DIY‑аналитика стань богом метрик за вечер – без единого аналитика в штате

Старт без боли: минимальный стек инструментов, который не съест бюджет

Соберём минимальный стек, который реально настроить за вечер и который не съест бюджет — без штатного аналитика. Простая идея: иди от гипотез, а не от инструментов. Хватит 5–6 ключевых событий и одного ясного дашборда, чтобы принимать решения.

Первое, что нужно поставить — трекер событий и точка приёма. Трекер может быть Google Tag Manager или лёгкий самописный JS, точка приёма — бесплатный GA4 или PostHog (self‑host или free cloud). Это даст вам события, базовую атрибуцию и быстрый фидбек на изменения.

Хранилище для старта — Google Sheets или бесплатный Supabase: дешёво, прозрачно и удобно для простых джойнов. Экспорт в CSV — ваш друг; не усложняйте архитектуру до тех пор, пока объёмы не скажут иное.

Визуализация должна быть простой: Looker Studio или Metabase. Сделайте один рабочий экран с трафиком, конверсией по шагам, средней стоимостью конверсии и одним трендовым графиком — этого вполне хватит для оперативных решений.

Автоматизация и оповещения — через n8n, вебхуки или простой скрипт на сервере: уведомления в Slack/Telegram при падении конверсии >20% или при росте отказов. Пусть система шлёт только сигналы тревоги, а не каждую мелочь.

Чеклист на вечер: описать 5 ключевых событий, поставить сборщик, направить события в GA4/PostHog, собрать дашборд в Looker/Metabase и включить одно оповещение. Через несколько часов у вас будет работоспособная DIY‑аналитика без лишних трат и бюрократии.

События без кода: теги, клики и магия GTM за 15 минут

Представь, что твоя аналитика — не черный ящик, а набор кнопок и тегов, которые ты настроил сам за чашку чая. За 15 минут в GTM можно поймать клики на кнопках, просмотры блоков и отправить их в любую метрику без единой строчки кода в проекте. Главное — знать, какие встроенные переменные и триггеры включить первым делом.

Шаг 1: включи встроенные переменные кликов (Click Element, Click Classes, Click ID, Click Text). Шаг 2: создай триггер «Click — All Elements» и добавь фильтр по классу или тексту кнопки. Шаг 3: создай тег типа GA4 Event (или событие для другой системы), в имени события используй короткое понятное название, а параметры заполни через переменные Click Text или Click Classes. Никаких скриптов — только визуальная настройка в интерфейсе.

Перед публикацией обязательно открой Preview mode, нажми на нужные кнопки на сайте и проверь, что тег срабатывает и параметры приходят корректно. Если поведение кнопки динамическое, используй делегирующие триггеры и регулярные выражения для надежной ловли. Подпиши события стандартизовано и держи словарь событий — так ты быстро станешь единственным источником правды по метрикам.

Полезная шпаргалка для старта

• 🚀 Setup: Включи Click Variables и создай триггер «All Elements» с фильтром по Click Classes.
• ⚙️ Test: Запусти Preview, проверь значения переменных и убедись, что тег уходит в GA4.
• 💥 Scale: Используй RegEx в триггерах и стандартизируй имена событий для массового отслеживания похожих действий.

Что считать важным: «северная звезда», микро‑конверсии и анти‑метрики

Не гонитесь за всем сразу — выберите одну «северную звезду», которая реально отражает ценность для пользователя. Это может быть не просто «покупка», а «активный платящий пользователь» или «месячное время использования > 30 мин». Главное правило: северная звезда должна объяснять, зачем продукт существует, и быть понятной каждому в команде.

Разбейте путь клиента на микроконверсии: заход, регистрация, первая сессия 5+ минут, добавление в корзину, просмотр товара на 30+ секунд — любые события, которые последовательно тянут к северной звезде. Отслеживайте их как связную цепочку: если одна микроконверсия падает, вы сразу видите узкое место и понимаете, где экспериментировать.

