HuniKayip

Sıralı huni hesaplayıcı

Kayıp nerede, sayı ne söylüyor?

Aşama sayaçlarınızı sırayla girin; araç yalnız bu sayaçlardan geçiş dönüşümlerini, kayıpları ve genel dönüşümü hesaplasın.

Aşama dönüşümü, sonraki aşama sayısının önceki aşama sayısına oranıdır.

Hesaplayıcı

Sıra, huninin akış sırasıdır. Bir sonraki sayaç öncekinden büyükse araç NON_MONOTONIC_FUNNEL hatası verir ve değeri değiştirmez.

En az iki aşama gerekir. Kimlikler benzersiz ASCII string; sayaçlar 0–9.007.199.254.740.991 aralığında güvenli tamsayı olmalıdır. Birim: oturum veya olay adedi.

Formül dayanağı ve kararlar

  • Aşama dönüşümü sonraki sayaç / önceki sayaç × 100 Shopify Retail’in dönüşüm oranını hedef eylem sayısı / taban oturum sayısı × 100 biçiminde vermesinin sıralı aşamalara uygulanmasıdır.

    Dönüşüm formülü için doğrudan kaynak: https://www.shopify.com/blog/retail-conversion-rate

  • Mutlak ve oransal kayıp mutlak kayıp = önceki sayaç − sonraki sayaç oransal kayıp = mutlak kayıp / önceki sayaç × 100 drop_count mutlak farkı araç içi deterministik kuraldır; harici kaynağa atfedilmez. Shopify Retail [1 − (sonraki / önceki)] × 100 biçimindeki drop-rate formülünü destekler.

    Drop-rate formülü için doğrudan kaynak: https://www.shopify.com/blog/retail-conversion-rate

    Yalnız sıralı huni/drop-off bağlamı: https://www.shopify.com/enterprise/blog/conversion-funnel-analysis

  • Genel dönüşüm son aşama sayacı / ilk aşama sayacı × 100 Aynı oran tanımı, huninin ilk ve son sayaçlarına uygulanır.

    Dönüşüm formülü için doğrudan kaynak: https://www.shopify.com/blog/retail-conversion-rate

  • En büyük kayıplar ve sıfır payda max(drop_count) ve sonlu değerler içinde max(drop_rate) argmax, kesin çapraz çarpım, null aday dışlama ve eşitlikte erken geçiş kurallarının tamamı araç içi deterministik kurallardır; harici kaynağa atfedilmez.

Kaynak kapsamı metrik bazındadır: Shopify Retail yalnız dönüşüm ve drop-rate formüllerini; Shopify Enterprise yalnız sıralı huni/drop-off bağlamını destekler. drop_count, argmax, kesin çapraz çarpım, null ve erken eşitlik araç içi deterministik kurallardır; harici kaynağa atfedilmez. Araç harici oran, sabit eşik veya değerlendirme katsayısı eklemez.

Nasıl kullanılır?

  1. Aşamaları sırayla girin. En az iki aşamaya benzersiz ASCII kimlik, görünür etiket ve sayaç verin.
  2. Sayaçları denetleyip hesaplayın. Aynı tanım, dönem ve atıf penceresine ait olduklarını kontrol edip Hesapla düğmesini kullanın.
  3. Geçişleri ve hesap izini okuyun. Dönüşüm, iki kayıp ölçüsü, genel dönüşüm ve kullanılan operandları birlikte inceleyin.

Adım adım örnek

Ham sayaçlar: 1000 → 500 → 200 → 50.

  1. 500 / 1000 × 100 = %50; kayıp 500, kayıp oranı %50.
  2. 200 / 500 × 100 = %40; kayıp 300, kayıp oranı %60.
  3. 50 / 200 × 100 = %25; kayıp 150, kayıp oranı %75.
  4. Genel dönüşüm 50 / 1000 × 100 = %5. En büyük mutlak kayıp ilk, en büyük oransal kayıp üçüncü geçiştir.

Sık hatalar

  • Farklı dönemlere ait sayaçları aynı hunide kullanmak.
  • Farklı kişi, kullanıcı, oturum veya olay tanımlarını karıştırmak.
  • Sayfa yeniden yüklemesini ayrı bir kişi sanmak.
  • Sıfır paydada bir oran beklemek; bu durumda doğru çıktı null ve NO_BASE_VOLUME durumudur.

Kısa SSS

HuniKayip neyi hesaplar?

Yalnız girilen sıralı sayaçlardan aşama dönüşümü, mutlak ve oransal kayıp, genel dönüşüm ve en büyük kayıp geçişlerini hesaplar.

Oran neden null olabilir?

Bir oranın paydası 0 ise oran tanımsızdır; araç null ve NO_BASE_VOLUME durumunu döndürür.

Neden iki ayrı en büyük kayıp var?

Mutlak kayıp adet farkını, oransal kayıp ise bu farkın önceki aşamaya oranını karşılaştırır. Eşitlikte daha erken geçiş seçilir.

Araç harici bir karşılaştırma yapar mı?

Hayır. Sabit eşik, sektör değeri veya performans vaadi kullanmaz; yalnız kullanıcının sayaçlarını hesaplar.