Как заставить Клода нормально отвечать про аналитику
Что записать один раз, чтобы не объяснять заново в каждом чате
- Загрузите отчёт в нейронку, и она всё объяснит.
- Подключите Google Analytics и спрашивайте словами.
- Дашборд за два клика.
Если вы хоть раз пробовали, вы знаете, как это выглядит на деле.
- Отчёт она объяснит. Уверенно, с выводами. Только не совсем про вашу компанию.
- На вопрос словами ответит. Числом, которое никто в команде не узнаёт.
- Дашборд соберёт за два клика. А выяснять, что на нём посчитано, вы будете два дня.
Нейронки в аналитике продают все. Как добиться от них нормальных ответов, рассказывают куда реже.
Почему так выходит
Раньше, когда с метриками что-то шло не так, как ожидалось, мы шли обсуждать это друг к другу.
Теперь каждый идёт к своему Клоду, GPT, Gemini (подчеркните нужное).
Дальше будем говорить про Клода, потому что сами пользуемся им больше всего. Если у вас другая нейронка, просто подставляйте её.
С коллегой можно было поспорить. Ты говоришь «сезонность», он — «трекинг отвалился», а потом вы вдвоём вспоминаете, что заказы ещё не доехали, а с прошлым годом сравнивать нельзя: там была распродажа. Коллективный разум, он такой.
А вот Клод про аналитику знает много. Но про вашу компанию только то, что вы ему написали.
Поэтому в ответ приходит большой список гипотез, и хорошо, если к вам применима хотя бы половина.
Всё, чего нет в данных или в запросе, он либо достраивает сам, либо отвечает так, будто ничего не было. Вы объясняете сообщение за сообщением.
Мы сами от этого бесились. Выход оказался простым и скучным: один раз записать то, что вы с коллегами держите в голове. Как у вас что называется, как считается, как читается, как метрики связаны между собой, что пробовали, что сработало, что нет и так далее.
А потом ещё поддерживать актуальность...
Ребята из Cube задали сто вопросов по ретейл-базе трём моделям: Claude Opus 4.7, Claude Sonnet 4.6 и GPT-5.4. Когда модели видели только структуру базы, верных ответов было 46–51%. С одним файлом на 4 КБ, написанным руками, все три дошли примерно до 68%.
Перепроверять всё ещё надо, но работать уже можно.
Держать файл стоит там, откуда Клод прочитает его в любом новом чате: в проекте, в инструкциях или файлах проекта. В ChatGPT это проект или свой GPT, в Gemini — Gem.
Что писать в такой файл дальше.
1. Чтобы говорил о тех же метриках, что и вы
Если Клоду не объяснить, что у вас значит метрика, переспрашивать он не станет. Выберет сам.
Определение и формула
Конверсию можно считать от сессий, а можно от пользователей. Можно брать все заказы, а можно только оплаченные. Числа получатся разные, и каждое по-своему правильное.
Спросите Клода, какая у вас конверсия, и он возьмёт то, что лежит в выгрузке. А если в системе аналитики целевым действием отмечена ещё и подписка на рассылку, она тоже попадёт в «конверсию».
Ошибки в расчёте при этом не будет. Он всё посчитает правильно, только по своей формуле.
Поэтому в карточку пишем формулу: что именно в числителе и что в знаменателе.
Синонимы и сокращения
Спрашиваешь «какая у нас конверсия за неделю?», а в ответ приходят штуки, а не проценты.
И Клод по-своему прав. В рекламных кабинетах «конверсии» — это количество целевых действий. А вы имели в виду conversion rate, долю.
Сами вы при этом называете её как придётся. Сегодня «конверсия», завтра «CR», в отчёте «конверсия в заказ». Клоду надо знать, что всё это одна метрика.
А вот «конверсия в лид» звучит почти так же, но это уже другая метрика, и её тоже стоит назвать, чтобы не смешались.
Так что в карточку идут все имена, под которыми вы будете о метрике спрашивать, и соседи, с которыми её легко спутать. С каждым следующим разделом карточка будет прирастать:
Конверсия в покупку Синонимы: конверсия, CR, CVR, конверсия в заказ Формула: Оплаченные заказы ÷ Сессии Не путать: с количеством конверсий, с конверсией в лид и в корзину
Теперь Клод хотя бы говорит о том же, о чём вы. Следующий шаг, чтобы и считал так же.
2. Чтобы считал так, как принято именно у вас
Формула есть. Но между ней и числом в отчёте куча решений, которые у вас давно приняты, а Клод о них не знает.
Единицы измерения
Конверсия была 2%, стала 2,5%. Клод пишет: «выросла на 25%».
Посчитано верно. Только у вас такие изменения принято мерить в процентных пунктах, и в отчёте это +0,5 п.п.
«Плюс 25%» на планёрке звучит как прорыв.
«Плюс 0,5 п.п.» как обычная неделя.
