# Как читать продуктовую аналитику, не обманывая самого себя

Рост конверсии на 2% может быть шумом, а не результатом. Разбираем, как мы проверяем значимость изменений перед тем, как праздновать.

*Рубрика: Продукт и UX · Опубликовано: 14 июня 2025 г. · Автор: Александр Покидов*

Канонический URL: https://pokidov.dev/blog/kak-chitat-analitiku-produkta

---

«Конверсия выросла на 2% после редизайна» — фраза, которая ничего не значит без размера выборки и доверительного интервала.

## Минимальный набор проверок

| Вопрос | Зачем спрашивать |
| --- | --- |
| Какой размер выборки? | Малая выборка — почти любое изменение «значимо» на глаз, но не статистически |
| Что ещё менялось в этот период? | Сезонность и параллельные изменения искажают атрибуцию |
| Одинаково ли распределены сегменты? | Разный трафик по каналам может сам объяснить разницу метрик |

1. Зафиксировать гипотезу и метрику успеха до запуска изменения.
2. Посчитать минимальный размер выборки заранее.
3. Смотреть на доверительный интервал, а не только на точечное значение.

## Ключевые выводы

- Изменение метрики без проверки статистической значимости — это чаще шум, чем эффект.
- Минимальный размер выборки нужно считать до теста, а не после, глядя на результат.
- Сегментация метрики (по устройству, каналу) часто важнее общего среднего значения.
- Дашборд без контекста (что менялось и когда) провоцирует неверные выводы.