Самая частая ошибка в аналитике — пытаться измерить всё, но не понимать, что именно влияет на решение.
Ставят десятки событий, строят красивые дашборды, а потом в отчётах есть цифры, но нет ответа на главный вопрос: что делать дальше. В итоге трекинг превращается в музей данных вместо инструмента роста 📊
Хорошая аналитика начинается не с GA4, Метрики или BI-системы, а с вопроса: какие 3–5 метрик реально связаны с деньгами и воронкой? Всё остальное — поддерживающий слой.
Если событие не помогает принять решение, его либо не нужно собирать, либо нужно иначе назвать и связать с конкретным действием. Иначе команда начинает верить в «полноту данных», хотя на деле смотрит на шум.
Меньше трекинга ради трекинга — больше ясности, где теряются заявки и почему падает конверсия.
Пиксели и Конверсии
@piksel_konversii_n1k
Самая частая ошибка в аналитике — пытаться измерить всё, но не понимать, что именно влияет на решение.
Этот пост опубликован в Telegram-канале Пиксели и Конверсии. Подписаться можно по ссылке: @piksel_konversii_n1k.