На первый взгляд — всё как надо: GA4, Метрика, CRM, графики, таблички. Команда получает отчёты. Цифры приходят вовремя. Но решения всё равно принимаются на глаз.

Ситуация парадоксальная: у команды под рукой инструмент для принятия решений, но вместо него — чуйка, интуиция, ручные таблички в Excel. Всё, что угодно, только не аналитика.

У одного клиента я видел это в чистом виде. Они вложились в отчётность: купили подписку на коробочное решение, подключили источники, собрали дашборды.

Но когда я попросил провести экскурсию по отчётам, команда заметно смутилась. Никто толком не знал, как считаются метрики. Сотрудники старались избегать вопросов: почему данные не бьются, откуда берётся непонятный трафик, как и когда обновляются отчёты?

Что в итоге?

Решения принимались «по ощущениям»:
• директор — после общения с клиентами,
• продавцы — после прогулки по сайтам конкурентов,
• маркетинг — по количеству лайков в Instagram.

Я не сразу понял, в чём проблема. А потом дошло: данным просто не доверяют. А если им не доверяют — аналитика перестаёт работать.

Можно сколько угодно собирать данные и строить отчёты, но если:
• неясно, откуда и как берутся цифры;
• никто не может точно объяснить, что значит та или иная метрика;
• цифры не сходятся и это никого не удивляет,

— аналитика превращается в пустую обёртку.

Потерять доверие к аналитике — проще простого. Достаточно один раз ответить команде на её вопрос: «Не знаю». После этого к отчётам больше не вернутся.

Что делать, если аналитике не верят?

Вот базовые шаги:
1. Посмотрите, какими отчётами реально пользуются. Остальные можно смело отключить.
2. Оставьте только главное. 5–10 метрик, которые отвечают на ключевые вопросы: окупаемость, эффективность, риски. Россыпь цифр не помогает — только мешает.
3. Найдите в команде «хозяина аналитики». Человека, который знает, как всё устроено и что с чем связано.
4. Задокументируйте расчёты. Кратко, по делу, понятным языком. Сделайте этот документ доступным для всех.
5. Проверяйте регулярно. И технику, и логику. Ошибки будут — важно, чтобы их находили и исправляли.

И самое главное — добейтесь, чтобы в команде кто-то вслух сказал: «Окей, вот цифры. Мы понимаем, откуда они. Мы им верим».

Дальше будет легче. И интереснее.

Больше о работе с данными в продукте и маркетинге есть в Телеграм-канале "Модель атрибуции”