Частая ошибка в аналитике — смотреть на цифры как на ответ, а не как на сигнал.

Многие сначала строят дашборды, подключают события, настраивают отчёты, а потом принимают решения по данным, которые сами же не проверили. В итоге растёт красивый отчёт, но не качество продукта. 📉

Что обычно упускают:
— одинаковые события в разных системах называются по-разному;
— не проверяют, совпадает ли логика трекинга с реальным сценарием пользователя;
— делают выводы по общим метрикам, не разбирая сегменты;
— не смотрят, где данные уже искажены до анализа.

Правильный подход простой: сначала убедиться, что событие действительно означает нужное действие, потом — что оно стабильно собирается, и только после этого строить выводы. Иначе вы оптимизируете не продукт, а шум.