 = 72{,}0\%$, $330 / 590 = 55{,}9\%$ і $280 / 330 = 84{,}8\%$.

Найслабший крок — «запрошення прийняте»: лише в 55,9 % тих, хто надіслав запрошення, його прийняли в межах вікна. Звідси й починаємо. Стовпчик «від реєстрації» цього не покаже: він завжди спадає, і найбільше абсолютне падіння в ньому не обов'язково припадає на найслабший крок.

### Розбийте найслабший крок

Падіння завжди чиєсь. Розбийте воронку за ознакою, яка могла б його пояснити: платформа, канал залучення, країна, версія застосунку. Тут — за каналом:

| Канал            | Увійшли | Група | Запросили | Прийняли | Перша витрата |
| ---------------- | ------- | ----- | --------- | -------- | ------------- |
| Пошук у стор     | 600     | 500   | 400       | 230      | 196           |
| Платні соцмережі | 400     | 320   | 190       | 100      | 84            |

Конверсії кроків:

| Канал            | Група  | Запросили | Прийняли | Перша витрата | Загалом |
| ---------------- | ------ | --------- | -------- | ------------- | ------- |
| Пошук у стор     | 83,3 % | 80,0 %    | 57,5 %   | 85,2 %        | 32,7 %  |
| Платні соцмережі | 80,0 % | 59,4 %    | 52,6 %   | 84,0 %        | 21,0 %  |

З однієї таблиці виходять два різні висновки:

- **Прийняття слабке для всіх** (57,5 % і 52,6 %). Другові, який отримав запрошення, байдуже, яка реклама привела того, хто запрошує. Отже, це проблема продукту: текст запрошення, посилання, те, що бачить друг, коли його відкриває.
- **Запрошення слабкі в платних соцмережах** (59,4 % проти 80,0 %). Люди з реклами створюють групу майже так само часто, але рідше когось запрошують. Можливо, вони встановили застосунок, щоб спробувати самостійно.

### Чи різниця справжня?

Коли в сегменті кілька сотень людей, перевірте, перш ніж робити висновок. 95-відсоткові інтервали Вілсона:

- Прийняття: пошук у стор 52,6–62,3 %, платні соцмережі 45,6–59,6 %. Інтервали сильно перекриваються, тож доказів, що канали на цьому кроці різняться, немає.
- Запрошення: пошук у стор 76,3–83,3 %, платні соцмережі 53,9–64,6 %. Перекриття немає: навряд чи ця різниця випадкова.

Чому саме Вілсон і як коректно порівнювати дві частки, пояснено в статті про [довірчі інтервали](/uk/blog/confidence-intervals-explained).

### Оцініть виграш, перш ніж обирати виправлення

Цього спринту команда встигне полагодити щось одне. Замість рефлекторно братися за найбільше падіння, оцініть, що кожне виправлення додасть на дні воронки, якщо пізніші кроки лишаться на теперішньому рівні:

- **Прийняття з 55,9 % до 65 %:** $590 \times 0{,}65 = 383{,}5$ прийнятих, на 53,5 більше, і за 84,8 % — приблизно **45 перших витрат додатково**.
- **Запрошення з платних соцмереж на рівні пошуку, 80 %:** $320 \times 0{,}80 = 256$ тих, хто запросив, на 66 більше; $66 \times 0{,}559 \times 0{,}848 \approx$ **31 додатково**.
- **Створення групи з 82 % до 88 %:** на 60 груп більше; $60 \times 0{,}720 \times 0{,}559 \times 0{,}848 \approx$ **20 додатково**.

Цілі — це припущення, тож сприймайте результат як рейтинг, а не прогноз. Проте суперечку він розв'язує: кращий екран створення групи, який команди зазвичай хочуть переробити першим, вартий менше за половину кращого запрошення.

![Прийняття запрошення — найслабший крок, 55,9 %; підняти його до 65 % — це приблизно 45 додаткових перших витрат, більше, ніж дадуть запрошення з соцмереж (31) чи створення групи (20)](/blog/funnel-analysis/diagram-uk.png)

## Дві пастки, коли дивитеся на воронку в часі

Графік воронки за тижнями чи місяцями має дві власні пастки.

