Когда цифры расходятся с реальностью, чаще всего проблема не в отчёте, а в настройке измерения. Разобрал бы эт

Когда цифры расходятся с реальностью, чаще всего проблема не в отчёте, а в настройке измерения. Разобрал бы это по пунктам:

1. Сначала проверяем источник данных: события, цели, UTM и фильтры должны собираться одинаково во всех системах.
2. Затем — атрибуцию. Один и тот же лид может “приписаться” разным каналам, если окна конверсии и модели считаются по-разному.
3. После этого — качество трафика: всплеск кликов без роста заявок часто говорит о мусорных переходах или неверной сегментации.
4. И наконец — логику отчёта: метрики без контекста легко вводят в заблуждение, особенно если смотреть только на последний клик 📊

Хорошая аналитика начинается не с красивого дашборда, а с дисциплины в данных. Если база собрана криво, любой вывод будет выглядеть убедительно — и при этом ошибочно.