Ошибки в аналитике: как не терять деньги из-за неправильных данных

Когда вы тратите деньги на рекламу, запускаете курс или запускаете рассылку — вы ждёте результата. Но если ошибки в аналитике, неправильный подсчёт метрик, который ведёт к ложным выводам и убыточным решениям скрывают реальную картину, вы просто сжигаете бюджет. Это не теория — это ежедневная практика для сотен инфобизнесов, которые думают, что всё идёт хорошо, пока не видят, что прибыли нет, а клиенты уходят.

Самая частая ошибка — считать, что если KPI онлайн-школы, ключевые показатели эффективности, которые должны отражать реальное состояние бизнеса растут, значит, всё ок. Но рост числа подписчиков в Telegram не значит рост продаж. Рост открытий писем не значит, что кто-то купил. Многие измеряют то, что легко измерить, а не то, что важно. Вы не должны следить за количеством кликов — вы должны следить за тем, сколько людей перешли от клика к оплате. И если ваша воронка теряет 90% людей на этапе оплаты, а вы радуетесь, что 1000 человек открыли письмо — вы не ведёте бизнес. Вы ведёте игру в статистику.

Ещё одна распространённая ловушка — аналитика инфобизнеса, система сбора и интерпретации данных, которая должна помогать принимать решения, а не подтверждать предвзятые мнения без контекста. Вы видите, что 50 человек купили курс за день — и радуетесь. Но если вы не знаете, сколько из них — новые клиенты, а сколько — повторные покупатели, вы не понимаете, растёт ли ваша база или вы просто кормите тех, кто уже купил. Или если вы не знаете, сколько стоит привлечение одного клиента, а сколько он приносит за жизнь — вы не знаете, стоит ли вообще продолжать.

Ошибки в аналитике не про отсутствие инструментов. Они про то, что люди не задают правильные вопросы. Почему люди уходят после первого урока? Почему одни письма конвертируют в 10%, а другие — в 1%? Почему один рекламный креатив приносит 5 продаж, а другой — 50? Если вы не ищете ответы на эти вопросы, вы не ведёте бизнес. Вы просто надеетесь.

Вот почему в подборке ниже — не просто статьи про аналитику. Это конкретные примеры, где авторы показывают, что именно они измеряли, как интерпретировали данные и какие решения приняли. От того, как правильно посчитать точку безубыточности первого запуска, до того, почему 87% писем попадают в спам из-за неправильной настройки SPF. Здесь нет теории «как надо». Здесь — что реально сработало, что сломало бизнес и как это исправили. Вы не найдёте здесь общих фраз про «важность данных». Вы найдёте, как не повторить ошибки тех, кто уже потерял тысячи рублей, потому что думал, что знает, что происходит.