topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая частая ошибка в аналитике — пытаться собрать «идеальный» трекинг. На практике идеальный набор событий часто только замедляет команду и размывает фокус.

Парадокс в том, что хороший трекинг начинается не с десятков событий, а с одного вопроса: какое решение мы хотим принимать на этих данных? Если ответа нет, событие почти наверняка лишнее.

Рабочий подход простой:
- сначала фиксируем 2–3 ключевых сценария;
- потом добавляем события только там, где есть риск потерять смысл;
- и отдельно проверяем, не дублируют ли метрики друг друга.

Чем меньше шума в данных, тем быстрее видно проблему. 📉
Не собирайте всё подряд — собирайте только то, что помогает менять продукт.
Иначе аналитика превращается в дорогой архив фактов, а не в инструмент роста.


channel_slug: ab-testy-reklamy

channel_name: A/B Тесты

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

format: text

content:
На рынке снова заметно двигается трекинг: команды массово пересматривают связку analytics → product → attribution. Причина простая — старые схемы все хуже держат реальную картину: часть событий теряется, часть атрибутов едет, а отчеты по каналам начинают спорить друг с другом.

Что важно прямо сейчас:
— server-side трекинг перестает быть «опцией» и становится базой для больших продуктов;
— first-party данные вытесняют зависимость от внешних пикселей;
— качество событий важнее их количества: грязная схема разметки ломает и воронку, и эксперименты;
— все чаще сверяют не только конверсию, но и путь до нее, чтобы не принимать ложные победы.

Практический вывод простой: если у вас до сих пор трекинг держится на старых допущениях, самое время провести аудит. Иначе A/B тесты будут оптимизировать не продукт, а ошибки в данных 📊


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Если метрики в продукте «не бьются», сначала смотрим не в BI, а в трекинг.

Частая ошибка — считать, что проблема в бизнес-логике, хотя на деле расходятся события, фильтры или таймзона. Типовой сценарий: воронка проседает на одном шаге, а в raw-data этого шага просто меньше, чем ожидается. Значит, надо проверять не выводы, а источник цифр.

Что помогает быстро найти разрыв:
• сравнение счетчиков в приложении, аналитике и хранилище;
• проверка дублей и пропусков событий;
• контроль версий схемы и обязательных параметров;
• сверка по сегментам, а не только по общему итогу.

Хорошая аналитика начинается не с красивого дашборда, а с доверия к числам. Если базовые события считаются одинаково на всех этапах, дальше уже можно обсуждать продукт, а не спорить с данными 📊


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Главная ошибка в аналитике — пытаться измерить всё подряд и считать это «контролем». В итоге события есть, отчёты строятся, а решения всё равно принимаются на интуиции.

Проблема не в количестве метрик, а в их связности. Если у события нет владельца, у параметра нет бизнес-смысла, а у отчёта — конкретного решения, аналитика превращается в склад цифр 📊

Что обычно ломает трекинг:
— дубли событий после редизайна;
— разные названия одного и того же действия;
— отсутствие единого справочника событий;
— попытка чинить продукт по «общим» метрикам без сегментов.

Хороший трекинг начинается не с установки пикселя, а с ответа на вопрос: какое решение мы будем принимать по этим данным? Если ответа нет — событие, скорее всего, лишнее.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых дорогих уроков в аналитике — не верить красивым графикам без проверки логики событий.

Если метрика внезапно выросла или просела, первым делом смотрим не в BI, а в трекинг:
— не поменялась ли схема событий;
— не сломался ли порядок отправки;
— нет ли дублей после релиза;
— одинаково ли считается показатель везде: в продукте, CRM и отчетах.

⚠ Частая ошибка — принимать за поведение пользователя то, что на самом деле является багом в сборе данных. В итоге команда оптимизирует не продукт, а артефакт.

Правило из практики простое: прежде чем делать выводы, ответьте на вопрос «мы точно измеряем то, что хотим измерить?». Если на него нет уверенного «да», любые решения по данным лучше отложить на день проверки. Это дешевле, чем потом откатывать неверные изменения.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда речь о трекинге, чаще всего спорят между двумя подходами: собирать максимум событий «на всякий случай» или фиксировать только то, что влияет на решение.

Первый вариант кажется безопасным: данных много, ничего не потеряешь. Но на практике это приводит к шуму, дорогой поддержке схемы и вечному вопросу: «а где тут сигнал?» 📉

Второй подход строже: сначала формулируем бизнес-метрику, потом под неё строим события и параметры. Плюс — чище отчёты, быстрее анализ, проще A/B-оценка. Минус — если ошиблись в гипотезе, вернуться за деталями уже не получится.

Рабочая практика обычно посередине: критичные события трекаем стабильно и подробно, а всё остальное — по мере необходимости. Тогда аналитика не превращается в склад логов, но и не остаётся слепой 🔍


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Перед запуском эксперимента проверьте базовый набор трекинга — это экономит недели разборов «почему цифры не сходятся».

Чек-лист для аналитики:

1. События названы единообразно — без `click_button1`, `btn_click` и других вариаций для одного действия.
2. У каждого события есть понятные параметры: `page`, `placement`, `variant`, `user_id` при необходимости.
3. Фиксируются не только клики, но и целевое действие: регистрация, покупка, заявка, подписка.
4. Есть контрольные события для проверки воронки: показ → клик → целевое действие.
5. Отдельно отмечены ошибки и пустые состояния — иначе «тишина» будет выглядеть как успех.
6. Проверена дедупликация: одно действие не должно улетать дважды.
7. Сверены окна атрибуции и часовые пояса — здесь чаще всего и теряются проценты 📊

Если на старте закрыть эти пункты, A/B-тесты будут сравниваться по данным, а не по ощущениям.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Замечаем любопытный сдвиг: команды всё чаще перестают смотреть на трекинг как на «техничку» и начинают считать его отдельным продуктовым активом.

Почему это важно? Потому что качество событий напрямую влияет на скорость принятия решений. Если раньше хватало просто собрать базовую аналитику, то сейчас выигрывают те, у кого:
— события описаны как бизнес-процессы, а не как набор кликов;
— есть единые правила именования и проверка качества данных;
— трекинг меняется вместе с продуктом, а не догоняет его постфактум.

На практике это приводит к простому эффекту: меньше спорят о цифрах, быстрее находят причину просадки, точнее интерпретируют эксперименты. 📊

Тренд понятный: аналитика становится сильнее не за счёт новых дашбордов, а за счёт более зрелого трекинга. И это, пожалуй, самая недооценённая точка роста.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых дорогих провалов в трекинге я видел на ровном месте: команда месяцами смотрела на рост выручки и была уверена, что всё работает отлично. Камнем преткновения оказался checkout. Событие «purchase» срабатывало не после успешной оплаты, а при нажатии кнопки «Оплатить». 😬

В итоге воронка выглядела красивой, конверсия — высокой, а реальная доля завершённых платежей падала. Проблему заметили только после сверки с данными биллинга.

Вывод простой:
— не доверяйте одной метрике без проверки логики событий;
— тестируйте трекинг не только в happy path, но и при ошибках оплаты, возвратах, обновлении страницы;
— сравнивайте аналитику с источником правды, а не с ожиданиями команды.

Хороший трекинг — это не когда «всё зелёное», а когда цифры выдерживают проверку на реальном сценарии.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда в продукте «что-то не сходится», чаще всего проблема не в цифрах, а в трекинге. Чтобы не строить решения на шуме, проверьте базу по пунктам:

1. События должны быть однозначными. Одно действие — одно событие. Если в названии уже спрятан контекст, аналитика быстро превращается в хаос.

2. Параметры должны быть обязательными и одинаковыми. Если часть команд передаёт `source`, а часть — `traffic_source`, сравнивать данные почти бессмысленно.

3. Ивенты нужно валидировать после релиза. Не «когда-нибудь», а сразу после выката: сработал ли trigger, пришли ли параметры, нет ли дублей.

4. Смотрите не только на факт отправки, но и на качество данных. Пустые значения, неверные типы, лишние дубликаты — всё это ломает отчёты сильнее, чем кажется.

5. Сверяйте аналитику с бизнес-реальностью. Если рост конверсии не совпадает с оплатами или лидами, значит где-то потерялась часть пути 🧩

Хороший трекинг — это не про больше событий. Это про данные, которым можно доверять.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых дорогих багов в аналитике — не в коде, а в доверии к данным.

У меня был кейс: продукт рос, отчёты выглядели отлично, конверсии плавно ползли вверх. Но на встрече с командой заметили странность: рост почти не отражался в платном трафике. Проверили трекинг — и нашли проблему в одном событии. Оно дублировалось на части страниц, а часть покупок вообще не доходила до системы.

В итоге бизнес несколько недель смотрел на «успешную» картинку, которая не совпадала с реальностью. После исправления метрик оказалось, что один из каналов был переоценён, а другой — недооценён. 📉

Вывод простой: лучше потратить час на проверку событий и воронки, чем потом пересобирать решения на основе красивых, но неверных цифр. Аналитика работает только тогда, когда ей можно доверять.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая частая ошибка в аналитике — пытаться измерить всё. В итоге события есть, а ответов нет.

Хороший трекинг начинается не с того, что «давайте заложим максимум параметров», а с вопроса: какое решение мы примем по этим данным? Если ответа нет — событие, скорее всего, лишнее.

Разрыв шаблона в том, что полезная аналитика часто выглядит беднее, чем хочется команде. Меньше полей, меньше кастомных событий, меньше шума. Зато выше доверие к цифрам и быстрее поиск причин.

Проверьте себя: если завтра исчезнет 30% событий, вы потеряете инсайты или просто красивую табличку? 📉

Трекинг — не про количество сигналов, а про качество решений.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
На рынке аналитики снова сдвиг: команды все чаще пересматривают трекинг не из-за «хотим больше данных», а из-за потерь в качестве данных. На практике всплывает одно и то же: события дублируются, UTM живут своей жизнью, а воронка расходится с CRM уже на первом шаге.

Что видно по проектам сейчас:
— меньше слепой веры в «стандартные» события;
— больше проверок на уровне схемы данных и QA перед релизом;
— растет спрос на server-side и настраиваемые пайплайны;
— BI-команды начинают считать не только конверсии, но и долю «грязных» событий.

Главный вывод простой: выиграет не тот, кто собрал больше параметров, а тот, кто быстрее заметил, где аналитика начала врать. 📊

Если у вас трекинг держится на энтузиазме одного аналитика — это уже не процесс, а риск.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Цифры в аналитике часто выглядят убедительно, но сами по себе ничего не решают. Важно не просто смотреть на рост трафика или число событий, а понимать, что именно они означают для бизнеса.

Хорошая трекинг-система отвечает на 3 вопроса: что произошло, почему это произошло и что делать дальше. Если метрика растёт, но не влияет на выручку, это повод пересобрать воронку. Если конверсия падает, а объём трафика стабилен — ищите проблему в шаге, где теряются пользователи.

Полезный ориентир: у каждой ключевой метрики должен быть владелец, источник данных и правило интерпретации. Иначе команда начинает спорить не о решении, а о том, «какой отчёт правильный» 📊

Сильная аналитика — это не больше цифр. Это меньше шума и больше решений.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая частая ошибка в аналитике — считать, что трекинг = данные есть = всё работает.

