Что такое цифровой путь клиента и сравнение ТОП-4 платформ, которые умеют его строить.

Всем привет! Меня зовут Денис Платонов, я основатель компании ЭксайтКит и CPO платформы продуктовой аналитики и АБ-тестов – UXRocket. Более 10 лет вместе с Oracle и нашими клиентами мы строили классический путь клиента (Customer Journey Map) для маппинга решений Oracle, который всем очень нравился.

Сейчас в ежедневной практике я использую цифровой путь клиента. Этот инструмент помогает как выявить наиболее конверсионные маршруты к цели, так и причины оттока с сайтов и приложений наших клиентов. Среди них - крупные ритейлеры, контентные сайты и банки. И во всех случаях цифровой путь клиента открывает доступ к инсайтам, которые реально удивляют.

Как CPO, я постоянно слежу за возможностями ведущих платформ на рынке — таких как Google, Amplitude и Mixpanel — и обещаю быть максимально объективным.

1) Как корректно построить цифровой путь клиента. Сможете повзаимодействовать с реальным отчетом без всякой регистрации.

2) Чем цифровой CJM лучше тепловых карт, карт ссылок и вебвизоров? Какие инсайты о поведении пользователей и причинах их действий вы можете получить из такого отчета?

3) Какие основные различия в функциональности есть у четырёх лидеров рынка: Google, Amplitude, Mixpanel и UXRocket? Разберём подробно и только самое важное. Поехали!

Прежде всего, давайте вспомним, что такое классический CJM. Если вы читаете эту статью, скорее всего, вы уже знакомы с концепцией CustomerJourneyMapping. Суть такого инструмента заключается в создании наглядной карты, которая отображает основные шаги целевого клиента — от первого знакомства с брендом до выполнения им целевого действия. Часто сюда включают и послепродажные взаимодействия: обращения в клиентскую поддержку или сервисный центр. Отличный пример классического CJM – карта компании S7, опубликованная в MIRO и находящаяся в публичном доступе.

На карте мы отмечаем все вовлеченные отделы, каналы коммуникаций, задействованные информационные системы/сервисы. Мы фиксируем конкретные эмоции клиента на всех основных шагах. Благодаря кросс-функциональному подходу команд выявляются проблемные точки, в которых клиенты теряются чаще всего. Затем уже команда разбирается в причинах и старается исправить ситуацию.

Поведение ваших клиентов постоянно меняется, как и их потребительские паттерны. Появляются новые технологии, совершенствуются конкуренты, а клиенты активно переключаются между брендами и пробуют новое. Именно поэтому желательно проводить такое упражнение со своими командами минимум раз в полгода – примерно с той же регулярность как посещение стоматолога. Но после построения классического CJM важно сверяться с тем, что происходит на самом деле с вашим приложением и сайтом в реальном времени в связке с offline действиями ваших пользователей и построить именно цифровой путь клиента, о котором речь пойдет дальше.

Главное отличие цифрового CJM в том, что мы строим не гипотетический идеальный путь клиента, а отображаем реальное поведение пользователей. Если все в порядке с данными и идентификацией пользователей, вы получите полную картину их поведения с высоты птичьего полёта. Такой отчёт позволяет моментально погружаться в каждый шаг и видеть точное количество пользователей, прошедших через него. При желании вы можете выгрузить поведенческую когорту, состоящую из реальных профилей, для последующего детального анализа метрик маркетинговых и продуктовых метрик.

1. Быстрее находить AHA-момент – точку, вызывающую wow-эмоцию, отличающую вас от остальных и особенно ценимую ВАШИМИ клиентами.

2. За секунды определять ТОП-пути пользователей к важным событиям. Например, как пользователи приходят к событиям «Оставить заявку» или «Зарегистрироваться». Цифровой путь клиента мгновенно соберёт и визуализирует все популярные цепочки действий.

3. Исследовать поведение отдельных поведенческих когорт*. Например, тех, кто купил одежду марки H&M, но не использовал подарочный промо-код. Модели поведения у клиентов, простите, но иногда я буду использовать термин – профили, которые покупают разные товары или приходят с разными целями, могут сильно отличаться, поэтому важно разделять их пути. Например, вы пришли купить вино себе или в подарок, согласитесь разный подход и поведение клиента. Полученные знания можно использовать для персонализации вашего сайта или приложения.

