Как не слить бюджет из-за кривой аналитики: три критические ошибки при чтении данных

Как не слить бюджет из-за кривой аналитики: три критические ошибки при чтении данных

Многие смотрят только на итоговый ROI, игнорируя промежуточные этапы воронки. Если конверсия в покупку низкая, проблема может быть в лендинге, а не в креативе. Анализ микроконверсий — кликов по кнопкам или времени на сайте — помогает точно найти место, где пользователь «отваливается» до совершения целевого действия.

Модели атрибуции часто путают байеров. Last Click видит только последнее касание, игнорируя прогревающий этап. Если отключать кампании, опираясь только на финальный клик, можно случайно убить приток трафика на верхних этапах. Сопоставляйте данные из разных систем и оценивайте путь клиента целиком.

Статистическая значимость — база для масштабирования. Принимать решения на основе десяти конверсий — это лотерея. Дождитесь достаточного объема данных, чтобы исключить влияние случайных всплесков. Высокий CR на маленькой выборке часто оказывается аномалией, которая исчезнет при росте бюджета.

Задача аналитика — найти закономерности, а не просто собрать цифры. Используйте когортный анализ, чтобы видеть поведение аудитории в динамике, и не полагайтесь слепо на один источник данных.