Один из самых показательных кейсов в моей практике был про «сломанный» ретеншн. По отчетам казалось, что польз

Один из самых показательных кейсов в моей практике был про «сломанный» ретеншн. По отчетам казалось, что пользователи быстро уходят, а команда уже собиралась менять онбординг. Но когда мы разложили события по цепочке, выяснилось: проблема была не в продукте, а в трекинге.

Часть ключевых действий отправлялась с задержкой, а часть — вообще под другим названием. В итоге дашборд рисовал красивую, но неверную картину. После нормализации событий и проверки логики атрибуции retention вырос не магически, а просто стал отражать реальность.

Вывод простой: если метрики выглядят слишком плохо или слишком хорошо, первым делом проверяю не гипотезы, а качество данных. Иногда одна некорректная ивент-схема стоит дороже любой продуктовой ошибки 📊