Как использовать путь пользователя и метрики для роста продукта

• Путь пользователя: определение и структура
• Метрики по этапам пути
• JTBD и сценарии в контексте пути
• Оптимизация пути пользователя
• Вопросы и ответы

Путь пользователя: определение и структура

Что такое путь и как его фиксировать

Путь пользователя — это совокупность всех шагов, которые человек предпринимает при взаимодействии с продуктом или сервисом. Это может быть регистрация, просмотр страницы, добавление товара в корзину, оформление заказа и даже чтение писем после покупки. Отслеживание такого пути помогает понять поведение пользователя, выявить слабые места и находить точки для улучшения опыта взаимодействия.

Фиксация пути пользователя всегда начинается с постановки цели: «Что мы хотим узнать?». Это может быть анализ конверсии, поиск фрагментов, где пользователи отваливаются, или оптимизация конкретного сценария. Далее проектируется модель маршрута, настраиваются события в системах аналитики (например, Google Analytics 4, Яндекс Метрика или Mixpanel).

Вот небольшая схема, как это может выглядеть на практике:

• Шаг 1. Клиент смотрит рекламный баннер и переходит на лендинг
• Шаг 2. Читает информацию и нажимает «Попробовать бесплатно» (целевая микроконверсия)
• Шаг 3. Проходит регистрацию
• Шаг 4. Получает welcome-письмо и переходит обратно в продукт
• Шаг 5. Активно пользуется функцией A или B, доходит до целевого действия

Важно не только «ловить» действия, но и анализировать контексты, например, откуда пришёл пользователь, с какого устройства, в каком сегменте он находится. Всё это позволяет точнее адаптировать продукт под аудиторию.

Отличие от Customer Journey

Часто можно услышать, что путь пользователя — это то же самое, что и Customer Journey. Но это не совсем так. Customer Journey (или мы часто называем её «карта путешествия клиента») охватывает более широкий контекст: от первого касания с брендом до пост-продажного обслуживания и повторной покупки. Это эмоциональный и стратегический слой взаимодействия с компанией.

В отличие от этого, путь пользователя (user path) чаще всего фокусируется на продукте и действиях внутри него: что конкретно делает человек после входа в аккаунт, какие функции использует, где тратит время. Это уже более «технический» взгляд и инструмент UX-аналитики.

Иными словами, Customer Journey помогает понять, как клиент воспринимает наш бренд в разных точках касания и целом, а путь пользователя — что именно он делает в интерфейсе, что мешает ему достичь цели и как мы можем его поддержать.

Примеры типов пользовательских путей

В зависимости от продукта и задач бизнеса, можно выделить разные типы пользовательских путей. Каждый из них требует собственной логики анализа. Вот несколько распространённых примеров:

Тип пути	Пример действия	Цель анализа
Онбординг	Первый вход → подсказки интерфейса → активация функции	Упростить первое взаимодействие, повысить retention
Путь к покупке	Просмотр товара → добавление в корзину → оформление заказа	Увеличить конверсию, снизить брошенные корзины
Повторное использование	Отправка первого отчёта → подключение новой команды	Увеличить LTV, укрепить ценность продукта
Отток	Снижение активности → отсутствие логинов → отписка	Предотвратить churn, вернуть клиента

Карта пути: шаблон и структура

Для визуализации пути часто создают карту пути пользователя (user journey map). Это инструмент, который позволяет наглядно отобразить шаги пользователя и эмоции на каждом этапе. Подобная карта помогает команде увидеть продукт глазами клиента и выстроить улучшения на основе настоящего опыта.

Общая структура карты обычно включает:

• Абстрактный портрет пользователя (персона)
• Список шагов в рамках сценария
• Действия / цели на каждом этапе
• Эмоции и возможные барьеры
• Рекомендации по улучшению

Важно: карта не создается один раз и навсегда. Она должна регулярно пересматриваться и дополняться на основе новых данных. Особенно это актуально при запуске новых функций или кампаний – можно увидеть, как меняется поведение пользователей и вовремя адаптировать продукт.

