Как сквозная аналитика убивает проекты

Смотрю на список оплат одного нашего телеграм бота, и вижу как пользователь, пришедший к нам в июне, оплачивает подписку в октябре.

Пол года он ходил, чето думал, морозился, потом мы его дожали рекламой и вот он тут.

В других проектах, бывает, и по году люди думают.

Получается, данные по окупаемости рекламы доезжают полгода-год, и будут доезжать и дальше, а мы пытаемся решение по первому месяцу принимать.

Все дашборды, когортный анализ и отчеты по атрибуции – они живут в мире, где пользователь приходит и сразу платит.

Увидел рекламу - зарегистрировался - купил.

Красивая воронка. Чистые цифры.

А в реальности – лишь упрощенная модель того что есть на самом деле.

Человек увидел твой продукт в понедельник. Подумал. Забыл.

Через месяц снова наткнулся в поиске. Зашел посмотреть.

Еще через два месяца друг упомянул похожий продукт.

И только тогда он вернулся и купил.

В сквозной аналитике это будет "органика".

А на самом деле это тестовая закупка у инфлюенсеров, которая вроде как не окупилась.

Особенно это убивает B2B продукты, где цикл сделки месяцы, и продукты с высоким чеком, где люди думают долго.

Так что часто проще просто с закрытыми глазами и иконой на столе всегда тратить какой-то % от дохода в трафик, а сквозную аналитику использовать просто как справку.

Если твой продукт нужен – значит будет окупаться.