7 ошибок в аналитике, из-за которых данные красиво выглядят, но не помогают решать задачи

7 ошибок в аналитике, из-за которых данные красиво выглядят, но не помогают решать задачи

Частая проблема — считать всё подряд и потом искать смысл в таблицах. Если метрика не связана с действием, она превращается в шум. Нужен вопрос не «что у нас растёт?», а «что мы меняем после этого роста?»

— Смешивают корреляцию и причину: всплеск может совпасть с акцией, сезоном или внешним трафиком.
— Смотрят на среднее, когда важнее распределение: один большой сегмент легко маскирует провал в другом.
— Оценивают канал по последнему касанию и обнуляют вклад первых касаний в воронке.

Ещё одна ловушка — разные определения одной и той же метрики в командах. Если «лид», «активный пользователь» или «конверсия» считаются по-разному, отчёты спорят между собой, а не помогают бизнесу. Перед анализом полезно фиксировать формулу, окно времени и источник данных 📊

Сильная аналитика начинается с простого: одна цель, одна формула, один ответственный за качество данных. Тогда отчёты перестают быть витриной и становятся инструментом для решений.