Понимание пользовательского пути напрямую связано с восприятием ценности продукта. Подробнее об этом можно прочитать в разборе формирования ценности для разных сегментов.

Метрики по этапам пути

Как соотносятся путь и воронка

Путь пользователя (Customer Journey) и продуктовая воронка (Funnel) — разные, но взаимосвязанные инструменты. Воронка отвечает за этапы принятия решения пользователем: от знакомства до покупки. Путь же позволяет рассматривать поведение более детально, включая эмоции, контексты и цели на каждом этапе. Это особенно важно в сложных B2B-продуктах и цифровых сервисах с длинным циклом вовлечения.

Воронка показывает, сколько пользователей «дошли» до того или иного шага: просмотрели карточку товара, добавили в корзину, оплатили. Путь помогает понять, почему кто-то вышел, а кто-то прошёл дальше. Например, пользователь мог добавить товар, но не оплатить, потому что способ оплаты не подходил — и это станет видно именно на уровне пути.

Метрики взаимодействия на каждом этапе

У разных этапов пути — свои цели и поведенческие триггеры. Чтобы управлять ростом продукта, важно отслеживать и анализировать правильные метрики в зависимости от стадии, на которой находится пользователь.

Этап	Ключевые метрики
Осведомленность (Awareness)	CTR, охваты, число новых пользователей, уровень бренд-узнаваемости
Интерес (Consideration)	Время на странице, глубина просмотра, возвраты, подписки
Решение (Decision)	Конверсии, добавления в корзину, клики по CTA
Действие (Action)	Покупки, завершённые регистрации, установки приложения
Удержание (Retention)	DAU/WAU/MAU, повторные визиты, средняя частота использования

Важно комбинировать количественные показатели (цифры и проценты) с качественными — например, оценками удовлетворенности и результатами юзабилити-тестов. Это даст более объёмное понимание мотивации пользователя.

Ошибки в выборе метрик

Распространенная ошибка — фокус только на верхней части воронки. Многие команды часами настраивают таргетинг и допиливают лендинг, забывая при этом, что даже при высокой конверсии на входе продукт может "сыпаться" на удержании или активации.

Вот типичные промахи при определении и интерпретации метрик:

• Игнорировать поведенческие изменения. Пользователь может часто заходить, но не совершать целевых действий — высокий MAU в этом случае не говорит об успехе.
• Считать любую активность успехом. Например, лайк или переход по ссылке — это ещё не конверсия, если он не ведёт к следующему этапу пути.
• Пренебрегать сегментацией. Одинаковые метрики для разных аудиторий могут означать различное. Обязательно анализируйте поведение по кластерам пользователей. Если хочется углубиться — читайте подробнее о сегментации пользователей.

Инструменты отслеживания пути

Для работы с пользовательским путем используют как встроенные решения в продукте, так и внешние аналитические платформы. Выбор зависит от целей и сложности продукта. Например, для SaaS-платформ предпочтительны системы, которые поддерживают трекинг по событиям и визуализацию дашбордов без помощи аналитика.

Популярные категории инструментов:

• Продуктовые аналитики: Mixpanel, Amplitude, Heap. Позволяют строить визуальные карты пути, воронки и когорты, анализируют в реальном времени.
• Сессии и поведение: Hotjar, Smartlook. Помогают увидеть, как именно пользователь взаимодействует с интерфейсом, где кликает, где выходит.
• CRM-интеграции: для соединения офлайн-данных с онлайн-поведением. Позволяют объединить путь от рекламы до повторной оплаты.

Ценность инструмента не в функциональности, а в том, какие гипотезы и улучшения он позволяет проверить. Интеграция аналитики в продукт — это не разовая настройка, а непрерывный процесс, который должен быть встроен в цикл разработки.

