# Як читати воронку: цензурування справа і діапазони дат

> Цензурування справа (люди, які ще не встигли сконвертуватися), діапазони дат та інші способи, якими конверсія воронки вводить в оману.

- Курс: [Продуктова аналітика: від даних до рішень](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics.md)
- Модуль: Де застрягають нові користувачі?
- Урок 10/32, ~31 хв
- Джерело: https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/reading-funnels

## Рекордний тиждень для загальних зборів

**Alex Tutor:** Maya тішиться рекордним тижнем у Halves і чекає, що ти, як людина з даними в команді, це підтвердиш. Спершу знайомимося з цензуруванням справа — пасткою, що стоїть за більшістю «рекордів» воронки.

**Maya:** До п'ятничних загальних зборів: у тижні 3, 20–26 липня, першу витрату додали **83%** нових користувачів. Саме того тижня ми пробували пуш «Розділіть першу вечерю». Хочу це на слайд, а пуш — щотижня.

**Alex Tutor:** Коли вивантажили дані?

**Maya:** Сьогодні вранці, 31 серпня. А що?

**Alex Tutor:** Бо тиждень 3 мав на це майже шість тижнів. Спершу погляньмо на інший кінець. Ось усі реєстрації з 6 липня по 30 серпня, один рядок на користувача; стовпчики кроків — дні після реєстрації, порожньо — ще не сталося.

**Набір даних (CSV):** [Нові користувачі Halves, 6 липня – 30 серпня 2026](https://productovi.com/datasets/product-analytics/reading-funnels/halves-new-users-jul-aug.csv)

192 реєстрації у восьми тижневих когортах по 24, дані вивантажено 31 серпня. Без внутрішнього трафіку (акаунтів команди).

- `user_id`: Ідентифікатор користувача
- `signup_date`: Дата реєстрації (UTC); день 0
- `platform`: ios або android
- `channel`: invite (приєднався до чужої групи), app_store_search (пошук у стор) або paid_social (платні соцмережі)
- `group_created_day`: День після реєстрації, коли користувач створив першу групу; запрошені цього не роблять
- `member_invited_day`: День, коли користувач надіслав перше запрошення
- `invite_accepted_day`: День, коли хтось уперше прийняв запрошення користувача
- `first_expense_day`: День першої витрати користувача
- `expenses_week1`: Витрати, які користувач додав у дні 0–6; порожньо, якщо перший тиждень ще не минув
- `active_week4`: Відкривав застосунок у дні 21–27 (true/false); заповнено лише для реєстрацій 6 липня – 2 серпня

**Sofia:** Тоді найновіший тиждень: реєстрації з 24 по 30 серпня з будь-яким `first_expense_day` на сьогодні.

> **Вправа:** Реєстрації з 24 по 30 серпня: яка частка має **будь-яке** значення `first_expense_day` у даних на сьогодні? У %, з одним знаком після коми.

## Що таке цензурування справа?

**Alex Tutor:** 29,2%, і нічого не зламалося. Це **цензурування справа** (right censoring): для нещодавніх користувачів часова шкала обрізана праворуч, тож ми ще не знаємо, що вони зроблять. Такі **цензуровані дані** — не нуль: їхня частка сьогодні низька і зросте в найближчі дні.

![Ряд саджанців, посаджених у різні дні: найстарші високі, найновіші ледь проросли, а садівник міряє їх усіх.](https://productovi.com/courses/product-analytics/inline/reading-funnels-illustration-2.webp)

*Найновіший тиждень ще не встиг вирости, і це не провал.*

**Alex Tutor:** 83% у Maya — дзеркальний випадок. Тиждень 3 мав шість тижнів; за перші 7 днів у нього було 54,2%, як у тижнях 2 і 6, і менше, ніж у тижні 7. Частка «на сьогодні» винагороджує старі когорти просто за вік.

**Перша витрата за тижнем реєстрації: «на сьогодні» проти перших 7 днів**

| Тиждень реєстрації (1 = 6–12 липня, 8 = 24–30 серпня) | Перша витрата на сьогодні | Перша витрата за 7 днів |
| --- | --- | --- |
| 1 | 66.7 | 37.5 |
| 2 | 58.3 | 54.2 |
| 3 | 83.3 | 54.2 |
| 4 | 62.5 | 45.8 |
| 5 | 58.3 | 41.7 |
| 6 | 62.5 | 54.2 |
| 7 | 70.8 | 58.3 |
| 8 | 29.2 |  |

*Значення за 7 днів для тижня 8 немає: його вікно ще не минуло. «На сьогодні» змішує когорти, що мали вісім тижнів, з когортою, що мала кілька днів.*

**Sofia:** Тобто: однакове вікно для всіх і лише когорти, які прожили все вікно повністю.

**Alex Tutor:** Саме так. Візьмімо вікно 7 днів: перша витрата в дні 0–6. Кожен, хто зареєструвався до 23 серпня включно, мав його повністю, тож тижні 1–7 завершені. Тиждень 8 — ні.

> **Вправа:** Візьми лише **завершені** когорти (реєстрації 6 липня – 23 серпня). Яка частка додала першу витрату **за 7 днів** (`first_expense_day` від 0 до 6)? У %, з одним знаком після коми.

**Maya:** Тобто мій рекордний тиждень — не рекорд. А найновіший тиждень на графіку сховати?

**Alex Tutor:** Або не показувати його, доки вікно не закриється 6 вересня, або показати сірим з позначкою «незавершений». Чого робити не можна, то це усереднювати його разом із завершеними тижнями.

