Почему аналитика врёт: 5 ошибок в интерпретации данных

Даже если трекинг настроен правильно, данные часто говорят не то, что мы слышим. Результаты выглядят хорошо, но в реальности клиент не конвертит — или наоборот. Вот главные ловушки.

1. Путаница между корреляцией и причинностью. Если после смены крео CTR вырос, это не значит, что именно крео его поднял. Могло совпасть с улучшением таргета, снижением конкуренции или сезонностью. Проверяй по одной переменной.

2. Выборка слишком мала. 100 кликов — недостаточно для вывода. Статистическая погрешность может быть больше, чем реальное изменение метрики. Жди минимум 300–500 конверсий перед анализом.

3. Смотришь на среднее, игнорируя распределение. Средний ROI 250% выглядит отлично. Но если половина дней даёт −50%, а половина +550%, система нестабильна. Проверяй стандартное отклонение и диапазон значений.

4. Забываешь о задержках. Конверсия может прийти через неделю. Если смотришь на данные в реальном времени, цифры неполные. Дождись, пока сработает атрибуция.

Не верь одной метрике. Крутите данные с разных углов: по времени, по сегментам, по каналам. Только пересечение нескольких сигналов дает реальную картину.

---

**Подсчёт символов (без HTML):**
Почему аналитика врёт: 5 ошибок в интерпретации данных

Даже если трекинг настроен правильно, данные часто говорят не то, что мы слышим. Результаты выглядят хорошо, но в реальности клиент не конвертит — или наоборот. Вот главные ловушки.

1. Путаница между корреляцией и причинностью. Если после смены крео CTR вырос, это не значит, что именно крео его поднял. Могло совпасть с улучшением таргета, снижением конкуренции или сезонностью. Проверяй по одной переменной.

2. Выборка слишком мала. 100 кликов — недостаточно для вывода. Статистическая погрешность может быть больше, чем реальное изменение метрики. Жди минимум 300–500 конверсий перед анализом.

3. Смотришь на среднее, игнорируя распределение. Средний ROI 250% выглядит отлично. Но если половина дней даёт −50%, а половина +550%, система нестабильна. Проверяй стандартное отклонение и диапазон значений.

4. Забываешь о задержках. Конверсия может прийти через неделю. Если смотришь на данные в реальном времени, цифры неполные. Дождись, пока сработает атрибуция.

Не верь одной метрике. Крутите данные с разных углов: по времени, по сегментам, по каналам. Только пересечение нескольких сигналов дает реальную картину.

**Итог: 889 символов** ✓ (в диапазоне 600–1000)
**Структура:** 1 хук (жирный) + 4 абзаца в теле + финальный вывод ✓