На практике метрики часто «есть», но не отвечают на главный вопрос: можно ли по ним принимать решение.
Событие отправляется, но без параметров.
Параметр есть, но в 20% случаев пустой.
Источник определяется, но не совпадает с рекламным кабинетом.
А потом команда смотрит на цифры, спорит о правде и запускает тесты на шуме.

Правильный подход простой: сначала определить, какое решение должен поддерживать трекинг, и только потом собирать события. Иначе вы строите не аналитику, а склад данных 📊

Полезный чек:
- у события есть владелец и бизнес-смысл;
- названы обязательные параметры;
- проверены все точки потери данных;
- есть регулярный аудит качества.

Если трекинг нельзя объяснить одной фразой «какое решение он помогает принять», его почти всегда нужно переделывать.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Главное правило трекинга из практики: событие должно отвечать на один конкретный вопрос. Если в одном event смешаны клик, показ, успешное действие и ошибка — данные быстро становятся красивыми, но бесполезными.

Хорошая схема всегда начинается с вопроса бизнеса: что именно хотим понять? Тогда event получает ясное имя, понятные параметры и один смысл. Например, не просто `button_click`, а `signup_click` с указанием экрана, варианта CTA и источника трафика.

Ещё один важный момент: лучше 10 стабильных событий, чем 50, которые никто не проверяет. Лишний трекинг создаёт иллюзию контроля, но в аналитике ценится не объём, а интерпретируемость.

Если событие нельзя объяснить в одной фразе, скорее всего, его пора дробить. 📊


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда строите аналитику, обычно выбирают между двумя подходами: собирать всё подряд или трекать только то, что реально влияет на решение.

Первый путь кажется безопасным: больше событий, больше данных, меньше риска что-то пропустить. Но на практике он быстро превращается в шум. Дашборды пухнут, команды спорят о метриках, а важные сигналы теряются в деталях.

Второй подход — трекинг по гипотезам и бизнес-вопросам. Сначала формулируете, какое действие хотите измерить, затем добавляете только нужные события и параметры. Так аналитика становится чище, быстрее и дешевле в поддержке. 📊

Если цель — не «собрать всё», а принимать решения, лучше начинать с минимального набора событий и расширять схему только там, где это даёт новую ценность.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Если воронка «просела», первым делом проверьте не гипотезу, а трекинг. В аналитике чаще ошибаются не в выводах, а в данных.

Чек-лист перед любым разбором:
— одинаково ли считаются события в web и app;
— не дублируются ли конверсии из-за повторного срабатывания event;
— совпадают ли названия событий и параметров в отчетах;
— не ломается ли атрибуция при переходе между доменами, экранами и сессиями;
— корректно ли передаются UTM, client_id, user_id;
— нет ли “пустых” шагов воронки из-за отсутствия event на части страниц;
— проверены ли часовой пояс и окно конверсии;
— не изменились ли фильтры, сегменты и логика метрик после релиза.

Если хотя бы один пункт под вопросом — интерпретировать падение рано. Сначала чинится измерение, потом принимается решение. 📊

Хороший анализ начинается не с дашборда, а с доверия к данным.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Замечаем устойчивый сдвиг: команды всё чаще уходят от «собирать максимум данных» к «собирать только те события, которые реально влияют на решения».

Причина простая — трекинг стал дороже не только в разработке, но и в интерпретации. Когда в аналитике 200 событий, но у каждого разная логика, разный уровень качества и половина не используется в дашбордах, скорость принятия решений падает. 📉

Что работает лучше:
— держать короткий список ключевых событий;
— заранее фиксировать, какие вопросы отвечает каждое событие;
— регулярно чистить «мёртвые» метрики;
— связывать трекинг не с фичами, а с гипотезами и воронкой.

Интересный эффект: чем проще схема трекинга, тем чаще продуктовая команда реально ей пользуется. Не потому что данных меньше, а потому что доверия к ним больше. ✅


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых дорогих провалов в трекинге выглядит не как «у нас нет данных», а как «данные есть, но им верят зря».

У команды была идеальная, на первый взгляд, воронка: трафик рос, конверсия держалась, отчёты выглядели бодро. Проблема всплыла только после запуска крупного A/B-теста — победитель в аналитике не совпал с победителем в реальности. 😬

Разобрались быстро: событие покупки отправлялось дважды в одном сценарии, а в другом — терялось при возврате пользователя из платёжки. В итоге часть заказов считалась дважды, часть не попадала в систему вовсе. Бизнес принимал решения на шуме, а не на фактах.

Главный вывод: трекинг — это не «настроили и забыли», а отдельный продукт. Его нужно проверять так же, как интерфейс: с тест-кейсами, логированием, сверкой с бэком и регулярными аудитами. Иначе самый красивый дашборд может стать дорогим источником ошибок.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Хорошая аналитика ломается не на отчетах, а на разметке.

Если события названы по-разному, параметры теряются, а источники расходятся, вы начинаете спорить не о продукте, а о цифрах. Поэтому базовый порядок в трекинге важнее, чем любой красивый дашборд.

Что стоит держать под контролем:
1. Единый нейминг событий — без `click_btn`, `btn_click` и прочих дублей.
2. Обязательные параметры — хотя бы user_id, session_id, source, page, action.
3. Проверка до релиза — событие должно приходить туда, куда вы его ждете.
4. Сверка между системами — если CRM, аналитика и BI показывают разное, ищите разрыв в логике, а не в бизнесе.
5. Документация — одна таблица с описанием событий экономит часы разборов 📊

Чем раньше вы зафиксируете правила трекинга, тем меньше будет «магии» в отчетах и тем больше — доверия к данным.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых болезненных кейсов в аналитике у меня был не про «плохую конверсию», а про фальшивую уверенность в данных.

Команда смотрела на рост регистраций и была довольна: воронка, отчёты, дашборды — всё красиво. Но при сверке событий оказалось, что часть `signup_complete` срабатывала не после успешной регистрации, а после клика по кнопке. Итог: мы несколько недель оптимизировали интерфейс на основе цифры, которая просто не означала то, что мы думали.

После этого я для себя закрепил правило: любая метрика должна иметь не только название, но и чёткое поведенческое определение. Что именно считается событием? Где оно триггерится? Что будет, если пользователь закроет экран, обновит страницу, вернётся назад? 🔍

Самая частая ошибка в трекинге — не отсутствие данных, а наличие данных, которым слишком рано доверили решение.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая дорогая ошибка в аналитике — не отсутствие событий, а слишком аккуратная схема трекинга.

Команды часто стремятся сделать «идеальную» структуру: все названия по гайду, все параметры унифицированы, все кейсы предусмотрены. На практике это приводит к тому, что половина важных действий либо не логируется, либо ломается после первого изменения интерфейса.

Парадокс в том, что хороший трекинг — не тот, где всё красиво, а тот, где можно быстро ответить на 3 вопроса:
— что пользователь сделал;
— в каком контексте;
— можно ли это повторить через месяц после релиза.

Если событие нельзя интерпретировать без чтения внутренней документации, оно уже плохо работает. Если на его поддержку нужен отдельный ритуал согласований — тоже. 📊

Надёжная аналитика начинается не с детализации, а с устойчивости. Сначала ловим главное, потом шлифуем структуру.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
На рынке аналитики снова происходит тихий, но важный сдвиг: всё больше команд уходит от «считать всё подряд» к модели, где трекинг строится от бизнес-решений. И это не про моду — это про выживание в мире, где каждый лишний event превращается в шум, а каждый пропущенный шаг ломает воронку.

Что видно на практике: компании быстрее всего выигрывают там, где метрики заранее связаны с продуктовым сценарием, а не просто выгружены в дашборд ради отчёта. Особенно заметно это в командах с частыми релизами: чем компактнее схема событий, тем меньше спорных данных и тем быстрее поиск причин просадки.

Главный вывод: хороший трекинг сейчас — это не максимальная детализация, а управляемая наблюдаемость 📊
Если событие нельзя привязать к решению, его стоит ставить под вопрос. Это уже становится новой нормой для зрелых аналитических процессов.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда трекинг настроен «вроде бы нормально», цифры часто врут не хуже плохой гипотезы.

3 метрики, которые стоит проверять в первую очередь:
1. Доля событий. Если у целевого действия резкий провал после релиза — это не всегда падение конверсии, иногда просто сломалась отправка события.
2. Расхождение между источниками. CR в продуктовой аналитике и в BI отличается на 5–10%? Значит, где-то теряются сессии, дублируются события или по-разному считается окно атрибуции.
3. Аномалии по сегментам. Общий трафик может быть стабильным, но один браузер, платформа или регион внезапно дает просадку. Именно так чаще всего находят баги трекинга 🔍

Хорошая аналитика начинается не с красивых дашбордов, а с доверия к базовым числам.
Если первичные метрики не сходятся, любые A/B-выводы становятся дорогими предположениями.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая частая ошибка в аналитике — считать, что если событие отправилось, значит его уже можно использовать для решений.

На практике трекинг ломается не в момент отправки, а раньше:
— событие назвали по-разному в вебе и в приложении;
— забыли передать обязательные параметры;
— на одном экране дублируется логика;
— часть пользователей вообще не попадает в цепочку.

В итоге в дашборде есть цифры, но доверия к ним нет. А значит, команда спорит не о продукте, а о том, какой лог правильный.

Хороший трекинг — это не «событие есть в системе». Это когда у события есть понятное место в воронке, единый нейминг и проверка качества данных до запуска. 🔍

Именно поэтому перед любым анализом стоит задавать один вопрос: мы правда измеряем поведение пользователя или только видимость измерения?


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Одна из самых дорогих ошибок в аналитике — начинать с отчёта, а не с вопроса.

Из опыта: если команда сначала собирает события «на всякий случай», через 2–3 месяца трекинг превращается в склад мусора. Метрики вроде бы есть, но решений они не дают: одна и та же кнопка у вас может называться по-разному в разных релизах, а воронка — ломаться из-за лишнего шага в событии.

Рабочее правило простое: сначала формулируем бизнес-вопрос, потом — решение, которое должно стать возможным после замера, и только затем — список событий. Если событие не меняет действие, его, скорее всего, не нужно трекать.

И ещё момент: лучше 10 стабильных и понятных событий, чем 50 «на будущее». В аналитике порядок почти всегда полезнее объёма 📊


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда в трекинге нужно выбрать между «собирать всё подряд» и «фиксировать только то, что влияет на решение», первый подход кажется безопаснее. Но на практике он быстро превращается в шум: события дублируются, названия плывут, отчёты становятся тяжёлыми, а команда теряет доверие к данным 📉

Второй подход — сначала определить ключевые вопросы бизнеса, а потом уже собирать события под них — обычно даёт лучший результат. Меньше лишних точек, проще контроль качества, быстрее поиск ошибок. И главное: аналитика начинает отвечать на вопросы, а не просто хранить факты.

Хорошее правило: если событие не используется в решениях, воронках или проверке гипотез — его, скорее всего, не нужно тащить в прод. Это экономит не только ресурсы, но и время аналитиков.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Чек-лист перед запуском трекинга: чтобы потом не ловить «потерянные» события и спорные цифры.

