DIY‑аналитика без боли следи за цифрами как профи — без найма аналитика

Что считать на самом деле: короткий список метрик, которые двигают рост

Не нужно тонны данных и громоздкие отчёты — достаточно 3–5 ключевых метрик, которые реально связываются с ростом. Сфокусируйтесь на том, что двигает конверсии и удержание, а не на всех лайках подряд: небольшая таблица в Google Sheets + пара событий в продукте справятся лучше, чем нелюбимый Excel с сотней колонок.

Conversion Rate: сколько посетителей превращаются в действия (подписка, покупка, регистрация). Считайте по воронке — страница → событие → покупка. Retention (D1/D7): сколько возвращается через день/неделю — главный индикатор жизнеспособности продукта. LTV / CAC: относите пожизненную ценность клиента к стоимости его привлечения — если меньше 3×, пора оптимизировать или поднять цену. Activation: процент пользователей, которые совершили «aha»-действие (например, добавили первый товар в корзину). Engagement (DAU/MAU): измеряет привычку — чем выше, тем устойчивее рост.

Практика для DIY: 1) выберите 3 метрики из списка и мониторьте каждую неделю; 2) фиксируйте формулы и источник данных в одном листе; 3) сегментируйте по каналам трафика — иногда «плохой» показатель скрывает отличный канал. Используйте простые события: регистрация, покупка, первая сессия, повторный визит. Точки контроля — это ваши сигнальные лампы, а не диагнозы.

Эксперименты: поднять CR на 10% можно через простой A/B заголовка, улучшив активацию — через подсказку в onboarding. Снижение CAC — тестируйте креативы и чуть более узкие аудитории. Сделайте один маленький дашборд, ставьте цель на неделю и перезапускайте гипотезы — это и есть DIY‑аналитика без боли, но с результатом.

Инструменты ниндзя: бесплатные сервисы, которые заменят мини‑отдел BI

Забудь про найм аналитика ради простых инсайтов: с парой бесплатных сервисов ты соберешь, визуализируешь и автоматизируешь отчётность так, будто у тебя в компании есть мини‑BI. Главное — выбрать набор, который решает конкретные задачи: сбор данных, центральное хранилище и красивая витрина для принятия решений.

Начни с источников: Google Analytics 4 и Search Console дают трафик и поисковые сигналы, Sheets с Apps Script или Airbyte собирают данные из рекламных кабинетов, а Metabase или бесплатный Looker Studio строят дашборды. Для быстрых юзабилити‑инсайтов добавь бесплатные тепловые карты и запись сессий в виде тестовой версии Hotjar или похожих сервисов. Совмещай: Sheets как промежуточный слой, Looker Studio для презентации и Metabase для исследовательских запросов — и ты уже мини‑отдел BI.

Как это связать и не сойти с ума: автоматизируй выгрузки по таймеру, держи один источник истины в виде таблички или локальной базы, заводи шаблоны дашбордов и алерты в почту или Slack. Начни с одного KPI на дашборд, затем добавляй сегменты и ретеншн‑коHORT — итерации быстрее, чем месячные отчёты.

Небольшой чеклист для старта

• 🆓 Сбор: Google Sheets с коннекторами или Airbyte для автоматической агрегации
• 🚀 Визуализация: Looker Studio или Metabase для интерактивных дашбордов
• 🤖 Автоматизация: Apps Script, Webhooks и простые алерты в Slack

UTM без хаоса: единые правила именования для чистых отчётов

UTM без хаоса возможен, если договориться о простых правилах и превратить их в рефлекс. Перестаньте давать меткам имена как будто это клички котов: вместо «utm_source=InstagramPromoFINAL_v2» — стандартизируйте и упрощайте. Чем короче и однороднее метки, тем меньше ручной правки и больше честных данных в отчётах. Это экономит время и нервы больше, чем ещё одна правка рекламного кабинета.

Возьмите за базу шаблон: source=platform, medium=channel, campaign=project-date, content=variant. Правила: только строчные буквы, дефисы вместо пробелов, без спецсимволов, дата в формате YYYYMMDD, заменяйте слова на понятные аббревиатуры. Пример: utm_source=instagram&utm_medium=cpc&utm_campaign=summer-sale-2025&utm_content=hero-banner.

