Чому аналітика вводить в оману і як правильно читати дані

Ситуація, коли звіти аналітики демонструють десятки конверсій, а в CRM фіксується значно менше успішних угод, стала для маркетологів майже рутинною. Про цю проблему говорить Андрій Чумаченко на власному Telegram-каналі, звертаючи увагу не на помилки окремих спеціалістів, а на системні перекоси сучасних аналітичних інструментів.

Розбіжності між «цифрами у звітах» і реальними грошима не означають, що аналітика зламалась. Вони означають, що її читають як істину, хоча за своєю природою вона є лише моделлю реальності.

Пастка data-driven атрибуції

У GA4 за замовчуванням використовується data-driven модель атрибуції. Алгоритм на основі машинного навчання сам вирішує, якому каналу зарахувати продаж. Для користувача це виглядає зручно, але створює ключову проблему — непрозорість.

Алгоритм працює як «чорна скринька»: маркетолог не бачить, чому саме канал отримав цінність і яку роль він зіграв у реальному рішенні клієнта. Додатково існує поширене припущення, що система схильна переоцінювати власні канали Google або Direct-трафік.

У результаті реклама може виглядати надзвичайно ефективною лише тому, що була останнім кліком перед покупкою. Фактично ж рішення могло сформуватися значно раніше — через бренд, контент або SEO.

Підписуйтеся на наші соцмережі

Ситуацію ускладнило рішення Google у 2023 році видалити альтернативні моделі атрибуції: First click, Linear, Time decay та Position-based. Вибір для бізнесу звузився до віри в алгоритм або повернення до спрощеного Last click.

Сміттєвий трафік і ілюзія зростання

Різке збільшення Direct-трафіку або переходів із невідомих джерел не завжди є приводом для оптимізму. Часто це результат роботи ботів, які навчилися імітувати людську поведінку: відкривати сторінки, скролити сайт і навіть виконувати події, що вважаються конверсіями.

Такі дії можуть бути наслідком конкурентних атак або використання сайту як тестового середовища. Незалежно від причин, дані, спотворені ботами, не можна використовувати для стратегічних рішень. Вони створюють ілюзію ефективності там, де її насправді немає.

Конверсії не дорівнюють грошам

Найболючіший розрив для CMO виникає між кількістю транзакцій у GA4 та реальними угодами в CRM. Аналітика фіксує намір — клік на кнопку або успішний івент — але не знає, що відбувається після цього.

У звітах не враховуються скасування замовлень телефоном, повернення товарів, дублікати заявок, помилки банківських платіжних систем або збої браузерів, коли сторінка просто не завантажилася. У підсумку бізнес бачить «100 продажів» у дашборді й лише 60 підтверджених угод у фінансовій системі.

Як повернути аналітиці сенс

Перший крок — змістити фокус із кліків і подій на гроші. ROMI має рахуватися за фактичним доходом від клієнтів, бажано з розбивкою по когортах, а не за кількістю івентів у GA. Без зв’язки аналітики з CRM через User ID або імпорт офлайн-конверсій маркетинг працює всліпу.

Другий рівень зрілості — використання BigQuery. Для великого бізнесу це вже стандарт, але й середнім компаніям варто рухатися в цьому напрямку. Вивантаження сирих даних із GA4 і CRM в окреме сховище дозволяє будувати власні моделі атрибуції та самостійно визначати цінність кожного контакту з клієнтом.

Третій базовий, але критично важливий елемент — коректні UTM-мітки. Відсутність міток у соцмережах або email-розсилках призводить до того, що 30–40% трафіку потрапляє в Direct або Unassigned. Чітка структура міток зменшує кількість «брехні» у звітах без жодних складних інструментів.

Нарешті, варто аналізувати не лише останній крок, а весь шлях клієнта. Звіт Path Exploration часто показує, що користувач спочатку прийшов із SEO, кілька разів повернувся через ретаргетинг і лише потім купив через Direct. Вимкнення SEO в такій ситуації призведе до падіння Direct-трафіку, хоча на перший погляд зв’язок між ними неочевидний.

Аналітика як компас, а не карта

Аналітика не є істиною в останній інстанції. Це інструмент для пошуку закономірностей і аномалій, а не для прямого вимірювання реальності. Вона добре показує динаміку, але гроші завжди живуть у CRM.

Коли цифри в звітах не збігаються з фінансовими результатами, це не привід для паніки. Це сигнал, що початкові умови системи побудовані некоректно. Навівши лад у зв’язках, атрибуції та джерелах даних, бізнес перестає воювати з цифрами й починає використовувати їх за призначенням.