Кейсы
ООО «Акме»
10 часов назад
ADPASS рекомендует материал к прочтению
Finepromo
Аналитика на новом проекте: избегаем ошибок и строим работающую систему на долгий срок
Разбираем типичные проблемы с аналитикой при запуске проектов: отсутствие KPI, информационный шум, vanity-метрики. Делимся практическими принципами построения эффективной системы данных, которая помогает принимать верные решения с первого дня. Полезные советы для маркетологов и руководителей проектов от Finepromo.
Запуская новый проект, команды сталкиваются с целым комплексом сложностей: как выбрать правильные метрики, какие инструменты использовать, как интерпретировать полученные данные и, самое главное, как превратить эти цифры в действенную стратегию. Эти вопросы особенно остро встают, когда ресурсы ограничены, а давление и ожидания высоки.
Основные проблемы аналитики на запуске проекта
Погружаясь в цифры глубже, специалисты часто сталкиваются с базовыми препятствиями, которые подрывают эффективность аналитики на старте проекта:
-
Отсутствие четких целей и KPI — пожалуй, самая распространенная проблема. Команды часто начинают с размытого запроса «нам нужна аналитика», не определив конкретных бизнес-целей и метрик успеха. Без четкого понимания того, что именно нужно измерять и зачем, любая аналитическая система обречена на провал.
-
Перегрузка данными или информационный «шум» возникает, когда команды стремятся собирать все возможные данные без фильтрации и приоритизации. В результате руководители и аналитики тонут в море цифр, не понимая, на что действительно стоит обращать внимание. Как говорится, «когда все приоритетно, ничто не приоритетно».
-
Отсутствие единой точки истины также серьезно затрудняет работу с данными. Разрозненные инструменты, несогласованные метрики и разные дашборды у разных команд приводят к путанице и противоречивым выводам. Когда маркетинг, продукт и финансы смотрят на разные показатели, согласованные решения становятся невозможными.
-
Фокус на vanity-метриках — еще одна распространенная ловушка. Команды часто концентрируются на показателях, которые легко измерить и которые выглядят впечатляюще (количество установок, регистраций, просмотров), игнорируя метрики, действительно важные для бизнеса и пользователей, такие как удержание, конверсия в целевые действия или доход.
-
Отсутствие гипотез делает сбор данных бессмысленным упражнением. Без предварительных предположений о том, что мы хотим проверить, данные становятся просто набором цифр без контекста и направления для интерпретации.
Последствия неверно подобранного плана для аналитики результатов
Когда аналитика на старте проекта выстроена неправильно, последствия могут быть серьезными и долгосрочными.
В первую очередь, это приводит к принятию неверных бизнес-решений на основе плохих или неправильно интерпретированных данных. Команды могут инвестировать в ненужные функции, неэффективные каналы привлечения или сегменты пользователей, которые не приносят реальной ценности.
Распыление ресурсов на неэффективные активности становится неизбежным. Без четкого понимания того, что работает, а что нет, команды часто применяют подход «попробуем все», что приводит к нерациональному использованию ограниченных ресурсов стартапа или нового проекта.
Проблемы и их влияние на бизнес
Невозможность корректно измерить успех проекта или продукта лишает команду обратной связи и понимания реального прогресса. Как узнать, движемся ли мы в правильном направлении, если наши измерительные инструменты не работают должным образом?
Демотивация команд — еще одно серьезное последствие. Работа «вслепую», без понимания результатов своих усилий, быстро снижает энтузиазм и вовлеченность специалистов. Люди хотят видеть, что их работа имеет смысл и приносит результаты.
Наконец, значительная потеря времени на «разборки» с данными отвлекает от реального развития продукта. Когда команда тратит больше времени на обсуждение того, какие данные правильные, чем на использование этих данных для улучшения продукта, эффективность падает.
