Heap полезен не «магией автосбора», а тем, что быстро вскрывает, где ломается путь пользователя
Heap удобен там, где команда хочет увидеть поведение без долгой настройки event taxonomy. Он сам собирает клики, pageview и базовые действия, а дальше задача аналитика — не утонуть в шуме и правильно собрать сущности: экран, шаг, цель, сегмент.
Что стоит проверить в первую очередь:
— совпадает ли название события с реальным действием, а не с названием кнопки
— не дублируются ли клики по одному элементу через разные селекторы
— есть ли разница между «просмотрел» и «дошёл до шага»
— можно ли восстановить воронку без ручного экспорта в таблицы
Частая ошибка — строить аналитику только на автособытиях. Тогда отчёты выглядят живыми, но не отвечают на главный вопрос: где именно утечка. Для лендинга это обычно форма, скролл до оффера, клик по CTA или переход в checkout. Для продукта — первый ключевой action, активация и повторное использование.
Если Heap стоит рядом с GA4, Amplitude или PostHog, не дублируйте всё подряд. Оставьте Heap для быстрого поиска паттернов, а в «истину» вынесите только те события, которые влияют на воронку, retention и деньги. Тогда дашборды перестанут быть складом кликов и начнут показывать, что чинить.
Product Analytics
@product_analytics_desk
Heap полезен не «магией автосбора», а тем, что быстро вскрывает, где ломается путь пользователя
Этот пост опубликован в Telegram-канале Product Analytics. Подписаться можно по ссылке: @product_analytics_desk.