4. Строить разные пути клиента для мотивированных пользователей, с четким намерением совершить целевое действие и холодного трафика – клиентов, без четкого плана. Эти аудитории взаимодействуют с разными элементами вашего продукта. Успешные паттерны поведения мотивированных пользователей вы затем можете переносить на менее активные группы, изменив свой сайт и направив менее определившихся пользователей по кратчайшему пути к цели – это работает, проверено много раз.

5. Быстро выявлять «узкие горлышки», где происходит отток пользователей.

6. Визуализировать поведение трафика из рекламных каналов и оценивать его качество не только по конверсии, но и по глубине взаимодействия: номеру визита, времени на сайте, количеству просмотренных страниц. Уже есть примеры платформ в РФ, которые используют модели машинного обучения, чтобы сообщить рекламный алгоритмам, что это ваш целевой трафик даже если он еще не оставил заявку или не совершил покупку. Мы используем модель трансформеров в UX Rocket, самая популярная AI-модель 2023, она использует цепочки событий для прогнозирования и оценки вероятности совершения пользователями целевого действия. Это позволяет рекламным алгоритмам Яндекс и ВК обучаться и привлекать больше целевого трафика в низкочастотных бизнесах.

7. Оптимизировать вашу воронку конверсии, изучая реальные действия пользователей между её этапами. Конверсия – это главный индикатор эффективности вашего цифрового продукта, практически все маркетинговые и продуктовые метрики зависят от нее. Для нас воронка конверсии – это идеальный путь клиента. Хотя мы обычно выстраиваем сайты и приложения вокруг нее, важно видеть, что происходит между шагами и развивать свою воронку, а равно и сайт или приложение, если путь меняется. Здесь цифровой путь клиента справится с задачей.

8. Находить аномалии в поведении и понимать их причины, особенно когда пользователи повторяют одно действие или цепочку действий несколько раз подряд – это может быть сигналом, что что-то не так на пути клиента и требует вашего внимания.

Чтобы вдохновить вас, расскажу пример из нашего опыта. Наш клиент попросил повысить конверсию при продлении полисов ОСАГО. Воронка состояла из 5 шагов, где на последнем шаге клиенты получали расчет. Мы увидели в цифровом пути клиента, что часть не оплатившего трафика заходит на второй и даже третий круг после получения расчета. Нам хотелось верить, что у них просто 2–3 машины, но оказалось, что для клиентов из определенных регионов с определенными устройствами сайт подтягивал некорректную мощность двигателя, в результате они получали завышенные расчеты.

Но почему разработчики не нашли эту ошибку? Почему продуктовые менеджеры и маркетологи должны этим заниматься? Отвечаю – разработчики нашли и поставили заглушку, поэтому сайт просто подставлял максимальную мощность мотора среди комплектаций той марки, которая была у клиента. У разработки нет KPI – рост продукта, как у вас, у них есть KPI – должно работать J Результатом улучшения воронки стал рост конверсии и в цифрах заказчика +10млн$ в год к продажам полисов ОСАГО.

Этого не показывают тепловые карты и карты ссылок, а вебвизор не покажет вам главного – закономерностей, которые формируют тысячи ваших пользователей.

У каждой платформы есть свои плюсы и минусы. У Google путь клиента бесплатный, но разметка с использованием контейнера GTM обходится дорого - в среднем около 2-3 млн рублей, иногда и значительно дороже.

Определенные тарифы в Amplitude и Mixpanel предоставляют частичный функционал без оплаты, однако также требуют затрат на разметку через DataLayer (формат GTM). Зато вы получаете мощные инструменты аналитики и построения цифрового пути клиента.

При авторазметке платформы собирают только «Просмотр страниц» в качестве системного события. Можно настроить атрибут, например, URL, и сохранить «Просмотр страниц» как «Просмотр главной страницы». UX Rocket по умолчанию собирает все типы событий: клики, кнопки, ссылки, списки, просмотр страниц, scroll, а разметка выполняется бесплатно.

Важно учитывать и санкционные ограничения. Например, сервисы Amplitude недоступны в России, а уход компании с рынка привел к неприятным историям с потерей данных крупных компаний. Важно также оценивать компетенции внутри вашей команды, например наличие JS-разработчиков. Если их нет, тогда прид��тся выбирать платформу вместе с подрядчиком.

