7 ошибок в аналитике, из-за которых данные красиво врут

7 ошибок в аналитике, из-за которых данные красиво врут

1. Смотрят на среднее и игнорируют разброс. Средний чек, CTR или время на сайте без медианы и диапазона часто скрывают провалы в отдельных сегментах.

2. Сравнивают несопоставимые периоды. Если в один период был промо-трафик, а в другой — органика, выводы про «рост» будут случайными.

3. Не фиксируют источник и контекст данных. Один и тот же KPI в CRM, BI и рекламном кабинете может считаться по-разному, и это ломает выводы.

4. Путают корреляцию с причиной. Если после запуска кампании выросли продажи, это еще не значит, что рост дал именно этот канал. Сначала проверяйте сезонность, аудиторию и пересечения.

Хорошая аналитика начинается не с графика, а с вопроса: какие данные можно сравнивать и что в них могло исказить картину. Если ответ неочевиден, решение лучше откладывать, чем строить стратегию на красивой, но неверной цифре.