Метрики продукта, жизни, Вселенной и всего такого

Чем измерить всё, что происходит в менеджменте продукта, и зачем это нужно?
6 минут1058

Продакт-менеджер отвечает за развитие продукта. Если кратко, это планирование, постоянное улучшение и оптимизация продукта на всех стадиях жизненного цикла. Если говорить подробнее, сюда можно отнести много сфер ответственности: исследования, маркетинг, разработку фич (и отказ от них), стратегию продукта, контроль качества и так далее.

Как уследить, во что именно нужно включиться прямо сейчас? Какие действия принесут продукту профит в ближайшее время или станут важны для стратегического развития? И главное, как определить, что из ценного, важного и критичного делать в первую очередь?

Для этого существует много фреймворков (другими словами — готовых методов) для оценки как текущей ситуации, так и будущих разработок и идей. В их основе лежат метрики, изменения в которых и скажут продакт-менеджерам, что именно нужно делать прямо сейчас.

Разберём самые популярные и универсальные фреймворки, которые может применить практически любой менеджер продукта. 

AARRR, или пиратские метрики

Одна из самых интуитивно понятных систем, которая удобно интегрируется с маркетингом. Используется преимущественно стартапами и компаниями при выходе на новый рынок или сегмент. Представляет собой воронку, по которой проходит пользователь от момента поиска продукта до оплаты или рекомендации друзьям. 

На каждом этапе воронки пользователь решает новую задачу, а значит, ждёт от продукта новой ценности и новых результатов. Поэтому каждый раз задача по удержанию пользователя будет видоизменяться, как и метрики, которыми будем измерять её успешность.

Этап

Задача

Возможные метрики

Acquisition — привлечение

Получить внимание пользователя

Количество лидов, установок, вовлечённых сессий

CAC

Activation — активация

Убедить пользователя «попробовать» продукт

Активация пробного периода, регистрация, запуск приложения

Retention — возвращаемость

Убедить пользователя вернуться в продукт

Retention 2,7,28

Sticky factor

Revenue — доход

Получить от пользователя плату за предоставление товара или услуги

Количество заказов

ARPU/ARPPU

Частота заказов

LTV

Referral — готовность рекомендовать

Получить от пользователя рекомендацию продукта, бренда

k-фактор

Упоминания бренда

Количество лидов по рекомендации

NSM (метрика «полярной звезды»)

Показатель основной ценности продукта для пользователей, по которому также можно понять, зарабатывает ли компания. С его помощью нельзя измерить, была ли эффективна новая фича и хорошо ли работает определённый этап в пути клиента. Он выступает в качестве основного индикатора продукта в долгосрочном периоде.

Например, для онлайн-магазина такой метрикой часто является LTV. А для онлайн-сервиса, который монетизируется за счёт рекламы, — MAU и количество активных пользователей в день. У Facebook это средняя длина сессии, а у Medium — доля дочитанных статей.

Не всегда метрика «полярной звезды» очевидна. Чтобы выбрать её правильно, нужно понимать, чем вы ценны для клиентов и на чём зарабатываете. Если ваш сервис отвечает за электронный документооборот, то для вас будет важно, каким количеством документов компания обменивается с вашей помощью. 

Иерархия метрик

Более сложная система работы с метриками, которая подойдёт, если вы — продакт большого продукта или экосистемы. Такая модель помогает упорядочить показатели, выявить зависимости и понять, работа с какой метрикой окажет наиболее существенный результат.

Иерархия метрик помогает разложить ключевой показатель успеха (чаще всего это прибыль) на более детальные метрики, а их — на ещё более мелкие. Благодаря этому: 

  • становится понятно, как изменение небольших процессов помогает улучшить общие показатели продукта;
  • видно, показатели каких метрик могут ухудшиться при улучшении другой метрики;
  • виден долгосрочный эффект даже краткосрочных изменений функциональности.

Кроме того, это полезное упражнение для каждого менеджера продуктов. Позволяет навести порядок в голове и бэклоге, увидеть задачи, которые ни на что не влияют, и отказаться от них.

Пирамида метрик

Иерархия метрик не всегда даёт однозначное понимание, какие из них являются более значимыми, какие — составными, а какие — промежуточными. Особенно сложно сориентироваться в самом начале. Чтобы избежать возможных ошибок, обратимся к пирамиде метрик.

Пирамида имеет пять уровней, расположенных по порядку от макроструктуры к микропроцессам. 