Все вышеупомянутые платформы строят цифровой путь клиента в формате санки-диаграмм. Почему здесь нет Яндекс Метрики Про? Все просто, у них сейчас нет возможности построить отчет Путь клиента!

Цифровой CJM строится только на кликстриме данных (сырых данных). Вам нужно подключить сайт и/или приложение к специальному трекеру, а если используются оба инструмента, то еще настроить кроссплатформенную идентификацию. Для сбора событий в мобильных приложениях нужно использовать SDK от поставщиков этих платформ, у всех упомянутых платформ он есть.

Путь клиента строится на событиях уникальных пользователей, поэтому необходимо учитывать все их касания в связке с единым идентификатором. О том, как это делать быстро и эффективно, мы расскажем в следующих статьях.

Недостаточно просто собирать данные, каждое действие – это строчка данных, состоящая из различных идентификаторов события и атрибутов пользователя, например:

* тип действия – «кнопка»,

* название действия – «оставить заявку»,

* URL и CSS-селектор – «uxrocket.ru/demo» и «.modal-form» соответственно,

Каждое действие необходимо группировать в события, а группировкам давать понятные названия, которые будут отображаться в продуктовой аналитике, в том числе и в цифровом пути клиента. Некоторые платформы разделяют события на системные (например, старт сессии) и пользовательскими (например, поиск по каталогу).

Важно, тема разметки здесь затронута поверхностно, так как статья посвящена цифровому пути клиента

Если вы хотите построить полноценную сквозную аналитику, включая как online, так и offline события, вам потребуется интеграция с другими системами, такими как CRM. С помощью CRM вы можете собирать данные о визитах в магазин, звонках, обращениях в мессенджеры, оплатах, возвратах и других действиях.

Зачем это нужно? Типичное поведение: клиент выбирает online, но покупает offline. Если смотреть только на онлайн-действия клиента, может казаться, что он ушёл в отток и не совершил целевого действия. Сквозная аналитика решает эту проблему и существенно упрощает поиск инсайтов. Сейчас практически все CRM имеют API и из них легко собирать такие события, например из Битрикс24 или AmoCRM, в UX Rocket есть готовые коннекторы.

Все платформы собирают цепочки последовательных действий пользователей по исследуемому событию (далее буду называть его «стартовым», хотя у него много других названий: трекинговое, ценностное, целевое), строго соблюдая последовательность действий. Такой график можно читать как слева направо, так и справа налево, в зависимости от того, что именно вы исследуете — путь клиента до или после стартового события.

Сначала выбираем интервал отчета (например, с 01.02 по 07.02.2025), и алгоритм отбирает цепочки событий всех пользователей, выполнивших стартовое событие в заданный период (рис.2).

На следующем этапе алгоритм складывает цепочки по стартовому событию – по первому из интервала, как «нулевую» точку отсчета (рис.3).

Затем алгоритм объединяет повторяющиеся события разных клиентов и ранжирует события на графике по частоте — от самых частых (сверху) к менее частым (снизу), на рис.3.1 отображено складывания только части клиентских путей от «стартового» события до «шага+2» в качества наглядного примера.

Обратите внимание, что точная дата первого стартового события не имеет значения, главное — она должна попадать в интервал отчета. По умолчанию платформы строят «уникальные» цепочки, считая конверсию только один раз на уникального пользователя, даже если он несколько раз совершал стартовое событие.

Эти графики нам помогут разобраться при последующем использовании продвинутых функций в отчете:

Давайте посмотрим, что позволяют делать рассматриваемые платформы, насколько это удобно и как этим пользоваться?

Чтобы построить цифровой путь клиента, сначала выбираем стартовое событие и одну из опций: «начинается с него», «заканчивается им» или «между» (Рис.4). Если выбираем опцию «между», появляется возможность добавлять промежуточный шаг - это второе исследуемое событие и отслеживать, какой путь проходит пользователь от начальной точки до указанных событий.

Если перейти в режим «заканчивается им», откроются конверсионные пути, ведущие к стартовому событию (рис.5).

