Одна из самых частых ошибок в аналитике — строить трекинг «на вырост», а не под реальные решения. Если событие

Одна из самых частых ошибок в аналитике — строить трекинг «на вырост», а не под реальные решения. Если событие не влияет на действие, KPI или гипотезу, его обычно не надо собирать.

Правило из практики: сначала фиксируем, какое бизнес-решение должен поддержать отчет, и только потом — какие события нужны в трекинге. Иначе получается красивый дашборд с десятком метрик, но без ответа на главный вопрос: что делать дальше? 📊

Хороший маркер качества трекинга — если по данным можно быстро понять:
1) где теряются пользователи,
2) что именно сломалось,
3) какое изменение дало эффект.

Все остальное — шум. Лучше 15 точных событий, чем 150 «на всякий случай» 🧩