Ошибки в аналитике, которые мешают росту
Кто из нас не сталкивался с этим? Начинаешь заниматься аналитикой — вроде всё четко и понятно, а в итоге получаешь бессмысленные цифры, за которыми невозможно понять ничего важного. Честно говоря, я сам не раз наблюдал за ситуациями, когда вроде есть идея, есть дата, а в результате — кругом одни ошибки и недоразумения. И как-то так получается, что эти самые ошибки мешают бизнесу расти — и иногда незаметно, а иногда прямо под носом.
Давайте честно — аналитика не делает из вас Шерлока Холмса или Марио Пью. Это скорее инструмент, который должен помогать видеть реальность, а не рисовать гипотетические картины. Но зачастую всё происходит наоборот. И вот почему.
Почему именно ошибка гложет аналитическую работу?
Обычно всё начинается с хороших намерений. Хочется понять, почему что-то не так, где узкое место или какая-то возможность — и тут берешься за аналитические инструменты. Но часто из-за ошибок и недочетов все эти усилия превращаются в белиберду.
Например, есть подозрение, что у тебя не хватает клиентов или продукты не пользуются спросом. Кажется, что всё понятно — данные показывают снижение трафика. Берешься анализировать и вдруг понимаешь, что цифры тут ни при чем: проблема в том, что неправильно настроена система аналитики или собирает данные неправильно. И всё — попытки найти проблему «по фактам» превращаются в бессмысленное копание, а бизнес тем временем продолжает терять клиентов.
Или еще хуже: собираешь правильные данные, все вроде видно — а результат всё равно не совпадает с твоими ощущениями или реальной ситуацией. Вот тут-то и проявляется типовая ошибка — неправильно интерпретировать статистику или считать, что число равно причине. И прям как в хорошей комедии — оказывается, что аналитика крутится где-то не там.
Ну или еще примеры — когда аналитика «забывает» учесть важные факторы. Казалось бы, всё просто — посмотрел на конверсии, и понимаешь, что дела идут плохо. Но мало кто задумывается, что есть внешние причины: сезонность, конкуренты, смена алгоритмов соцсетей. А ты сидишь и думаешь, что всё — ты топил, как мог, а ничего не помогает. Ошибка — думать, что цифры живут сами по себе. В реальности все связано, и зачастую — очень непросто разобраться, что именно влияет на показатели.
Честно говоря, эти ошибки — словно старая добрая качеля: то задумаешься, что всё просто, и тут же сталкиваешься с реальностью. Аналитика — это не магия, а зачастую очень жесткая работа по сбору и интерпретации данных. Можно сотни раз запускать отчеты или тратить часы на сводки — и всё равно запутаться, если неправильно всё организовать.
Ровно поэтому я решил написать этот текст. Чтобы мы, профессионалы, наконец заметили свои привычки и ошибки, которые мешают нам понять, что же реально происходит. И чтобы не махать руками в конце и не искать виноватых во всех бедах.
Потому что хорошая аналитика — это, в первую очередь, честность с собой. И понимание, где именно ты ошибаешься, чтобы исправить это и двинуться дальше. А начинать всегда стоит с простых вопросов: что именно я делаю неправильно? Какие распространенные ловушки я могу себе устроить? И самое главное — как не допустить, чтобы эти ошибки тормозили бизнес.
1
Вот где обычно всё идёт не так
Когда начинаешь копаться в аналитике, становится ясно — тут всё очень легко: ошиблись в сборе данных или неправильно их интерпретировали — и пошла круговая порука. И самое интересное, что большинство ошибок происходит не потому, что у вас какие-то глупые люди, а потому что система сама зачастую подталкивает к неправильным выводам.
Самая популярная — неправильная настройка целей. Вот сидит у вас сайт, есть множество действий — звонки, заявки, подписки — и вы все это делаете лучше, чем во втором магазине на районе, а отчеты показывают низкий уровень конверсии. Тогда начинаешь смотреть, а цели установлены так, что пропускают половину важного. Или, что еще поинтереснее, неправильно понимаешь, что такое вообще конверсия. На входе стоит цель «подписка», а по факту у клиента появляется «заполнить форму», которая не совпадает с целью. Итог — данные некорректны, и смысл любой аналитики потерян.
Еще есть ловушка в неправильных attribution-моделях. Помню, как кто-то в команду запустил модель «последний клик», потому что казалось, что так проще. И что? В результате видишь, что реклама «прошла все деньги», а по факту конверсии идут из органики или из поиска, а все рекламные бюджеты — короткий всплеск по плохой модели. Реальную картину можно вообще не увидеть, потому что неправильно расставлены приоритеты.
Да и вообще большинство ошибок — когда аналитика превращается в просто отчет по цифрам, без понимания контекста. Вот есть брошенная скидка — а дальше говорят: «Все плохо», — и никто не задумывается, что это сезонное падение или нам прямо сейчас нужно делать рекламное скачку. Сплошь и рядом забывают о внешних факторах и делают выводы только по «сырым» числам.
Ну а еще есть такие моменты — когда все собирается, кажется, что есть нужные данные, и тут ты начинаешь их «крутить» — а результат опять не совпадает с реальной жизнью. Тогда сразу чувствуешь — что-то не так, и начинаешь искать глазами, где ошибся. И обычно ошибочка в том, что ты неправильно связал показатели или взял за основу не тот сегмент. Например, сидишь и говоришь: «Понаполнял воронку, трафика выросло — значит, рост очевиден», — а на деле выясняется, что это только для одного сегмента, а на остальные вообще по нулям.
