Product analytics ломается не в дашбордах, а в первом списке событий

Product analytics ломается не в дашбордах, а в первом списке событий

Если в продукте нет общей схемы событий, аналитика быстро превращается в спор: «кликнули ли», «считалось ли», «почему не сошлось». В продуктовых командах и CPA-проектах это бьёт по одной и той же точке — воронка есть, а доверия к ней нет.

Минимум, с которого стоит стартовать:
— событие = одно действие пользователя, без «свалки» в event name;
— у каждого события есть обязательные параметры: user_id, object_id, source, step;
— названия одинаковые в app, web и server-side, иначе cohort-анализ разваливается;
— для ключевых шагов фиксируйте не только клик, но и факт успеха: submit, lead, purchase.

Типовая ошибка — тащить в аналитику всё подряд: scroll, hover, любой микроклик. В итоге дашборд красивый, а ответ на главный вопрос не находится: где именно проседает activation, checkout или retention. Лучше 10 событий, которые реально используются в воронках, чем 200, которые никто не открывает.

Проверка простая: если событие нельзя привязать к шагу воронки, решению команды или сегменту пользователей, его почти всегда можно не трекать. А если шаг важен для денег или удержания — он должен жить и в client-side, и там, где можно, на сервере. Это снижает шум и помогает ловить расхождения без магии.

Итог: сначала проектируйте событие, потом отчёт. Тогда product analytics будет отвечать на вопросы бизнеса, а не просто копить клики.