1. Сначала фиксируем, что именно считаем: конверсия, клик, просмотр, ошибка, покупка — у каждого события должен быть один смысл.
2. Проверяем названия событий и параметров: без дублей, сокращений «на глаз» и разных вариантов для одной и той же сущности.
3. Согласуем схему с продуктом, маркетингом и аналитикой: если команды считают по-разному, отчёты будут расходиться.
4. Тестируем отправку в реальном сценарии: не только в идеальном клике, но и при возврате назад, ошибке, повторном действии.
5. Смотрим, что данные доходят до нужной системы и совпадают по ключевым полям: user_id, session_id, source, timestamp.
6. Отдельно проверяем consent, фильтрацию ботов и дубли — это самые частые искажения 📊

Если на старте пройтись по этому списку, дальше аналитика будет не «примерно рабочей», а пригодной для решений.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Замечаем устойчивый сдвиг в аналитике: команды все чаще уходят от «соберём всё и потом разберёмся» к трекингу по принципу минимально достаточного набора событий. И это не про экономию на данных, а про качество решений.

Почему тренд набирает силу:
— меньше шума в отчетах и дашбордах;
— быстрее поиск причин просадки;
— проще поддержка схемы событий;
— ниже риск сломать аналитику после релиза.

Параллельно растет спрос на event governance: когда у каждого события есть владелец, понятное имя, описание и бизнес-цель. Без этого даже идеально настроенный трекинг быстро превращается в склад метрик 📉

Практический вывод простой: если событие нельзя связать с решением, продуктовой гипотезой или риском, его, скорее всего, не стоит отправлять в прод. Меньше событий — не значит меньше аналитики. Часто это значит больше ясности.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых дорогих провалов в трекинге я видел на запуске нового лендинга.

Команда радовалась: трафик рос, конверсия «по отчетам» тоже. Решили масштабировать рекламу. Через неделю выяснилось, что половина лидов — это дубли, а часть заявок вообще не доходила до CRM. Причина была банальной: событие отправлялось дважды, а форма считалась успешной даже при ошибке на стороне сервера.

Самое неприятное — проблема не в отсутствии данных, а в «красивых» данных, которым верят. 📉

Что помогло:
— сверка событий между фронтом, бэком и CRM;
— отдельный контроль на дубли и пропуски;
— тестовый сценарий для каждой ключевой формы перед запуском;
— правило: сначала проверяем качество трекинга, потом смотрим на KPI.

Вывод простой: плохая аналитика опаснее ее отсутствия. Когда цифры выглядят убедительно, команда начинает оптимизировать не продукт, а ошибку в измерении.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда трекинг в проекте «как будто есть», а решения всё равно принимаются на ощущениях, обычно проблема не в дашборде, а в базе.

Что стоит проверить по порядку:

1. **События**
   Названия должны быть одинаковыми везде: без `click_btn`, `ClickBtn` и `clickButton` в трёх разных местах.

2. **Параметры**
   У события должен быть понятный набор полей: что нажали, где, в каком сценарии, с каким результатом.

3. **Сквозная идентификация**
   Если user_id появляется только после регистрации, половина пути уже теряется. Связывайте анонимного и авторизованного пользователя раньше.

4. **Дубли и пропуски**
   Один клик не должен превращаться в два события, а ключевое действие — исчезать из-за неверного триггера.

5. **Проверка перед релизом**
   Любой новый экран или фича-релиз без QA трекинга — это запуск с закрытыми глазами 👀

Хорошая аналитика начинается не с отчётов, а с дисциплины в событиях. Если база кривая, любые выводы будут красивыми, но бесполезными.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых дорогих багов в аналитике — не сломанный отчёт, а уверенность, что он работает.

У меня был кейс: команда видела рост конверсии после запуска новой воронки и уже готовила масштабирование. На первый взгляд всё выглядело отлично: меньше шагов, выше CR, довольные продукт и маркетинг. Но когда мы сверили события между вебом, CRM и платежкой, всплыло неприятное: часть успешных оплат не доходила до аналитики из-за таймаута на последнем шаге.

Фактически мы оптимизировали не воронку, а дырку в трекинге. 📉

После фикса метрик картина изменилась: конверсия оказалась ниже, зато стало понятно, где именно теряются деньги. Самый полезный вывод из этой истории простой: прежде чем принимать решение по цифрам, проверьте, что эти цифры действительно отражают реальность. Логика бизнеса ломается не только в продукте — иногда она ломается в событиях.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая частая ошибка в трекинге — пытаться измерить всё. Кажется, что чем больше событий, тем лучше видно поведение пользователя. На практике — наоборот: шум съедает смысл, а команда начинает спорить не о продукте, а о названии кнопки в аналитике.

Хороший трекинг начинается не с событий, а с решений. Сначала отвечаем: какой бизнес-вопрос хотим закрыть? Где ломается воронка? Что нужно понять, чтобы изменить продукт? И только потом выбираем 5–7 ключевых событий.

Парадокс в том, что «меньше» часто даёт «точнее». Когда в схеме остаются только важные сигналы, становится проще находить аномалии, сравнивать версии и доверять данным. 📉

Если в отчёте нельзя быстро объяснить, какое решение он помогает принять, это не аналитика — это склад логов.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
С поля пришла новость, которая многим аналитическим командам сэкономит часы ручной сверки. В нескольких продуктах начали массово ловить расхождения между событиями в клиентском трекинге и серверными логами: на первый взгляд это выглядело как «потеря данных», но причина оказалась банальнее — очереди, ретраи и дубли на стыках SDK и backend.

Что важно: проблема редко в одном инструменте. Чаще всего ломается цепочка целиком — от consent-баннера до отправки в хранилище. Если сейчас у вас метрики «плывут», первым делом проверьте:
— одинаково ли считаются события на вебе и в приложении;
— нет ли дублей после повторной отправки;
— совпадают ли таймзоны и идентификаторы пользователя;
— не отрезает ли часть событий adblock или privacy-настройка 🧩

Хорошая практика на такой случай — отдельный контрольный дашборд по quality metrics: доля пропусков, дубликаты, задержка доставки, расхождение client/server. Без этого любая «просадка» воронки может оказаться не бизнес-проблемой, а проблемой трекинга.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Если метрика не влияет на решение — это не метрика, а декорация.

В трекинге легко увлечься количеством событий: клики, скроллы, ховеры, открытия. Но в работе важны не все цифры, а те, что двигают воронку. Для продукта обычно хватает трех уровней:
1) вход в сценарий;
2) ключевое действие;
3) доход или удержание.

Хороший набор метрик отвечает на 3 вопроса:
— где теряем людей;
— почему теряем;
— что изменится, если исправить.

⚙ Полезная проверка: если метрика выросла, но бизнес-результат не изменился, значит вы оптимизируете шум. И наоборот: одна точная метрика часто полезнее десятка «подстраховочных».

Сильная аналитика — это не про «собрать все». Это про «оставить только то, что помогает принимать решения быстрее и увереннее».


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая частая ошибка в аналитике — считать, что если событие отправилось в систему, то оно уже полезно.

На практике трекинг часто превращается в склад сырых событий: клики, просмотры, открытия, скроллы — всё есть, а ответов на бизнес-вопросы нет. Проблема не в количестве данных, а в том, что заранее не зафиксировали, **что именно должно измениться в решении** после просмотра метрики.

Перед запуском любого события задайте себе 3 вопроса:
— какое действие мы примем по этим данным;
— как поймём, что событие собрано корректно;
— что будет, если метрика вырастет, но бизнес-результат — нет.

Если на один из них нет ответа, событие, скорее всего, лишнее. 📉

Хорошая аналитика — это не больше трекинга, а меньше шума и больше управляемости.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Одна из самых полезных привычек в аналитике — считать событие не там, где оно технически удобно, а там, где оно меняет решение.

Например, кнопка может нажиматься часто, но если после нажатия ничего не происходит для бизнеса, это слабый сигнал. И наоборот: небольшой по объёму шаг в воронке иногда даёт больше инсайтов, чем «красивый» верхний трафик.

Практическое правило простое: если событие не помогает ответить на вопрос «что делать дальше?», его, скорее всего, не нужно тащить в трекинг. Иначе вы быстро получите перегруженную схему, где данные есть, а смысла мало 📊

Хороший трекинг — это не максимальная детализация, а минимально достаточный набор событий для решений.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда бизнес выбирает, как собирать данные, обычно спорят между двумя подходами: «измерять всё подряд» и «сразу строить строгую схему событий».

Первый вариант кажется безопасным: больше данных, меньше риска что-то упустить. Но на практике он быстро превращается в шум — воронка расплывается, отчёты дублируют друг друга, а команда тратит время на поиск смысла вместо решений 📊

Второй подход дисциплинирует аналитику с самого начала: сначала цели, затем ключевые события, затем проверка качества данных. Минус очевиден — старт медленнее и требует договорённостей между продуктом, аналитикой и разработкой.

Если коротко: первый подход удобен для старта, второй — для масштаба. Ошибка многих команд в том, что они застревают между ними и годами живут на «временном» трекинге. Лучший компромисс — начать широко, но заранее определить, какие события станут опорными и будут жить в продукте надолго ✅


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Чек-лист перед запуском любой аналитики — чтобы потом не разбирать «почему цифры не сходятся».

1. Сначала фиксируем цель: что считаем успехом — заявку, оплату, активацию, возврат.
2. Затем описываем событие так, чтобы его можно было проверить руками: где срабатывает, при каком действии, с какими параметрами.
3. Отдельно проверяем идентификаторы: user_id, client_id, order_id — без них склейка событий быстро ломается.
4. Смотрим, не дублируются ли события при обновлении страницы, повторном клике или возврате назад.
5. Сверяем передачу параметров везде: web, app, CRM, рекламные кабинеты. 🧩
6. После запуска обязательно делаем контрольный прогон: одно действие — одно событие — одна запись в отчёте.

Главная ошибка — считать, что «тег стоит, значит всё работает». В аналитике работает только то, что проверено на реальных сценариях.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Замечаем любопытный сдвиг: команды всё чаще уходят от «собирать всё подряд» к трекингу только тех событий, которые реально влияют на решения.

Это выглядит как экономия, но на практике даёт больше качества:
— меньше шума в событиях и дашбордах;
— быстрее поиск аномалий;
— проще объяснять метрики бизнесу;
— меньше риска утонуть в «красивой, но бесполезной» аналитике. 📉

Особенно это заметно в продуктах с длинной воронкой. Там начинают отслеживать не каждое касание, а ключевые поведенческие маркеры: первый активный шаг, повторное возвращение, момент, когда пользователь получает ценность.

Хороший трекинг сейчас — это не максимальное число событий, а минимальный набор, который отвечает на вопросы продукта. Чем короче путь от события до решения, тем выше ценность аналитики.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых дорогих провалов в аналитике начинается не с ошибки в дашборде, а с уверенности, что «и так всё понятно».

Команда смотрела на рост регистраций и радовалась. Трафик рос, CPA снижался, отчёты были красивыми. Проблема обнаружилась позже: событие «регистрация» срабатывало не после успешного создания аккаунта, а на экране формы — сразу после клика по кнопке. В итоге воронка была выдуманной, а решения принимались на основе фантомных пользователей.

