Анализ воронки конверсии: от просмотра до покупки с GA4 и BigQuery

Представьте: интернет-магазин теряет 60% пользователей между добавлением товара в корзину и началом оформления заказа. Без детального анализа воронки конверсии выяснить причину невозможно. Например, один из клиентов — магазин электроники — терял 70% трафика на этапе выбора доставки. После анализа с помощью воронки конверсии и записей Hotjar обнаружили, что форма запрашивала адрес до показа стоимости доставки. Изменив последовательность, конверсия в оформление выросла на 25%.

Мы проводим комплексный аудит воронки: настраиваем события в GA4, выгружаем данные в BigQuery, сегментируем по устройствам и каналам, выявляем узкие места. За 3–5 рабочих дней вы получаете отчёт с конкретными рекомендациями — от исправления формы до изменения логики ретаргетинга. Экономия рекламного бюджета за счёт точного таргетинга может достигать 15%.

Наш подход основан на опыте работы с проектами разного масштаба — от небольших интернет-магазинов до крупных маркетплейсов, проанализировано свыше 200 проектов. Каждый отчёт включает не только цифры, но и поведенческий анализ: почему пользователи уходят именно на этом шаге.

Какие этапы воронки мы анализируем?

Для интернет-магазина типичные этапы: просмотр товара → добавление в корзину → начало оформления → ввод платёжных данных → покупка. Для SaaS — регистрация → активация → использование ключевой функции → оплата. Мы подстраиваем воронку под вашу бизнес-модель. Ниже — пример типовых конверсий по устройствам:

Почему пользователи уходят на чекауте?

Самая частая проблема — длинные формы, неожиданные расходы (доставка, налоги) или отсутствие удобных способов оплаты. С помощью записей сессий (Hotjar) и тепловых карт мы видим точный момент раздражения. Например, клиент бросает форму именно на поле «номер телефона» — значит, верификация вызывает сомнения. В таких случаях помогает упрощение формы или добавление автозаполнения.

Как мы настраиваем отслеживание в GA4?

Первым делом проверяем разметку событий на каждом этапе. Если её нет — внедряем кастомные события через gtag или GTM:

// Разметка событий воронки на каждом шаге
// Шаг 1: Просмотр страницы товара
gtag('event', 'view_item', {
  items: [{
    item_id: product.id,
    item_name: product.name,
    price: product.price
  }]
});

// Шаг 2: Добавление в корзину
gtag('event', 'add_to_cart', {
  currency: 'RUB',
  value: product.price,
  items: [{
    item_id: product.id,
    quantity: 1
  }]
});

// Шаг 3: Начало оформления
gtag('event', 'begin_checkout', {
  currency: 'RUB',
  value: cartTotal,
  items: cartItems
});

// Шаг 4: Добавление платёжных данных
gtag('event', 'add_payment_info', {
  payment_type: 'card',
  value: cartTotal
});

// Шаг 5: Покупка
gtag('event', 'purchase', {
  transaction_id: order.id,
  value: order.total,
  currency: 'RUB'
});

После настройки создаём воронку в GA4: Explore → New exploration → Funnel exploration. Добавляем шаги, включаем breakdown по device и source/medium.

Анализ с помощью BigQuery

Для более глубокой сегментации используем BigQuery. Запросы позволяют рассчитать конверсию на каждом переходе и сравнить по когортам:

