Інтерпритація даних

Як аналізувати дані, виходячи з контексту

Інтерпретація даних пояснює, що говорять ваші цифри та чому вони важливі. Це те, як бізнес дізнається, що продажі впали через ціноутворення, а не маркетинг, або як дослідник виявляє тенденції, приховані в результатах випробувань. Проте на прикладі це значно зрозуміліше.

Давайте уявимо ситуацію: ранок понеділка, ви дивитесь GA4 й бачите, що конверсія знизилася на 14%. До вівторка керівник відділу маркетингу вже провів три міти, а команда продукт менеджерів вже залучина. До середи на столі обговорюється редизайн головної сторінки. До четверга невелика робоча група збирається, щоб обговорити, чи потрібно переробляти воронку продажів. До п'ятниці ніхто не спить. Всі працюють, компанія витрачає кошти, зміни вносяться.

Але чи було щось із цього виправданим?

Падіння на графіку не є автоматичною причиною для реагування. Більшість того, що виглядає як сигнал, є одним із небагатьох пояснень, замаскованих під сигнал. Перш ніж задіювати будь-які ресурси, варто виключити наведені нижче пояснення змін.

Сезонність

Більшість показників, які варто відстежувати, мають сезон. Магазин морозива, який порівнює листопад із вереснем, очевидно, знайде спад. Порівняння листопада з листопадом минулого року не виявить нічого поганого. Багато провалів – це те, що графік робить завжди в цю пору року.

Шум

Реальні числа коливаються. Гляньте на графік з Google Search Console. Там немає плавних графіків, вони схожі на зубчату пилу. Показник, який щотижня рухається на п'ять відсотків в будь-якому напрямку, не є свідченням, якщо цього тижня він рухається на сім відсотків. Він є собою. Один тиждень коливань не зміщує лінію тренду.

Провал

Один день пішов не так. Відстеження перестало працювати на кілька годин, постачальник платіжних послуг знехтував, стався великий ракетний обстріл чи відключення світла, один великий клієнт покинув сервіс з причин, не пов'язаних з тим, що хтось може змінити. Графік відновлюється наступного дня, а падіння залишається в даних назавжди.

Аналіз в масштабах ринку

Ваш графік впав на двадцять відсотків. Проте можливо, що як і всі інші. Історія не про компанію, а про категорію. І ви і ваші конкуренти можуть переживати спад зараз. І це не тому, що саме ви зробили щось погане.

Аномалія

Акція, розпродаж або дедлайн змусили людей купувати саме зараз, а не пізніше. Тиждень після Чорної п'ятниці виглядає слабким, тому що клієнти, які купували б цього тижня, вже купували минулого тижня. Реакція на це зазвичай означає скорочення витрат на канал, який працює добре.

Відстеження змінилося

Дані змінились, бо змінився спосіб їх вимірювання. Рекламна платформа скоротила своє вікно атрибуції за одну ніч. Падіння відбувається у вимірюванні, а не в клієнті, і витрати все одно скорочуються. Коли люди переходили на оновлену GA саме так і виглядали їх графіки.

Брак даних

Правий край діаграми неповний. Дані за останні кілька днів все ще заповнюються. Наприклад, дані про конверсії мета можуть запізнюватись на кілька днів, або дані з GA4 можуть бути не повними перші 48 годин. Тут треба просто почекати, а не швидко збирати нараду.

Інтерпретація – це та частина роботи, яку найважче навчити. Решта аналізу є механічною, і більшу її частину можна опанувати за тиждень (ну добре, трошки довше). Ця ж частина займає роки, і ви здебільшого засвоюєте її, помиляючись кілька разів і запам'ятовуючи це.

Висновок

Аналіз даних це часто непростий момент. Часто ще й тому, що здебільшого з курсу аналітики нас навчають як працювати з інструментом, а не як робити висновки, де брати гіпотези та як інтерпретувати дані. Через це, особливо на старті своєї карєри ми дивимось на отриманні дані з думкою “ну окей, зараз ця метрика ось така… і що мені з того“, або робимо поспішні висновки через брак контексту. Саме тому важливо вивчати аналітику правильно й заглиблюватись в неї.