1. Zacznij od decyzji, nie od narzędzia
Jeżeli chcesz ocenić jakość leadów, potrzebujesz innych danych niż przy optymalizacji checkoutu. Narzędzie analityczne powinno realizować plan pomiaru, nie dyktować model strony.
2. Zbuduj spójną taksonomię zdarzeń
Nazwy i parametry powinny opisywać znaczenie biznesowe. Zdarzenie `form_submit` jest bardziej użyteczne, gdy wiadomo jaki formularz, z jakiej strony i czy wysłanie zakończyło się powodzeniem.
3. Rozróżnij intencję od sukcesu technicznego
Kliknięcie w przycisk wysyłania nie jest jeszcze poprawnie dostarczonym leadem. Dla krytycznych konwersji warto mierzyć stan potwierdzony przez system, jeśli architektura pozwala to zrobić wiarygodnie.
4. Zbieraj tylko dane potrzebne
Większa ilość danych zwiększa koszt analizy i ryzyko prywatności. Minimalizacja danych jest dobrym domyślnym założeniem również z punktu widzenia jakości modelu analitycznego.