Самая страшная ошибка в аналитике ☠️

Самая страшная ошибка в аналитике — построение фейковой аргументации. Это когда у нас есть некая проблема, а мы ее объясняем чем-то, что на самом деле причиной не является.

Вот несколько примеров из разных областей:

Проблема: Рекламируем вебинар с широкой темой, потратили несколько сотен тысяч рублей, начала расти стоимость лида.
Фейковая аргументация: Мы выжгли всю целевую аудиторию, нужно делать новый вебинар.
Почему фейк: Если вебинар с широкой темой, то целевая аудитория — сотни тысяч или даже миллионы человек. Такой объем охватить с указанным бюджетом невозможно, так что проблема явно не в выжигании аудитории, а настройках таргетинга/плейсментах.

Проблема: Упали заказы на маркетплейсе
Фейковая аргументация: Людям не нравится качество нашего товара, надо менять фасон/цвет/ткань.
Почему фейк: Заказы от этого никак не зависят. Если бы не нравился товар — упали бы выкупы.

Проблема: Вебинарные лиды с рекламы ВК не покупают с промо-оффера на вебинаре.
Фейковая аргументация: Вебинар недостаточно продающий, нужно его перезаписывать.
Почему фейк: Этот же вебинар отлично продает на лидов с рекламы в Яндексе. Значит дело не в вебинаре, а в нерелевантной аудитории (нужно менять настройки рекламы) или более холодной (им нужно больше времени для принятия решения или вообще другая воронка).

Почему ошибка фейковой аргументации — самая страшная? Я выделяю 2 основные причины:

1. Она создает ложное ощущение у команды, что все супер. Ну точней проблема есть, но у нас есть четкий план, который исправит ситуацию. Хотя по факту, когда мы этот план реализуем, ничего не поменяется. В долгосрочной перспективе это демотивирует — что-то делаешь, а ничего не меняется.

2. Реализация этого фейкового плана занимает время и деньги. Учитывая, что к результату это не приводит, это недополученная прибыль или даже прямой убыток компании.

Как бороться с этой ошибкой? Есть только один способ — задавать себе правильную череду вопросов, проверяя свои же выводы, и много практиковаться. Со временем эти логические цепочки будут выстраиваться в голове моментально без вашего участия.

❗️❗️❗️

А теперь важный анонс. В комментариях вы часто спрашиваете: как делать выводы, как строить аналитическую отчетность и т.д. Поэтому я решил сублимировать все свои знания и поделиться ими в авторском тренинге «Как делать аналитику» 🤘

Мы не будем учиться писать код, считать интегралы или строить дашборды. Этот тренинг о другом — о самых важных навыках в аналитике.

Цель этого тренинга — научить вас извлекать выводы из цифр, выстраивать аналитическую отчетность и общаться с бизнесом. А еще вы поймете, как вообще устроена data-инфраструктура в компаниях и как ее внедрять с нуля.

Тренинг стартует 19 февраля онлайн. Во всех лекциях и воркшопах можно участвовать вживую или посмотреть позже в записи. Полезно будет всем — даже если вы только начинаете погружаться в аналитику.

Это абсолютно новый для рынка продукт и не могу сказать — будет ли второй поток вообще, а если будет, то когда. Поэтому крайне рекомендую вписаться — к тому же до 31 января действуют early birds условия.

Записаться и узнать подробную информацию можно через тг-бота 👉 ссылка

Короче, если вы хотите прокачать тот самый «аналитический майндсет», научиться делать выводы и разобраться в построении аналитики во всех деталях — велком 🤘