Блог

Брошенные корзины: как UX-аудит снижает процент отказа на чекауте

Обучение
Из 10 покупателей, которые добавили товар в корзину вашего интернет-магазина, в среднем 7 не доходят до оплаты. Это не оценочное суждение — это бенчмарк, который Baymard Institute считает ежегодно по результатам метаанализа десятков исследований. На середину 2025 года средний показатель — 70,19%. На мобильных устройствах — выше, около 85%.
Эти 7 из 10 — самая дорогая категория потерь в магазине. Это не случайные посетители которые зашли посмотреть: они уже выбрали товар, добавили его в корзину, начали оформление. Они уже хотят купить. И вы их теряете не потому, что они передумали, а потому что что-то в интерфейсе или процессе оформления делает покупку либо неудобной, либо невозможной.
В предыдущей статье цикла мы коснулись корзины и чекаута как одной из четырёх категорий критических ошибок. В этой углубляемся: разбираем шесть главных причин отказа по свежей статистике, показываем, как считать конкретные потери выручки магазина, и объясняем, почему правки чекаута дают самый высокий ROI среди всех UX-улучшений.

Шесть главных причин: почему пользователи бросают корзины

Baymard опубликовал в 2025 году обновлённый разбор причин отказа на чекауте, основанный на опросе 4 384 пользователей. Если исключить тех, кто «просто смотрел» (43% — это нормальный поведенческий шум, который вы не вернёте никаким UX), картина среди реальных потенциальных покупателей выглядит так.
Скрытые расходы на финальном шаге — 48%. Лидер с большим отрывом. Пользователь видит одну цену в корзине, начинает оформление, и на шаге «доставка» внезапно узнаёт о доставке за 30% от стоимости товара, налогах, комиссии, упаковке. Это субъективно ощущается как обман — даже если объективно цены рыночные. Решение очевидное: показать полную стоимость до того, как пользователь начал оформление. Калькулятор доставки на странице товара, в корзине, в шапке сайта — где угодно, лишь бы это не было сюрпризом на последнем шаге.
Принуждение к регистрации — 26%. Каждый четвёртый пользователь уходит, если магазин требует создать аккаунт перед покупкой. Логика покупателя простая: «я хочу купить один раз, а вы хотите получить мои данные на годы вперёд». Решение — гостевой чекаут как опция по умолчанию, регистрация — на финальной странице после успешной покупки или как чекбокс «сохранить данные для следующих заказов». По исследованиям, само наличие гостевого чекаута снижает отказы на 24% и увеличивает конверсию более чем на 10%.
Опасения по безопасности оплаты — 25%. Пользователь не доверяет сайту с данными своей карты. Это вопрос не технический, а интерфейсный: ваш платёжный шлюз может быть PCI DSS-сертифицирован, но если страница оплаты выглядит как страница 2010 года, без визуальной защиты, без логотипов платёжных систем, без подсказки «оплата через защищённое соединение» — пользователь это не считает. Решение — визуальное оформление зоны оплаты: рамка вокруг полей карты, иконки ваших основных платёжных систем рядом, бейдж «защищённая оплата» в зоне видимости.
Долгая доставка — 23%. Это сложнее, чем кажется. Пользователь не всегда уходит из-за абсолютного времени доставки — часто из-за неопределённости: страница чекаута показывает «доставка 5–10 рабочих дней» вместо конкретной даты. Чем туманнее формулировка, тем больше у пользователя поводов закрыть вкладку. Решение — точные даты доставки, рассчитанные по адресу пользователя в режиме реального времени. «Получите 14 ноября» сильнее, чем «доставка 5–10 дней».
Слишком длинный или сложный чекаут — 22%. Пользователь начал заполнять форму и сдался. Это категория, где чаще всего находятся самые простые правки с самым большим эффектом — речь о ней пойдёт в следующем разделе.
Недоверие сайту с данными карты — 19%. Здесь, в отличие от пункта 3, не «опасение безопасности» как абстрактное чувство, а конкретное недоверие магазину. Покупатель не уверен, что заказ дойдёт, что вернут деньги при отмене, что отзывы реальные. Решение — визуальные элементы доверия в зоне оформления: отзывы покупателей, фото реальных покупок, гарантии возврата, телефон поддержки на видном месте, ссылка на политику возвратов прямо из формы.
В сумме получается больше 100%, потому что один и тот же пользователь может бросить корзину по нескольким причинам сразу. Но даже это деление показывает важную вещь: пять из шести причин — это интерфейс и информация, а не цена и не товар. Это значит, что они правятся UX-аудитом и доработкой страниц, а не маркетингом и не закупочной политикой.

