Багато клієнтів приходять до нас з проблемою: воронка продукту виглядає як чорна скринька. Ми бачимо, що після кроку add_to_cart втрачається 40% користувачів, але чому — невідомо. У підсумку гроші йдуть на рекламу, а не на доопрацювання. Ми вирішуємо це впровадженням наскрізного трекінгу з нуля. За 5 років ми реалізували трекінг для 50+ мобільних проектів — від MVP до enterprise-застосунків з мільйонами користувачів. Якщо ви хочете отримати консультацію з налаштування трекінгу у вашому застосунку, напишіть нам.
Воронка конверсії без правильного трекінгу — це діаграма, яку продакт малює по пам'яті. З трекінгом — це цифри, які показують, де саме і у якого сегменту користувачів гроші йдуть крізь пальці. Стандартна помилка: трекати тільки початок і кінець воронки (checkout_started → payment_succeeded) і потім дивуватися, що 60% drop-off незрозумілі. Правильний підхід — трекати кожен крок з контекстом, достатнім для пояснення причини відвалу.
Чому стандартна воронка не працює?
Часто воронку будують із занадто загальних подій: screen_viewed замість checkout_payment_opened. Без деталізації неможливо зрозуміти, який саме екран або дія викликає відтік. Наприклад, якщо на кроці payment_opened втрачається 30% користувачів — це може бути пов'язано з довгим завантаженням, відсутністю Apple Pay або помилкою 3DS. У нашій практиці був випадок: після додавання 3ds_required у властивості події drop-off на кроці payment_initiated скоротився вдвічі — просто тому, що ми побачили, що 80% тих, хто відвалився, проходили 3DS, і оптимізували цей процес.
Як налаштувати трекінг abandonment?
Abandonment — ключова подія, яку часто упускають. Коли користувач іде, не завершивши воронку, потрібно зафіксувати останній крок, час на ньому та можливі помилки. Ми реалізуємо це через onCleared() у ViewModel або аналог у SwiftUI. Це дає повну картину: хто пішов, на якому етапі і чому.
Проектування воронки
Перед реалізацією потрібно визначити:
- Кроки воронки — атомарні події, що однозначно відповідають прогресу користувача
- Властивості кожного кроку — що потрібно знати про користувача та контекст на цьому кроці
- Точки відвалу — що відбувається з користувачем, який не перейшов до наступного кроку
Приклад воронки e-commerce:
| Крок | Подія | Ключові властивості |
|---|---|---|
| 1 | product_viewed |
product_id, category, source |
| 2 | add_to_cart |
product_id, quantity, cart_size |
| 3 | checkout_started |
cart_total, item_count, has_promo |
| 4 | checkout_address_completed |
address_type (new/saved) |
| 5 | checkout_payment_opened |
payment_methods_available |
| 6 | payment_method_selected |
method (card/paypal/apple_pay) |
| 7 | payment_initiated |
method, 3ds_required |
| 8 | payment_succeeded |
order_id, total, method |
Крок 7 → 8 з 3ds_required = true дасть окрему гілку воронки. Без цієї властивості незрозуміло, чому на цьому кроці більше drop-off.
Реалізація трекінгу
// Android — типобезпечний wrapper для воронки
object CheckoutFunnel {
fun trackStepCompleted(step: CheckoutStep, props: Map<String, Any> = emptyMap()) {
val eventName = when (step) {
CheckoutStep.ADDRESS -> "checkout_address_completed"
CheckoutStep.PAYMENT_OPENED -> "checkout_payment_opened"
CheckoutStep.PAYMENT_METHOD_SELECTED -> "checkout_payment_method_selected"
CheckoutStep.PAYMENT_INITIATED -> "payment_initiated"
CheckoutStep.PAYMENT_SUCCEEDED -> "payment_succeeded"
CheckoutStep.PAYMENT_FAILED -> "payment_failed"
}
val baseProps = mapOf(
"session_id" to sessionManager.currentSessionId,
"cart_id" to cartManager.currentCartId,
"user_id" to authManager.currentUserId,
"timestamp" to System.currentTimeMillis()
)
analyticsClient.track(eventName, baseProps + props)
}
}
// Використання в ViewModel
checkoutViewModel.onAddressConfirmed.observe(this) { address ->
CheckoutFunnel.trackStepCompleted(
CheckoutStep.ADDRESS,
mapOf(
"address_type" to if (address.isNew) "new" else "saved",
"country" to address.country
)
)
}
// iOS — аналогічний підхід
enum CheckoutStep {
case addressCompleted(isNew: Bool, country: String)
case paymentOpened(availableMethods: [String])
case paymentMethodSelected(method: String, requires3DS: Bool)
case paymentSucceeded(orderId: String, total: Double, method: String)
case paymentFailed(errorCode: String, method: String)
}
extension AnalyticsService {
func track(checkoutStep: CheckoutStep) {
let (eventName, props) = checkoutStep.analyticsPayload
amplitude.track(eventType: eventName, eventProperties: props)
}
}
extension CheckoutStep {
var analyticsPayload: (String, [String: Any]) {
switch self {
case .paymentMethodSelected(let method, let requires3DS):
return ("checkout_payment_method_selected", [
"payment_method": method,
"requires_3ds": requires3DS,
"cart_id": CartManager.shared.currentCartId
])
// ...
