Таблицы: фильтры, сводные и первые выводы

Общий итог прячет причину

В уроке 2 мы выяснили: в мае на сайт «Чайной лавки» пришло меньше людей, а средний чек и конверсия не изменились. Но «меньше людей» — всё ещё слишком общий ответ. Чтобы найти причину, общий итог разбивают по группам: по источникам, городам, дням недели, товарам.

У нас есть три гипотезы о том, откуда стало меньше посетителей: реклама, поиск, рассылка. Все три проверяются одной разбивкой — по источнику заказа.

Сводная таблица за минуту

Можно посчитать заказы по источникам формулами СЧЁТЕСЛИ, но быстрее сделать сводную таблицу. Она сама группирует строки и считает итоги.

В Excel и Google Таблицах это делается так:

1. Выделите таблицу с заказами и выберите Вставка → Сводная таблица.
2. В строки перетащите source — источник.
3. В столбцы — месяц заказа.
4. В значения — order_id с подсчётом количества.

Результат для «Чайной лавки»:

Источник	Апрель	Май	Изменение	Изменение, %
поиск	400	395	−5	−1%
реклама	250	112	−138	−55%
рассылка	150	149	−1	−1%
Итого	800	656	−144	−18%

Таблица отвечает сразу: поиск и рассылка почти не изменились, а заказов из рекламы стало меньше вдвое. Из 144 потерянных заказов 138 приходятся на рекламу.

Как собрать такую таблицу шаг за шагом, подробно разобрано в уроке о сводных таблицах курса «Excel и Google Таблицы».

Проценты и абсолютные числа

Посмотрите на столбцы «Изменение» и «Изменение, %» вместе. Это важная привычка.

Представьте, что заказы из соцсетей упали с 4 до 2. Это −50% — звучит страшно. Но потеряно всего 2 заказа, на общую выручку это почти не влияет. А −55% в рекламе — это 138 заказов, почти вся потеря месяца.

Аналитик всегда спрашивает: какая группа дала главный вклад в изменение? Ответ ищут в абсолютных числах, а процент показывает, насколько сильно изменилась сама группа.

Копаем дальше: когда всё началось

Мы знаем, где причина, — в рекламе. Теперь нужно понять, когда начался спад. Ставим фильтр: источник — «реклама», месяц — май, и смотрим заказы по дням:

Даты	Дней	Заказов из рекламы	В среднем в день
1–11 мая	11	88	8
12–31 мая	20	24	1,2
Весь май	31	112	—

В апреле из рекламы приходило по 8–9 заказов в день, и первые 11 дней мая шли так же. А с 12 мая заказов стало в шесть с лишним раз меньше. Что-то произошло именно в этот день.

Совпадение — ещё не доказательство

Дата 12 мая — сильная подсказка, но пока это версия. Её нужно проверить: спросить маркетолога, что менялось в рекламе в этот день, и посмотреть расходы на рекламу.

Маркетолог отвечает: 12 мая дневной лимит расходов на рекламу снизили с 5 000 ₽ до 750 ₽. Решили сэкономить и забыли вернуть. Теперь версия подтверждена — у нас есть причина.

Осталось проверить, что реклама вообще окупается: может быть, экономия была правильным решением? Для этого понадобятся точные цифры из базы данных — их мы достанем запросами SQL в следующем уроке, а окупаемость посчитаем в уроке 6.