Самое неприятное — такой баг долго не выглядит как баг. Он маскируется под успех 📈

Вывод простой:
— проверяйте не только факт отправки событий, но и бизнес-смысл каждого из них;
— сравнивайте аналитику с бэкендом и логами;
— не доверяйте метрике, пока не понимаете, как именно она рождается.

Трекинг ломается тихо. А бизнес-решения — громко.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Чтобы аналитика реально помогала принимать решения, а не просто копила цифры, держите базовый чек-лист:

1. Сначала фиксируйте вопрос, а не событие.
Не «давайте всё замерим», а «почему падает конверсия на шаге оплаты» или «какой канал приводит к LTV выше».

2. Разведите KPI и диагностические метрики.
KPI отвечает за результат, а диагностические показатели — за причину. Если смешать их, отчёты быстро превращаются в шум.

3. Проверяйте целостность трекинга.
Потерянные события, дубли, разные названия одной и той же сущности — частая причина ложных выводов.

4. Считайте воронку на одном и том же наборе пользователей.
Иначе сравниваете не поведение, а разный состав аудитории.

5. Смотрите на данные в динамике, а не по одному срезу.
Один день может выглядеть «аномально», но тренд покажет реальную картину 📊

6. Любую гипотезу закрывайте действием.
Если метрика просела, у неё должен появиться владелец, причина и следующий шаг.

Хорошая аналитика — это не больше дашбордов, а меньше тумана в решениях.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых дорогих уроков в трекинге я получил не на красивом дашборде, а в момент, когда «всё было настроено правильно».

Мы смотрели на воронку, и по цифрам она выглядела идеально: трафик есть, клики есть, конверсии растут. Проблема нашлась только после сверки событий между продуктовой аналитикой и рекламными кабинетами: часть пользователей с iOS просто не доходила до ключевого события из-за сломанной передачи параметров. 📉

Снаружи это выглядело как успех, внутри — как искажённая реальность. Мы три недели принимали решения на основе данных, которым не хватало половины картины.

Главный вывод простой: трекинг нужно проверять не только на факт отправки события, но и на бизнес-логику. Событие может «светиться» в системе и при этом быть бесполезным. Особенно если оно не бьётся с источником трафика, сегментом или платформой.

С тех пор я всегда начинаю с вопроса не «событие приходит?», а «можно ли по нему вообще принимать решение?» ✅


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Чаще всего проблема не в том, что трекинга мало. Проблема в том, что его слишком много — и он создаёт иллюзию контроля.

Когда в продукте стоит 200 событий, 17 воронок и 6 дашбордов, команда начинает обсуждать не поведение пользователей, а качество собственных цифр. В итоге аналитика превращается в спор о том, что считать «активностью», а не в инструмент для решений 📉

Хороший трекинг — это не максимальная детализация, а минимальная достаточность. Событие должно отвечать на вопрос: что изменится, если мы это увидим? Если ответа нет, событие лишнее.

Парадокс в том, что сильная аналитика часто выглядит скучно: мало метрик, простые определения, один источник истины. Зато по этим данным реально двигать продукт, а не только защищать отчёты на созвоне.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Пока команды спорят о красивых дашбордах, на поле всё чаще всплывает одна и та же проблема: трекинг событий есть, а доверия к данным — нет.

Главный сигнал из практики: ломается не аналитика как таковая, а цепочка между продуктом, разработкой и маркетингом. Событие назвали по-разному в двух системах, параметр заполнили «как получилось», воронка поехала — и решение принимают уже не по факту, а по версии данных.

Что работает лучше всего:
— единый словарь событий;
— короткий цикл проверки после релиза;
— мониторинг не только объемов, но и качества параметров;
— отдельный владелец схемы трекинга.

Если у вас отчёты «не бьются», проблема часто не в BI и не в GA4. Проблема в дисциплине трекинга. И чем раньше это признают, тем меньше будет дорогих решений на шуме 📊


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Если воронка «просела», первым делом смотрите не на саму конверсию, а на качество измерения.

Базовый набор метрик для проверки:
— доля событий без обязательных параметров;
— расхождение между frontend и backend;
— % дублей в событиях;
— задержка доставки данных;
— доля пользователей, у которых не сработал идентификатор.

Даже 3–5% потерь на верхнем уровне могут превращаться в заметную ошибку на конце воронки. Особенно если вы сравниваете каналы, креативы или A/B-варианты: небольшое смещение в трекинге легко выглядит как «победа» или «провал» продукта. 📉

Полезное правило: сначала проверяем, что событие пришло, потом — что оно пришло один раз, и только после этого — что оно пришло в нужном контексте.

Хорошая аналитика начинается не с отчёта, а с контроля точности данных.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая частая ошибка в аналитике — считать, что если событие отправляется, значит оно уже полезно.

На практике трекинг часто превращается в склад данных: клики, просмотры, скроллы, открытия модалок — всё это есть, но бизнес-вопросы по-прежнему без ответа. Причина простая: события собирают не под решение, а «на всякий случай».

Рабочий подход всегда начинается с вопроса: что именно мы хотим понять или изменить?
Если событие не помогает:
- проверить гипотезу,
- найти узкое место,
- связать действие пользователя с метрикой,

значит оно, скорее всего, лишнее.

📌 Хорошая аналитика — это не больше событий, а меньше шума и больше смысла.
Сначала цель, потом схема трекинга. И только потом всё остальное.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Главное правило из практики трекинга: если событие можно интерпретировать по‑разному, значит, оно уже плохо собрано.

В аналитике чаще всего ломается не код, а смысл. Одни и те же 100 кликов могут означать интерес к CTA, попытку закрыть попап или случайный двойной тап. Если не зафиксировать контекст события заранее, потом вы будете не измерять продукт, а гадать по логам.

Что помогает:
— у события должен быть один бизнес-смысл;
— название должно отвечать на вопрос «что произошло?»;
— параметры — на вопрос «в каком контексте?»;
— для каждого события заранее определите, какое решение оно должно поддерживать.

🧠 Хороший трекинг не тот, где много событий. Хороший — где каждое событие можно без споров превратить в действие.

Если аналитика не помогает принимать решения, значит, вы собираете не данные, а шум.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда речь о трекинге, чаще всего спорят между двумя подходами: «собирать всё подряд» и «считать только то, что влияет на решение».

Первый вариант кажется безопасным: данных много, потом разберёмся. Но на практике это быстро превращается в шум — события дублируются, названия плывут, отчёты сложнее поддерживать, а команда тратит время на поиск смысла в цифрах.

Второй подход строже: сначала формулируем бизнес-вопрос, потом под него настраиваем события, параметры и воронки. Минус — меньше «запасных» данных. Зато выше качество, проще проверка гипотез и быстрее выводы 📊

Если продукт зрелый, обычно выигрывает не максимальный трекинг, а управляемый. Лучше 15 событий, которым доверяют, чем 150, которыми никто не пользуется.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Перед запуском любого продукта или рекламной кампании стоит пройти короткий чек-лист по трекингу. Он экономит недели на разборе «почему цифры не сходятся».

1. События названы одинаково во всех командах: без `click1`, `btn_test`, `new_event`.
2. У каждого ключевого действия есть цель: регистрация, заявка, покупка, активация.
3. Параметры событий фиксируются заранее: источник, кампания, версия экрана, тариф.
4. Проверены дубли и пропуски: одно действие — одно событие.
5. UTM-метки валидируются автоматически, а не вручную.
6. Воронка собирается так, чтобы можно было найти точку отваливания за 2–3 клика.
7. Есть тестовый сценарий: от первого визита до финального события.
8. Настроен алерт на резкие просадки и аномалии 📉

Если этот список закрыт до старта, аналитика начинает отвечать на вопросы бизнеса, а не создавать новые.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Замечаем интересный сдвиг: команды всё чаще уходят от «соберём всё и потом разберёмся» к трекингу только тех событий, которые реально влияют на решение.

Это не про экономию на аналитике, а про более зрелый подход. Когда в схеме меньше шума, быстрее находятся ответы на базовые вопросы: где ломается воронка, какой шаг даёт отвал, что действительно двигает метрику. 📈

Что обычно меняется:
— события привязывают не к экрану, а к бизнес-логике;
— вместо десятков микродействий оставляют 3–5 ключевых;
— заранее определяют, как событие будет использоваться в отчёте или A/B-проверке.

Парадокс в том, что «меньше трекинга» часто даёт больше пользы. Аналитика начинает работать как инструмент принятия решений, а не как склад логов.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых дорогих провалов в аналитике обычно выглядит не как катастрофа, а как «всё же работает».

Команда запускала новый онбординг и смотрела на рост регистрации. Конверсия действительно выросла на 12%. Решение приняли быстро: раскатываем на всех. А через две недели выяснилось, что воронка считалась не до конца — событие “complete_signup” срабатывало даже у пользователей, которые бросали процесс на шаге подтверждения. 📉

Итог: продукт усилили не там, где было нужно, а метрики три недели показывали красивую, но ложную картину.

Главный вывод здесь простой: любая метрика должна быть проверена на смысл, а не только на цифру. Перед выводами полезно задать три вопроса:
— что именно считает событие;
— нет ли дублей и пропусков;
— совпадает ли трекинг с реальным пользовательским сценарием.

Аналитика не спасает, если она измеряет не то.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда в метриках начинается хаос, проблема чаще не в «плохой аналитике», а в трекинге. Разложим по пунктам:

1. События должны быть однозначными. Если один и тот же action может прилететь как `click`, `tap` и `button_press`, сравнивать данные уже бессмысленно.

2. Названия — по одной логике. Лучше короткий и стабильный нейминг, чем творчество разных команд в каждом релизе.

3. Проверяйте цепочку целиком: UI → событие → передача → хранилище → дашборд. Сбой на любом шаге ломает картину 📉

4. Не доверяйте метрикам без валидации. Любое новое событие нужно сверять на тестовом стенде и в бою.

5. Смотрите не только на факт отправки, но и на контекст: user_id, session_id, источник, версия приложения, timestamp.

Хороший трекинг — это не «собирать всё подряд», а делать данные пригодными для решений. Иначе аналитика превращается в красивую, но шумную витрину.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых дорогих уроков в аналитике я получил на, казалось бы, простом кейсе: у нас росла конверсия в оплату, но выручка не совпадала с ожиданиями. Сначала казалось, что проблема в продукте или трафике. На деле выяснилось, что событие оплаты срабатывало дважды в одном и том же сценарии — после успешного ответа от платежки и еще раз после возврата пользователя на thank you page.

Метрика выглядела красиво, отчеты — убедительно, а решение принималось неверное. После дедупликации и разнесения событий по этапам воронки картина изменилась почти сразу 📉

Вывод простой: перед тем как искать инсайт в цифрах, проверьте, не врёт ли трекинг. Самые опасные ошибки в аналитике — те, что выглядят как рост.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Частая ошибка в аналитике — считать, что если событие есть в системе, то оно уже полезно. На практике всё наоборот: чем больше трекинга, тем выше шанс утонуть в шуме.

Разрыв шаблона здесь простой: не начинайте с «что ещё можно померить». Начинайте с вопроса «какое решение мы примем на основе этого события?». Если ответа нет — метрика лишняя.

