Heap: где он реально полезен, а где аналитика начинает буксовать
Heap удобно ставить там, где нужна быстрая событийная база без долгой разработки. Он хорошо ловит клики, сабмиты, просмотры и простые воронки: лендинг → форма → подтверждение → оплата. Для арбитража это полезно на этапе проверки гипотез, для продукта — когда нужно быстро понять, где ломается onboarding.
Но у Heap есть типичная ловушка: автосбор событий создаёт шум. В итоге в отчётах появляются десятки почти одинаковых действий, а команда спорит не о поведении пользователя, а о названиях. Если не завести строгую event taxonomy, то «Button Click» и «CTA Click» быстро превращаются в два разных мира 📉
Что лучше зафиксировать сразу:
— базовые события вручную, а не полагаться только на автотрекинг;
— единые имена для страниц, шагов и действий;
— свойства события: оффер, источник, устройство, шаг воронки;
— список событий, которые не идут в продуктовые дашборды.
Heap особенно хорош как слой для быстрого discovery: посмотреть путь пользователя, найти аномалию, собрать первые гипотезы. Но для регулярной аналитики нужны правила: какие события считаются источником правды, какие можно переименовать, а какие вообще не храним.
Если ставите Heap, начинайте не с дашборда, а с карты событий и списка вопросов, на которые он должен отвечать. Иначе получите много кликов, мало ответов.
Product Analytics
@product_analytics_desk
Heap: где он реально полезен, а где аналитика начинает буксовать
Этот пост опубликован в Telegram-канале Product Analytics. Подписаться можно по ссылке: @product_analytics_desk.