Анализ воронки электронной коммерции | GA4 + BigQuery + Tableau

Я создал сквозную аналитическую панель воронки e-commerce, используя пример данных GA4.
Цель проекта:
Помочь маркетинг-менеджеру понять, как пользователи движутся по воронке покупки, и определить, на каком этапе происходит наибольшая потеря конверсий.
Что я сделал:
• Получил и трансформировал данные GA4 в BigQuery с помощью SQL (CTE, JOIN)
• Построил датасет на уровне сессий с ключевыми этапами воронки
• Разработал интерактивную панель в Tableau Public
• Реализовал фильтры по дате, источнику трафика, кампании, устройству, ОС и языку
• Визуализировал полную воронку — от начала сессии до покупки
Ключевые инсайты:
• Наибольший отток пользователей происходит на этапе добавления товара в корзину
• Не все источники трафика, приводящие сессии, генерируют покупки
• Эффективность воронки существенно отличается в зависимости от канала трафика и типа устройства
Технологический стек:
SQL (BigQuery), GA4, Tableau Public