Как в Power BI показать весь e-commerce-фunnel без разрывов

Как в Power BI показать весь e-commerce-фunnel без разрывов

Если маркетинг смотрит только на продажи, он теряет половину картины. Для e-commerce-дашборда важнее связать показы товаров, добавления в корзину, оформление заказа и выручку в одну цепочку. Ниже — чек-лист, как собрать такую логику в Power BI на данных из трекинга и витрины.

— **Настройте сквозную структуру событий**
Разведите события по этапам: просмотр товара, список товаров, корзина, checkout, покупка.
Так вы увидите не только итог, но и где именно проседает путь клиента.

— **Проверьте, что у каждого события есть единый идентификатор**
Нужны `transaction_id`, `product_id`, `session_id` или их аналоги.
Без связки Power BI покажет суммы, но не сможет нормально собрать путь по пользователю и товару.

— **Соберите таблицу фактов по этапам в одну модель**
Не держите каждый этап отдельным островом.
Лучше связать события через общие ключи и измерения: дата, канал, товар, кампания, устройство.

— **Добавьте расчёты по конверсии между шагами**
Считайте переходы из просмотра в корзину, из корзины в checkout и из checkout в покупку.
Это быстрее выявляет узкое место, чем просто смотреть на выручку и трафик.

— **Отделите видимые показы от реальных действий**
Если у вас есть данные по показам карточек, используйте их отдельно от кликов и покупок.
Так проще понять, где товар видят, но не открывают, и где открывают, но не добавляют в корзину.

— **Сделайте фильтры по маркетинговым разрезам**
Разрежьте дашборд по каналу, кампании, новому/возвратному клиенту, категории и устройству.
В 2026 году это особенно важно: выигрывает не общий отчёт, а отчёт, который помогает управлять retention и LTV.

Когда это пригодится: при запуске e-commerce-отчёта, аудите воронки и поиске точки, где теряется выручка.

— @PowerBIforMarketing