Аналіз воронок і конверсії
Побудова воронок продажів, коефіцієнти конверсії, аналіз drop-off, покрокова оптимізація, атрибуція
1Що таке funnel (воронка) в аналітиці?
Що таке funnel (воронка) в аналітиці?
Відповідь
Воронка — це послідовне представлення ключових кроків, через які проходять користувачі для досягнення певної мети, наприклад покупки чи реєстрації. Кожен крок показує кількість користувачів, які переходять до наступного етапу, що дозволяє виявити точки тертя та drop-off. Термін 'воронка' походить від того, що кількість користувачів природно зменшується на кожному наступному кроці.
2Який типовий порядок кроків у класичній воронці e-commerce?
Який типовий порядок кроків у класичній воронці e-commerce?
Відповідь
Класична воронка e-commerce слідує логіці шляху покупки: користувач відвідує сайт, переглядає товар, додає його до кошика, переходить на сторінку оплати, потім завершує покупку. Ця лінійна модель допомагає визначити, в який момент потенційні клієнти відмовляються. Етап між кошиком та оплатою зазвичай має найвищий рівень відмов, часто пов'язаний з витратами на доставку або занадто складним процесом checkout.
3Як обчислити загальний коефіцієнт конверсії воронки?
Як обчислити загальний коефіцієнт конверсії воронки?
Відповідь
Загальний коефіцієнт конверсії воронки обчислюється шляхом ділення кількості користувачів, які завершили останній крок, на кількість користувачів, які увійшли в перший крок, помножене на 100. Наприклад, якщо 10 000 відвідувачів приходять на сайт і 200 купують, загальний коефіцієнт конверсії становить 2%. Цей коефіцієнт дає синтетичне уявлення про продуктивність воронки, але не показує, де виникають втрати, тому необхідно аналізувати й покрокові коефіцієнти.
Що таке drop-off rate (коефіцієнт відмов) між двома кроками воронки?
Яка різниця між sales funnel та marketing funnel?
+17 питань зі співбесід
Інші теми співбесід Data Analytics
Google Sheets - Основи
Google Sheets - Розширені формули
SQL - Основи
SQL - Агрегації та групування
SQL - З'єднання
BigQuery - Основи
Data Cleaning - Очищення даних
KPI та бізнес-метрики
Описова статистика
Zapier та No-Code автоматизація
Принципи візуалізації даних
Python & Pandas - Основи
Google Sheets - Автоматизовані дашборди
SQL - Підзапити та CTE
SQL - Window Functions
BigQuery - Розширені можливості
Data Modeling
Аналіз когорт і утримання
Google Tag Manager та трекінг
API та вебхуки
dbt - Основи
AB Testing та прикладна статистика
Looker Studio (Google Data Studio)
Power BI - Основи
SQL - Розширені аналітичні запити
dbt - Розширені можливості
Power BI - DAX та просунуті дашборди
Python Analytics - Розширений аналіз та ML
Опануй Data Analytics для наступної співбесіди
Отримай доступ до всіх питань, flashcards, технічних тестів, вправ code review та симуляторів співбесід.
Почни безкоштовно