Вроде красивые графики: "DAU +20%", "Конверсия растет!", "NPS = 50!" — круто! Стоп. Цифры часто лгут, а решения на их основе стоят денег и времени.

🤓Смотрим топ-3 ловушки:

🪤 Ловушка 1: «Слепота выжившего» (Survivorship Bias)

📝Что это: Вы анализируете только "уцелевших" — активных пользователей, дошедших до оплаты, завершивших onboarding.

📍Пример: Видим: "90% купивших товар — довольны!". Реальность: Вы не спросили 95%, кто ушел на 2-м шаге корзины. Их боль — слепота продукта.

💡 Фикс: Смотрите не только на победителей. Ищите "трупы" — где пользователи сходят с дистанции?

📊 Ловушка 2: «Средняя температура по больнице» (Misleading Averages)

📝Что это: Средние значения (ARPU, среднее время в приложении) скрывают крайности.

📍Пример: "Средний чек = 1500 ₽" — звучит отлично! Реальность: 10 человек тратят по 15000 ₽, а 90% — по 100 ₽. Ваш продукт для кого из них?

💡 Фикс: Делите аудиторию на сегменты, сравнивайте их.

🧠 Ловушка 3: «Я так вижу!» (Confirmation Bias)

📝Что это: Мы бессознательно ищем цифры, подтверждающие нашу гипотезу, и игнорируем остальное.

📍Пример: Вы верите, что новые фичи огонь. Смотрите только на +5% кликов. Реальность: Не замечаете, что возвраты выросли на 30%, а негативные отзывы — в 2 раза.

💡 Фикс: Перед анализом запишите гипотезу и риски. Ищите данные, которые опровергают вашу идею.

Цифры не врут. Часто врут их интерпретации. Хорошая метрика — та, которая отвечает на вопрос: «Что делать дальше?»

📢 Ваше мнение: Сталкивались с такими ловушками? Как вычисляли? Делитесь кейсами в комментариях! 👇