Я начинаю с постановки гипотезы и определения целей: что именно хочу понять — почему пользователи не доходят до покупки, где теряются на пути к целевому действию или как ведут себя после первой транзакции. Без четко сформулированного вопроса данные не дают ценности, поэтому сначала я описываю предполагаемые сценарии поведения и формирую набор ключевых метрик. Это помогает выстроить системный подход к анализу, а не просто собирать статистику ради отчёта.

Инструменты и подход к сбору данных

Для сбора данных я использую комбинацию инструментов: Google Analytics, Amplitude, Mixpanel и Hotjar. Каждый решает свою задачу.

• Google Analytics помогает понять общий трафик, источники, динамику по каналам и аудитории.
• Amplitude я применяю для анализа пользовательских путей, когорт и поведения в разрезе событий.
• Hotjar или Yandex Metrica даёт визуальную составляющую — тепловые карты, записи сессий, карты скролла.

Часто я подключаю BigQuery для агрегации данных и построения более сложных SQL-запросов, особенно если нужно объединить аналитические данные с продуктовой базой.

Анализ воронок и сегментов

Когда я хочу разобраться, где именно пользователи "выпадают", строю воронки — например, от входа на сайт до оплаты. Но просто видеть процент конверсии недостаточно. Я сегментирую пользователей по источнику, устройству, региону или времени сессии. Это позволяет выявить закономерности: одна и та же воронка может показывать разные результаты в зависимости от сегмента.

Если замечаю просадку на каком-то шаге, провожу более детальный анализ: просматриваю записи сессий, изучаю тепловые карты, проверяю гипотезы через A/B-тесты.

Количественный и качественный анализ

Цифры сами по себе не объясняют мотивы пользователей, поэтому я всегда дополняю количественный анализ качественными методами. Провожу глубинные интервью и опросы через встроенные формы или pop-up окна. Это помогает услышать язык пользователей, понять контекст и причины их решений.

После сбора качественных данных я проверяю, насколько гипотезы, выдвинутые по результатам аналитики, подтверждаются реальными инсайтами. Например, если метрики показывают высокий bounce rate, а интервью — что пользователи не понимают ценность продукта с первых секунд, тогда корректируем коммуникацию и первый экран.

Интерпретация данных и принятие решений

Аналитика для меня — это не просто отчет, а инструмент для выработки решений. Я стараюсь интерпретировать данные через призму гипотезы и бизнес-целей. Если вижу, что пользователи возвращаются чаще после определенного действия (например, взаимодействия с обучающим контентом), это сигнал усилить этот элемент.

Я также применяю когортный анализ, чтобы отслеживать, как изменяется поведение пользователей с течением времени — особенно важно при оценке удержания. Это помогает понять, растет ли ценность продукта для разных групп пользователей или, наоборот, снижается.

Визуализация и донесение результатов команде

Я считаю важным не только проанализировать данные, но и донести результаты до команды в понятной форме. Для этого использую Tableau или Google Data Studio, где создаю дашборды с визуализацией ключевых метрик и трендов.

Важно, чтобы команда видела не просто цифры, а историю: где мы были, что изменилось, и к чему это привело. Поэтому я формулирую выводы в виде кратких инсайтов — например, "пользователи, просмотревшие три и более карточек товара, совершают покупку на 40% чаще". Это помогает фокусировать внимание не на отчетах, а на действиях.

Проверка гипотез и итерации

После интерпретации данных я формирую гипотезы по улучшению пользовательского опыта и проверяю их через эксперименты. Для этого использую Google Optimize, SplitMetrics или встроенные механизмы A/B-тестирования.

Каждый тест оцениваю по метрикам, связанным с бизнес-целями — конверсией, удержанием, LTV. Важно не просто подтвердить гипотезу, а понять, как изменение влияет на ключевые показатели продукта. Если результат положительный, внедряю решение и продолжаю отслеживать его долгосрочный эффект.

Работа с продуктовой метрикой и инсайтами

Для полноты картины я всегда рассматриваю данные в контексте метрик активации, удержания, монетизации и виральности (AARRR-модель). Это помогает увидеть поведение пользователей на всём жизненном цикле продукта и понимать, где именно нужно вмешательство.

Такой подход позволяет не теряться в массиве данных и выстраивать продуктовые решения, основанные на реальном поведении людей, а не на интуиции.