Зачем вообще разделять событийную и вероятностную аналитику
Если говорить по-честному, в реальных компаниях редко кто сидит и думает: «Сейчас я использую событийную статистику, а вот тут — вероятностную». Все смешано. Но граница между ними важна именно в момент принятия решений: вы опираетесь на фактические зафиксированные события или на модели, которые пытаются угадать, что происходит между ними. Событийный подход говорит: «Я видел 10 000 кликов и 500 покупок, вот конверсия». Вероятностный добавляет: «Из тех, кого я не смог точно отследить из‑за куки, VPN и ограничения трекинга, с высокой вероятностью еще N человек тоже купили». Понимание, где заканчиваются измеренные данные и начинаются оценки, — это фундамент доверия к аналитике.
При этом пользователям отчетов почти всегда подают всё в одном графике, без объяснения, какая часть — твердая статистика, а какая — математическая догадка. Отсюда и споры на планерках: маркетинг «доказывает», что канал работает, финансы не верят, продукт настаивает на другом. Разрулить это можно, только если договориться о терминах и границах.
Событийная статистика: как она устроена на практике
Что такое события в аналитике человеческим языком
Если разобрать событийную аналитику что это простыми словами, то всё довольно приземленно: есть пользователь, он делает действие — просмотр страницы, клик по баннеру, добавление товара в корзину, оформление заказа. Каждое такое действие — событие, которое попадает в лог. Система событийной аналитики для сайта и приложения — это по сути конвейер: фронтенд шлет события, бэкенд их принимает, нормализует, обогащает (устройство, источник трафика, версия приложения) и складывает в хранилище. Дальше аналитик или продукт строит воронки, сегменты, retention‑кривые и смотрит, где пользователи отваливаются. Инструменты событийной аналитики и отслеживания событий вроде Amplitude, Mixpanel, AppMetrica или самостоятельных решений на базе Kafka + DWH дают почти «фотографию» поведения, если события настроены грамотно.
Кейс из практики: крупный маркетплейс долго спорил, почему пользователи бросают корзину на шаге ввода адреса. По данным рекламных платформ все выглядело прилично, но детальная событийная статистика показала, что 18 % клиентов просто не видят нужный им вариант доставки, потому что блок с выбором был ниже первого экрана. После сдвига блока вверх конверсия шага выросла на 6 п.п. без каких‑либо изменений в медиа‑бюджете. Это пример, где чистая событийная аналитика закрыла вопрос без всякой вероятностной магии.
Вероятностная аналитика: когда «точных данных» уже мало
Где включается матмодель вместо прямого измерения
А вот вероятностная аналитика в маркетинге что такое на уровне практики? Это все методы, которые пытаются восстановить реальную картину, когда вы не можете связать пользователя и его действия один к одному. Атрибуция без cookies, модель вкладов каналов, инкрементальность, media‑mix‑модели — всё это опирается на статистику и машинное обучение. Например, платформы веб‑аналитики с событийной и вероятностной моделью данных (типа GA4 или некоторых CDP) смешивают детерминированные связи (логин, user_id, device_id) с вероятностными: похожие устройства, поведение, временные окна. Система говорит: «С высокой вероятностью это один и тот же человек, хотя прямого идентификатора нет». В рекламе это особенно критично: половину конверсий вы видите в логах, вторую половину приходится догадываться по статистическим закономерностям.
Реальный кейс: D2C‑бренд в нише косметики после ужесточения трекинга в iOS видел «падение» ROAS по Facebook Ads почти вдвое. Отключать кампании было страшно. Команда построила простую вероятностную модель: смотрели, как меняется общий объем продаж и direct‑трафика в зависимости от изменения спендов по Facebook, контролируя остальные каналы. Модель показала, что реальный вклад Facebook примерно в 1,6 раза выше, чем показывают события в рекламном кабинете. Если бы опирались только на событийную статистику, «зарезали» бы канал и потеряли бы рост.