Что у нас получается? В большинстве случаев — мы либо начинаем строить проекты с неправильных данных, либо неправильно их интерпритируем. А затем идем по цепочке, которая ведет только к неправильным выводам и, как следствие, к неправильным решениям. Смотришь на эти цифры и думаешь: «Может, я что-то делаю не так?»
Но тут главное слово — «Может». Потому что чаще всего всё упирается в нашу человеческую неспособность сразу заметить, где мы ошиблись.
На пасмурном фоне аналитика превращается чуть ли не в больное место. Ты вроде и знаешь, что надо считать, а что — нет. Но каждый раз, когда начинаешь играть с моделями или ставишь новые метрики, получается так, словно стоишь на дороге, полной ям, и не видишь, что там скрыты подводные камни.
Ну окей, а как это вообще меряется?
Сначала кажется — всё просто. Вот залез в таблицу с конверсиями, получил цифры — и всё понятно. Но тут важно помнить, что «гарантированно правильных» методов практически нет. Есть только риск устраивать себе ловушки, которые потом станут тормозами для роста.
Например, популярное — забыть про сегментирование. Все показатели считаются на «средних» — а в реальности у каждого сегмента свои закостенелые особенности. Трафик из соцсетей может конвертить хуже, чем из поиска, и эти отличия нужно учитывать. Но большинство ведь просто берут средний чек и говорят: «Ну, и что? Вроде всё нормально». А ничего не нормально, только за счет другого сегмента ты вроде бы и не видишь масштаб проблемы.
В общем, ошибочной практикой становится вера в цифры, как в нечто святое, — а на деле это лишь оболочка, под которой скрыты всякие нюансы. И если их не заметить, то ты пойдешь в бизнес в полнейшей темноте.
Ключ к тому, чтобы не попасть в эти ловушки — честное отношение к данным и постоянное сопротивление желанию верить первым же цифрам. Лучше сразу спросить: а почему именно так? Как эти цифры соотносятся с реальностью? Где может быть подвох?
И еще — не бойтесь экспериментировать. Аналитика не требует абсолютной точности, ей важно видеть тренды и закономерности. А если с этим не научишься, то так и будешь гоняться за иллюзиями, теряя деньги, время и веру в свои идеи.Ну и что теперь с этим делать
Я бы просто проверил несколько вещей, чтобы не тратить время на догадки. Во-первых, обязательно бежать и смотреть, как именно настроены цели. Иногда бывает, что вместо «подписки» мы настраиваем что-то вроде «посмотреть страницу». Или у нас есть одно и то же действие, которое по сути никакой ценности не несет, а аналитика на него ругается. Вот это – простая проверка: точно ли эти цели отражают реальные бизнес-цели, и как их вообще считают?
Дальше — я бы помнил о сегментации. Не считать показатель средний — а смотреть по сегментам: из соцсетей, из поиска, из email-рассылок, по конкретным регионам. Тут важно, чтобы аналитика отображала реальные маршруты клиентов, а не какую-то усредненную картинку. И не стесняться задавать вопросам: а почему тут лучше, чем там? А что влияет на эти показатели? Иногда оказывается, что большинство негативных показателей собирается из одного узкого сегмента, который мы игнорируем, потому что он не такой важный.
Про attribution-модели тоже стоит задуматься. Начинать с «последнего клика» — проще, да, но если всё подряд связываешь с этим последним касанием, то можно очень обмануться. Лучше проверить модель чуть более сложную — там, где учитываются все точки контакта или, например, времена взаимодействия. Даже простая модель с убывающей отдачей — лучше, чем стандартный последний клик. И, по возможности, смотреть, что показывают отчеты в нескольких моделях — так проще понять, есть ли эти заскоки.
Что касается данных, зимой или летом — сезонность всё равно бывает, и важно помнить: если сейчас все трафики падают, это не беда, а часть жизни. Или, наоборот, вдруг в середине месяца цифры начинают прыгать — значит, были какие-то изменения или факапы в сборе данных. В такие моменты гораздо полезнее держать под рукой маленький чеклист: правильно ли подключены все источники, корректно ли считается ценность воронки, есть ли сегменты, которые при этом недосчитаются? И — важное — проверять, совпадают ли цифры в аналитике с реальными кейсами. Например, если вы знаете, что за месяц было 300 звонков — а в аналитике почему-то только 150.
И вообще — не лениться и не бояться уточнять. Есть чувство, что цифра какая-то странная? Заморачиваться, кто именно из команды может помочь понять проблему, и искать ошибки связки данных, сегментов, метрик. Иногда помогает сверка с реальной жизнью, тестовые заказы, звонки, внутренние отчёты. Всё же цифры — не волшебство, а инструмент. И он мерзко и немного грубо показывает вроде бы всё — но при правильной настройке, понимании, что стоит за каждым числом, они начинают показывать хоть чуть-чуть правды.
Ну и, наконец, я бы не боялся оставить часть аналитики просто как есть. Иногда лучше понять общий тренд, чем бесконечно гоняться за точностью. Реальная жизнь — не идеальный набор данных, и иногда чуть кривая картина всё же дает некоторую ценность. Плюс, любые новые идеи, гипотезы — пробовать на небольших сегментах, а не бросаться сразу в большой проект.
В конце концов — аналитика не должна превращаться в джинна, которого загадываешь на все случаи жизни. Иногда проще просто посмотреть, что происходит в текущий момент, чем пытаться выудить из данных идеальную модель, которая всё равно останется кривой. И не забывать — чем больше въезжаешь в детали, тем больше шансов запутаться. Поэтому всё нужно проверять, сверять и оставлять логические цепочки. Вот как-то так.