Цифры над столбцами показывают количество пользователей. Например, «Step 6» — это стартовое событие, его выполнили 460 436 пользователей, что соответствует 100%. Стартовая точка всегда равна 100%, так как от неё начинается отсчёт. На «Step 3» (три шага до старта) пользователи совершали разные популярные действия. Из этого шага трафик распределяется между несколькими событиями: «Play or Favorite» — 32 690 пользователей (7,03%), «Main Landing Screen» — 21 663 (4,7%) и далее. Если сложить все значения в этом шаге, получится 100%

На рисунке 5 видно, где можно скрыть события или отобразить кастомные, задать конверсионное окно или выбрать единицу измерения: уникальные пользователи или общее число событий.

Давайте разберемся по порядку с каждой продвинутой функцией: что именно она меняет на графике и — главное — как перестраивает его логику? Рассматривать будем самые распространённые функции, которые одинаково работают в разных платформах.

«Скрыть события в шаге» - нужная функция, если мы хотим убрать с графика технический шум. Например, при разметке сайта или приложения может быть интересно анализировать глубину просмотра – для этого создается событие Scroll. Оно помогает понять, до какой части страницы дочитывают пользователи, и даже построить воронки воронку конверсии. Но в контексте цифрового пути клиента такие события часто мешают: они не добавляют аналитической ценности и при этом отодвигают более важные действия, поскольку мы заранее ограничиваем количество событий, отображаемых на графике.

Как ведет себя алгоритм?

Всё просто: алгоритм убирает скрытые события и сдвигает цепочку на их количество. На рисунке 6 видно, как после исключения события «Просмотр корзины» вся цепочка действий пользователя сместилась на один шаг ближе к стартовому событию.

«Свернуть повторы» — ещё одна полезная функция. Она может подсветить проблему, например, если элемент на сайте работает нестабильно (та же кнопка). Мы увидим, что пользователи будут нажимать на нее несколько раз подряд. Но иногда это обусловлено самим пользовательским сценарием, и если такие повторы мешают чтению графика, их можно исключить из фокуса, чтобы сохранить читаемость и не сместить более важные шаги. На рисунке 7 показан пример последовательных повторяющихся событий.

После применения функции «Свернуть повторы» остаётся только одно отображение повторяющегося события, а соседние шаги сдвигаются и занимают их место (Рис.8).

Как при этом меняется график «Цифровой путь клиента» изображено на рисунке 9

Важно помнить: скрываются только повторы, идущие друг за другом. Если то же самое событие встречается на других этапах, оно останется на графике.

«Посчитать все циклы» — полезная функция, когда важно учитывать не только уникальные цепочки действий (которые пользователь совершает один раз за интервал отчёта), но и все повторяющиеся цепочки, выполненные теми же пользователями в пределах того же интервала.

Например, если пользователь два или три раза за период отчёта прошёл одну и ту же последовательность действий, алгоритм зафиксирует все такие случаи — при условии, что он начинал с заданного стартового события. Повторы стартовых событий складываются с первым, формируя несколько цепочек. На рисунке 10 видно, как алгоритм складывает повторы.

Эта функция может существенно изменить расклад популярных элементов и страниц на графике – цифровой путь клиента перестраивается с учётом повторных визитов и последовательностей.

«Конверсионное окно» - позволяет задать временной промежуток (Рис.11), в течение которого пользователь должен успеть пройти заданный путь. Например, если интервал отчёта — 7 дней, это значит, что в выборку попадут все, кто совершил стартовое событие в течение этих 7 дней. А если задано конверсионное окно в 1 день (возможна настройка вплоть до секунд), то в график попадут только те, кто прошёл весь путь за один день. Если пользователь не уложился во временные рамки, его данные не попадут в отчёт.

Эта функция особенно полезна, если нужно отделить сценарии с быстрым принятием решения от тех, где цикл длиннее — например, при анализе мотивированного трафика. В Amplitude конверсионное окно доступно в любом режиме. Насколько оно полезно без промежуточного события – вопрос открытый.

В Mixpanel и UX Rocket конверсионное окно доступно только при добавлении второго исследуемого события – промежуточного. В этом случае становится понятно, между какими событиями измеряется время. В Google Analytics такой функции нет.

«Выгрузка когорт» - одна из ключевых особенностей систем продуктовой аналитики — возможность выгружать поведенческие когорты с любого шага и из любого отчёта. Например, можно выгрузить всех пользователей, которые выполнили событие «Play or Search Song». На рисунке 12 показана когорта из 369 257 пользователей. Далее её можно использовать для анализа метрик этой группы, построения воронок или цифровых путей, а затем сравнить результаты с пользователями, не входящими в когорту.

