Снаружи кажется, что аналитика — это когда нажал кнопку, и цифры сами выстроились в красивый отчёт. На деле всё наоборот. 🔄

Ты открываешь данные — и видишь: половина логов не пишется, даты хранятся в трёх форматах, у одного пользователя — три разных ID, а выручка почему-то больше, чем продажи 🤔

И вот ты не просто считаешь. Ты пересобираешь реальность, чтобы понять, что из этого правда.

💡 Поделюсь одним из недавних кейсов

Недавно в отчётах “просело” среднее время ответа операторов. Все сразу решили — поддержка не справляется.

Мы разобрали логирование: посмотрели, сколько времени тикеты реально находились на агентах, а сколько — на стороне продукта. И оказалось, что операторы работали отлично — просто большая часть тикетов зависала на этапе согласования с другими командами.

Метрика показала “проблему поддержки”, хотя на самом деле это была особенность бизнес-процесса.

Иногда метрики не лгут — просто рассказывают не ту историю. Аналитика — это как расследование: прежде чем искать виновных, нужно понять, кто вообще пишет сценарий данных.

А какие у вас кейсы были на работе? Делитесь в комментариях 👇