Практика важнее правил: заведите общий документ с чек-листом и готовыми шаблонами, включите раскрывающиеся списки и формулы, которые собирают UTM автоматически. Хотите ускорить запуск кампании — используйте готовые разделы для продвижения, например раскрутка в Instagram 24/7, и возьмите оттуда стандарты названий для своих меток. Автоматизация убирает человеческий фактор и делает отчёты предсказуемыми.

Не забывайте про контроль качества: настраивайте в аналитике фильтры по регулярным выражениям, чтобы ловить варианты с опечатками, ведите журнал изменений кампаний и раз в неделю сверяйтесь с таблицей правил. Немного дисциплины и пара простых формул — и ваши отчёты перестанут злить вас по понедельникам.

Дашборд за один вечер: собираем в Looker Studio и Google Sheets

Хочешь рабочий дашборд без вечных правок и походов к аналитикам? За один вечер можно собрать понятную панель в Looker Studio, притянув данные через Google Sheets — быстро, дёшево и наглядно. Главное — правильно организовать данные и не пытаться уместить всю компанию в один график.

План действий прост и практичен: настроить таблицу как ETL с IMPORTRANGE, QUERY, FILTER и ARRAYFORMULA, привести поля к правильным типам и убрать дубли. Затем подключить эту таблицу в Looker Studio, создать вычисляемые поля для конверсий и LTV, настроить фильтры по дате и каналам — и уже можно делиться ссылкой с командой.

• 🚀 Шаблон: используйте стартовый макет с KPI, трендами и карточками — копируете и подставляете данные.
• ⚙️ Автоподгрузка: настройте обновление Sheets и кеш в Looker Studio, чтобы графики были свежими.
• 🆓 Фичи: рассчитывайте конверсии и сегменты в самом Sheet, а в Looker — только визуализируйте и поясняйте.

Пара практических трюков: держите 5–7 ключевых метрик, используйте CASE и REGEXP_EXTRACT для чистки полей, добавляйте аннотации к резким скачкам. Если нужно слить несколько источников — проще собрать их в одном Sheet, чем тянуть сложные соединения в визуализаторе.

Результат — дашборд, который команда действительно использует. Собрал сам за вечер — сэкономил бюджет и получил контроль над цифрами. Возьми шаблон, заправь свои данные и проверь, как меняется принятие решений уже после первого просмотра.

Автопилот для данных: как настроить алерты и рассылки отчётов

Сначала решите, за какими числами вы действительно готовы вставать ночью. Выберите 3–5 ключевых метрик и опишите для каждой, что для вас «норма», «внимание» и «паника». Например: DAU — снижение на 15% за 24 часа = внимание; снижение на 40% за 48 часов = паника. Такой ясный словарь убирает догадки и позволяет алертам работать как фильтр, а не как спам.

Далее — пороги и типы оповещений. Ставьте два уровня: мгновенные тревоги для критичных отклонений и ежедневные/еженедельные сводки для трендов. Используйте относительные пороги (проценты) для трафиковых метрик и абсолютные для финансовых — так вы снизите ложные срабатывания. Не забудьте про «тихие часы» и подавление повторных алертов, чтобы команда не устала от постоянных писем.

Кому и как рассылать — решающий момент. Мгновенные алерты — в оперативный канал (email/чат) у владельцев метрики; сводки — на почту руководителей с графиком и коротким выводом. В теме письма ставьте метрику и уровень: [DAU] Внимание — -18% за сутки. В теле — 2‑3 фразы «что случилось», «почему это важно», «рекомендованное действие». Это экономит время и ускоряет реакцию.

Наконец, протестируйте систему неделю и корректируйте пороги. Включите эскалацию: если алерт не подтверждён за N минут — поднимаем уровень. И помните: цель автопилота — дать спокойствие, а не превратить команду в диспетчерскую пожарной бригады. Попробуйте и оставьте только те уведомления, которые реально меняют поведение.