Ми впроваджуємо User Journey Mapping в аналітиці мобільного застосунку на рівні даних: інструментуємо навігацію, будуємо path analysis в Amplitude або Mixpanel і виявляємо вузькі місця, які не бачить UX-дизайнер. Типова ситуація: дизайнер намалював онбординг з 4 кроків, розробники реалізували. За аналітикою з'ясовується, що 40% користувачів на третьому кроці йдуть у налаштування, повертаються, і тільки потім завершують онбординг. Ніхто не тестував цей edge case, бо не знав про нього. Journey mapping його виявляє. Зекономте до $2000 щомісяця на ручному аналізі.
Чому стандартних воронок недостатньо для User Journey Mapping?
Sequenced event funnels у Firebase, Amplitude або Mixpanel показують лише задану послідовність. Вони пропускають незаплановані шляхи та не бачать, звідки користувачі приходять на кожен крок. У результаті ви знаєте, що 60% доходять до екрана оплати, але не знаєте, що 20% з них прийшли через push-сповіщення, а не через кошик. Воронки конверсії (conversion funnels) не дають повної картини. Sankey-діаграми та path analysis вирішують цю проблему: вони відображають усі можливі переходи між екранами без обмеження за сценарієм. Це дозволяє виявити несподівані маршрути, які стають точками відвалу.
Як інструментувати навігацію для точного збору даних?
Кожен екран і кожен значущий перехід повинні фіксуватися з контекстом — джерелом та елементом, що викликав перехід. Без цього ви знаєте, що користувач був на ProductDetail, але не знаєте, звідки прийшов.
// Android — трекінг переходу з контекстом fun navigateToProduct(product: Product, source: ScreenSource) { analytics.track("screen_viewed") { put("screen_name", "ProductDetail") put("product_id", product.id) put("source_screen", source.screenName) put("source_element", source.element) } navigator.navigate(R.id.productDetailFragment, Bundle().apply { putString("product_id", product.id) }) } // iOS — навігаційний трекінг з джерелом enum NavigationSource { case searchResults(query: String, position: Int) case recommendations(algorithm: String) case pushNotification(campaignId: String) case deepLink(url: URL) } func openProduct(_ product: Product, from source: NavigationSource) { var properties: [String: Any] = [ "screen_name": "ProductDetail", "product_id": product.id ] switch source { case .searchResults(let query, let position): properties["source"] = "search" properties["search_query"] = query properties["search_position"] = position case .recommendations(let algorithm): properties["source"] = "recommendations" properties["rec_algorithm"] = algorithm default: break } amplitude.track(eventType: "screen_viewed", eventProperties: properties) } Покроковий план впровадження:
- Інструментуйте навігацію: додайте source_screen та source_element до кожної події.
- Налаштуйте Path Analysis в Amplitude або Flows в Mixpanel.
- Сегментуйте маршрути за джерелом установки, пристроєм, когортою, планом.
- Виявіть точки відвалу та сформуйте гіпотези для A/B-тестів.
Сегментація маршрутів покращує аналіз
Без сегментації карта шляхів показує усереднений шлях, який не існує для жодного реального користувача. Важливі зрізи:
- За джерелом установки: organic vs paid — конверсія може відрізнятися в 2 рази; наприклад, organic користувачі конвертуються на 30% частіше ніж paid.
- За типом пристрою: користувачі планшетів на 30% частіше використовують горизонтальний режим.
- За когортою: нові користувачі vs ті, що повернулися — retention на 7 день відрізняється на 15%.
- За планом: free vs premium — глибина перегляду в 3 рази вища у преміум.
Сегментація користувачів (user segmentation) дозволяє виявити ці відмінності.
# Amplitude API — отримати User Paths з сегментацією import requests response = requests.post( "https://amplitude.com/api/2/path", auth=("API_KEY", "SECRET_KEY"), json={ "start": {"event_type": "onboarding_started"}, "end": {"event_type": "subscription_started"}, "segment_definitions": [ { "name": "New Users", "filters": [ {"subprop_type": "user", "subprop_key": "new_user", "subprop_op": "is", "subprop_value": ["true"]} ] } ], "e": { "event_type": "any", "filters": [] }, "n": 8 } ) Порівняння інструментів для path analysis
| Інструмент | Тип аналізу | Глибина сегментації | Складність налаштування |
|---|---|---|---|
| Amplitude Pathfinder | Sankey + довільні шляхи | Висока (user properties, event properties) | Середня |
| Mixpanel Flows | Автоматичні потоки | Середня (фільтри) | Низька |
| GA4 User Explorer | Лінійні шляхи | Низька (тільки визначені сегменти) | Низька |
Amplitude Pathfinder кращий за Mixpanel Flows у 2-3 рази за швидкістю виявлення аномалій. Це дозволяє зекономити до $5000 на місяць на оптимізації воронки.
Автоматична сегментація прискорює аналіз
Ручна розмітка когорт — трудомісткий процес. Сучасні інструменти, такі як Amplitude Pathfinder або Mixpanel Flows, пропонують автоматичне побудову шляхів з налаштовуваними фільтрами. Це скорочує час первинного аналізу до 30 хвилин замість 2–3 годин ручного копання в логах.
Переваги автоматичного побудови карт шляхів
Автоматизація дозволяє:
- Виявляти неочевидні залежності між екранами
- Виявляти повторювані патерни відмов
- Порівнювати поведінку когорт без написання складних запитів
В одному з проєктів автоматичне побудова показало, що 25% користувачів після реєстрації одразу потрапляють на екран з помилкою через застарілий токен. Це було виправлено за один спринт, що збільшило конверсію в підписку на 12%.
Ключові метрики на карті шляхів
| Метрика | Що показує | Нормальне значення |
|---|---|---|
| Drop-off rate | % користувачів, що покинули екран | <20% для основних кроків |
| Loop count | Середня кількість повернень на попередні екрани | <2 |
| Dead-end ratio | % сесій, що завершилися на екрані без CTA | <5% |
| Path diversity | Кількість унікальних шляхів між двома точками | <10 для ключових сценаріїв |
Виявлення вузьких місць
Після побудови карти шляхів шукаємо:
- Drop-off points — екрани з аномально високим відтоком. Наприклад, якщо на екрані AddressInput йде 35% користувачів — проблема у формі.
- Unexpected paths — переходи, яких не повинно бути. Якщо користувачі йдуть з Checkout назад у ProductDetail, значить, у них є питання, на яке екран оформлення не відповідає.
- Dead ends — екрани, з яких користувачі закривають програму, а не переходять далі. Часто це екрани помилок або порожніх станів без CTA.
Що входить у нашу роботу
- Проєктування схеми трекінгу навігаційних подій з source_screen та source_element
- Налаштування Path Analysis в Amplitude або Flows в Mixpanel
- Конфігурація сегментації під ключові когорти (джерело, пристрій, когорта, план)
- Побудова карти основних user journeys: онбординг, конверсія, retention (ретеншн аналіз)
- Виявлення top-3 drop-off точок та формування гіпотез для A/B-тестів
- Документація щодо схеми подій та звіт з інтерактивними картами
Терміни та як почати
Інструментація навігації та базові journey reports — 2–3 дні. Повний аналіз з сегментацією та гіпотезами — 3–5 днів. Вартість розраховується індивідуально.
Зв'яжіться з нами для консультації щодо вашого проєкту. Отримайте попередню оцінку обсягу робіт та термінів. Наш досвід: 7+ років у мобільній аналітиці, 50+ інтеграцій аналітичних платформ. Гарантуємо якість інструментації та прозорість звітів.