JTBD и сценарии в контексте пути

Как сценарий и путь пересекаются

Пользователь идёт по определённому пути внутри продукта, и на каждом этапе его поведения активируется определённый сценарий. Эти сценарии — не просто действия. Это цепочка «мотивация — контекст — ожидание результата». Такой подход помогает глубже понять, зачем пользователь делает то, что делает, и как продукт может активнее помогать ему.

Представьте процесс оформления заказа в B2B-приложении. Один пользователь может просто проверять наличие товаров, другой — оформлять срочную закупку. Сценарии идентичны по шагам, но кардинально отличаются по мотивации и результату, которого ожидает человек. Именно здесь начинает работать Jobs To Be Done (JTBD): подход, фокусирующийся на «работе», которую пользователь хочет выполнить.

Сами по себе сценарии дают нам структурированное понимание шагов. Но если на сценарий наложить механику JTBD, появляются ответы на глубинные вопросы: какие страхи и мотивации движут пользователем? что для него является успешным результатом?

Создание job stories по фазам пути

Один из инструментов, хорошо работающих на стыке пути пользователя и JTBD — job story. Это структурированное описание контекста, мотивации и желаемого результата действия:

Формула: Когда [ситуация], я хочу [мотивация], чтобы [результат]

При разборе пути важно разделить его на фазы: осознание, исследование, принятие решения, использование, регулярная эксплуатация. Для каждой из фаз можно составить свою job story, а потом сравнить с текущей реализацией в продукте.

Пример для SaaS, помогающего управлять товарным остатком:

• Фаза «исследование»: когда я впервые столкнулся с нехваткой товара, я хочу быстро понять, где сбой в цепочке, чтобы не потерять клиента.
• Фаза «использование»: когда я ежедневно загружаю приход/расход, я хочу видеть прогноз по складу, чтобы планировать закупки на неделю вперёд.

Такой подход позволяет строить гипотезы по улучшению как интерфейса, так и логики поведения продукта.

Изменение продукта в зависимости от поведения

Не все пользователи движутся строго по одной карте. У них разные контексты применения, разная скорость переходов между фазами. И продукт должен это адаптивно учитывать. Здесь важно наблюдать за изменениями поведения и строить вариантные сценарии, на которые можно реагировать продуктом или интерфейсом.

Например, если пользователь каждый день экспортирует данные в Excel, а не работает с аналитикой внутри приложения, это сигнал — ему не хватает привычного инструмента, или текущий отчёт не даёт нужной информации. Вместо того чтобы «заставлять» его использовать интерфейс аналитики, можно задать job story: когда мне нужно сделать отчёт для руководства, я хочу быстро получить понятные данные в нужной мне структуре, чтобы не тратить время на ручную обработку.

Подобное поведение может быть поводом переработать конкретную часть продукта или предложить автоматически генерируемые отчёты именно в том формате, который регулярно выгружается.

Чтобы лучше увязывать наблюдаемые действия с их вероятными «работами», полезно выстраивать продуктовую аналитику по картам пути. Об этом мы подробнее рассказывали в статье о пользовательских картах CJM.

Пример применения подхода в SaaS

Компания запустила SaaS-сервис для автоматизации управления торговыми сетями. На первом этапе они наблюдали сильный отток после пробного периода, несмотря на то что функционально продукт решал задачи. Глубокие интервью, разложенные по JTBD, показали: большинство пользователей не понимали, как именно продукт помогает им — сценарий был слишком «распылён» между модулями.

Тогда команда пересобрала онбординг: он стал основанным на job story. Нового пользователя ввели в продукт по конкретной задаче: «У тебя зависла отгрузка основного поставщика — вот что ты можешь сделать». Появились «умные» подсказки — в зависимости от маршрута по приложению и шаблонной роли (логист, закупщик, региональный менеджер), онбординг предлагал релевантные шаги.

