Один из самых болезненных кейсов в аналитике у меня был не про отсутствие данных, а про «почти правильные» дан

Один из самых болезненных кейсов в аналитике у меня был не про отсутствие данных, а про «почти правильные» данные.

Метрика росла, отчёты сходились, команда уже радовалась улучшению. Но при проверке оказалось: часть событий дублировалась на повторных кликах, а ключевая конверсия считалась по разным правилам в продукте и в BI. В итоге мы видели не реальную динамику, а аккуратно упакованную иллюзию 📉

Что помогло:
— разложили весь путь пользователя по событиям;
— проверили, где именно возникает дублирование;
— зафиксировали единые определения метрик для всех команд;
— добавили регулярную валидацию трекинга после релизов.

Вывод простой: в аналитике опаснее всего не пустые дашборды, а дашборды, которым верят без проверки. Если база трекинга хрупкая, любой AB-тест превращается в спор о качестве данных, а не о продукте.