В моей практике был случай, когда рост ключевых метрик выглядел как успех, но на деле оказался ложным сигналом. Этот опыт помог мне понять, насколько важно не просто смотреть на цифры, а анализировать их в контексте поведения пользователей и внешних факторов.

Ситуация

Мы запустили крупное обновление в мобильном приложении, целью которого было увеличить конверсию в оплату подписки. После релиза мы увидели стремительный рост показателей — конверсия выросла почти на 30% за первую неделю, и команда восприняла это как явный успех. Метрики выглядели убедительно: больше регистраций, больше оплат, выше средний чек. На первый взгляд, всё соответствовало ожиданиям.

Однако уже через две недели я заметил, что показатель удержания (retention rate) начал падать. Пользователи стали активнее оформлять подписку, но через короткий срок — массово отписывались. При этом LTV оставался на прежнем уровне, а churn rate постепенно рос. Это стало первым тревожным сигналом, что рост конверсии не отражает реальной ценности улучшений.

Анализ и гипотеза

Я собрал данные по когортам, чтобы понять, какие группы пользователей демонстрировали наибольшие изменения в поведении. Выяснилось, что всплеск конверсий пришёлся на новых пользователей, которые впервые устанавливали приложение после обновления.

Мы решили проанализировать, какие именно изменения могли повлиять на всплеск продаж. Оказалось, что новая версия интерфейса упрощала процесс оформления подписки — фактически, пользователи могли оформить её в один клик, иногда даже не до конца осознавая, что происходит переход на платную версию.

Другими словами, мы улучшили UX с технической точки зрения, но сделали это слишком агрессивно. Люди покупали быстрее, но не всегда осознанно. Это привело к высокому уровню возвратов и жалоб в поддержку.

Проверка данных и уточнение метрик

Чтобы подтвердить гипотезу, я добавил дополнительные события в аналитику: отслеживание взаимодействий с кнопкой подписки, количество возвратов средств, время, проведённое на странице с описанием тарифов. После обновления трекинга мы получили точную картину: половина новых подписчиков не читала условия, а 30% оформляли возврат в течение первых 48 часов.

Это позволило понять, что первоначальный рост метрики «Конверсия в оплату» был не результатом повышения ценности продукта, а следствием изменения интерфейса, которое исказило пользовательское поведение.

Дальнейшие действия

Я предложил провести A/B-тест с более прозрачной версией интерфейса, где пользователь должен был подтверждать оплату осознанно. Мы вернули промежуточный экран с описанием преимуществ подписки и добавили короткое уведомление о стоимости.

Результаты были показательными: конверсия в оплату снизилась на 15%, но retention и LTV выросли. Количество возвратов уменьшилось почти вдвое, а жалобы в поддержку сократились на 40%.

Этот кейс стал хорошим примером того, что рост одной метрики не всегда отражает реальное улучшение продукта, если она не связана с поведением и удовлетворенностью пользователей.

Выводы, которые я сделал

После этого случая я изменил подход к аналитике. Теперь я никогда не оцениваю успех изменений по одной метрике. Для каждой цели я формирую набор взаимосвязанных показателей, включающих:

• основную метрику успеха (например, конверсию),
• метрики качества поведения (вовлеченность, удержание),
• метрики последствий (жалобы, возвраты, NPS).

Я также ввожу этап валидации аномалий — проверяю, не связано ли изменение с ошибкой в трекинге, сезонным фактором или изменением источника трафика.

Этот опыт научил меня, что продакт-менеджер должен не просто анализировать данные, а интерпретировать их с пониманием контекста, потому что даже положительная динамика метрик может быть иллюзией.