Продуктовая аналитика ломается не в дашборде, а на этапе вопроса

Продуктовая аналитика ломается не в дашборде, а на этапе вопроса

Если смотреть только на клики и просмотры, легко перепутать активность с ценностью. Продуктовая аналитика нужна не для красивых графиков, а чтобы отвечать на 3 вопроса: кто возвращается, где теряется путь и что реально двигает удержание.

Рабочий минимум такой:
• одна главная метрика продукта, а не 10 равноправных
• воронка с понятными шагами, где каждый этап можно объяснить
• сегменты по поведению, а не только по полу, возрасту или географии
• события с одинаковой логикой названий, иначе данные быстро становятся шумом

Частая ошибка — мерить «всё подряд» и не связывать события с решением. Если команда видит только общий DAU или выручку, она не понимает, какой сценарий сломался: онбординг, поиск, оплата или повторное использование. Хорошая аналитика всегда привязана к действию пользователя и к гипотезе, которую можно проверить 🧭

Ещё один важный принцип: сначала качество данных, потом глубина анализа. Если события дублируются, часть шагов не трекается, а фильтры собраны хаотично, любой вывод будет хрупким. Проверяйте не только отчёт, но и путь данных от продукта до таблицы.

Начинайте с одного ключевого сценария и одного вопроса на него — так аналитика помогает продукту, а не превращается в архив цифр.