  1. В основе находятся бизнес-метрики, которые показывают, зарабатываем ли мы и эффективна ли наша бизнес-модель (считаем общий профит).
  2. Дальше идут метрики маржинальности, баланс которых напрямую влияет на профит. Следим за прибылью с каждого пользователя и каждой сделки, работаем над формулой LTV > CAC.
  3. Ценность продукта. На этом этапе мы должны быть уверены, что продукт решает основную задачу пользователя, с которой он приходит к нам. Если она решается хорошо, это залог готовности платить больше и дольше, что напрямую влияет на второй этап. Здесь подойдут любые метрики лояльности. 
  4. Метрики качества. Готовы ли мы гарантировать удобство и отказоустойчивость нашего сервиса? Чтобы измерить это, отслеживаем операционные процессы: оптимальность, безотказность, отсутствие багов и критических сценариев.
  5. Маркетинговые метрики. Как работают отдельные каналы и сегменты, успешны ли наши рекламные коммуникации — всё это учитывается с помощью CTR, CPA и т. д. 

Кстати, достаточно сложная иерархия, представленная в виде древовидной структуры, является по сути пирамидой метрик.

Прокси-метрики

Все предыдущие фреймворки работают в том случае, если есть накопленная статистика и данные можно свести в единую структуру. А если в продуктовую воронку попадает не очень много пользователей или речь идёт о выходе на новый сегмент или рынок, требуется получить часть данных искусственно. Другими словами, спрогнозировать на основании существующих цифр.

Показатели, созданные на основе реальных данных и используемые для бизнес-решений, называются прокси-метриками. Они позволяют работать в условиях недостаточных данных, но требуют участия хорошего аналитика. А зачастую могут быть применены только с помощью машинного обучения. 

Контрметрики

Контрметрики существуют для того, чтобы снизить риск гиперфокуса — когда вся команда работает на один-два показателя, от которых зависит успех продукта. При этом из вида упускаются сопутствующие процессы — а практика показывает, что именно с белых пятен начинаются проблемы в продукте.

Чтобы этого не было, необходимо связать каждую метрику с соответствующей контрметрикой: количество платного и органического трафика, число регистраций и последующих активаций аккаунта, количество покупок и возвратов. Если вы видите, что заказов становится больше, не забывайте контролировать, чтобы количество оплат не снижалось, а возвраты не увеличивались. Тогда рост заказов действительно будет для вас сигналом о росте или даже кратном росте продукта — значит, вы нашли свою аудиторию.

Дополнительно

Все перечисленные методы предполагают, что вы построили в продукте полноценную систему метрик, отслеживаете их динамику и следуете заповедям data-driven. Они и правда часто выручают. Но не всегда есть возможность это сделать — многое зависит от компании и проекта. Ниже несколько несложных фреймворков с готовым набором метрик. 

Двигатели роста

Метод может использоваться как в начинающих продуктах, так и в тех, которые уже не поддерживаются настолько, насколько это необходимо. Заключается в мониторинге трёх показателей.

Возвращаемость

Задача: поддерживать интерес пользователей.

Показатель успешности: новые пользователи приходят раньше, чем уходят старые.

Виральность

Задача: мотивировать пользователей рекомендовать нас.

Показатель успешности: на каждого платного пользователя есть более одного бесплатного.

Маржинальность

Задача: оптимизировать затраты на поиск клиентов.

Показатель успешности: LTV > CAC.

Usability-метрики

Продукт считается удобным и хорошо выполняющим свою задачу, если можно сказать, что пользователи: 

  • эффективно справились со своей задачей;
  • удовлетворены промежуточным процессом;
  • достигли ожидаемого результата.

Для этого мы измеряем: 

  • количество успешно завершённых задач;
  • среднее время, которое требуется для решения;
  • количество багов, ошибок, проблем на одного пользователя;
  • субъективный индекс удовлетворённости.

Все показатели, кроме последнего, можно достать из статистики. Последний — качественный, отслеживается через опросы пользователей. Полученные показатели суммируем и следим за суммарным баллом в динамике.

Надеемся, вы сможете применить рекомендованные нами методы с пользой. Регулярный аналитический подход непрост, но точно окупается.

продакт-мендежментметрикиразвитие продуктовменеджментменеджмент продуктов
Нашли ошибку в тексте? Напишите нам.
Спасибо,
что читаете наш блог!
Posts popup