Полезный чек перед запуском трекинга:
— событие привязано к конкретному действию пользователя;
— у него есть владелец и сценарий использования;
— оно влияет на продуктовое или маркетинговое решение;
— его можно интерпретировать без дополнительной расшифровки.

📌 Хорошая аналитика — это не максимальная детализация, а минимальный набор сигналов, который двигает решение. Всё остальное превращается в цифровой шум.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
На рынке аналитики снова сдвиг: команды всё чаще уходят от «соберём все события подряд» к более жёсткой дисциплине трекинга. Причина простая — объём данных растёт, а доверия к ним меньше.

Что видно по проектам в работе:
— события дублируются из-за разрозненных внедрений;
— атрибуция ломается на стыке web/app;
— отчёты выглядят «красиво», но не отвечают на вопрос, что реально влияет на конверсию.

Главный тренд сейчас — не больше данных, а более чистая схема: единый словарь событий, контроль версий, регулярный аудит и отдельная проверка критичных воронок. 📊

Если в аналитике нет стабильного трекинга, любой growth-эксперимент превращается в спор о том, кому верить: продукту, маркетингу или дашборду. А это уже не про аналитику, а про хаос.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Хорошая аналитика начинается не с дашборда, а с ответа на вопрос: что именно мы хотим измерить.

Если метрика не влияет на решение, она превращается в красивый шум.
Если влияет — у неё должен быть понятный владелец, формула и порог изменения.

Что стоит держать под контролем:
• объём — сколько событий/пользователей/заказов мы вообще видим
• качество — доля потерь, дублей, «битых» событий
• глубина — хватает ли данных, чтобы сегментировать и находить причины
• скорость — как быстро метрика доезжает до отчёта
• стабильность — не прыгает ли показатель из-за смены логики трекинга 📊

Полезный тест для любой метрики:
если она упала на 10%, вы сразу понимаете, что делать дальше?
Если нет — это не метрика для управления, а просто наблюдение.

Хороший трекинг не делает систему умнее сам по себе.
Он делает цифры пригодными для решений.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая частая ошибка в аналитике — считать, что если событие отправляется, значит оно уже полезно.

На практике трекинг часто строят от технической реализации: «клик есть», «параметр передали», «событие в системе видно». Но без ответа на вопрос «какое решение мы будем принимать по этому событию?» метрика превращается в шум.

Проблема в том, что лишние события быстро засоряют отчетность, а критичные — наоборот, остаются без нужных атрибутов. В итоге данные есть, а уверенности нет 📉

Правильный подход начинается не с пикселя и не с GTM, а с вопроса:
— что хотим понять;
— какое действие изменим по результату;
— какие параметры нужны, чтобы это проверить.

Если событие нельзя привязать к решению, его почти всегда лучше не трекать.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Главное правило в аналитике, которое почти всегда спасает проект: сначала считаем не всё подряд, а только то, что реально влияет на решение.

Когда трекинг строится «на всякий случай», быстро появляется шум: десятки событий, дубли, разъезжающиеся названия, непонятно, где конверсия, а где просто активность. В итоге команда тратит время не на выводы, а на разбор логов.

Практика простая: перед запуском фичи или эксперимента задайте один вопрос — какое действие должно изменить решение? Если ответа нет, событие, скорее всего, лишнее. 📊

Хорошая аналитика не про количество метрик. Она про то, чтобы по данным можно было быстро понять: что работает, что ломается и что делать дальше.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда речь о трекинге событий, обычно спорят между двумя подходами: «собирать всё подряд» и «логировать только критичные действия».

Первый вариант даёт ощущение полной картины. Но на практике быстро превращается в шум: лишние события, дубли, проблемы с качеством данных и дорогая поддержка схемы. Аналитика есть, а доверия к ней — меньше.

Второй подход скучнее, зато полезнее. Если заранее выделить ключевые точки воронки, ошибки и бизнес-метрики, данные становятся чище, а команда — быстрее. Вы легче находите причины просадки и не тратите время на разбор второстепенных сигналов.

Оптимальный вариант обычно посередине: сначала фиксируем критичные события, потом точечно расширяем трекинг там, где есть гипотеза или риск. 📊

Так аналитика остаётся не складом событий, а инструментом решений.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Перед запуском любого теста проверьте трекинг по чек-листу — это дешевле, чем потом пересчитывать выводы вручную.

1. У события есть понятное имя и единый нейминг.
2. Зафиксированы обязательные параметры: user_id, session_id, experiment_id, variant.
3. Событие срабатывает один раз в нужной точке, без дублей.
4. Метрика считается одинаково в аналитике, дашборде и в отчётах команды.
5. Для тестовой и контрольной групп данные приходят в одном формате.
6. Пороговая выборка и окна атрибуции заранее согласованы.
7. Проверены пустые значения, задержки отправки и потери событий.
8. Есть отдельный лог или мониторинг на случай сломанного трекинга 📊

Если хотя бы один пункт не закрыт, результат A/B-теста может быть «красивым», но бесполезным.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Замечаем любопытный сдвиг: команды все чаще перестают смотреть на аналитику как на «витрину цифр» и начинают строить ее как систему принятия решений.

Что меняется на практике:
— меньше универсальных дашбордов, больше узких метрик под конкретный сценарий;
— меньше погоня за идеальной атрибуцией, больше внимание к качеству событий и стабильности трекинга;
— больше запросов не на «покажите отчет», а на «где ломается путь пользователя и почему».

Это хороший тренд. Он говорит о взрослении продукта: аналитика перестает быть отчетностью ради отчетности и становится инструментом для действий. 📊

Если коротко: ценность уже не в количестве собранных событий, а в том, насколько быстро по ним можно принять решение.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых дорогих провалов в трекинге я видел в продукте, где метрики выглядели «идеально». Конверсии росли, отчёты сходились, команда радовалась. А потом выяснилось: событие оплаты отправлялось дважды — один раз при успешной покупке, второй раз при повторном открытии экрана. 📈

Проблема была не в аналитике как таковой, а в том, что её не проверяли на уровне логики продукта. Все смотрели на цифры, но никто не спросил: «А что именно мы считаем?»

После этого в проекте ввели простой ритуал:
— сверка событий с пользовательскими сценариями;
— тестовые покупки перед релизом;
— контроль дублей и пропусков;
— отдельный список критичных событий для QA.

Вывод банальный, но дорогой: если трекинг не валидировать, он не помогает принимать решения — он создаёт их иллюзию. И именно такие иллюзии чаще всего стоят продукту роста.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда метрики «плывут», проблема часто не в BI, а в трекинге. Если разложить по пунктам, обычно ломается одно из пяти:

1. Названия событий. Когда `signup`, `sign_up` и `registration` живут отдельно, отчёты превращаются в зоопарк. Нужен единый словарь событий и строгие правила нейминга.

2. Дубли. Одно и то же действие отправляется дважды: при клике и при успешном ответе сервера. В итоге конверсия растёт на бумаге, но не в продукте.

3. Потеря атрибуции. UTM не сохраняются до целевого действия, и маркетинг спорит с продуктом вместо того, чтобы смотреть на воронку.

4. События без контекста. Зафиксировали факт, но не передали `user_id`, `plan`, `source`, `step`. Без параметров аналитика становится набором красивых, но бесполезных цифр 📉

5. Нет проверки. Трекинг внедрили и забыли. А нужен регулярный QA: тестовые сценарии, сверка с логами, контроль аномалий.

Хорошая аналитика начинается не с дашборда, а с дисциплины в событиях.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых болезненных кейсов в трекинге у нас был не про «сломался пиксель», а про тихую деградацию данных. Конверсия в отчётах начала плавно расти, команда обрадовалась, а воронка в продукте — нет.

Проверка показала банальную вещь: событие отправлялось дважды на одном из экранов после редизайна. Ошибка не бросалась в глаза, потому что дубли были не у всех пользователей, а только у тех, кто быстро возвращался назад. 📉

Вывод для себя я тогда зафиксировал жёстко: любой «красивый» рост сначала проверяем на уровне логики событий, а уже потом — на уровне бизнес-выводов. Трекинг — это не просто сбор данных, а контракт между продуктом и аналитикой. Если он хрупкий, решения тоже будут хрупкими.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Частая ошибка в аналитике — считать, что если событие отправилось в систему, значит оно уже полезно. На практике это только начало.

Разрыв шаблона вот в чём: идеальный трекинг не должен собирать всё подряд. Он должен собирать только то, что меняет решение. Остальное — шум, который создаёт иллюзию контроля 📊

Если событие нельзя привязать к действию, гипотезе или метрике — его, скорее всего, не надо трекать.
Если у события нет владельца — оно быстро превращается в «мертвую» метрику.
Если у события нет сценария использования — его начнут смотреть только в отчётах ради отчётов.

Хороший трекинг — это не про максимальную детализацию. Это про минимальный набор сигналов, который помогает быстрее принимать решения и не спорить с данными.

Чем меньше воронка забита лишними событиями, тем выше шанс увидеть настоящий инсайт.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Meta запустила обновления в Event Match Quality: теперь система строже смотрит на полноту и консистентность серверных событий. На практике это значит простую вещь — данные, которые раньше «проходили», могут начать проседать в качестве матчей и ухудшать атрибуцию.

Что важно проверить прямо сейчас:
— совпадают ли event_name и event_id в пикселе и CAPI;
— не дублируются ли события из-за кривой дедупликации;
— передаются ли user_data максимально полно, особенно для high-intent событий;
— нет ли расхождений между временем события на клиенте и сервере.

Если у вас недавно упал ROAS без видимых причин, не спешите винить креативы. Часто проблема не в трафике, а в том, что платформа просто стала хуже «видеть» конверсии 🔍

Хороший сигнал для аудита — когда количество событий в кабинете почти не меняется, а качество матчей и стабильность оптимизации начинают плавать.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Хорошая аналитика начинается не с дашборда, а с вопроса: **какую цифру мы хотим сдвинуть**.
Если метрика не привязана к действию, она быстро превращается в красивый шум.

В трекинге полезно держать 3 слоя:
- **Бизнес-метрика** — выручка, LTV, конверсия в оплату
- **Промежуточная** — клики, добавления в корзину, активация
- **Техническая** — доставки событий, потери, дубли, задержки

Частая ошибка — смотреть только на верхний уровень. Рост конверсии на 8% ничего не значит, если 12% событий не доезжает до системы. 📉
И наоборот: идеальная точность трекинга бесполезна, если вы меряете не то, что влияет на продукт.

Хороший ориентир:
**одна ключевая метрика, 2–4 supporting metrics и понятный порог, после которого сигнал считается тревожным**.
Тогда аналитика перестаёт быть отчётом ради отчёта и начинает помогать принимать решения.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая частая ошибка в аналитике — считать, что если событие «отправилось», значит с ним всё в порядке.

На практике трекинг ломается не в момент разработки, а позже:
— название события меняют в одном месте и забывают в другом;
— параметры отправляются, но не те;
— одинаковые действия пользователей размечены по-разному;
— в отчётах цифры вроде бы есть, но сравнивать их уже нельзя.

Проблема в том, что команда видит «данные есть» и успокаивается. А потом на основе этих данных принимают продуктовые решения. 📉

Хороший трекинг — это не просто список событий, а единая логика: что считаем, где считаем, зачем считаем и как проверяем, что оно не сломалось после релиза.

