- В инженерии есть правило: «если деталь выглядит так же, это не значит, что она совместима». Номинальный размер может совпадать, но допуск, посадка, шаг резьбы или геометрия сопрягаемых поверхностей - отличаться, и тогда узел либо не соберётся, либо быстро выйдет из строя. В аналитике это правило работает в десять раз жёстче.
- Помню интересную инициативу. Разработчик решил «понятно» переименовать события. Функция осталась той же, логика той же… но алгоритмы Meta и Google восприняли это по-своему.
- Результат был предсказуем: обучение кампаний улетело в трубу, исторические данные не метчились с новыми, сигналы пропали. Все рухнуло не из-за конкурентов - из-за позиции программиста.
- Алгоритмы не понимают «красивее» или «логичнее». Они понимают только то что есть в их документации - увы. Смена нейминга - это фактически новое событие. А новое событие = новая модель обучения.
- Разработчик мыслил стратегически верно - потому что нейминг важен. Но рядом с ним не оказалось ответственного из маркетинга - того, кто помогает сметчить гигиену с реальностью.
- Теперь перед изменением любого события мы делаем ревью и выборочно опрашиваем стейкхолдеров: на что оно влияет, какие алгоритмы завязаны, какие отчёты его используют.
- Теперь я всегда в режиме зануды: имя события также важно, как текст платежного поручения для бухгалтера. Семь раз спроси - один переименуй. Красота красотой, но бюджет важнее.
Больше о работе с данными в продукте и маркетинге есть в Телеграм-канале «Модель атрибуции».