«Просмотр профилей» - Если нажать на «Create Cohort» (рис. 12), появляется возможность просматривать профили пользователей до фактического создания когорты. Наверное, сейчас эта функция лучше всего реализована в Amplitude. Сначала можно просмотреть список профилей (Рис.13), затем перейти к списку событий каждого пользователя и углубиться в атрибуты конкретных действий, которые могут отличаться в зависимости от разметки.

«Построение ТОП-путей» - В чем польза такого представления?Фактически, это те же цифровые пути клиента, только представленные как наиболее популярные, по общей конверсии, последовательности — в стартовое событие или из него, и только для исследуемых пользователей. Это следующий шаг на пути к построению авто-воронок, но с жёсткой последовательностью действий. Такое представление помогает понять, какие именно конверсионные воронки реально формируются в продукте.

Если разбить такие воронки по атрибуту — например, по типу устройства или географии — станет видно, как пользователи по-разному приходят к стартовому событию и двигаются по шагам.

В Amplitude для анализа ТОП-путей используется отдельная визуализация – JourneyMap (рис.13).

«Создание автоворонок» - очень удобная и мощная функция. Ты выбрал любой конверсионный путь, построил по нему воронку и посмотрел конверсию в разных режимах: любая последовательность, строгая последовательность, необязательные шаги. Напомню, цифровой путь клиента и топ-пути строятся по строгой последовательности шагов. А вот воронки позволяют использовать разные варианты последовательностей. При этом разбивки по поведенческим когортам или атрибутам особенно удобны и информативны именно в воронках.

В Amplitude достаточно кликнуть по нужному шагу (на рисунке 14 выбран «Play or Favorite») и нажать «Create Funnel» — система построит воронку на основе всех предыдущих шагов.

«Разбивка по атрибуту» - данная функция позволяет узнать еще больше о поведении ваших пользователей. Представим, что на втором шаге в лидерах событий – «Поиск по каталогу». Это агрегирующее событие для всех пользователей, кто его выполнил. Теперь разобьём его по типам устройств: мобильный телефон, десктоп, планшет.

Во-первых, общее число конверсий по каждой группе станет меньше, и такие события могут опуститься ниже на графике. Во-вторых, поведение разных групп может отличаться. Например, если пользователи с десктопа крайне редко совершают это действие — это может быть сигналом о проблеме в работе поиска именно на этом типе устройства.

Разбивку можно выполнять и по поведенческой когорте. Так можно выяснить, какое событие или группа событий привела к большей конверсии или изменила цифровой путь именно данной когорты. Таким образом подбираются настройки для будущих персонализированных сценариев для разных когорт пользователей.

Легко можно построить и карту ссылок. Берем событие «Просмотр страниц», делаем разбивку по атрибуту – URL и скрываем оставшиеся события.

Чтобы построить путь клиента в Mixpanel мы также выбираем стартовое событие и промежуточные шаги, добавляем N-шагов «до» или «после» Стартового или Промежуточного и получаем цифровой путь клиента (рис.15).

В Mixpanel и UX Rocket не требуется выбирать фиксированное представление пути клиента относительно стартового события — «начинается с него», «заканчивается им» или «между». Эти платформы сразу показывают весь путь пользователя, без ограничений. В Amplitude такой подход реализован менее гибко: нужно выбрать один из трёх вариантов, и, например, при включении режима «между» можно построить путь только между двумя событиями. В Mixpanel и UX Rocket — наоборот, можно добавлять столько промежуточных шагов, сколько необходимо, что значительно расширяет аналитические возможности.

Mixpanel также предлагает множество функций: скрытие ненужных шагов, сворачивание повторов, настройка конверсионных окон, фильтрация и разбивка событий по атрибуту и когортам, а также их выгрузка (через просмотр). На мой взгляд, большинство функций в Mixpanel реализовано проще и удобнее, чем в Amplitude. Кроме того, на тестовом датасете все значения внутри Mixpanel логично согласуются между собой. Например, если построить воронку из двух шагов и сравнить с графиком «Путь клиента» с теми же шагами, количество пользователей совпадает �� аналогично работает и UX Rocket. В Amplitude же данные могут отличаться, а в документации не всегда чётко объясняется причина расхождений.