Сравнение подходов: где факты, а где догадки
Плюсы и минусы без иллюзий
Событийная статистика дает четкость: есть событие — есть запись в логе, нет события — нет данных. Плюсы понятны: воспроизводимость, аудит, возможность докопаться до конкретного пользователя и шагов воронки. Минусы проявляются там, где события по техническим причинам теряются: блокировки трекеров, баги в SDK, ограничения браузеров. Тогда картина кажется точной, но на самом деле она дырявая. Вероятностный подход честно признает: «Мы не всё видим, но можем оценить». Его сила — устойчивость к неполному трекингу, возможность учитывать скрытые эффекты (отложенные конверсии, кросс‑девайс). Слабость — сложность интерпретации, риск переобучения и зависимость от качества исходных событий, на которых вообще‑то обучаются модели.
На практике ни один здравый бизнес не живет в чистой парадигме. Финансовый директор любит детерминированные цифры, маркетинг — вероятностные модели, продукт — микс, который объясняет, почему ведро с пользователями течет. Зрелые компании явно маркируют метрики: «измерено по событиям» и «оценено моделью». Отчеты перестают выглядеть как монолитная истина и превращаются в карту с подписью масштаба и допусков — и это сильно снижает токсичность споров.
Как выбирать подход: практические рекомендации
Когда достаточно событий, а когда без моделей никак
Если у вас небольшой продукт и понятная, короткая воронка (например, SaaS с триалом или простой интернет‑магазин), то логично сделать ставку на событийный контур: аккуратно описать сущности, завести единый словарь событий, построить вменяемый трекинг и уже на этом уровне закрыть 80 % вопросов. В этом сценарии вероятностные модели можно использовать точечно: для прогноза LTV, для подсказок рекомендации товаров, но не для базовой отчетности. Если же у вас большой маркетинговый микс, офлайн‑продажи, офлайн‑медиа, телек и наружка, а половина пути клиента протекает вне приложения, без вероятностной аналитики вы будете слепы. Тогда логика такая: сначала укрепляем фундамент событийной статистики, потом поверх поднимаем модельный слой, который объясняет разрыв между «видимым» и «реальным» миром.
Полезное практическое правило: все метрики про продукт (onboarding, удержание, активация, фичи) стараемся считать по событиям. Все метрики про влияние каналов — в гибриде: то, что можно, считаем детерминированно, остальное дополняем вероятностными оценками. И обязательно в дашбордах показываем обе цифры — «по событиям» и «с учетом моделей», чтобы все видели диапазон, а не одну «универсальную правду».
Тренды 2025: к чему готовиться аналитикам и бизнесу
Сближение событийного и вероятностного миров
К 2025 году становится очевидно, что рынок уходит от противопоставления «событийная против вероятностной» к концепции единой аналитической ткани. Большинство новых решений строятся как гибриды: в одном ядре хранятся сырые события, рядом живут слои агрегаций и предиктивных моделей, которые обновляются почти в реальном времени. Снижается интерес к «черным ящикам», где модель не объясняет себя: бизнесу важно понимать, какие именно события и допущения лежат в основе прогноза. Параллельно растет спрос на инженерные навыки у аналитиков: нужно уметь не только интерпретировать графики, но и понимать, как устроены пайплайны, как фильтруются события и что реально означает каждая метрика в конкретной платформе.
Отдельный тренд — унификация: компании устали жить в десятке несвязанных систем и всё чаще строят или выбирают платформы, где событийная статистика и вероятностная аналитика живут в одной экосистеме. Это снижает расхождения между отчетами маркетинга, продукта и финансов и позволяет спорить уже не о «чей дашборд прав», а о том, какие управленческие выводы логично сделать из единого слоя данных. И вот как раз здесь граница между событийным и вероятностным подходом перестает быть источником конфликта и превращается в осознанный инструмент.