Если у вас нет регулярной сверки схемы событий и фактических данных, вы почти наверняка принимаете решения на шуме, а не на аналитике.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Есть правило, которое почти всегда спасает аналитику от мусора: если событие нельзя использовать для решения, его не нужно тащить в трекинг.

На практике команда часто собирает всё подряд — клики, показы, промежуточные шаги, служебные экраны. В итоге дашборды разрастаются, а на вопрос «что делать дальше?» ответить всё равно нечем. 📉

Мы оставляем в трекинге только те события, которые:
— помогают понять, где теряем пользователя;
— влияют на продуктовое решение;
— могут стать основой для метрики или гипотезы.

Остальное лучше фиксировать временно или не собирать вообще. Чем меньше лишнего шума, тем быстрее находятся реальные проблемы и тем выше доверие к данным.
Хорошая аналитика — это не про максимум событий, а про минимум бесполезных.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда речь о трекинге, чаще всего спорят между двумя подходами: собирать всё подряд или фиксировать только то, что реально влияет на решения.

Первый путь кажется безопасным: больше событий, меньше шансов что-то упустить. Но на практике он быстро превращается в шум — аналитика становится тяжелее, а команда тонет в лишних данных.
Второй подход — более строгий: сначала гипотеза, потом список метрик и событий, которые её проверяют. Здесь меньше соблазна «на всякий случай» тащить всё в систему, зато выше качество выводов 📊

Если сравнивать по эффективности, выигрывает не тот вариант, где данных больше, а тот, где трекинг отвечает на конкретные вопросы бизнеса. Хорошая схема — держать базовый слой событий всегда, а всё остальное подключать под задачу. Тогда аналитика остаётся и точной, и управляемой.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Перед запуском любого эксперимента проверьте трекинг — иначе выводы будут красивыми, но бесполезными.

Чек-лист для аналитики перед стартом:
1. События собираются именно там, где есть изменение поведения.
2. Имена событий и параметров едины по всем платформам.
3. Все ключевые шаги воронки размечены одинаково в вебе, app и CRM.
4. Нет дублей: один клик = одно событие, одна покупка = одна транзакция.
5. UTM-метки не теряются по пути в аналитику.
6. Цели и конверсии считаются по одной логике у маркетинга, продукта и BI.
7. В тестовой среде трекинг проверен на реальных сценариях.
8. Для новых событий есть описание: что, где, когда и зачем фиксируется ✅

Если хотя бы один пункт не закрыт, A/B-тест рискует сравнивать не варианты, а ошибки в данных.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Замечаем интересный сдвиг в аналитике: всё больше команд перестают считать трекинг «настройкой навсегда» и начинают относиться к нему как к живому продукту.

Что это меняет на практике:
— события пересматривают не раз в квартал, а после каждого крупного изменения в интерфейсе;
— GA4, Amplitude, Mixpanel и BI-сборки всё чаще сверяют между собой, а не доверяют одному источнику;
— воронки строят не только по кликам, но и по качеству действий: дошёл ли пользователь до смысла, а не просто до экрана.

Это полезный тренд. Когда аналитика перестаёт быть складом цифр и становится системой контроля качества продукта, команды быстрее замечают поломки, а гипотезы проверяются точнее 📊

Главный вывод простой: трекинг — не история про «поставили и забыли». Это часть продукта, которая тоже требует ревизии, как дизайн, код и сама воронка.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых дорогих провалов в аналитике начинается не с отчёта, а с уверенности: «Да у нас всё трекается».

В одном продукте команда месяц смотрела на рост конверсии и радовалась улучшениям. Пока не выяснилось, что событие покупки срабатывало не после оплаты, а при открытии экрана успеха. Часть пользователей доходила до него без завершения транзакции, а часть реальных покупок терялась из-за таймаута.

Итог: неверные выводы, сломанные гипотезы, перераспределённый бюджет. 📉

Главный урок простой: аналитика — это не только сбор событий, но и регулярная проверка их смысла. Хороший трекинг не выглядит красивым в дашборде, он выдерживает вопрос «а что именно мы сейчас измеряем?»

Перед любым тестом полезно сделать три вещи:
— сверить бизнес-логики и названия событий;
— проверить, где именно срабатывает триггер;
— посмотреть данные в разрезе реальных сценариев, а не только средних значений.

Иногда один неверный event может стоить команде месяца работы.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Если трекинг в продукте «вроде есть», это ещё не значит, что по нему можно принимать решения. На практике ломается не график, а цепочка между событием, атрибутами и бизнес-смыслом.

Что стоит проверить в первую очередь:

1. Имена событий.
Если один и тот же шаг называется по-разному в вебе, app и CRM, отчёты начинают спорить между собой.

2. Контекст события.
Само событие мало что даёт без user_id, source, device, тарифа, статуса заказа и других ключевых полей.

3. Дубли и пропуски.
Часто проблема не в количестве данных, а в том, что одно действие улетает дважды, а другое — не улетает вовсе.

4. Логика триггера.
Событие должно срабатывать на реальное действие пользователя, а не на загрузку экрана, перерендер или случайный клик.

5. Проверка бизнес-цепочки.
Если не получается связать просмотр → интерес → конверсию → выручку, аналитика превращается в набор красивых, но бесполезных метрик 📊

Хороший трекинг — это не «много событий», а стабильная и проверяемая картина поведения пользователя.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых дорогих уроков в трекинге я получил не на сложной воронке, а на простой форме заявки.

Метрика показывала стабильный рост конверсии, команда радовалась, а продажи — нет. Оказалось, событие «отправка формы» срабатывало не только на успешный сабмит, но и на попытку отправки с ошибками. В итоге часть невалидных заявок попадала в аналитику как лиды.

После исправления трекинга конверсия просела почти на 18%, зато данные наконец совпали с CRM. И это был хороший спад: мы увидели реальную картину, а не красивую иллюзию 📉

Главный вывод простой: если метрика выглядит слишком хорошо, сначала проверьте не гипотезу, а сам трекер. В аналитике иногда быстрее найти не рост, а баг — и это тоже ценная находка.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая частая ошибка в трекинге — пытаться измерить всё. В итоге события есть, а понимания нет.

Парадокс в том, что хорошая аналитика начинается не с добавления новых ивентов, а с удаления лишних. Если событие нельзя связать с решением, продуктовой гипотезой или деньгами — оно почти всегда лишнее.

Что обычно ломает картину:
— логируют действия, а не намерения;
— считают клики, но не видят завершение сценария;
— строят отчёты, где каждое число «важно», а ни одно не помогает действовать.

Правильный трекинг — это не «больше данных», а «меньше шума».
Когда в схеме остаются только события, влияющие на выбор, конверсию и удержание, аналитика внезапно становится проще. И полезнее. 🔍

Если метрика не меняет решение — это не метрика, а декорация.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
На полях аналитики снова всплыл старый, но очень практичный сигнал: там, где компании ускоряют сбор событий и режут лишние теги, качество решений растёт быстрее, чем объём отчётов.

Что видно по живым внедрениям:
— команды чаще переходят от «собираем всё» к «считаем только то, что влияет на продукт»;
— дубли событий и разъехавшиеся названия всё чаще ловят не руками, а автоматическими проверками;
— разница между «данные есть» и «данным можно верить» становится главным KPI для аналитики 🔍

Самый полезный вывод сейчас простой: трекинг перестал быть технической поддержкой и стал частью продуктовой дисциплины. Если событие нельзя объяснить бизнесу за 10 секунд — скорее всего, оно лишнее. Если метрика не переживает проверку на источники и фильтры — это не метрика, а риск.

Побеждают не те, у кого больше событий, а те, у кого меньше хаоса в них.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Метрики любят порядок, а не «примерно всё работает».

Если событие не описано однозначно, цифры быстро начинают врать: одна и та же конверсия может считаться по-разному в продукте, маркетинге и BI. В итоге команда спорит не о решениях, а о том, какая цифра «настоящая».

Что стоит проверить в трекинге в первую очередь:
— есть ли единый словарь событий и параметров;
— совпадают ли названия событий между платформами;
— не задваиваются ли ключевые действия;
— считается ли воронка по одной логике для всех сегментов.

Хороший ориентир — не количество собранных событий, а доля тех, на которых реально можно принять решение. 📊

Если метрика не объясняется за 30 секунд, ей уже нельзя доверять без дополнительной проверки.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая частая ошибка в аналитике — считать, что если событие отправляется, то данные уже «нормальные».

На практике ломается не сбор, а смысл: один и тот же action в продукте может называться по-разному в вебе, приложении и CRM. В итоге отчёты выглядят убедительно, а решения принимаются на шуме. 📉

Что проверять в первую очередь:
— одинаковая ли логика событий во всех платформах;
— нет ли дублей и пропусков после релиза;
— совпадает ли событие с бизнес-единицей, которую вы реально хотите считать.

Трекинг — это не список пикселей и ивентов. Это договорённость о том, что именно считается фактом. Если её нет, аналитика превращается в красивую визуализацию ошибок.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Если хотите, чтобы аналитика не врала, начинайте не с дашборда, а с вопроса: что именно должно измениться после трекинга?

Хорошее правило из опыта: сначала фиксируем бизнес-решение, потом — событие. Иначе легко собрать красивую карту из 40 метрик, но так и не понять, что с ними делать.
Например, не «клики по кнопке», а «пользователь дошёл до оплаты»; не «просмотр экрана», а «сделал шаг, влияющий на конверсию». 📊

Ещё одна практика: если событие нельзя объяснить за 10 секунд человеку без контекста, его, скорее всего, нужно пересобрать. Названия должны быть одинаково понятны аналитикам, продукту и разработке.

Трекинг работает не тогда, когда он полный. А тогда, когда по нему можно принять решение без лишних догадок.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Есть два подхода к трекингу: собирать максимум событий «на всякий случай» или фиксировать только то, что связано с решениями бизнеса.

Первый вариант кажется безопасным: данных много, потом разберёмся. Но на практике это быстро превращается в шум, дорогую поддержку и вечный вопрос «а что из этого реально важно?».

Второй подход требует дисциплины: сначала формулируем гипотезу, затем определяем, какие события и параметры нужны для проверки. Плюс — понятная аналитика, меньше мусора, проще искать причины провалов и ростов 📊

Ключевой критерий простой: если событие не помогает принять решение или измерить влияние изменения, скорее всего, его не стоит тащить в трекинг.

Хорошая аналитика — не про количество метрик, а про их полезность.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Перед запуском теста проверьте не креатив, а измеримость. Часто эксперимент «не взлетает» не из-за гипотезы, а из-за дыр в трекинге.

Чек-лист перед стартом:
— Цель зафиксирована в одной метрике, без расплывчатых KPI
— События названы одинаково во всех платформах
— Воронка собирается от показа до целевого действия
— Дедупликация событий настроена, дубли не искажают результат
— UTM-метки, source/medium и campaign заполняются по одному стандарту
— Отложенные конверсии и окно атрибуции учтены
— Для теста есть guardrail-метрики: отказ, время на сайте, ошибки
— Тестовая и контрольная группы не пересекаются
— Данные в дашборде сходятся с сырыми логами

Если хотя бы один пункт не закрыт, выводы по эксперименту могут быть красивыми, но неверными. 📊

Хороший A/B-тест начинается не с кнопки «Запустить», а с вопроса: мы точно сможем доказать, что сработало?