Есть и анти‑метрики — те, что красиво растут, но ничего не делают для бизнеса: бот‑трафик, «пользователи» с нулевой активацией, высокие показы без удержания. Их поведение похоже на раздувшуюся метрику: рост + отсутствие денег или LTV. Введите защиту: соотношения (DAU/MAU, конверсия после 7 дней), качество сессий и простые фильтры по аномалиям.

Практический чеклист: 1) выбрали 1 северную звезду; 2) описали 3–5 микроконверсий; 3) выставили пороги и алерты по анти‑метрикам; 4) прогнали 2 гипотезы за вечер (трек, A/B, фидбек). С таким подходом без штатного аналитика вы получите понятную карту метрик и начнёте управлять продуктом по факту, а не по интуиции.

Дашборды на скорую руку: GA4 + Looker Studio, чтобы всем всё стало ясно

Не терпится увидеть цифры живыми? Соберите минимальный дашборд за вечер: GA4 даёт данные, Looker Studio — визуализацию, а вы — сценарий вопросов. Главное правило — не усердствовать с графиками: чем меньше метрик, тем быстрее принимают решения.

Начните с трёх–пяти ключевых карточек: Пользователи, Новые пользователи, Сессии, Конверсии и CR (конверсия). Подключите источник данных GA4, создайте простые scorecard’ы и таблицу по каналам (source/medium + UTM). Это даст понятную картину «откуда идут люди» и «что они делают».

Соберите экран по логике: сверху — KPI, ниже — тренды по неделям, справа — сегменты и фильтры. Добавьте контрол фильтра по дате и по устройству, чтобы менеджеры могли быстро проверять гипотезы. Пара вычисляемых полей для ARPU и среднего времени сессии решают 70% вопросов о монетизации.

Что ломает дашборд чаще всего: сэмплинг в GA4, кривые имена эвентов и права доступа. Быстрые патчи: сузьте период, проверьте event naming, включите «Unfiltered» view или выгружайте в BigQuery для детального анализа. Если нужен тестовый приток трафика для проверки воронки — можно взять накрутка Telegram без логина и прогнать сценарий дешёво и быстро.

Чек‑лист на вечер: 1) подключил GA4, 2) сделал 5 виджетов, 3) добавил фильтры, 4) сохранил шаблон. Полчаса настройки, полчаса проверки — и у вас готовый дашборд, который говорит понятным языком всем участникам команды.

Автопилот для данных: алерты, отчёты в Telegram и правила не выгореть

Провести автопилот данных — значит настроить систему, которая шепчет вам только по‑делу: падение конверсии, утечка трафика, просевшие скрипты. Не нужно держать штат аналитиков, чтобы получать умные уведомления в Telegram: достаточно пары правил, предикатов и шаблонов отчётов, которые приходят вовремя и в понятном виде.

Начните с трёх фундаментальных вещей: метрика‑«сердце» проекта (heartbeat), набор трёх порогов для каждой ключевой метрики (warning/critical/noise) и правила дедупа — чтобы одно и то же событие не спамило вашу команду. Настройте оконный анализ (rolling 1h/24h) и задержки оповещений, чтобы не ловить ложные скачки из-за разового выброса или обновления данных.

Вот быстрый набор правил, которые можно внедрить за вечер:

• 🤖 Автоматизация: отправка ежедневного summary в Telegram и дежурного отчёта по шаблону — экономит часы на ручной сверке;
• 🚀 Триггер: threshold + rate change: срабатывает только при значимом отклонении и повторении в окне — меньше фальшивых тревог;
• ⚙️ Fallback: heartbeat с ретраями: если пайплайн молчит — сначала попытка перезапуска, потом алерт — меньше паники в ночи.

И главное правило не выгореть: ограничьте поток — максимум два пуша на человека в сутки по важным инцидентам, всё остальное — в digest. Назначьте ротацию ответственных, заведите playbook на повторяющиеся случаи и автоматизируйте всё, что повторяется чаще двух раз. Так автопилот работает за вас, а вы отдыхаете и принимаете решения, а не реагируете на каждый пик.