Нюансы расчёта
Даже с правильной формулой по сырой выгрузке считать нельзя. Сначала из неё что-то убирают, что-то вычитают, и этот список у каждой компании свой.
Боты, свой трафик из офиса, тестовые заказы. Вы их давно отфильтровываете и уже не помните об этом. Клод не знает.
В понедельник налетели боты. В ваших отчётах их нет, конверсия стабильна. А Клод считает по сырой выгрузке, видит провал и выдаёт список гипотез про чекаут и цены.
Ищет причину падения, которого не было.
С возвратами и отменами та же история: вычитать их или нет, вы когда-то решили. И к какому дню относить заказ, если оформили его в понедельник, а оплатили в среду, тоже.
Примеры расчёта
Даже подробную формулу можно прочитать по-своему. Поэтому рядом с ней стоит положить один посчитанный пример: вот исходные числа, вот результат.
Клод сверяется с ним сам. Если по тем же числам у него выходит другое, значит, считает он не так, как вы. И это видно сразу, а не когда цифры уже ушли в отчёт.
Допустимые агрегации
Спрашиваешь, какая средняя конверсия по трём каналам. Клод складывает три процента и делит на три.
А трафик в каналах очень разный:
Среднее арифметическое выходит 8%. Настоящая конверсия по трём каналам — 3,3%: все заказы делим на все сессии.
Новый канал с шестью заказами весит в таком среднем столько же, сколько поиск.
С периодами то же самое: конверсия за неделю не равна среднему из семи дневных.
Единица: %, изменения — в п.п. Не учитываем: ботов, внутренний трафик, тестовые заказы, отмены и возвраты Дата заказа: по дню оформления Пример: 10 000 сессий, 230 оплаченных заказов → 2,3% Агрегация: складываем заказы и сессии, потом делим; проценты не усредняем
Число теперь сходится с вашим. Дальше — чтобы Клод правильно его читал.
3. Чтобы давал корректную интерпретацию
Дальше Клод смотрит на число и делает выводы. Для этого ему нужно то, что вы про метрику знаете по опыту.
Сущность метрики
Что конверсию надо растить, Клод догадается сам. А вот какие значения для вас нормальные, он не знает.
Конверсия за день подскочила втрое. Клод поздравляет с рекордом.
Вы бы сначала пошли проверять трекинг: у вас так не бывает, скорее где-то задвоились заказы.
Без коридора нормы Клод не отличит рекорд от поломки.
С другими метриками он может перепутать и само направление. Рост доли заказов со скидкой легко принять за успех, хотя её держат в балансе.
Разрезы по умолчанию
Общая конверсия за месяц стоит на месте. Клод пишет, что всё стабильно.
А внутри мобильная упала, десктоп вырос, и в сумме вышел ноль. Что-то сломалось на телефонах, но в среднем этого не видно.
Поэтому в карточке стоит перечислить разрезы, в которых вы смотрите метрику всегда, даже если вопрос звучит как «а в целом»:
Тогда Клод проверит их до того, как скажет «всё стабильно».
Запреты применения
Клод видит, что у рассылки конверсия заметно выше, чем у рекламы, и советует рекламу урезать.
Но в рассылке у вас только те, кто уже покупал. А реклама приводит людей, которые видят вас впервые. Так что про рекламу это сравнение ничего не говорит.
С прошлым годом тоже осторожно. Конверсия выросла, и Клод записывает это в успехи весенней кампании. А в марте вы переехали на новый сайт, и сессии теперь считаются по-другому.
Или он сравнивает эту неделю с той же неделей прошлого года, а там была распродажа.
Такие запреты вы соблюдаете на автомате. Клоду их надо написать прямо: что с чем не сравниваем.
Дозревание данных
Спрашиваешь, что вчера с конверсией. Клод видит просадку и начинает искать причину.
А вчерашний день у вас всегда выглядит хуже: часть заказов оплачивают позже, при получении или по счёту. Оплаты дойдут, и конверсия за вчера подрастёт сама.
Бывает и наоборот. Отмены и возвраты приходят задним числом, и свежие дни сначала выглядят лучше, чем окажутся.
Клоду нужно знать, когда число можно считать окончательным.
Направление: растить; коридор 2–4%, скачок выше — сначала проверить трекинг
Разрезы по умолчанию: устройство, канал, новые и вернувшиеся
Не сравнивать: рассылку с рекламой
периоды до переезда на новый сайт (март)
распродажи с обычными неделями
Дозревание: день считаем окончательным через 3 дняТеперь Клод понимает, что видит. Самое сложное — объяснить, почему так вышло.
4. Чтобы правильно объяснял причины отклонений
Объясняя, почему конверсия сдвинулась, Клод опирается на связи между метриками. Какие из них настоящие, он без вас не знает.
Тип связи
Конверсия упала, а средний чек вырос. Клод сводит одно к другому: чек стал выше, и это отпугивает покупателей. Советует снижать цены.