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Замечаем интересный сдвиг в трекинге: команды всё чаще уходят от «соберём всё и разберёмся потом» к более жёсткой модели данных.

Причина простая — стоимость ошибки выросла. Если раньше лишнее событие в аналитике было просто шумом, то теперь это уже риск для отчётности, атрибуции и принятия решений. В результате в фокусе оказываются не объёмы, а качество: единые нейминги, строгая схема событий, контроль дубликатов и валидация на уровне продукта, а не постфактум. 📊

Ещё один заметный тренд — больше внимания к серверному трекингу и первичным данным. Не потому, что это модно, а потому что браузерные ограничения и потери сигналов стали слишком ощутимыми.

Вывод простой: выигрывает не тот, кто собирает больше, а тот, кто собирает чище и стабильнее. В аналитике снова ценится дисциплина, а не только широта покрытия.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых дорогих провалов в аналитике случается не из-за плохих дашбордов, а из-за «почти правильного» трекинга.

У одного продукта конверсия в оплату внезапно выросла на 18%. Команда радовалась, маркетинг увеличивал бюджеты, а продуктовая — искала, что именно сработало. Проблема выяснилась позже: событие оплаты отправлялось дважды для части пользователей. 😬

Формально метрика была красивой. По факту — это был шум, замаскированный под успех. Решение принимали на основе искажённых данных, а не поведения пользователей.

Вывод простой: проверять нужно не только наличие событий, но и их логику. Дубли, пропуски, расхождения между фронтом и бэком, нестабильные свойства событий — всё это может стоить дороже, чем кажется.

Хорошая аналитика начинается не с отчёта, а с доверия к данным.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда трекинг работает «как будто всё ок», обычно проблемы уже сидят в мелочах. Разберём, на что смотреть в первую очередь:

1. События должны быть однозначными. Один клик — одно событие, без дублей и скрытых вариаций имени.
2. Параметры важнее количества. Лучше 5 стабильных полей, чем 20, из которых половина пустует.
3. Сверяйте логику между продуктом и аналитикой. Если команда говорит «конверсия выросла», проверьте, не поменяли ли определение шага.
4. Не доверяйте отчётам без валидации. Любой новый трекинг сначала нужно сравнить с ручным контролем или backend-данными.
5. Следите за изменениями в интерфейсе. Новый экран, кнопка или модалка часто ломают события раньше, чем это замечают в дашборде 📉

Хорошая аналитика — это не только сбор данных, но и постоянная проверка, что они всё ещё означают то, что вы думаете.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Однажды в продукте у нас «просел» ключевой дашборд: конверсия по шагу регистрации внезапно упала на 18%. Первое желание — искать проблему в UX. Но перед тем как звать дизайнеров, мы проверили трекинг.

И нашли банальную вещь: после релиза один из событийных параметров начал отправляться с новым названием. Визуально всё работало, пользователи доходили до шага, а аналитика считала это как провал. 📉

Что вынесли из кейса:
— не верить цифре без быстрой валидации сырых событий;
— держать список критичных событий и параметров в отдельном чек-листе;
— после каждого релиза смотреть не только бизнес-метрики, но и техметрики трекинга.

Самый дорогой баг в аналитике — это не отсутствие данных, а уверенность, что они корректны.
Иногда 15 минут проверки экономят неделю «оптимизации» несуществующей проблемы.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая частая ошибка в трекинге — пытаться измерять всё. Кажется, что больше событий = больше контроля. На практике получается шум, лишние поля, дубли и отчёты, которым не верят даже авторы.

Рабочий подход часто противоположный: сначала фиксируем не действия, а решения. Что именно должно измениться после метрики? Если событие не влияет на продуктовый или маркетинговый выбор — его, скорее всего, не нужно тащить в схему.

Ещё один полезный разворот мышления: не «какие данные собрать», а «какую ошибку мы хотим не допустить». Иногда одна корректно настроенная воронка даёт больше пользы, чем десяток красивых дашбордов 📊

Хороший трекинг — это не максимальная детализация. Это минимальный набор данных, который позволяет быстро заметить проблему и принять решение без гаданий.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
На рынке трекинга снова сдвиг: команды массово пересобирают аналитику не из-за «новых хотелок», а из-за банальной потери доверия к данным. Главный сигнал сейчас — разрыв между событиями в продукте, рекламных кабинетах и BI.

Что вижу по практике:
— веб- и app-данные всё чаще расходятся на 10–20% из-за consent, iOS-ограничений и дублей;
— UTM-метки живут своей жизнью, если нет жёсткой схемы нейминга;
— без server-side часть конверсий просто исчезает из атрибуции.

💡 Вывод простой: трекинг больше не «настроить и забыть». Его нужно регулярно ревизировать как финансовый контур. Особенно там, где решения о бюджете принимаются по нескольким источникам сразу.

Сейчас выигрывают не те, у кого больше событий, а те, у кого меньше мусора и понятнее логика данных.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Метрики часто выглядят убедительно, пока не начинаешь задавать им правильные вопросы.

Если у вас вырос CR, это не всегда победа. Возможно, изменилась доля трафика, сегмент аудитории или окно атрибуции. Если снизился CPA, это тоже не гарантия эффективности: могли «просесть» объёмы, а дешёвые конверсии — просто перераспределиться между каналами.

Полезный привычный фильтр:
— смотрим не одну цифру, а связку метрик;
— отделяем объём от качества;
— сравниваем одинаковые периоды и одинаковые источники;
— проверяем, что именно изменилось в событии, а не только в отчёте 📊

Хороший трекинг — это не набор красивых графиков, а система, которая позволяет быстро понять: вырос бизнес или просто поменялась картинка в дашборде.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая частая ошибка в аналитике — смотреть на события, а не на вопрос бизнеса.

Логов может быть много, отчётов ещё больше, а решения при этом — мимо. Считают клики, скроллы, открытия экранов, но не проверяют, что именно влияет на конверсию, выручку или удержание. В итоге метрики есть, понимания нет.

Правильный трекинг начинается не с настройки событий, а с ответа: что мы хотим изменить? Если цель — рост оплат, то важны не все нажатия подряд, а цепочка до покупки, отваливающиеся шаги и качество сегментов.

Ещё одна ловушка — одинаково считать всё для всех команд. Маркетинг, продукт и CRM часто живут в разных KPI, но используют одни и те же события. Потом начинается классика: «данные есть, но им не верим» 📉

Хорошая аналитика — это не максимальное количество ивентов, а минимально достаточный набор для принятия решений.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Одна из самых дорогих ошибок в аналитике — начинать с событий, а не с вопроса.

Если сначала поставить десятки треков, а потом думать, что из этого реально нужно, почти гарантированно получите шум вместо данных: дубли, разъехавшиеся названия, лишние параметры и отчёты, в которых невозможно быстро принять решение 📉

Рабочее правило из опыта: сначала фиксируем, какое решение должен поддержать трекинг, и только потом описываем события.
Например, не «клик по кнопке», а «клик, который помогает понять, где пользователь уходит из воронки».
Не «собрать всё», а «собрать минимум, достаточный для ответа на бизнес-вопрос».

Хороший трекинг — это не максимальное покрытие, а управляемая схема, которую можно читать без расшифровки.
Если событие нельзя объяснить за 10 секунд, скорее всего, его не стоит заводить.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда команда выбирает между серверным и клиентским трекингом, спор обычно сводится не к «что моднее», а к тому, где меньше потерь и больше контроля.

Клиентский подход проще запустить: быстрее внедрение, легче тестировать события, удобно для продуктовой команды. Но он уязвим к adblock, сбоям в браузере и капризам фронта — часть данных теряется ещё до попадания в аналитику.

Серверный трекинг сложнее в настройке, зато стабильнее: меньше зависимости от браузера, выше качество данных, проще выстроить единые правила атрибуции. Минус тоже понятен — дороже поддержка и дольше путь до первого результата. 📊

Практика обычно такая: клиентский трекинг оставляют для быстрых итераций и UX-сигналов, а серверный — для ключевых конверсий, денег и сквозной воронки. Лучший вариант часто не «или-или», а связка двух подходов.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Если метрики “прыгают”, а решения принимаются на ощущениях — сначала проверьте трекинг. Ниже быстрый чек-лист, который экономит недели анализа.

Что должно быть в порядке:
• События названы одинаково в продукте, BI и документации
• У каждого события есть обязательные параметры: user_id, session_id, source, device, timestamp
• Нет дублей: одно действие — одно событие
• Все ключевые шаги воронки покрыты: вход, активация, целевое действие, оплата
• Воронки и конверсии считаются по одной логике во всех отчетах
• UTM-метки не теряются при переходах и редиректах
• Тестовые и внутренние пользователи исключены из боевых данных
• Перед запуском изменений есть схема: что трекаем, где проверяем, кто владелец

Если хотя бы один пункт провален, A/B-тест может быть “ложнопобедным”, а рост — только в отчетах. 📊


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Замечаем любопытный сдвиг в analytics tracking: команды всё чаще уходят от «собирать всё подряд» к модели, где сначала проектируют вопрос, а потом уже события.

Раньше трекинг часто превращался в склад из 200+ ивентов: на всякий случай, для будущих задач, чтобы ничего не потерять. Сейчас фокус смещается в сторону качества сигнала. Меньше событий, но у каждого есть понятная бизнес-роль, владелец и сценарий использования 📊

Почему это происходит:
— растут затраты на поддержку лишней схемы;
— аналитики и продуктовые команды тратят меньше времени на чистку мусора;
— проще строить воронки, если события связаны с конкретными решениями;
— легче проверять гипотезы, когда данные не «шумят».

Похоже, следующий конкурентный плюс — не в количестве данных, а в дисциплине трекинга. Хорошая аналитика всё чаще начинается не с вопроса «что ещё собрать?», а с вопроса «какое решение мы примем по этим данным?»


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых дорогих провалов в трекинге случается не из-за отсутствия данных, а из-за уверенности, что они «и так есть».

Команда запустила новый поток онбординга, смотрела только на конверсию в регистрацию и радовалась росту на 12%. А через две недели выяснилось, что половина событий падала из-за бага в SDK: часть пользователей просто не доезжала до аналитики. 📉

Итог — выводы были верными только на бумаге. Продуктовую гипотезу успели откатить, хотя проблема была не в интерфейсе, а в сборе данных.

Что спасает от таких историй:
— сверка событий между клиентом и сервером
— контроль доли пропущенных событий
— отдельный мониторинг трекинг-схемы после релизов
— правило: если метрика выросла слишком красиво, сначала проверяем её, потом радуемся

В аналитике ошибка в данных часто дороже, чем ошибка в продукте. Потому что её дольше не замечают.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда данные по событиям «плывут», проблема обычно не в BI, а в базовой настройке трекинга. Чтобы не строить отчёты на песке, проверьте 5 вещей:

1. Имена событий. Они должны быть единообразными: без дублей, опечаток и «творчества» вроде click_btn, ButtonClick и btn_click одновременно.