}
}
}
Побудова воронки в Amplitude
В Amplitude Funnel Analysis:
// Amplitude Chart — налаштування через UI або API
{
"chart_type": "FUNNEL",
"steps": [
{ "event_type": "product_viewed" },
{ "event_type": "add_to_cart" },
{ "event_type": "checkout_started" },
{ "event_type": "payment_succeeded" }
],
"funnel_type": "ordered", // строгий порядок
"conversion_window": 7, // 7 днів на проходження воронки
"conversion_window_unit": "days",
"segment_definitions": [
{
"name": "iOS users",
"filters": [{"subprop_key": "platform", "subprop_value": ["iOS"]}]
},
{
"name": "Android users",
"filters": [{"subprop_key": "platform", "subprop_value": ["Android"]}]
}
]
}
conversion_window — критичний параметр. Для покупки товару 7 днів — розумно. Для підписки SaaS може бути і 30 днів. Занадто коротке вікно занижує конверсію.
Firebase Analytics Funnels
// Firebase funnel через Google Analytics
// Налаштовується в GA4 → Explore → Funnel Exploration
// Через API:
const { BetaAnalyticsDataClient } = require('@google-analytics/data');
const client = new BetaAnalyticsDataClient();
const [response] = await client.runFunnelReport({
property: 'properties/YOUR_PROPERTY_ID',
funnelSteps: [
{
name: 'Product Viewed',
filterExpression: {
filter: {
fieldName: 'eventName',
stringFilter: { value: 'product_viewed' }
}
}
},
{
name: 'Add to Cart',
filterExpression: {
filter: {
fieldName: 'eventName',
stringFilter: { value: 'add_to_cart' }
}
}
},
{
name: 'Purchase',
filterExpression: {
filter: {
fieldName: 'eventName',
stringFilter: { value: 'purchase' }
}
}
}
],
dateRanges: [{ startDate: '30daysAgo', endDate: 'today' }]
});
Порівняння інструментів для трекінгу
| Інструмент | Безкоштовний ліміт | Гнучкість сегментів | Сесійні записи |
|---|---|---|---|
| Amplitude | 10 млн подій/міс | Висока: когорти, поведінкові сегменти | Ні |
| Firebase Analytics | Безліміт (GA4) | Середня: лише користувацькі сегменти | Ні |
| Mixpanel | 20 млн подій/міс | Висока: кастомні звіти, прожектори | Ні |
Amplitude дозволяє будувати воронки швидше, ніж Firebase, особливо при складній сегментації. Firebase виграє в ціні — він безкоштовний для практично будь-яких обсягів даних.
Аналіз причин drop-off
Чисті дані воронки кажуть «тут втрачаємо 40%». Вони не кажуть чому. Для розуміння причин:
- Сесійні записи на кроці drop-off (UXCam/Smartlook): що робили користувачі перед виходом
- Властивості користувачів в аналітиці: хто йде — нові чи повернені, iOS чи Android, який план
- A/B тест на кроці з високим drop-off: перевірити гіпотезу про покращення
// Трекінг причини відвалу при abandonment
class PaymentViewModel : ViewModel() {
override fun onCleared() {
super.onCleared()
if (!paymentCompleted) {
CheckoutFunnel.trackStepCompleted(
CheckoutStep.ABANDONED,
mapOf(
"last_step" to currentStep.name,
"time_on_step_seconds" to stepTimer.elapsed(),
"error_shown" to lastErrorShown
)
)
}
}
}
Як інтерпретувати результати воронки
Після налаштування трекінгу важливо не тільки дивитися на відсотки, але й порівнювати сегменти. Наприклад, конверсія на iOS може бути 15%, а на Android — 10%. Це привід перевірити, чи немає відмінностей в UI/UX на різних платформах. Також дивіться на час між кроками: різке збільшення часу на кроці може вказувати на роздратування користувача.
Підхід опису воронки базується на документації Amplitude по Funnel Analysis: атрибути подій та вікно конверсії визначають точність аналізу.
Що входить в роботу
- Аудит поточних подій та таксономії.
- Проектування повної карти воронки: атомарні події з контекстом.
- Реалізація типобезпечного wrapper'а на Kotlin/Swift.
- Інтеграція з Amplitude/Firebase, налаштування Funnel Report з сегментацією.
- Підключення Session Replay на критичних кроках.
- Документація таксономії та навчання команди аналітиці.
- Постійна підтримка — коригування подій при зміні логіки.
Строки та вартість
Проектування таксономії та реалізація трекінгу: 2–3 дні. Дашборди та первинний аналіз: ще 1–2 дні. Вартість розраховується індивідуально після аудиту. Оцінимо проект за 1 день — напишіть нам.
Чому обирають нас
У нас 5 років досвіду в мобільній аналітиці — ми впроваджували трекінг у fintech, e-commerce, SaaS. Гарантуємо, що кожен крок воронки супроводжуватиметься зрозумілим контекстом, а не просто ім'ям події. Після впровадження ви отримуєте не тільки цифри, але й інструмент для щоденної оптимізації. Замовте аудит поточної воронки — розберемо вашу таксономію і запропонуємо план дій.
Зв'яжіться з нами для консультації — розберемо вашу воронку і запропонуємо план дій.