**Цензурування справа (right censoring).** Ті, хто зареєструвався вчора, мали один день, а не сім. Їхня конверсія зараз низька і ще зросте. В одному з прикладів курсу останній тиждень показував 29,2 % «на сьогодні» проти 49,4 % у завершених когорт, і команда ледь не відкотила через це реліз. Показуйте лише когорти, чиє вікно вже закрилося, або позначте незавершену сірим.

**Діапазон дат, що змішує людей.** «Перші витрати в серпні ÷ реєстрації в серпні» кладе людей із кінця липня в чисельник, але не в знаменник. Діапазон дат має визначати, хто **входить**; далі стежте за цими самими людьми протягом їхнього вікна.

## Від воронки до активації

Воронка показує, де люди зупиняються. Вона не каже, який крок важить для того, чи вони залишаться. Для цього порівняйте подальше утримання тих, хто дійшов до кроку, і тих, хто ні: крок, що найкраще їх розділяє, — кандидат на критерій [активації](/uk/glossary/pa-activation). Про це стаття [activation rate](/uk/blog/activation-rate), а про утримання — [як порахувати retention](/uk/blog/how-to-calculate-retention-rate).

## Головне

- Аналіз воронки починається з письмового визначення: хто входить, кроки, правило порядку і вікно.
- Дивіться на конверсії кроків: загальна конверсія каже, що є витік, але не де.
- Розбивайте найслабший крок за платформою, каналом чи версією; падіння, однакове всюди, — це проблема продукту.
- Перевіряйте малі сегменти інтервалами, перш ніж діяти через різницю.
- Оцініть кожне можливе виправлення на дні воронки, перш ніж обирати.
- Не показуйте когорти з незакритим вікном, і нехай діапазон дат визначає, хто входить.

## FAQ

### Що таке аналіз воронки?

Це вимірювання частки користувачів, які проходять кожен крок визначеного шляху, наприклад онбордингу чи оформлення замовлення, щоб знайти, де вони відпадають і яке виправлення допоможе найбільше.

### Яка конверсія воронки вважається доброю?

Універсального орієнтира немає: усе залежить від кроків, вікна й того, хто входить. Порівнюйте воронку саму з собою в часі та між сегментами, за тим самим визначенням.

### Строгий порядок чи довільний?

Строгий, коли саме послідовність ви й перевіряєте, наприклад «запросив, перш ніж додати витрату». Якщо багато людей проходять кроки в іншому порядку, спершу подивіться на їхній шлях, а вже потім записуйте в невдахи.

### Яким має бути вікно конверсії?

Достатньо довгим, щоб звичайний користувач устиг у темпі продукту, і достатньо коротким, щоб отримати відповідь вчасно. Для воронки онбордингу першого тижня часто беруть 7 днів. Хоч що ви оберете, напишіть це на графіку.

## Спробуйте на практиці

У безкоштовному уроці [Воронки: порядок, вікно і хто рахується](/uk/courses/product-analytics/funnels/theory) ви збудуєте воронку на дванадцяти користувачах Halves і побачите, як результат змінюється з кожним рішенням. Далі урок [Як читати воронку, не обманюючи себе](/uk/courses/product-analytics/reading-funnels/theory) розбирає цензурування й діапазони дат, а [кейс про воронку онбордингу](/uk/courses/product-analytics/onboarding-funnel/theory) просить написати рекомендацію. Усі три входять до безкоштовного курсу [Продуктова аналітика: від даних до рішень](/uk/courses/product-analytics).

## Пов’язані уроки

- [Воронки: вікно конверсії, порядок кроків і хто рахується](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/funnels.md)
- [Як читати воронку: цензурування справа і діапазони дат](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/reading-funnels.md)
- [Кейс: полагодити воронку онбордингу](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/onboarding-funnel.md)