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

Наша компания занимается разработкой, поддержкой и обслуживанием сайтов любой сложности. От простых одностраничных сайтов до масштабных кластерных систем построенных на микро сервисах. Опыт разработчиков подтвержден сертификатами от вендоров.

Разработка и обслуживание любых видов сайтов:

Информационные сайты или веб-приложения
Сайты визитки, landing page, корпоративные сайты, онлайн каталоги, квиз, промо-сайты, блоги, новостные ресурсы, информационные порталы, форумы, агрегаторы
Сайты или веб-приложения электронной коммерции
Интернет-магазины, B2B-порталы, маркетплейсы, онлайн-обменники, кэшбэк-сайты, биржи, дропшиппинг-платформы, парсеры товаров
Веб-приложения для управления бизнес-процессами
CRM-системы, ERP-системы, корпоративные порталы, системы управления производством, парсеры информации
Сайты или веб-приложения электронных услуг
Доски объявлений, онлайн-школы, онлайн-кинотеатры, конструкторы сайтов, порталы предоставления электронных услуг, видеохостинги, тематические порталы

Это лишь некоторые из технических типов сайтов, с которыми мы работаем, и каждый из них может иметь свои специфические особенности и функциональность, а также быть адаптированным под конкретные потребности и цели клиента

Услуги, которые мы предлагаем
Показано 1 из 1Все 2062 услуг
Анализ воронки конверсии: от просмотра до покупки с GA4 и BigQuery
Средний
~2-3 дня
Часто задаваемые вопросы

Наши компетенции:

Этапы разработки

Последние работы

  • image_website-b2b-advance_0.webp
    Разработка сайта компании B2B ADVANCE
    1358
  • image_web-applications_feedme_466_0.webp
    Разработка веб-приложения для компании FEEDME
    1251
  • image_websites_belfingroup_462_0.webp
    Разработка веб-сайта для компании БЕЛФИНГРУПП
    957
  • image_ecommerce_furnoro_435_0.webp
    Разработка интернет магазина для компании FURNORO
    1188
  • image_crm_enviok_479_0.webp
    Разработка веб-приложения для компании Enviok
    929
  • image_bitrix-bitrix-24-1c_fixper_448_0.webp
    Разработка веб-сайта для компании ФИКСПЕР
    947

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:

Устройство Просмотр → Корзина Корзина → Чекаут Чекаут → Покупка
Desktop 12% 45% 70%
Mobile 8% 30% 50%

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

Метод Глубина данных Скорость Стоимость Сложность
GA4 Funnel Exploration Средняя Мгновенно Бесплатно Низкая
BigQuery пользовательские запросы Высокая Зависит от объёма Плата за запросы Высокая
Hotjar/Clarity сессии Качественная В реальном времени Есть бесплатный лимит Низкая

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 бесплатно — 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.

Настройка веб-аналитики: GA4, GTM, Яндекс.Метрика и Amplitude

Мы часто видим: конверсия 1.2 %, трафик растёт, а конверсия стоит. Маркетолог смотрит в Google Analytics и говорит: «пользователи уходят с шага 2 оформления заказа». Разработчик открывает тот же шаг — ошибок нет, в Sentry тишина. Значит, дело не в JS-баге, а в UX или в кривых данных, которые показывает аналитика. Аналитика ломается незаметно: событие перестало трекаться после редеплоя — никто не заметил; GTM-тег стреляет дважды — данные задвоились; фильтр GA4 исключает бота, который на самом деле — реальный трафик с корпоративного прокси. Закажите аудит текущих тегов — мы найдём причину за неделю.

После правильной настройки экономия рекламного бюджета может достигать 150 000 ₽ в месяц — это реальный кейс интернет-магазина с 50 000 сессий в день, где дедупликация purchase вернула 20 % неверно приписанных конверсий.

Почему события GA4 дублируются и как это исправить?

Universal Analytics закрыт, его место заняла событийная модель GA4. В ней нет фиксированных хитов страниц и транзакций — только события с параметрами. Это гибче, но требует правильного дизайна событий.

Автоматические события GA4 собирает сам: page_view, scroll, click, session_start. Рекомендуемые события нужно реализовать самостоятельно: purchase, add_to_cart, begin_checkout, view_item. Google ожидает конкретную схему параметров — если передать product_id вместо item_id, данные попадут в GA4, но не в стандартные отчёты e-commerce. Кастомные события для специфики проекта: filter_applied, video_progress, form_step_completed. Кастомные параметры необходимо зарегистрировать в GA4 Admin → Custom definitions, иначе они не будут доступны в отчётах.