А на деле на складе закончился ходовой недорогой товар. Часть людей не нашла его и ушла, поэтому конверсия упала. Те, кто всё-таки купил, взяли аналог подороже: заказов меньше, но каждый в среднем дороже, поэтому чек вырос.
На обе метрики повлиял стокаут. А друг на друга они не влияют: высокий чек сам по себе никого не отпугивал.
Клод принял совпадение за влияние и пошёл снижать цены, хотя товар надо было просто вернуть на полку.
Чтобы так не выходило, в карточке записывают, с чем метрика связана и как:
- тождество — связь по формуле, арифметика. Конверсия = заказы ÷ сессии: заказов меньше при тех же сессиях, значит, конверсия ниже, проверять тут нечего;
- влияние — подвинешь одно, изменится другое. Стокаут двигает конверсию, и это можно проверить на данных.
Причину Клод ищет только среди влияний. У конверсии это, например, стокауты, стоимость доставки, скорость загрузки страниц. Среднего чека среди них нет.
Знак связи
Вы подняли порог бесплатной доставки, чтобы вырос средний чек. Чек вырос, а конверсия просела. Клод ищет причину где угодно: в рекламе, в скорости сайта, в сезонности...
А причина в том же пороге. Кто до него не дотягивает, теперь платит за доставку, или уходит, не оформив заказ.
У порога две связи с разными знаками: со средним чеком плюс, с конверсией минус. Клод знал только про первую, ради которой порог и поднимали.
Когда в карточке записаны оба знака, Клод первым делом проверит порог.
Лаг эффекта
Когда у ваших товаров не было отзывов, вы попросили покупателей их оставить. Как только отзывы появились на страницах товаров, конверсия выросла. Связь подтвердилась: больше отзывов — выше конверсия.
Теперь хочется ещё. Вы подключаете сервис, который подтягивает на сайт отзывы с маркетплейсов, где продаются те же товары. Вместо нескольких отзывов у товаров становятся десятки, у популярных — сотни.
Клод: отзывам нужно время, подождём неделю. Через неделю тоже ничего. Подождём месяц.
А ждать было нечего. Отзывы читают в той же сессии, в которой решают, покупать ли. В прошлый раз конверсия откликалась сразу, как только отзыв появлялся на странице товара. Раз сейчас эффекта нет в первые дни, не будет и через месяц.
Лаг говорит не только сколько ждать, но и когда ждать уже нечего.
Механизм связи
Почему связь, которая один раз сработала, во второй раз промолчала?
Чтобы ответить, надо договорить фразу «отзывы влияют на конверсию, потому что…».
Потому что снимают сомнение перед покупкой: подойдёт ли, не сломается ли, не обманут ли. И из этого сразу видно, где связь работает, а где нет:
- от нуля до нескольких отзывов конверсия растёт: у покупателя появляется ответ на его сомнение;
- от нескольких до сотни конверсия растёт всё меньше: сомнение уже снято, и сотый отзыв к пятому почти ничего не добавляет.
Это видно и в исследованиях. По данным Spiegel Research Center (2017), вероятность покупки товара с пятью отзывами на 270% выше, чем у товара без отзывов. А после первых пяти польза каждого следующего быстро падает.
Так у связи появляется область действия: эффект заметен, пока отзывов у товара мало.
Без механизма Клод видит только «больше отзывов — выше конверсия» и советует собирать ещё. Там, где их уже сотни.
Правдоподобную версию Клод придумает всегда. Механизм в карточке нужен, чтобы он проверял вашу.
Такое «потому что» стоит договорить для каждой связи. Для стокаута и порога бесплатной доставки мы его уже проговорили по ходу, осталось записать. Вот последний кусок карточки:
Связи:
Конверсия = Заказы ÷ Сессии — тождество
Влияют:
Уровень стокаутов: минус, сразу
как: не нашёл нужный товар и ушёл
Порог бесплатной доставки: минус, сразу (на средний чек — плюс)
как: корзина чуть ниже порога, доплата за доставку, уход
Количество отзывов: плюс, сразу
как: снимают сомнение перед покупкой; заметно, пока отзывов у товара мало
Стоимость доставки: минус
Время загрузки страницы: минус
… и т.д.
Не влияет: Средний чек
Финал
Аналитике пока всё равно нужен человек. Мы ещё не видели, чтобы нейронка дала рекомендацию, которая учитывает всё, что учитывает живой коллега.
Но ошибаются и нейронки, и люди. Коллега тоже путает проценты с пунктами и радуется рекорду, который потом оказывается задвоенными заказами.
Разница в том, что Клоду можно один раз записать правила, и он будет сверяться с ними каждый раз. Коллега читает регламент один раз, на онбординге, и то не до конца.
Начните с одной метрики — той, про которую спрашиваете Клода чаще всего. И с базы: определение, синонимы, единицы, сущность, разрезы. Остальное допишется, когда Клод в очередной раз ошибётся.
А коллегу всё-таки иногда зовите. Коллективный разум, он такой.