Самая частая ошибка магазинов: длина и сложность чекаута

Из шести причин выше отдельно остановимся на пятой — длина и сложность процесса оформления. Это та категория, где у магазинов больше всего «жирных» возможностей для роста, и одновременно та, где правки технически проще всего.
По данным Baymard, средний интернет-магазин использует в чекауте 23,48 элементов формы и 5,1 шагов. Оптимальный чекаут содержит 12–14 элементов и 3 шага. Разрыв в полтора-два раза — это не «можно лучше», это конкретные потери конверсии. Каждое лишнее поле в форме снижает заполняемость на 4–6%. Каждый лишний шаг — отдельная точка, на которой пользователь может уйти.
В одном из наших проектов оформление заказа в магазине одежды занимало 5 шагов на отдельных страницах с перезагрузками: корзина → данные покупателя → доставка → оплата → подтверждение. После переработки чекаута в трёхшаговый формат с прокруткой по секциям без перезагрузки конверсия выросла на 21%. Это была первая итерация — мы убрали лишние шаги, но не трогали содержание самих секций.
После этого мы пошли глубже: убрали избыточные поля формы, переработали выбор доставки и оплаты по более интуитивным паттернам, добавили inline-подсказки к ошибкам валидации, переписали страницу благодарности, чтобы она работала как точка для повторных продаж. Запустили A/B-тест нового чекаута против предыдущей трёхшаговой версии. Результат — +54,68% к конверсии на новом варианте.
Эти две правки — «5→3 шагов» и «полная переработка чекаута» — заняли в сумме около двух месяцев работы команды. Возврат на эту инвестицию магазин окупил за первые 6 недель после внедрения.
Это не уникальный кейс. Статистика говорит, что средний крупный магазин может увеличить конверсию на 35,26% только за счёт правок чекаута, без изменения трафика, цен или товара. Цифра впечатляет, но за ней простая логика: средний магазин имеет около 32 устранимых проблем в чекауте, каждая из которых стоит ему 1–3% потенциальной конверсии. Когда правишь их системно — эффекты складываются.

Как считать потери: математика для скептиков

Когда вы читаете цифру «70% брошенных корзин» — это интересно, но абстрактно. Гораздо полезнее посчитать, что эта цифра означает в вашем магазине в выручке. Это то, с чего начинается любой нормальный разговор о приоритетах: пока магазин не видит сумму потерь в условных единицах валюты, мотивация «исправлять чекаут» конкурирует с десятком других приоритетов и обычно проигрывает.
Базовая формула простая.
Шаг 1. Возьмите количество начатых оформлений за месяц. Это пользователи, которые перешли из корзины на страницу чекаута. В GA4 это видно в воронке оформления заказа как первый шаг чекаута.
Шаг 2. Возьмите количество завершённых заказов за тот же период. Это покупки, дошедшие до страницы благодарности.
Шаг 3. Вычтите второе из первого. Получили количество брошенных оформлений.
Шаг 4. Умножьте на средний чек магазина. Получили сумму потенциальной выручки, которую магазин не получил из-за отказов на чекауте.
Эту формулу можно посчитать руками в Excel за 10 минут — нужны только цифры из GA4 и средний чек. Можно проще: мы собрали бесплатный калькулятор Conversion Funnel — он считает не только сумму потерь, но и потенциальный возврат при разных уровнях оптимизации каждого шага, и показывает, какая правка даст наибольший эффект на годовую выручку. Калькулятор можно получить за подписку на наш Telegram-канал.
Простой пример. Магазин: 5 000 начатых оформлений в месяц, 2 000 завершённых заказов, средним чеком $80. Брошенных оформлений: 3 000. Сумма потерь: $240 000 в месяц, или почти $3 млн в год.
Дальше — самое интересное. Применяем бенчмарк Baymard: правки чекаута дают в среднем +35% к конверсии. Это не значит, что у вашего магазина будет ровно 35% — у одних будет 15%, у других 50%, в зависимости от исходного состояния чекаута. Но как ориентир для оценки эффекта работает.
Если конверсия чекаута вырастет с 40% (2 000 / 5 000) на 35% от исходной — то есть до 54% — магазин получит дополнительно 700 завершённых заказов в месяц при том же трафике. На том же среднем чеке $80 это $56 000 дополнительной выручки в месяц, или $672 000 в год. И это при том, что вы не потратили ни одной условной единицы на маркетинг — только на доработку существующего чекаута.
Когда CFO магазина видит эти цифры, разговор «нужен ли нам UX-аудит чекаута» закрывается за 5 минут. Бюджет на аудит и доработку обычно составляет 5–10% от годовой суммы потерь — это ROI, который не даёт ни один рекламный канал.

