Один из самых дорогих провалов в аналитике — не отсутствие данных, а уверенность, что они уже есть.

Один из самых дорогих провалов в аналитике — не отсутствие данных, а уверенность, что они уже есть.

В одном проекте команда смотрела на стабильный рост конверсии и радовалась: трафик рос, отчёты выглядели красиво, решения принимались быстро. А потом выяснилось, что событие «покупка» дублировалось на части сценариев, а «отказы» вообще не долетали в BI. Фактически продукт рос не так уверенно, как казалось 📉

Самое неприятное — баг не заметили сразу, потому что дашборд был «зелёным». Никто не сверял события с сырой выдачей, не проверял расхождения между системами и не держал контрольные метрики на уровне логики продукта.

Вывод простой: трекинг — это не разовая настройка, а постоянная проверка доверия к данным. Если аналитика не бьётся с реальностью, она начинает не помогать, а убеждать в ошибке.