Ответ
Да, строил воронки для анализа пользовательских путей и конверсии. Использовал SQL для агрегации данных и Python (Pandas/Matplotlib/Seaborn) для визуализации. Пример SQL-запроса для воронки:
WITH funnel_steps AS (
SELECT
COUNT(DISTINCT user_id) AS all_users,
COUNT(DISTINCT CASE WHEN viewed_product THEN user_id END) AS viewed_product,
COUNT(DISTINCT CASE WHEN added_to_cart THEN user_id END) AS added_to_cart,
COUNT(DISTINCT CASE WHEN purchased THEN user_id END) AS purchased
FROM user_actions
)
SELECT
all_users,
viewed_product,
added_to_cart,
purchased,
ROUND(100.0 * viewed_product / all_users, 2) AS view_rate,
ROUND(100.0 * added_to_cart / viewed_product, 2) AS cart_rate,
ROUND(100.0 * purchased / added_to_cart, 2) AS purchase_rate
FROM funnel_steps
Для анализа часто использовал когортный анализ и сегментацию пользователей, чтобы выявить узкие места в воронке.