Чому не всі метрики однаково корисні

Часто дані виглядають переконливо: красивий графік, позитивна динаміка, гарно оформлений звіт. Та чи справді це означає, що справи йдуть добре?

Сьогодні ми поговоримо про концепцію, яка розмежовує метрики, що мають практичну цінність (дані першого сорту), і ті, що зручно показати, але складно інтерпретувати. Вони виглядають як вимірюваний прогрес, але не дають реальних відповідей. Іншими словами, другорядні метрики – як пластикові фрукти на столі: виглядають ефектно, але їсти їх не можна.

Ця стаття про те, чому більшість звичних метрик насправді можуть не мати жодної аналітичної ваги. І про те, як замінити показну звітність на дієву аналітику.

Vanity Metrics vs Actionable Metrics

Vanity metrics – це поверхневі показники, які часто використовуються у звітах і дашбордах, але рідко ведуть до конкретних дій або змін. Вони можуть бути інформативними, але самі по собі не мають практичного значення для бізнесу.

Actionable metrics – це показники, які безпосередньо впливають на ухвалення рішень, зміну продукту, маркетинг або оптимізацію процесів. Вони:

Типові помилки при роботі з даними

1. Використання метрик тільки для звітності
Багато організацій створюють регулярні звіти, які не мають аналітичної цінності. Наприклад, щотижневий звіт із загальним трафіком, без розбивки по каналах і без кореляції з конверсіями.

2. KPI, не прив’язані до стратегії
Іноді компанії вимірюють те, що легко відстежити, а не те, що має стратегічну цінність. Наприклад, маркетинговий відділ може зосередитися на збільшенні переглядів відео, хоча стратегічною метою є генерація лідів.

3. Збір даних без подальшого використання
Технічно аналітична система може зібрати десятки подій і атрибутів, але жодна з них не буде використана для ухвалення рішень. Це створює аналітичний шум і ускладнює фокусування на справді важливих показниках.

4. Дивитись на дані окремо
Те, що вимірюється – кліки, транзакції, відвідування – не ізольовані події, вони взаємодіють у спільному середовищі. І це ключ до розуміння, чому vanity‑метрики часто вводять в оману.

Немає сенсу дивитися на bounce rate окремо від якості трафіку. Немає сенсу рахувати open rate без зв’язку з переходами та продажами. Дані треба аналізувати як єдиний ланцюг – від першого контакту до фінального результату.

Красиві метрики можуть вводити в оману

Розглянемо ситуацію, з якою свого часу зіткнулася HubSpot. Компанія тривалий час орієнтувалася на загальну кількість MQL (Marketing Qualified Leads) як на головну метрику успішності маркетингу.

Зростання MQL виглядало як прогрес: більше лідів, більше трафіку, більше активності. Але згодом з’ясувалося: запити на демо мали утричі вищу конверсію, ніж, наприклад, завантаження e-book. Тобто, зростання MQL не означало зростання продажів.

Команда оптимізувала маркетингові кампанії під vanity-метрику і втратила реальну аналітичну цінність.

Аналогічна ситуація у мобільних застосунках. У дослідженні Sovereignty of the Apps було проаналізовано понад 213 тис. додатків. Результат: 70% користувачів відвалюються протягом першого тижня після встановлення додатку. Навіть у топ‑100 показник retention становить біля 45%. Кількість встановлень виглядає переконливо у звітах, але це тільки старт: якщо немає показників утримання – це другорядні метрики.

Blind zones в аналітиці

Не менш небезпечними є ті метрики, які не відслідковуються взагалі, бо команда не знає про їхню важливість. Приклади:

Time-to-first-value (TTFV) – час, який минає між першою взаємодією користувача з продуктом і моментом, коли він відчуває реальну цінність. Ця метрика є критично важливою для SaaS, але часто ігнорується.

Customer Effort Score (CES) – показник того, наскільки легко клієнту виконати ключову дію. Погана інтеграція, складний UI або баги збільшують зусилля, що веде до втрати клієнта.

Segmented Retention – загальний retention може виглядати нормально, але якщо не подивитися на сегменти (платний трафік, органіка, реферали), важливі закономірності залишаться невидимими. Це класичний випадок парадоксу Сімпсона: у загальному вигляді дані вказують на одну тенденцію, але після поділу на сегменти виявляється протилежне.

Контекст вирішує все: коли vanity стають не vanity

Слід додати, що не існує поганих чи хороших метрик самих по собі. Ключове питання: ким, на якому етапі та з якою метою вони використовуються.

Для SMM-фахівця engagement – це actionable-метрика, що показує ефективність контенту. CTR у рекламі не є метою, але корисний у A/B-тестах: визначити, що краще працює.

Те, що вимірюється – те і зростає. KPI – це не просто цифра, а напрямок мислення та фокус дій.

Як працювати з метриками ефективно

1. Починати з цілі. Що саме треба змінити/покращити? Це визначає вибір метрик.
2. Фокусуватися на показниках, які відповідають за поведінку, а не лише активність.
3. Цифра без контексту нічого не варта. Чому зросла/впала? Що відбулось у зовнішньому середовищі?
4. Регулярно переглядати релевантність метрик. Що було важливо на старті, може заважати на етапі масштабування.

Так, не всі дані мають однакову вагу, і не кожна метрика справді корисна. Звертаючись до цифр, важливо ставити правильні запитання і розуміти відповіді. Саме в цьому і полягає сила якісної бізнес-аналітики: побачити, де ховається справжня цінність даних та перетворити її на ефективну дію.

Саме цим ми і займаємося в IWIS: допомагаємо компаніям структурувати аналітику так, щоб вона працювала на бізнес, а не приховувала слабкі місця за гарним фасадом.