Аналитика пользовательского поведения — ключевой инструмент для улучшения цифровых продуктов, позволяющий определить, как именно пользователи взаимодействуют с интерфейсом и какие сценарии приводят к целевым действиям. Статья подробно разбирает подход к внедрению событийной аналитики на примере PostHog, выделяя этапы: определение целевых сценариев, проектирование стартовых и конечных событий, сбор дополнительных свойств (время, выбранные опции, ошибки), а также важность системной документации по метрикам и событиям.

Рекомендуется не ограничиваться сбором базовых метрик (просмотры, клики), а сосредоточиться на ключевых пользовательских путях и их свойствах. Для каждого сценария формируется уникальный паттерн именования событий, фиксируются цели сбора данных и структура свойств, обеспечивающая простоту анализа и масштабируемость аналитики. Итог — повышение прозрачности пользовательских флоу, возможность быстрого тестирования гипотез и оптимизации продукта на основе данных.