Результат:

Метрика	До изменений	После внедрения job story
Конверсия из trial в оплату	18%	31%
Retention 30 дней	22%	39%

Только после наложения сценариев на поведенческие данные продукт стал «говорить» с пользователем на его языке. На следующем этапе команда внедрила персонализацию маршрутов в зависимости от повторяющихся job stories и укрепила пользовательскую лояльность.

Оптимизация пути пользователя

Выявление "узких мест" и точек оттока

Даже при хорошем продукте пользователи могут сталкиваться с неудобствами, которые мешают им двигаться дальше по воронке. Эти препятствия чаще всего возникают в виде узких мест и точек оттока — мест на пути, где пользователи начинают терять интерес или сталкиваются со сложностями.

Выявить такие места можно с помощью воронок конверсии, тепловых карт, данных о времени на экране и проценте завершения ключевых шагов. Наиболее частыми точками, вызывающими отток, являются:

• Сложная или неочевидная регистрация
• Плохая адаптация нового пользователя (onboarding)
• Скрытые платы или запутанная цена
• Малоинформативный интерфейс

Анализируя путь пользователя, важно фиксировать не только количественные данные, но и качественные сигналы — например, пользовательские жалобы в чате поддержки или падение средней продолжительности сессии.

Эксперименты по увеличению конверсии

Точки оттока — это не просто проблема, но и возможность для роста. Один из самых эффективных путей увеличения конверсии — запуск гипотез и тестирование изменений. Это может быть A/B-тест, feature flag с контролем или даже user testing с прямой обратной связью.

Примеры гипотез, которые часто дают результат:

• Сокращение формы регистрации до одного экрана
• Добавление визуального прогресса при заполнении анкеты
• Интерактивное обучение вместо текстового гайда
• Отложенный сбор платёжных данных (после влюбления в продукт)

Важно: не все изменения дадут положительный результат, но системный подход с лейблами, сегментацией и правильными метриками позволит выносить точные решения.

Автоматизация сбора и анализа пути

Когда продукт становится масштабным или имеет несколько пользовательских сегментов, ручной анализ быстро теряет актуальность. Инструменты автоматизации позволяют не только экономить время, но и замечать паттерны, недоступные при ручном просмотре данных.

Вот таблица сравнения основных подходов к сбору данных:

Подход	Преимущества	Ограничения
Ивенты вручную	Гибкость, контроль над точностью	Высокая нагрузка на команду
Автоматическая запись сессий	Полный путь, поведенческая аналитика	Много "шума", сложная фильтрация
Визуальная аналитика (heatmaps, scrollmaps)	Интуитивное понимание поведения	Трудно интерпретировать причины
Machine Learning для кластеризации	Выявление паттернов без предположений	Требует данных и экспертизы

Выбор подхода зависит от целей: если вы на этапе гипотез — ивенты и manual трекинг; если хочется узнать, как люди реально двигаются в продукте — ставьте тепловые карты, логируйте сессии и работайте с кластерами поведения.

Связь метрик и пользовательского опыта

Путь пользователя — это не просто набор кликов. Это отражение опыта, эмоций, ожиданий и разочарований. И качественный опыт напрямую влияет на метрики. Например, низкий показатель повторного использования продукта часто связан не с отсутствием потребности, а с неудовлетворительным первым взаимодействием.

Полезно проверять соответствие внутренних продуктовых метрик ожидаемому пользовательскому поведению:

• Рост daily active users без роста retention — признак неустойчивого привлечения
• Высокий bounce rate на шаге выбора тарифа — вероятная проблема с ценностным предложением
• Отток после завершения первичного действия — возможно, не хватает следующих шагов

Регулярное сопоставление аналитических данных с результатами опросов удовлетворённости, CSAT, NPS и отзывами даёт целостную картину, где цифры имеют смысл в реальном опыте клиентов.

В 2025 году выигрывают не те продукты, у кого просто высокий трафик, а те, кто лучше всех умеет узнать, где теряется ценность на пользовательском пути — и устранить это быстрее конкурентов.

Вопросы и ответы

Количество показов: 20