- Аналитика брошенных корзин: что это и почему это не одна цифра в отчёте
- Формула расчёта и норма процента брошенных корзин по нишам
- Настройка целей для аналитики брошенных корзин в Яндекс Метрике
- Какие данные собирать по брошенным корзинам, кроме самого факта отказа
- Причины брошенных корзин, которые видно только через аналитику
- Как использовать данные о брошенных корзинах для роста продаж
- Типичные ошибки при анализе брошенных корзин
- Заключение
Клиент приходит по рекламе из Директа, кладёт товар в корзину и уходит. Деньги за клик уже списаны, а заказа нет. Если в интернет-магазине не настроена аналитика брошенных корзин, вы даже не узнаете, на каком шаге и почему это произошло: то ли не понравилась стоимость доставки, то ли форма регистрации оказалась слишком длинной, то ли просто отвлёк звонок.
Я настраиваю контекстную рекламу и сквозную аналитику для интернет-магазинов и регулярно вижу одну и ту же картину: рекламный бюджет тратится на трафик, который доходит до корзины и там теряется, а маркетолог даже не пытается вернуть этих людей, потому что не видит их отдельно от остальной аудитории.
В статье разберу, как считать процент брошенных корзин, какие цели настроить в Яндекс Метрике, какие данные собирать кроме самого факта отказа, какие причины отказов встречаются чаще всего и как превратить эти данные в конкретные аудитории для ретаргетинга в Директе.
Аналитика брошенных корзин: что это и почему это не одна цифра в отчёте
Аналитика брошенных корзин — это процесс отслеживания пользователей, которые добавили товар в корзину, но не завершили покупку, с фиксацией того, на каком шаге оформления заказа это произошло и какими были условия (устройство, источник трафика, сумма заказа, категория товара). Простой процент отказов сам по себе почти не полезен. Он важен только вместе с тем, из чего складывается.
Базовая формула расчёта такая: количество брошенных корзин делим на общее количество созданных корзин и умножаем на 100%. Если за месяц в корзину положили товар 1 140 раз, а заказ оформили только 718 раз, брошенных корзин 422, то есть 37%. Это средняя цифра для интернет-магазина среднего чека. Для дорогих товаров процент почти всегда выше, для товаров повседневного спроса ниже.
Частая ошибка, которую я вижу у клиентов: аналитику брошенных корзин делают отдельно от сквозной аналитики интернет-магазина, хотя это одна и та же система данных. Без связки с источником трафика вы не поймёте, приходят ли брошенные корзины преимущественно с Директа или с органики. Это две разные аудитории с разной ценой возврата.
Формула расчёта и норма процента брошенных корзин по нишам
Ориентироваться на «средний по рынку» процент брошенных корзин бессмысленно. Он сильно зависит от ниши, среднего чека и того, требуется ли регистрация для оформления заказа. Ниже перечислены диапазоны, которые я наблюдаю на практике по разным категориям товаров.
| Категория товаров | Типичный % брошенных корзин | Основная причина |
|---|---|---|
| Одежда и обувь | 41–58% | Сравнение размеров/цен на нескольких сайтах |
| Электроника и техника | 33–46% | Долгий цикл принятия решения, сравнение конфигураций |
| Товары для дома | 28–39% | Стоимость и сроки доставки |
| Продукты, зоотовары | 14–22% | Спонтанная покупка, низкая цена ошибки |
Эти цифры полезны только как ориентир для первичной диагностики. Если ваш процент отклоняется от нормы для ниши на 10–15 пунктов в любую сторону, это сигнал разбирать причину подробно, а не сравнивать себя с рынком дальше.
Настройка целей для аналитики брошенных корзин в Яндекс Метрике
Минимальный набор целей, без которого аналитика брошенных корзин не работает вообще: событие добавления товара в корзину, событие перехода к оформлению заказа, событие подтверждённой покупки. В Яндекс Метрике это делается через JavaScript-события (`ecommerce`-объект) или через отдельные цели-URL, если у корзины и оформления есть уникальные адреса страниц.
После настройки целей стройте отчёт «Многоканальные последовательности» или обычную воронку по посадочным страницам. Это покажет, на каком именно шаге теряется больше всего пользователей. У одного из проектов, с которым я работал, воронка показала, что 61% отказов происходит не в самой корзине, а на шаге выбора способа доставки. Там неожиданно всплывала стоимость 590 ₽ за курьера, о которой не было сказано на карточке товара.
Свяжите цели с отчётом по многоканальным последовательностям
Если пользователь пришёл из Директа, бросил корзину, а через два дня вернулся из органики и купил, стандартный отчёт по конверсиям засчитает продажу органике. Многоканальные последовательности в Яндекс Метрике помогают увидеть реальный вклад рекламы в возврат брошенной корзины.
