Самый дорогой баг в ИТ продукте

В отличие от падения сервиса, которое быстро обнаруживается и чинится, “невидимые” ошибки могут жить в продукте годами. Бизнесу это обходится дорого как финансово так и репутационно.

Типы ошибок

Поломки в продукте можно условно разделить на три типа:

1. Даунтайм. Сервис недоступен: сайт или приложение не открывается. Это заметная проблема, встречающаяся реже всего. В большинстве команд такие инциденты занимают считанные часы в месяц и быстро фиксируются.
2. Частичные сбои. Ломается часть функционала: не проходит оплата, не работает фильтр, не открывается окно с поддержкой. Сервис продолжает работать, но часть пользователей не может выполнить ключевое действие. Такие ошибки зачастую затрагивают 10–40% пользователей и живут часами или даже днями.
3. Невидимые ошибки. Интерфейс работает, но действие не выполняется: кнопка не нажимается, данные не сохраняются, пользователь “застревает” в сценарии. Внешне всё выглядит нормально — и поэтому такие ошибки часто остаются незамеченными. Они могут затрагивать всего 1–10% пользователей, но жить неделями.

Парадокс заключается в том, что чем менее заметна ошибка, тем дольше она живет — и тем больше денег успевает “съесть”.

Разница становится очевидной, если посчитать, сколько денег бизнес теряет в каждом из этих сценариев.

Сценарии

Упущенная выгода из‑за ошибок в веб сервисах считается как Loss=(Impressions×CTR×CPC)×Downtime.

Где:

• impressions — показы;
• CTR — кликабельность, количество людей, которые хотят совершить действие;
• CPC — количество заработанных за действие денег. Например, за покупку, конверсию или лид;
• downtime — время, в течение которого не работает функционал.

Даунтайм приложения

Сервис недоступен:

• оборот в день = 1 200 000 ₽;
• revenue в час = 1 200 000 / 24 = 50 000 ₽

Сервис не работал 2 часа — Потери = 50 000 × 2 = 100 000 ₽.

Потери понятны, быстро считаются и сразу заметны. Такие инциденты быстро обнаруживаются и устраняются.

Частичные сбои

Оборот в день = 1 200 000 ₽.

Ошибка затрагивает 10% пользователей и живёт 3 дня: потери = 1 200 000 × 0.1 × 3 = 360 000 ₽.

Из‑за появления такого сбоя бизнес теряет 360 000 ₽, при этом ошибка может жить в приложении и больше — время пока клиент сообщит / пока QA или разработчик научится воспроизводить баг / время на починку. Скорость поиска источника проблемы может сильно замедляться из‑за отсутствия контекста.

Потери в несколько раз выше, чем в кейсе с даунтаймом — и остаются незамеченными.

Невидимые ошибки

Ошибка в API ломает регистрацию. Часть пользователей не может завершить onboarding.

Регистрации в день = 1000. LTV = 10 000 ₽ (средний заработок сервиса с 1 пользователя).

Ошибка затрагивает 10% пользователей: потери = 1 000 × 0.1 × 10 000 = 1 000 000 ₽.

Так за каждый день существования ошибки бизнес теряет 1 000 000 ₽ потенциальной выручки. Это не деньги за моментальную покупку, а средний заработок сервиса с каждого пользователя, например 10 месяцев продления подписки, 20 заказов в интернет магазине итд.

Что с этим делать

Современные системы мониторинга ошибок вроде Хоука как раз закрывают эту зону: собирают ошибки, контекст, и помогают понять, кого затронула проблема и где она возникла.

На практике бизнесу важен не сам факт ошибки. Важнее понять три вещи: что сломалось, сколько пользователей это затронуло и во сколько это обходится продукту. Здесь отслеживание ошибок перестаёт быть просто техническим инструментом и становится способом защищать выручку.

Поэтому рабочий подход обычно выглядит так:

Отслеживать не только даунтайм, но и деградацию сценариев. Нужно видеть не только полное падение сервиса, но и частичные поломки: ошибки в оплате, регистрации, онбординге, фильтрах, форме заявки, API‑методах. Хоук, например, делает акцент на быстром отлове ошибок и их приоритизации.

Собирать ошибки в контексте пользователя. Важно видеть, в каком действии возникла ошибка, на каком шаге пользователь застрял, сколько сессий и пользователей она затронула. В ошибке виден конкретный сценарий — история кликов и запросов пользователя.

Связывать инженерные сигналы с бизнес‑метриками. Полезно уметь ответить не только на вопрос “что упало”, но и на вопрос “какой бизнес‑сценарий пострадал”. Для e‑commerce это может быть оформление заказа, для SaaS — регистрация, onboarding или активация, для B2B‑сервиса — работа ключевых компонентов. Только в этой связке становится видно, какие ошибки действительно опасны.

Вывод

Ключевой вопрос — не “есть ли в вашем продукте ошибки”, а “понимаете ли вы, сколько они стоят”. Потому что это определяет, какие проблемы нужно решать в первую очередь.

Сегодня отслеживание ошибок — это де‑факто стандарт для цифрового продукта. Если вы не интегрировали трекинг ошибок, то вы не видите, где теряете деньги и ограничиваете рост продукта.