Особенно удобно реализовано взаимодействие с графиком. При наведении на нужный шаг можно визуально увидеть связанные с ним пути: какие события предшествовали или происходили после него, а также в какие события «перетекали» пользователи из выбранного шага. На рисунке 15 в качестве выбранного события показано «Purchase Completed». Мы видим, что до него пользователи чаще всего переходили из «Cart View», а затем — в «Checkout Started».

Подсчёт конверсий осуществляется так же, как и во всех четырёх платформах: процент на каждом шаге указывает долю пользователей, пришедших на конкретное событие, от общего количества пользователей этого шага.

В Mixpanel просмотр профилей реализован менее удобно, чем в Amplitude. Здесь для изучения каждого пользователя нужно переходить в его отдельную карточку, из-за чего теряется общий список. Кроме того, область для просмотра атрибутов событий заметно меньше, что делает сравнение и анализ различий между пользователями сложнее.

Чтобы построить список самых популярных путей (ТОП-пути) в Mixpanel, находясь в отчёте «Путь клиента», нужно изменить представление через меню, выбрав пункт Top Paths. Система автоматически разобьёт график на несколько путей, отсортированных по убыванию общей конверсии.

В моём случае Mixpanel построил пять таких графиков. Фактически это список воронок, но в режиме Exact order (ред. Строгой последовательности) — то есть воронка учитывает только тех пользователей, которые прошли путь в строго заданной последовательности, без дополнительных шагов. Итоговая конверсия в первом примере составила 0,79% относительно первого шага (см. рис. 17).

«Создание авто-воронок из ТОП-путей»

Чтобы получить классическую воронку из списка ТОП-путей, достаточно сменить представление нужного топ-пути на воронку через функцию «View as Funnel» (рис.17).

В UX Rocket, как и в Mixpanel, можно сразу посмотреть весь путь пользователя — «до», «после» и «между» событиями. В отличие от Mixpanel, здесь используется своя цветовая палитра по умолчанию для визуализации путей, а масштаб графика удобно регулируется с помощью бегунка. Это помогает уместить на экране больше шагов и проще отследить связи между ними — те самые «нитки», по которым двигаются пользователи. Подсчёт, как и в других платформах, идёт в абсолютных числах и процентах — относительно общего количества пользователей на каждом шаге.

В UX Rocket доступны все знакомые функции: можно скрывать ненужные шаги, сворачивать повторы, задавать конверсионное окно, добавлять фильтры, разбивать события по атрибутам или когортам, а также сохранять или выгружать когорты прямо с нужного шага.

При наведении на событие сразу видно самый частый путь «до» и «после» (Рис.18), а также события, куда пользователи шли дальше — удобно и наглядно.

Можно просматривать список профилей в когорте и, при необходимости, провалиться в карточку каждого пользователя, чтобы посмотреть детали сессий (Рис.19).

Функции построения ТОП-путей и автоворонок в UX Rocket уже запланированы и появятся в летнем релизе 2025 года. А пока — платформа уже на уровне с глобальными конкурентами и позволяет маркетинговым и продуктовым командам глубже понимать поведение своих пользователей.

Только начиная с версии GA4, Google окончательно перешёл на событийную модель аналитики — теперь цифровой путь клиента можно строить не только по страницам, но и по другим типам событий. Это большой шаг вперёд, но настройка по-прежнему остаётся непростой и долгой из-за разметки. Всё завязано на Google Tag Manager (GTM) и конечно интерфейс настройки отчета местами отпугивает своей сложностью.

Но есть и преимущества:

- бесшовная интеграция с рекламными метриками — клики, показы и прочее (всего я насчитал больше 12 метрик, которые можно использовать как шаги в пути клиента).

- интеграция с Google Ecommerce, которая дает около 33 событий (добавить в корзину, оплатить и т.д.) и метрик — часть подойдёт для анализа пути клиента, часть можно использовать как фильтры.

- возможность собрать более широкую картину по аудитории из рекламной сети Google, а заодно строить поведенческие когорты.

