Продуктовый кейс: Оптимизация онбординга

Анализ онбординга: Оптимизация воронки активации

Проблема 70% отсева на регистрации критична — это означает потерю 7 из 10 потенциальных пользователей на самом раннем этапе. Систематизирую подход анализа.

1. Данные для анализа

Запрошу иерархический набор данных:

На уровне воронки (aggregate):

• Общее количество вошедших в онбординг vs завершивших регистрацию
• Временные диапазоны (по датам, часам, дням недели)
• Источники трафика (organic, paid, referral, direct)
• Устройства и ОС (iOS, Android, Web)

На уровне шагов:

• Для каждого шага регистрации: вход, выход, bounce-rate
• Время прохождения каждого шага (абс. значения и квантили)
• Причины выхода пользователей (если есть logs, events)

На уровне когорт:

• Демография: страна, язык, возрастные группы
• Поведение: количество попыток, повторные входы
• Устройства: размер экрана, ОС версия, браузер

Технические данные:

• Ошибки и исключения (404, 500, timeout, validation)
• Загруженность серверов, latency API
• Отправка кода подтверждения (email/SMS) — проблемы с доставкой?

2. Воронка онбординга

Типичная структура в виде SQL-запроса:

WITH funnel_steps AS (
  SELECT 
    user_id,
    'step_1_enter' AS step,
    COUNT(DISTINCT user_id) as users,
    MIN(created_at) AS timestamp
  FROM events
  WHERE event_name = 'onboarding_start'
  UNION ALL
  SELECT 
    user_id,
    'step_2_email_input',
    COUNT(DISTINCT user_id),
    MIN(created_at)
  FROM events
  WHERE event_name = 'email_entered'
  UNION ALL
  SELECT 
    user_id,
    'step_3_verify_email',
    COUNT(DISTINCT user_id),
    MIN(created_at)
  FROM events
  WHERE event_name = 'email_verified'
  UNION ALL
  SELECT 
    user_id,
    'step_4_password',
    COUNT(DISTINCT user_id),
    MIN(created_at)
  FROM events
  WHERE event_name = 'password_set'
  UNION ALL
  SELECT 
    user_id,
    'step_5_profile',
    COUNT(DISTINCT user_id),
    MIN(created_at)
  FROM events
  WHERE event_name = 'profile_completed'
  UNION ALL
  SELECT 
    user_id,
    'step_6_completed',
    COUNT(DISTINCT user_id),
    MIN(created_at)
  FROM events
  WHERE event_name = 'registration_completed'
)
SELECT 
  step,
  COUNT(DISTINCT user_id) as users_at_step,
  LAG(COUNT(DISTINCT user_id)) OVER (ORDER BY step) as users_prev_step,
  ROUND(100.0 * COUNT(DISTINCT user_id) / 
    LAG(COUNT(DISTINCT user_id)) OVER (ORDER BY step), 2) as conversion_rate,
  ROUND(100.0 * COUNT(DISTINCT user_id) / 
    FIRST_VALUE(COUNT(DISTINCT user_id)) OVER (ORDER BY step), 2) as funnel_rate
FROM funnel_steps
GROUP BY step
ORDER BY step;

Визуализация:

Вход: 10,000 (100%)
  ↓ 95%
Email: 9,500
  ↓ 92%
Проверка: 8,740
  ↓ 88%
Пароль: 7,691
  ↓ 80%
Профиль: 6,153
  ↓ 75%
Завершено: 4,615 (30%)

3. Гипотезы для улучшения

Критические точки отсева (по данным выше):

1. Email верификация (8% отсев) — почта не доходит, пользователи не видят код

   • Гипотеза: проблемы с доставкой email, спам-фильтры, не очевидный UI
   • Решение: показать альтернативу (SMS), resend ссылку, улучшить messaging

2. Установка пароля (12% отсев) — требования слишком строгие?

   • Гипотеза: сложные правила (спецсимволы, буквы, цифры), пользователь забывает
   • Решение: ослабить требования или добавить генератор пароля, password manager интеграция

3. Профиль (20% отсев) — самый большой дроп

   • Гипотеза: слишком много полей, некоторые обязательные не имеют смысла
   • Решение: минимизировать поля, сделать опциональными, отложить сбор данных

4. Общие гипотезы:

   • Мобильное устройство (экран маленький) → меньше конверсия
   • Первый раз в приложении → нужна better UX guidance
   • Вечер/ночь → ниже активность (усталость)
   • Разные источники трафика → разные качество пользователей

4. A/B тесты

Тест 1: Минимальный профиль

• Control: 5 полей обязательно (имя, фамилия, телефон, компания, должность)
• Variant: 2 поля (имя, email), остальное потом
• Метрика: conversion rate на шаге профиля
• Размер: 50/50, n=2000, power=80%, α=0.05

Тест 2: Email верификация

• Control: отправить код, пользователь вводит вручную
• Variant: одноклик верификация (ссылка в письме), + SMS fallback
• Метрика: completion rate email step
• Размер: 33/33/34, n=3000

Тест 3: Требования к паролю

• Control: минимум 8 символов, спецсимволы, цифры, буквы
• Variant: минимум 8 символов, никаких требований
• Метрика: password step completion, повторные попытки
• Размер: 50/50, n=2000

Тест 4: Мобильная оптимизация

• Segment: только мобильные пользователи
• Control: текущий дизайн (desktop-first)
• Variant: мобильный-first (bigger buttons, less fields per screen)
• Метрика: completion rate мобил vs десктоп

Длительность: 2 недели (чтобы поймать паттерны по дням недели, часам) Выводы: запускать с наименьшим эффектом на retention существующих пользователей

Этот структурированный подход позволит выявить точные проблемы и быстро их решить.