Частая ошибка — событие purchase с дублями. Причина: тег срабатывает на странице /thank-you, пользователь обновляет страницу — второй purchase уходит в GA4. Решение: на бэкенде генерируем уникальный transaction_id и передаём в событие. GA4 de-duplicates по нему (в теории — проверяйте через DebugView). Правильная атрибуция экономит до 20 % рекламного бюджета, который раньше уходил на неверно приписанные конверсии.

Как настроить data layer, чтобы не потерять данные?

GTM — инструмент для управления тегами без деплоя кода. Но «без кода» не значит «без архитектуры». Data Layer — основа всего. Передаём данные из приложения в GTM через dataLayer.push(). Структура: event + контекстные данные. Для e-commerce: перед открытием страницы продукта — push с данными товара. GTM-тег читает из dataLayer, не из DOM.

window.dataLayer = window.dataLayer || [];
dataLayer.push({
  event: 'view_item',
  ecommerce: {
    items: [{
      item_id: 'SKU-12345',
      item_name: 'Название товара',
      price: 1990.00,
      currency: 'RUB'
    }]
  }
});

Плохая практика: GTM-тег парсит DOM — ищет цену в span.price, название в h1. Это ломается при любом изменении верстки. Хорошая практика: всегда dataLayer. Используем Preview Mode для отладки и GTM Server-Side для чувствительных данных — отправка с сервера, не с браузера, обходит блокировщики рекламы, не теряет данные.

Как Яндекс.Метрика дополняет веб-аналитику?

Для российской аудитории Метрика обязательна — особенно Вебвизор. Запись сессии пользователя, который бросил корзину, часто даёт ответ быстрее, чем неделя анализа воронки. Цели в Метрике: событийные (через ym(COUNTER_ID, 'reachGoal', 'GOAL_NAME')) или автоматические (клик по кнопке, посещение страницы). Связка с CRM через Метрика Плюс — передача офлайн-конверсий. Наш опыт: в 8 из 10 проектов после настройки Метрики находили скрытые баги в UX, которые не показывали другие системы.

Что даёт product analytics в Amplitude?

Amplitude — продуктовый инструмент, в отличие от маркетинговых GA4 и Метрики. Он заточен под анализ поведения пользователей внутри продукта: воронки, ретеншн, user paths. Amplitude подходит для SaaS-продуктов, мобильных приложений и любых сервисов с зарегистрированными пользователями, где важно понять, как проходят онбординг, на каком шаге уходят, какие фичи используют чаще. Ключевые концепции: identify (связать анонимного пользователя с userId после авторизации), group (аккаунт в B2B SaaS), когорты для удержания. Amplitude Chart — воронка шагов за последние 30 дней с разбивкой по источнику.

Мониторинг качества данных

Аналитика без мониторинга — чёрный ящик. Настраиваем:

  • GA4 Realtime — проверяем после каждого деплоя, что ключевые события приходят
  • Alerting в GA4 — аномалия в количестве событий purchase (резкое падение = что-то сломалось)
  • GTM Preview в staging-окружении перед продакшеном
  • Ручные тесты воронок раз в неделю — просто пройти путь покупателя и проверить, что всё трекается

Что проверяем после каждого деплоя

  • Все ли рекомендуемые события присутствуют в DebugView
  • Нет ли задвоений (считаем количество purchase на 100 сессий)
  • Не изменилась ли структура dataLayer после обновления фронтенда

Что входит в работу

Компонент Описание
Аудит текущих тегов Проверка существующих GTM-тегов, dataLayer, дублей и ошибок
Дизайн событийной схемы Документация: список событий, параметры, триггеры
Настройка GA4 + GTM Создание конфигурации, тегов, Custom definitions
Яндекс.Метрика Установка счётчика, создание целей, настройка Вебвизора
Amplitude (опционально) Настройка клиентского и серверного SDK, когорты
QA и мониторинг Тестирование в Preview Mode, Alerting
Обучение и передача Доступы, инструкция по добавлению новых событий, консоль

Процесс и сроки

  1. Аудит текущих тегов и данных (2 дня)
  2. Дизайн событийной схемы (2 дня)
  3. Разработка Data Layer и настройка тегов (3–5 дней)
  4. QA в Preview Mode и на staging (2 дня)
  5. Деплой и настройка дашбордов (1 день)
Сценарий Срок
Базовая настройка GA4 + GTM 1 неделя
Полный e-commerce tracking + Метрика 2–3 недели
Server-side GTM + Amplitude 3–5 недель

Стоимость рассчитывается индивидуально. Получите консультацию по настройке веб-аналитики для вашего проекта — мы оценим объём работ за один день. Свяжитесь с нами, чтобы начать.

Wikipedia: Веб-аналитика — подробнее о методах и метриках. Официальная документация по событийной модели GA4 доступна в Google Analytics 4.