Как и в Amplitude, в GA4 можно выбрать формат графика относительно стартового события: «начинается с него» или «заканчивается им». А вот режима «между» здесь нет. Построить ТОП-пути или автоворонки в GA4 тоже не получится. Нет и опций вроде сворачивания повторов или настройки конверсионного окна. Что можно — скрывать ненужные события, накладывать фильтры на события, делать разбивку по атрибуту или сегменту, выгружать когорты и смотреть профили пользователей (см. рис. 21).

В GA4 вы не сможете настроить кроссплатформенную идентификацию для пользователей с приложений и сайтов, так как мобильные пользователи попадают в Google Firebase и свести данные можно только в Google BigQuery.

Сами события в GA4 называются Nodes, а фильтрация и разбивка выполняются через атрибуты — Dimensions.

Резюме

Первое место я бы отдал Mixpanel — за самый удобный интерфейс и самый богатый функционал для построения цифрового пути клиента, но с оговоркой, что просмотр профилей лучше реализован в Amplitude. С небольшим отрывом за чемпионом идёт UX Rocket.

В остальном — за исключением GA4 — все рассмотренные платформы предлагают схожие возможности в той части, которую мы разобрали. Конечно, есть и другие функции, до которых мы не добрались, но в реальной работе они используются редко. С GA4 ситуация неоднозначная. Это бесплатный сервис, а, как известно, дарёному коню… ну, вы поняли. Поэтому окончательное слово за вами.

Дальше многое зависит от модели использования и требований к безопасности данных. Все платформы, кроме UX Rocket, работают исключительно в облаке — и далеко не каждый заказчик готов выгружать туда свою аналитику, особенно если речь идет о крупной компании. У всех сервисов есть бесплатные тарифы. Например, у UX Rocket — это до 35 000 уникальных пользователей без ограничений по функциональности.

Ключевое преимущество UX Rocket — возможность установить платформу на свои серверы. Это особенно актуально с учётом ограниченной доступности зарубежных решений в России: Amplitude сейчас недоступна, а для некоторых компаний работа с зарубежными сервисами вообще запрещена. UX Rocket входит в Реестр отечественного ПО и недавно получил статус оператора персональных данных — так что вопросам безопасности тут уделяется внимание. У Google же, напротив, остаются серьёзные проблемы с соблюдением GDPR, не говоря уже о локализации сервисов хранения данных в РФ.

Важно и то, что Amplitude, Mixpanel и UX Rocket поддерживают кроссплатформенную идентификацию. Это значит, что можно объединить цифровой путь одного пользователя на десктопе и в мобильном приложении — и это часто повышает точность аналитики на 15–20%. Про возможность загрузки оффлайн-событий в Amplitude и Mixpanel сказать не могу, но в UX Rocket можно выстроить сквозной путь клиента при интеграции с вашей CRM.

Есть и другие полезные фичи, которые поддерживают Amplitude, Mixpanel и UX Rocket:

- возможность делиться отчётом «Пути клиента» даже с теми, у кого нет доступа к самой платформе

- кеширование — чтобы быстрее загружать уже построенные графики на больших объёмах данных

- работа с событиями в реальном времени (у Google задержка до 4 часов);

- тестовые аккаунты — можно поиграться с тестовым дата-сетом и самим все попробовать

Абсолютно точно: цифровой путь клиента — мощный инструмент. Он помогает понять, как ведут себя пользователи, найти неожиданные инсайты и улучшить воронки. А ещё — это основной источник данных для персонализации пользовательского опыта и запуска A/Б-тестов. Настоящая self-service аналитика для маркетинговых и продуктовых команд — без необходимости писать SQL-запросы.

Вот и всё, друзья. Надеюсь, материал оказался полезным — и вы сможете лучше понять своих клиентов. Если понравилось — оставляйте комментарии и лайки. И мы подготовим подробный гайд по работе с воронками конверсии и продаж — это, пожалуй, второй по важности инструмент в арсенале аналитика для поиска дата-дривен инсайтов.

Если вы хотите увидеть, как это работает на практике и как поведенческая аналитика может помочь улучшить ваш продукт, оставьте заявку оставте заявку для получения демо-доступа, переходите в наш VK или подписывайтесь на наш ТГ-канал, чтобы быть в курсе самых передовых технологий селф-сервис аналитики для маркетинговых и продуктовых команд.

#путьклиента #cjm #продуктовая_аналитика #маркетинг #growth_hacking