Продуктовая аналитика ломается не в дашбордах, а на уровне вопроса
Если команда не может ответить, какой продуктовый вопрос решает метрика, отчёт превращается в шум. В аналитике полезно держать три слоя: событие, показатель и решение. Событие — это клик, просмотр, оплата. Показатель — конверсия, удержание, LTV. Решение — что менять в продукте, если показатель просел или вырос.
Частая ошибка — считать всё подряд и потом искать смысл в массе графиков. Рабочий подход другой: сначала формулируете гипотезу, потом выбираете 1–2 метрики, которые её подтвердят или опровергнут. Иначе легко попасть в ловушку «роста на бумаге», когда один экран улучшается, а воронка в целом проседает.
Ещё одна слабая точка — отсутствие сегментации. Средняя метрика часто врёт: новые и возвратные пользователи ведут себя по-разному, а mobile и desktop могут жить как два разных продукта. Поэтому любой отчёт стоит смотреть минимум в разрезе по источнику, типу пользователя и ключевому сценарию.
Полезный чек-лист: перед запуском отчёта спросите, кто будет принимать решение, какая метрика укажет на успех и какой следующий шаг последует при отклонении. Если на один из этих вопросов нет ответа, отчёт лучше не строить. Сильная аналитика не показывает всё подряд — она быстро подводит к действию.
Иванов | Рост и продвижение 072
@ivanov_growth_072
Продуктовая аналитика ломается не в дашбордах, а на уровне вопроса
Этот пост опубликован в Telegram-канале Иванов | Рост и продвижение 072. Подписаться можно по ссылке: @ivanov_growth_072.