Стратегия решения: принципы эффективной стартовой аналитики
Чтобы избежать описанных проблем и создать действительно эффективную аналитическую систему на старте проекта, необходимо придерживаться нескольких ключевых принципов:
Начните с четкого определения бизнес-целей и соответствующих им метрик. Любая аналитическая система должна отвечать на конкретные вопросы: «Что мы хотим достичь?» и «Как мы узнаем, что достигли этого?». Цели должны быть SMART (конкретными, измеримыми, достижимыми, релевантными и ограниченными по времени).
Придерживайтесь принципа минимализма в данных, особенно на старте. Выберите 3–5 ключевых метрик, которые действительно отражают здоровье вашего бизнеса и прогресс в достижении целей. Лучше иметь небольшой набор хорошо понимаемых показателей, чем десятки метрик, в которых никто не разбирается.
Создайте единую систему аналитики и убедитесь, что все команды смотрят на одни и те же данные. Установите «единую точку истины» — место, где хранятся согласованные и проверенные данные, доступные всем заинтересованным сторонам.
Ключевые принципы, которые преобразят вашу аналитику:
-
Цели прежде всего — начинайте с четкого понимания бизнес-задач.
-
Минимализм побеждает — фокус на 3–5 действительно важных метриках.
-
Единая точка истины — создайте централизованную систему данных.
-
Ценность, а не тщеславие — измеряйте то, что действительно важно.
-
Гипотезы вперед данных — формулируйте предположения перед сбором.
-
Аналитика — навык для всех — обучайте всю команду базовым принципам.
-
Гибкость системы — регулярно пересматривайте и адаптируйте метрики.
-
Качество + количество — дополняйте цифры отзывами и наблюдениями.
Фокусируйтесь на метриках, отражающих реальную ценность для бизнеса и пользователей, а не на поверхностных показателях. Вместо того чтобы считать просмотры страниц, лучше измерять вовлеченность, удержание и конверсию в ключевые действия.
Формулируйте гипотезы перед сбором данных. Каждое измерение должно начинаться с предположения: «Мы считаем, что X приведет к Y, и мы измерим это через Z». Такой подход дает контекст для интерпретации данных и направление для действий. ➔ Пример того, как это влияет на результативность проекта.
Заключение
Проблемы с аналитикой на старте проекта типичны, но вполне решаемы при правильном подходе. Ключ к успеху заключается в фокусе на бизнес-целях, минимализме в выборе метрик, создании единой системы данных, контекстуальном понимании цифр и слаженной работе команды.
При грамотном подходе аналитика превращается из источника проблем в мощный инструмент принятия решений, позволяющий команде двигаться вперед с уверенностью, основанной на фактах, а не на догадках.
Хорошая аналитика — это не сбор большого количества данных, а способность извлечь из них ясное направление для действий и развития вашего проекта.
Иван КузьмичевTeam lead analytics
Хотите, чтобы ваша аналитика реально помогала принимать решения и росла вместе с проектом? Поможем построить работающую системы аналитики с первого дня.
Лучшее в блогах
Вам понравится
Rush Agency
21.11.2025
Как часто обновлять контент, чтобы удерживать позиции в топе поисковых систем
Хотите удерживать позиции в ТОП-10? Главный фактор — свежесть контента, но вычислить её вручную почти невозможно. Мы создали AI-агента, который анализирует ТОП-выдачу и показывает, как часто нужно обновлять страницы именно в вашей нише. В статье — разбор примеров, рекомендации и инструкция.
Е-Promo Group
19.11.2025
Рост стоимости digital-рекламы замедлился, но привлечение клиентов продолжает дорожать
![]()
Российский рынок рекламы вошёл в фазу стабилизации. Согласно исследованию E-Promo Group, в третьем квартале 2025 года стоимость клика увеличилась на 3,5% по сравнению со вторым кварталом, но при этом цена целевого действия снизилась на 1,3%. В годовом выражении рост CPC составил 8,8%, CPA — 10,2%.
Джобстер, сервис для поиска работы и сотрудников
09.11.2025
Неделя рекламы 
Новости 
How to 
Интервью и дискуссии 
Маркетинговые исследования 
Просто о сложном 
Энциклопедия обмана 
Проверено ADPASS 
Рекламные кампании