Какие данные собирать по брошенным корзинам, кроме самого факта отказа
Процент отказов без разрезов — это диагноз без анамнеза. Чтобы данные можно было использовать для действий, а не только для отчёта, собирайте как минимум:
- источник трафика (Директ, органика, email, прямой заход): без этого невозможно понять, какая реклама приводит «качественные» брошенные корзины, которые потом возвращаются, а какая приводит случайных заходов;
- устройство и браузер: мобильные брошенные корзины часто связаны с техническими проблемами на форме, а не с нежеланием покупать;
- сумма корзины на момент отказа: дорогие брошенные корзины приоритетнее для ретаргетинга, чем корзины на 350 ₽;
- товарную категорию: для сравнения расходов и возврата инвестиций удобно смотреть это в связке с анализом рекламных расходов по товарным категориям;
- время с момента добавления в корзину до отказа: если человек ушёл через 40 секунд после добавления товара, это чаще технический сбой, а не осознанное раздумье.
Без этих разрезов любая цифра процента брошенных корзин остаётся красивой, но бесполезной для принятия решений.
Причины брошенных корзин, которые видно только через аналитику
Опросы покупателей и общие рейтинги «топ причин отказа от покупки» дают усреднённую картину, но у каждого магазина есть своя специфика, которую видно только в собственных данных. По моим наблюдениям на разных проектах чаще всего повторяются такие сценарии:
❌ Неожиданная стоимость доставки на последнем шаге
Если стоимость доставки появляется только после ввода адреса, часть пользователей уходит именно на этом шаге. Воронка в Метрике покажет резкий провал между шагом «адрес доставки» и «оплата».
❌ Принудительная регистрация перед оформлением
Разрез по устройству часто показывает, что именно на мобильных устройствах отказ выше при принудительной регистрации. Маленький экран и необходимость вспоминать пароль отбивают желание покупать даже у тех, кто уже положил товар в корзину.
❌ Долгая загрузка страницы оформления заказа
Если время между шагами воронки аномально велико, а не разброс по решению, это сигнал технической проблемы, а не поведенческой. Метрика показывает конверсию и среднее время на странице. Резкий скачок этого показателя на шаге оплаты почти всегда указывает на баг или медленный скрипт.
❌ Ограниченный набор способов оплаты
Отсутствие привычного способа оплаты (например, оплаты по частям или конкретного кошелька) особенно заметно в разрезе по товарной категории. Дорогие товары бросают чаще именно на шаге выбора оплаты, если нет варианта рассрочки.
Без сегментации по источнику трафика легко сделать неверный вывод. Если в отчёте видно много брошенных корзин из одной рекламной кампании, но там же самый высокий трафик, доля отказов может быть в пределах нормы. Сравнивайте не абсолютные числа, а именно проценты внутри источника, и обязательно смотрите, не связаны ли скачки с эффективностью конкретной рекламной кампании в Директе. Иногда «брошенные корзины» — это просто нецелевой трафик по слишком широким фразам.
Как использовать данные о брошенных корзинах для роста продаж
Сама фиксация процента брошенных корзин ничего не меняет. Ценность появляется только тогда, когда данные превращаются в конкретные действия. Вот практическая последовательность, которая работает на большинстве проектов:
- Настройте ретаргетинг по сегменту «добавил в корзину, не купил». В Яндекс Директе такой сегмент собирается из аудиторий Метрики за 1–3 дня. Это самая тёплая аудитория, конверсия по ней обычно в 2–4 раза выше, чем по холодному трафику.
- Настройте автоматические email или push-напоминания. Если у магазина есть данные о email пользователя (например, ввёл на шаге регистрации), напоминание через 1–2 часа после отказа возвращает заметную долю покупателей, особенно если добавить небольшую скидку или бесплатную доставку.
- Устраните технические причины отказов. Если воронка показывает провал на конкретном шаге у конкретного устройства, это задача не для маркетинга, а для разработки: ускорить загрузку, убрать обязательную регистрацию, показать стоимость доставки раньше.
- Пересчитайте юнит-экономику с учётом возврата брошенных корзин. Часть кампаний с высоким процентом отказов на самом деле выгодна, если считать первую сессию и весь путь клиента, включающий возврат через ретаргетинг или email.
- Регулярно сверяйте отчёт с изменениями на сайте. Каждое обновление формы заказа, добавление нового способа оплаты или изменение условий доставки должно сопровождаться проверкой, не изменился ли процент брошенных корзин на конкретном шаге воронки.
Считайте продажи и стоимость возврата
Ретаргетинг на брошенные корзины стоит денег, и не всегда оправдан для товаров с низкой маржой. Сравнивайте расходы на возврат с потенциальной прибылью. Здесь помогает та же логика, что и в расчёте ROI рекламной кампании, только применённая не ко всей кампании, а к отдельному сегменту брошенных корзин.
Типичные ошибки при анализе брошенных корзин
На практике большинство магазинов повторяют одни и те же ошибки при работе с этим показателем:
- Сравнение своего процента отказов со «средним по рынку». Средние 70% отказов — это усреднение по десяткам разных категорий товаров, ценовых сегментов и моделей продаж. Сравнивать нужно свой показатель с собственной динамикой в разных периодах, а не с абстрактным числом из чужого исследования.