**Theo:** Чому? Більше користувачів у середньому — точніше число.

> **Вправа:** Theo усереднює всі вісім тижнів, разом з незавершеним останнім, і отримує 46,9% за 7 днів. **Правда чи ні:** це краща оцінка, ніж 49,4% із семи завершених тижнів, бо вона спирається на більше користувачів.

## Діапазон дат — це не когорта

**Theo:** Мій місячний звіт рахує інакше: 67 перших витрат у серпні, 103 реєстрації в серпні. Це **65%**. Набагато краще за твої тижневі числа!

**Alex Tutor:** Перевір, хто входить у ці 67. Частину перших витрат зробили люди, які зареєструвалися наприкінці липня. Вони є в чисельнику, але їх немає в знаменнику.

**Alex Tutor:** Правило для воронок: діапазон дат визначає, хто **входить**. Далі ти стежиш за тими самими людьми протягом їхнього вікна, хоч би на яку дату припадали їхні кроки.

**Alex Tutor:** Перш ніж перебудовувати, назви точно, що не так із 65% у Theo.

> **Вправа:** Theo ділить перші витрати **з датою** в серпні (67) на реєстрації в серпні (103) і отримує 65%. У чому головна проблема?

![Люди з однаковими браслетами проходять крізь ворота, а провідник іде за тією самою групою стежкою, не зважаючи на тих, хто приєднується збоку.](https://productovi.com/courses/product-analytics/inline/reading-funnels-illustration-3.webp)

*Діапазон дат визначає, хто входить; далі стежиш саме за цими людьми.*

**Sofia:** Тобто для серпня: ті, хто зареєструвався в серпні, але лише до 23-го, щоб кожен мав 7 днів.

> **Вправа:** Побудуй серпневе число Theo за правилами воронки: користувачі, які **зареєструвалися** з 1 по 23 серпня, і частка з них, хто додав першу витрату за 7 днів. У %, з одним знаком після коми.

## Отже, пуш: когорти на однаковому 7-денному вікні

**Alex Tutor:** Почни з бази, яку пуш має перевершити: усі чотири липневі тижні реєстрацій, з 6 липня по 2 серпня, з вікном 7 днів.

> **Вправа:** Користувачі, які зареєструвалися з 6 липня по 2 серпня (тижні 1–4): яка частка додала першу витрату за 7 днів (`first_expense_day` від 0 до 6)? У %, з одним знаком після коми.

**Alex Tutor:** Тепер порівняймо схоже зі схожим, 7 днів для всіх. Тиждень 3: 13 з 24, 54,2%. Тижні 2 і 6 були без пуша й мали стільки ж; тиждень 7 — більше, 58,3%. Усі чотири липневі тижні разом: 46 з 96, 47,9%.

**Alex Tutor:** До того ж тижневі когорти по 24 людини стрибають випадково: тижні з 1 по 7 — від 37,5% до 58,3%. Для таких малих груп дивися на інтервал, а не на точку; математика — в уроці про [довірчі інтервали](/courses/statistics-for-pm-and-marketers/confidence-intervals).

![Ряд однакових маленьких човнів гойдається на різній висоті на хвилях.](https://productovi.com/courses/product-analytics/inline/reading-funnels-illustration-4.webp)

*Малі тижневі групи стрибають випадково; дивися на загальну картину, а не на один тиждень.*

**Maya:** То що писати на слайді про пуш?

> **Вправа:** У тижні 3 (реєстрації 20–26 липня) Halves надсилав новим користувачам пуш «поділи свою першу вечерю». Що Maya може чесно написати про нього на слайді?

**Alex Tutor:** Отже, без слайда. Але Maya однаково хоче знати, чи працює пуш. Який план на це відповість?

> **Вправа:** Який план скаже Maya, чи допомагає пуш «поділи свою першу вечерю»?

**Maya:** Гаразд, без слайда. Але в понеділок графік піде всій команді. Напиши примітку під ним, щоб ніхто не святкував і не панікував через не той тиждень.

**Sofia:** Коротку: що означає число, які тижні завершені і чому «на сьогодні» прикрашає старі тижні й карає найновіший.

**Alex Tutor:** І вікно, назване в днях. Примітка — це те визначення, яке люди справді прочитають.

> **Вправа:** Напиши примітку на 2–4 речення під тижневим графіком онбордингу Maya, щоб ніхто більше не прочитав хибно найстаріші чи найновіший тиждень.

> **Головне**
>
> - **Цензурування справа:** нещодавні користувачі ще не прожили все вікно, тож їхня конверсія виглядає низькою (останній тиждень: 29,2% на сьогодні проти 49,4% у завершених когортах). Зачекай, покажи сірим або не показуй; ніколи не усереднюй разом.
> - Частки «будь-коли» ростуть із віком когорти (тиждень 3: 83,3% на сьогодні, 54,2% за 7 днів). Порівнюй когорти лише з однаковим вікном конверсії (тут 7 днів) і лише коли вікно завершене.
> - **Діапазон дат визначає, хто входить.** Далі стеж за цими людьми протягом їхнього вікна. «Події серпня ÷ реєстрації серпня» змішує різних людей (65,0% проти правильних 49,4%).
> - Малі когорти коливаються випадково; порівнюй інтервали, а не точки.
> - Пиши вікно й правило завершеності в примітці до графіка.

**Alex Tutor:** Найновіший тиждень завжди виглядає катастрофою, а старі — тріумфом. Дай їм однакове вікно, і обидві історії зазвичай зникають.

- Попередній урок: [Воронки: вікно конверсії, порядок кроків і хто рахується](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/funnels.md)
- Наступний урок: [Активація: як знайти aha-момент](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/activation.md)

---
Productovi Learning. Безкоштовно, читати можна без реєстрації.