2. Параметры. Если в событии есть product_id, price, step — они должны приходить всегда в одном формате. Иначе сегментация ломается.

3. Связка с бизнес-логикой. Событие должно отражать действие, а не технический факт. Не «загрузился экран», а «пользователь увидел оффер».

4. Проверка на дубликаты. Один клик не должен улетать дважды из-за повторного вызова трекера или повторной отправки при обновлении страницы.

5. Контроль воронки. Если на одном этапе резкий провал — сначала ищите ошибку в трекинге, и только потом в продукте 🔍

Хороший трекинг — это не больше событий, а меньше сомнений в цифрах.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых неприятных кейсов в аналитике — когда метрика «вроде есть», а доверять ей нельзя.

У нас была история: продукт рос, кампании крутили, отчёты выглядели красиво. Но при проверке выяснилось, что часть событий дублировалась после обновления экрана. В итоге конверсия воронки была завышена, а решения принимались на шуме.

Что помогло быстро поймать проблему:
— сверили события между несколькими источниками;
— посмотрели, где именно растёт аномалия;
— сравнили логи до и после релиза;
— отдельно проверили поведение на iOS и Android 📊

Главный вывод простой: если метрика влияет на решение, у неё должен быть «тест на доверие», а не только красивый дашборд. Иногда одна лишняя иконка в коде стоит дороже, чем неделя воронки.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Почти все спорят о том, какие события трекать. Но чаще проблема не в списке событий, а в том, что команды начинают измерять слишком поздно.

Разрыв шаблона простой: сначала фиксируйте не «что произошло», а «что пользователь пытался сделать».
Не клик по кнопке, а попытку завершить сценарий.
Не просмотр экрана, а вход в точку решения.
Не установку приложения, а момент, когда человек понял ценность продукта.

Так аналитика перестаёт быть складом метрик и превращается в карту поведения. 📊
И тогда лучше видно, где люди ломаются: не на финальном шаге, а ещё до него.

Полезный тест: если событие нельзя объяснить бизнес-смыслом за 10 секунд, скорее всего, оно лишнее.
Сначала намерение, потом действие, и только потом детализация.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
На рынке трекинга снова ощущается сдвиг: команды всё чаще перестают гнаться за «ещё одной метрикой» и переключаются на качество событий. Причина простая — воронки расползаются, а сырые данные больше не дают ответа, где именно ломается пользовательский путь.

Что видно у многих продуктовых команд прямо сейчас:
— события дублируются из разных источников;
— атрибуты заполняются непоследовательно;
— offline- и online-данные живут отдельно;
— отчёты красивее, чем реальная картина.

Самый частый инсайт на проекте: проблема не в дашборде, а в логике сбора. Если событие не описывает действие пользователя однозначно, аналитика превращается в интерпретацию, а не в измерение 📉

Поэтому сильные команды сейчас делают ставку не на объём, а на дисциплину трекинга: единый словарь событий, контроль версий схемы и регулярный аудит полей. Это скучно, но именно здесь чаще всего находится прирост к точности решений 🔍


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Трекинг часто ломается не там, где его ищут. Проблема обычно не в «плохой аналитике», а в том, что метрики не договорены до запуска.

Что важно проверить заранее:
— есть ли одна версия правды для ключевых событий;
— совпадают ли названия событий в продукте, CRM и BI;
— считается ли конверсия от одного и того же шага;
— не дублируются ли события при повторной загрузке страницы;
— можно ли отследить путь пользователя от клика до оплаты.

Если воронка «плывёт», сначала смотрим на базовые числа:
1) объём событий по дням;
2) долю пустых/битых параметров;
3) расхождение между системами;
4) процент событий без user_id / order_id;
5) аномальные пики после релиза.

Полезное правило: если метрика меняется на 5–10%, это может быть продукт; если на 50% — это почти всегда трекинг. 📊

Хорошая аналитика начинается не с отчёта, а с проверки того, что цифры вообще можно сравнивать.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая частая ошибка в аналитике — считать, что трекинг = данные.

На деле трекинг без проверки качества быстро превращается в красивую иллюзию: событие отправляется, отчёт строится, а бизнес-решения принимаются на основе мусора. Обычно ломается что-то простое: дубли событий, пропавшие параметры, разные названия одного и того же действия в web и app, неверные user_id.

Что из этого выходит:
— конверсия «прыгает» без причины;
— A/B-тест якобы победил, хотя у части трафика не было нужного события;
— ретеншн считается по разным правилам в разных командах.

Правильный подход — сначала проверять не количество событий, а их смысл и целостность.
Если событие нельзя однозначно интерпретировать, его наличие не делает аналитику лучше. Делает только увереннее в ошибке 📉

Минимум, который должен быть в каждой схеме:
1. список критичных событий;
2. правила именования;
3. сверка между источниками;
4. регулярный аудит тегов и параметров.

Аналитика начинает работать не тогда, когда всё трекается, а когда всё трекается одинаково и без сюрпризов.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых полезных принципов в трекинге: сначала фиксируйте не всё, а то, что влияет на решение.

На практике команды часто ставят 50 событий «на всякий случай», а потом тонут в шуме. В итоге отчёты есть, а ответа на главный вопрос нет. Лучше начать с нескольких опорных действий: вход, просмотр ключевого экрана, клик по целевому CTA, отправка формы, покупка. Этого уже достаточно, чтобы увидеть, где продукт теряет пользователя.

Ещё одно правило из опыта: если событие нельзя объяснить за 10 секунд — скорее всего, оно лишнее. Название должно быть понятным не только аналитику, но и продукту, маркетингу, разработке. Иначе через месяц вы получите не систему, а архив загадок 📊

Хороший трекинг — это не объём данных, а их пригодность для решения.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда в аналитике выбирают между двумя подходами, чаще спорят не про «правильно/неправильно», а про цену ошибки.

Первый путь — собирать максимум событий и параметров. Плюс очевиден: потом можно разбирать почти любой вопрос. Минус — шум, дубли, лишняя нагрузка на продукт и команду. В итоге много данных, но мало доверия к ним.

Второй путь — трекать только то, что прямо влияет на решения. Это дешевле, чище и быстрее в поддержке. Но если заранее не заложить запас на будущие гипотезы, вы упрётесь в пустые поля именно тогда, когда начнёте искать причину просадки 📉

Практика обычно посередине: базовый слой — строгий и минимальный, расширение — только под конкретные задачи. Так аналитика остаётся управляемой, а не превращается в склад событий 🧩


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Перед запуском любой кампании проверьте трекинг по короткому чек-листу:

1. События названы единообразно: без дублей, лишних пробелов и «творческих» вариантов вроде `click_btn`, `btn_click`, `buttonClick`.
2. Все ключевые действия размечены: просмотр, клик, отправка формы, покупка, ошибка, отмена.
3. Атрибуты событий заполнены: `user_id`, `source`, `campaign`, `product`, `step` — иначе сегментация потом развалится.
4. UTM-метки работают везде: сайт, лендинги, рассылки, платные каналы.
5. Тестовые сценарии прогнаны руками: событие реально улетает, доезжает в аналитику и совпадает по значению.
6. Воронка собирается без провалов: между шагами нет «пустых» мест из-за пропущенного события.
7. В отчётах сравниваются не только клики, но и качество трафика: CR, CAC, LTV, возвраты.

Если хотя бы один пункт не закрыт, выводы по эксперименту могут быть красивыми — и неправильными. 🔍


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Замечаем устойчивый сдвиг в аналитике: команды всё чаще перестают гнаться за «идеальной» детализацией и переходят к более практичному трекингу. Вместо 20 событий на один экран — 5–7 действительно решающих сигналов, которые отвечают на вопрос: что пользователь сделал и где он сломался.

Причина простая: чем больше шума в данных, тем сложнее принимать решения. Чистая схема событий ускоряет запуск экспериментов, упрощает QA и снижает риск, что половина отчётов будет «красивой, но бесполезной».

Ещё один заметный тренд — связка продуктовой и маркетинговой аналитики в одну воронку. Всё меньше смысла смотреть acquisition отдельно от activation: если источник трафика приводит пользователей, которые не доходят до первого ценного действия, это уже не «нормальный канал», а утечка бюджета. 📉

Вывод: сейчас выигрывают не те, кто трекает больше, а те, кто трекает точнее.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых дорогих провалов в трекинге случается не в коде, а в допущениях.

Команда запускала новый onboarding и решила, что всё и так понятно: клики есть, регистрации растут, значит, путь работает. Через две недели выяснилось, что почти половина «успешных» пользователей до активации не доходила. Просто событие `signup_complete` срабатывало не после подтверждения почты, а после нажатия кнопки. 📉

В отчётах — рост. В продукте — провал.
В итоге решения принимали на красивых, но неверных данных: усиливали то, что не приводило к ценности, и игнорировали реальный узкий участок воронки.

Вывод простой: сначала проверяем, что именно измеряем, потом — что с этим делать.
Любой event без бизнес-смысла — это не аналитика, а шум.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда цифры воронки «плывут», проблема часто не в продукте, а в трекинге. Вот что стоит проверить в первую очередь:

1. События названы одинаково во всех средах — без `signup`, `Sign Up` и `registration` как трёх разных действий.
2. У каждого ключевого шага есть свой идентификатор: клик, просмотр, отправка формы, успешная оплата.
3. Не дублируются ли события при перезагрузке страницы, повторном открытии модалки или бэкенд-ретраях.
4. Атрибуция не ломается из-за редиректов, UTM-обрезки и потери cookies.
5. В отчётах отдельно проверяются тестовые, внутренние и бот-трафик.

🔎 Хорошее правило: если метрику нельзя быстро объяснить в 2–3 шага, значит, сначала нужно искать баг в схеме сбора данных, а не в поведении пользователей.

Чистая аналитика — это не про «больше событий», а про меньше шума и больше доверия к цифрам.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Однажды мы смотрели на красивый рост конверсии в отчётах и не понимали, почему в продукте это не чувствуется. Глубже копнули в трекинг — и нашли проблему в одном «мелком» событии. Оно отправлялось дважды: сначала при клике, потом при успешной загрузке. Воронка рисовала лишний прогресс, а команда уже успела принять несколько решений на основе этих цифр.

После правки событий картина стала заметно скромнее, зато честнее. И именно с этого момента стало видно, где реально теряем пользователей, а где просто шум в данных.

Мой вывод простой: прежде чем оптимизировать метрику, проверьте, не оптимизируете ли вы баг в аналитике. 📊
Часто самый дорогой инсайт — это не новый дашборд, а один найденный дубль события.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая дорогая ошибка в трекинге — не «потерять» событие, а собрать идеальную аналитику по неправильной картине.

Парадокс: чем больше метрик вы тащите в дашборд, тем выше шанс, что команда начнёт оптимизировать не продукт, а шум. Например, рост кликов может выглядеть как успех, пока вы не заметите, что конверсия в целевое действие упала после изменения интерфейса. 📉

Хорошая аналитика начинается не с события, а с вопроса: какое решение мы примем, если эта цифра вырастет или упадёт? Если ответа нет — трекать это, скорее всего, рано.

Полезный тест: уберите из отчёта 30% показателей. Если после этого стало проще принимать решения — значит, вы собирали данные, а не аналитику. ✔