- Игнорирование мобильного трафика при анализе. Если доля мобильных заказов растёт, а форма оформления не адаптирована, процент отказов будет расти вместе с долей мобильного трафика, даже если сама реклама не стала хуже.
- Настройка одной общей цели «покупка» без промежуточных шагов. Без разбивки по шагам воронки невозможно понять, где именно теряются пользователи, приходится гадать вместо того, чтобы точно устранить проблему.
- Ретаргетинг без ограничения по частоте показов. Слишком частые напоминания о брошенной корзине воспринимаются как навязчивость и могут снизить лояльность к бренду вместо роста продаж.
- Отсутствие связи данных о корзине с рекламным бюджетом. Без сопоставления с расходами по кампаниям невозможно оценить, оправдан ли ретаргетинг экономически. Здесь снова помогает системный подход к сквозной аналитике для интернет-магазина, где брошенные корзины становятся частью общей картины движения клиента: клик, корзина, оформление, оплата.
Каждая из этих ошибок сама по себе не критична, но в сумме они превращают анализ брошенных корзин в формальную метрику для отчёта, а не в рабочий инструмент увеличения продаж.
Какой процент брошенных корзин считается нормальным?
Единой нормы нет: в разных товарных категориях и ценовых сегментах она отличается в разы. Ориентируйтесь не на абстрактный «средний по рынку» показатель, а на собственную динамику — рост или падение процента отказов относительно предыдущих периодов у вас же самих.
Можно ли настроить отслеживание брошенных корзин без программиста?
Базовая настройка через цели-URL для шагов оформления заказа возможна без разработчика, если у каждого шага есть свой уникальный адрес страницы. Для более точной аналитики через события ecommerce-объекта обычно требуется помощь разработчика или интеграция готового модуля CMS.
Как понять, что причина отказа техническая, а не поведенческая?
Сравните время, проведённое на проблемном шаге, с обычным средним. Аномально долгая загрузка страницы, резкий скачок отказов сразу после обновления сайта или разница в поведении между устройствами — это признаки технической причины, а не осознанного решения не покупать.
Стоит ли запускать ретаргетинг на все брошенные корзины подряд?
Нет, эффективнее сегментировать аудиторию по сумме корзины и товарной категории. Ретаргетинг на дорогие товары с высокой маржой обычно окупается лучше, чем на дешёвые позиции, где стоимость показа может превысить потенциальную прибыль с заказа.
Как часто нужно пересматривать отчёт по брошенным корзинам?
Оптимально — еженедельно смотреть общую динамику и обязательно проверять показатель после любых изменений на сайте: обновления формы заказа, добавления способа оплаты, изменения условий доставки. Резкий сдвиг после таких изменений сразу укажет на новую проблему.
Влияет ли качество рекламного трафика на процент брошенных корзин?
Да, и это одна из главных причин, почему нельзя рассматривать брошенные корзины изолированно от рекламы. Слишком широкие ключевые фразы или нецелевая аудитория в Директе часто приводят к всплеску добавлений в корзину без намерения купить — такие отказы нужно анализировать отдельно от отказов «горячих» покупателей.
Заключение
Процент брошенных корзин сам по себе не хорошая и не плохая цифра — это отправная точка для дальнейшего анализа. Ценность появляется только тогда, когда за общим показателем стоят разрезы по источнику трафика, устройству, товарной категории и сумме заказа, а воронка оформления построена по шагам, а не по единственной цели «покупка». Настроенная таким образом аналитика позволяет отличать технические причины отказов от поведенческих, находить конкретный шаг, на котором теряются покупатели, и запускать точечный ретаргетинг именно на тех, кого выгодно возвращать.
Начните с простого: разбейте оформление заказа на отдельные цели, добавьте разрез по устройству и источнику трафика, а затем сопоставьте эти данные с рекламными расходами. Уже через пару недель такого наблюдения станет понятно, где на самом деле теряются деньги — в качестве трафика, в технических барьерах на сайте или в отсутствии удобного способа оплаты. И именно эти выводы, а не абстрактный процент отказов, помогут увеличить количество завершённых покупок без увеличения рекламного бюджета.
Если нужна помощь с настройкой — оставьте заявку на консультацию.
Читайте также
→ Как построить отчёт по посадочным страницам в Директе
→ Многоканальные последовательности в Яндекс Метрике
→ Анализ рекламных расходов по товарным категориям
→ Как отследить эффективность рекламы в Яндекс Директе
→ Как рассчитать ROI рекламной кампании
→ Сквозная аналитика для интернет-магазина
Автор: Павел Комарков — специалист по контекстной рекламе с 2010 года, работал с бюджетами от 50 000 ₽ до 150 млн ₽ в месяц. Подробнее →