-- Конверсия на каждом шаге воронки
WITH funnel AS (
  SELECT
    user_pseudo_id,
    MAX(CASE WHEN event_name = 'view_item' THEN 1 ELSE 0 END) AS viewed,
    MAX(CASE WHEN event_name = 'add_to_cart' THEN 1 ELSE 0 END) AS added,
    MAX(CASE WHEN event_name = 'begin_checkout' THEN 1 ELSE 0 END) AS checkout,
    MAX(CASE WHEN event_name = 'purchase' THEN 1 ELSE 0 END) AS purchased
  FROM `project.analytics.events_*`
  WHERE _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20240301' AND '20240331'
  GROUP BY user_pseudo_id
)
SELECT
  COUNT(*) AS total_users,
  SUM(viewed) AS viewed,
  SUM(added) AS added_to_cart,
  SUM(checkout) AS started_checkout,
  SUM(purchased) AS purchased,
  ROUND(SUM(added) * 100.0 / SUM(viewed), 1) AS view_to_cart_rate,
  ROUND(SUM(checkout) * 100.0 / SUM(added), 1) AS cart_to_checkout_rate,
  ROUND(SUM(purchased) * 100.0 / SUM(checkout), 1) AS checkout_to_purchase_rate,
  ROUND(SUM(purchased) * 100.0 / SUM(viewed), 2) AS overall_cvr
FROM funnel;

Сегментация и инструменты

Разбивка по устройствам показывает, что на мобильных конверсия ниже на 30% — значит, нужна адаптация формы. Используем также запросы для сегментации:

-- Воронка в разрезе устройств
SELECT device_category,
       COUNT(DISTINCT CASE WHEN step >= 1 THEN user_id END) AS step1_users,
       COUNT(DISTINCT CASE WHEN step >= 2 THEN user_id END) AS step2_users,
       COUNT(DISTINCT CASE WHEN step >= 3 THEN user_id END) AS step3_users,
       ROUND(COUNT(DISTINCT CASE WHEN step >= 3 THEN user_id END) * 100.0 / NULLIF(COUNT(DISTINCT CASE WHEN step >= 1 THEN user_id END), 0), 1) AS cvr
FROM funnel_data
GROUP BY device_category;

Для выявления точек отказа используем не только цифры, но и поведенческие инструменты:

• Hotjar/Clarity: записи сессий пользователей, остановившихся на проблемном шаге
• Тепловые карты: куда кликают и где прокручивают
• Form Analytics: поля, на которых бросают заполнение

// Отслеживание abandonment на форме чекаута
document.querySelectorAll('#checkout-form input').forEach(field => {
  field.addEventListener('blur', () => {
    gtag('event', 'checkout_field_blur', {
      field_name: field.name,
      has_value: field.value.length > 0
    });
  });
});

// Отслеживание выхода со страницы без отправки
window.addEventListener('beforeunload', () => {
  if (document.querySelector('#checkout-form') && !formSubmitted) {
    gtag('event', 'checkout_abandonment', {
      last_field: lastFocusedField
    });
  }
});

Сравнение методов анализа

GA4 лучше подходит для быстрых срезов, BigQuery — для сложной атрибуции, а Hotjar — для качественного понимания поведения. Среднее время анализа — 3-5 дней, что позволяет быстро внедрить улучшения и увеличить CVR на 15-30%.

Что входит в работу

• Аудит текущей разметки событий — проверка корректности отправки данных в GA4.
• Настройка недостающих событий — добавление кастомных событий (например, «начало заполнения формы»).
• Создание воронки в GA4 и BigQuery — с сегментацией по устройствам, каналам и когортам.
• Анализ abandonments — просмотр записей сессий и тепловых карт на проблемных шагах.
• Отчёт с рекомендациями — список узких мест, приоритетов и конкретных изменений (без внедрения).
• Консультация — созвон или переписка для разъяснения результатов.

Среди типичных ошибок при настройке воронки: неправильная структура события (например, передача цены в неверной валюте), отсутствие идентификатора пользователя для сквозной аналитики, неверная последовательность шагов (завышенный отсев), игнорирование сегментации по каналам. Без сегментации вы не увидите, что 50% потерь идёт из платного трафика.

Сроки и стоимость

Базовый анализ (настройка + отчёт) занимает 3–5 рабочих дней. Если требуется внедрение изменений, срок увеличивается до 10 дней. Стоимость рассчитывается индивидуально в зависимости от сложности воронки и количества этапов. Оценим ваш проект — напишите нам, и мы подготовим коммерческое предложение.

Получите консультацию по анализу воронки конверсии — выявим узкие места и предложим решения, которые увеличат CVR на 15–30%. Свяжитесь с нами, чтобы начать.