Выбор инструментов аналитики для меня зависит от стадии развития продукта, типа данных и задач, которые нужно решить. Я не привязываюсь к одному стеку — предпочитаю гибкий подход, при котором инструмент подбирается под конкретную цель, а не наоборот.

Продуктовая аналитика и поведение пользователей

Для анализа поведения пользователей я чаще всего использую Amplitude или Mixpanel. Эти инструменты позволяют глубоко погрузиться в пользовательские сценарии, отслеживать воронки и когорты, строить графики удержания, вовлеченности и активации.

Amplitude я ценю за удобную визуализацию и возможность сегментации без участия аналитиков — это особенно важно, когда продукт-менеджеру нужно быстро проверить гипотезу. Mixpanel полезен для сравнения поведения разных групп пользователей и анализа влияния новых функций на ключевые метрики.

В проектах, где важно отслеживать микрособытия, я использую Firebase Analytics — он особенно удобен для мобильных приложений. С его помощью легко анализировать взаимодействия с интерфейсом, push-уведомлениями, а также конверсии по целевым действиям.

Анализ трафика и воронок привлечения

Для оценки источников трафика и поведения пользователей до момента активации я опираюсь на Google Analytics 4. Он позволяет увидеть, как пользователи попадают в продукт, какие каналы дают наибольший LTV и где происходят оттоки.

Если нужно объединить данные по нескольким каналам — например, платной рекламе, органике и email-маркетингу, — использую Looker Studio (ex Google Data Studio). Он помогает визуализировать данные в понятных дашбордах, чтобы их могли использовать маркетологи, дизайнеры и команда продаж.

Когда продукт продвигается на нескольких платформах, я комбинирую данные из Google Analytics с Appsflyer или Adjust, чтобы отслеживать эффективность кампаний и корректно распределять атрибуцию.

BI и системная аналитика

Для углубленного анализа и построения отчетов на уровне компании я использую Tableau или Power BI. Они позволяют работать с большими объемами данных, строить интерактивные панели и интегрировать данные из разных источников — CRM, базы клиентов, рекламных кабинетов.

В более технических проектах предпочитаю Metabase — это инструмент, который хорошо подходит для middle-компаний: быстро настраивается, поддерживает SQL-запросы и не требует сложной инфраструктуры. Его я использовал, когда нужно было построить систему мониторинга метрик по фичам без привлечения аналитика на каждый отчет.

Работа с данными и SQL

Я считаю, что продукт-менеджер должен уметь самостоятельно доставать данные, поэтому регулярно работаю с SQL в BigQuery или ClickHouse. Это помогает мне не зависеть от аналитиков, особенно когда нужно быстро проверить гипотезу или подготовить материал для решения о приоритете фичи.

Кроме того, я использую Google Sheets или Notion для первичных расчетов и совместной работы над гипотезами. Иногда простая сводная таблица помогает быстрее выявить закономерность, чем сложный BI-дэшборд.

Качественная аналитика

Я не ограничиваюсь цифрами — для понимания контекста использую качественные методы. В этом помогает Hotjar и FullStory — они позволяют записывать пользовательские сессии и собирать тепловые карты кликов. Это особенно полезно, когда нужно понять, почему пользователи не совершают ожидаемое действие, даже если метрики показывают высокий интерес.

Помимо этого, провожу Customer Interviews и NPS-опросы с помощью Typeform, Survicate или Useberry. Они помогают уловить эмоциональные триггеры и барьеры, которые невозможно увидеть в количественных данных.

Комбинация инструментов

На практике я почти всегда использую гибридный подход, объединяя данные из разных систем. Например, могу анализировать когортное удержание в Amplitude, дополнять его данными о конверсии из Looker Studio и уточнять причины поведения пользователей по записям из Hotjar.

При построении аналитического стека я стараюсь сделать его прозрачным и масштабируемым, чтобы данные были доступны всем участникам команды — от дизайнера до CEO. Важно не просто собирать данные, а выстроить культуру принятия решений на основе фактов, где каждый понимает, какие метрики влияют на продуктовую ценность и почему.

Принцип выбора

Мой основной критерий при выборе инструментов — скорость получения инсайтов и простота интерпретации. Я считаю, что аналитика не должна быть самоцелью. Если инструмент помогает быстрее подтвердить гипотезу, найти узкое место или увидеть тенденцию, значит, он эффективен.

Поэтому я не зацикливаюсь на конкретных решениях: в одном продукте это может быть связка Amplitude и Looker Studio, в другом — Firebase и Metabase. Главное, чтобы инструменты помогали мне и команде понимать, что действительно движет ростом продукта, а не просто считать метрики ради отчетности.