Продуктовая аналитика ломается не на графиках, а на кривых вопросах
Чаще всего команда строит дашборд раньше, чем отвечает на 3 базовых вопроса: что считаем событием, где граница воронки и какая метрика решает спор. Без этого один и тот же рост может быть и улучшением, и шумом.
Соберите минимальный каркас:
— north star metric: одна метрика, ради которой вообще смотрят в продукт
— вход в воронку: один сценарий, без смешивания каналов и платформ
— событие-конверсия: только то действие, которое реально завершает шаг
— разрезы: источник, устройство, страна, новый/возвратный
Дальше проверьте качество трекинга. Если событие можно отправить дважды, если название шага меняется между лендингом и приложением, если часть действий живёт только в client-side — отчёт будет врать даже при идеальной модели. В таких местах лучше сначала чинить схему событий, а не строить новый BI-экран.
Хорошая аналитика отвечает не на вопрос «сколько было кликов», а на вопрос «на каком шаге теряем деньги и что менять первым».
Product Analytics
@product_analytics_desk
Продуктовая аналитика ломается не на графиках, а на кривых вопросах
Этот пост опубликован в Telegram-канале Product Analytics. Подписаться можно по ссылке: @product_analytics_desk.