Что находит UX-аудит в чекауте: чек-лист

Если вы начнёте искать проблемы в собственном чекауте сами, вот опорный список того, что аудит проверяет в первую очередь — упорядоченный по тому, как часто эти ошибки встречаются в наших проектах.
Полнота информации в корзине до начала оформления. Видна ли стоимость доставки? Видны ли налоги или комиссии? Видна ли итоговая сумма? Если хоть один из этих элементов появляется только после нажатия «оформить» — у вас уже потенциально 48% отказов по свежим данным Baymard.
Доступность гостевого чекаута. На странице оформления первое, что видит пользователь — это форма гостевого чекаута, или предложение зарегистрироваться/войти? Если второе — вы теряете до четверти потенциальных покупателей.
Количество полей формы. Посчитайте все обязательные поля от начала чекаута до кнопки «оплатить». Если их больше 14 — у вас точно есть избыточные. Имя и фамилия — отдельно или вместе? Адрес — одним полем или пятью? Дата рождения — действительно нужна? Каждое лишнее поле — точка отказа.
Inline-валидация ошибок. Когда пользователь заполнил поле некорректно, ошибка появляется сразу под полем или только после нажатия «отправить»? Если только после — пользователь видит красный список ошибок наверху формы и часто не понимает, какое именно поле он испортил.
Видимость прогресса. На многошаговом чекауте видно ли пользователю, на каком шаге он сейчас и сколько осталось? Прогресс-бар «шаг 2 из 3» снижает отказы на 15–20% по данным статистики.
Доступность изменения корзины из чекаута. Если на шаге оплаты пользователь захотел поменять количество или удалить позицию — нужно ли ему возвращаться в корзину с потерей введённых данных? Если да — это ошибка.
Доступные способы оплаты. Apple Pay, Google Pay, кошельки — это уже не «опциональность», а ожидание пользователя. Магазины, которые подключают Apple Pay, в среднем фиксируют рост конверсии на мобильных на 22%.
Поведение после ошибки оплаты. Если оплата не прошла, что видит пользователь? Возвращается ли он на страницу с заполненными данными или ему нужно вводить всё заново? Сохранились ли товары в корзине? В половине магазинов после ошибки оплаты пользователь видит чистую корзину или пустую форму — и просто закрывает вкладку.
Страница благодарности. После успешного заказа — что на ней? Пустое «спасибо за заказ»? Или это рабочая страница с информацией о доставке, ссылкой на отслеживание, предложением подписаться на рассылку, кодом на следующую покупку? Это та точка, где у магазина максимальная лояльность пользователя — не использовать её для удержания и допродаж это дополнительная потеря дохода.
Если по этому чек-листу вы насчитали 3+ проблемы — у вас в чекауте есть, что чинить и это точно окупится.

Что это значит для вас

Чекаут — это самая концентрированная зона потерь в магазине, и одновременно — самая концентрированная зона возможностей. Каждая правка здесь работает напрямую на выручку, без зависимости от трафика, ассортимента или сезонности. Если у магазина есть стабильный поток оформлений и стабильно высокий процент отказов на чекауте — оптимизация этого участка даёт самый быстрый и предсказуемый результат среди всех UX-инвестиций.
Самое важное: не делайте правки чекаута «по ощущениям». Каждое изменение должно опираться на одну из шести причин Baymard и иметь измеримую гипотезу. «Уменьшим количество полей» — это не гипотеза. «Уменьшим количество полей с 18 до 12, чтобы повысить completion rate на этапе данных покупателя на 5–10%» — это гипотеза, которую можно проверить.
Эта работа — фокус UX-аудита для улучшения KPI, который мы разбирали в третьей статье цикла. Аудит выстраивает корректную аналитику чекаута (микроворонка по шагам, события на каждое поле, тепловая карта зоны оформления), идентифицирует все потери на каждом шаге, и формирует таблицу приоритезированных гипотез с расчётом ожидаемого эффекта. Дальше — внедрение и A/B-тестирование, чтобы измерить реальный результат каждой правки.
Если магазин не готов к полноформатному аудиту, начать можно с экспресс-проверки: за 12 часов работы эксперта вы получаете оценку 5 главных проблем оформления и понимание масштаба потенциального роста конверсии.
Если хотите сначала самостоятельно прикинуть масштаб потерь и потенциал восстановления — у нас есть два бесплатных калькулятора, которые работают по теме этой статьи: Conversion Funnel для оценки потерь по воронке и Discount Recovery для оценки, сколько брошенных корзин можно вернуть через скидки и промокоды. Оба забираются за подписку на наш Telegram-канал. После того, как у вас на руках цифры — разговор об аудите становится конкретным.
Если у вас высокий процент отказа на чекауте и вы хотите оценить потери и масштаб правок — начните с экспресс-аудита чекаута. За три дня вы получите конкретный список из 5 ключевых проблем оформления заказа в вашем магазине и оценку потенциала роста конверсии. По нашему опыту, в 9 из 10 магазинов после экспресс-аудита окупаемость доработки чекаута видна сразу. Обсудить экспресс-аудит чекаута
Следующая статья цикла: «Эволюция или революция: как внедрять правки после аудита». Когда у вас на руках отчёт с приоритезированным списком гипотез — встаёт практический вопрос: вносить правки поэтапно или запускать большой проект редизайна? Разбираем плюсы и минусы обоих подходов на основе наших проектов и объясняем, почему эволюционный путь почти всегда выигрывает у революционного — и в каких редких случаях это не так.