Продуктовая аналитика. Топ 50 продуктовых метрик с примерами

Posted by By Иван Шамаев 59 Min Read

Contents

Введение

Прежде чем переходить к продуктовой аналитике, я советую ознакомиться с моей статьей (на другом сайте), которая является компиляцией общедоступных материалов из интернета:

Бесплатный курс Product Manager (большая подборка материалов). Управление продуктом. Продакт Менеджер

Что такое продуктовая аналитика?

Продуктовая аналитика — это процесс сбора, анализа и интерпретации данных, связанных с продуктом или услугой, чтобы понимать, как пользователи взаимодействуют с продуктом и как его можно улучшить, чтобы повысить его эффективность и удовлетворенность пользователей.

Продуктовая аналитика становится все более важной в современном бизнесе, где продукты и услуги постоянно изменяются и улучшаются, чтобы соответствовать требованиям пользователей и конкуренции.

Кто такой продуктовый аналитик?

Продуктовый аналитик — это специалист, который отвечает за сбор, анализ и интерпретацию данных, связанных с продуктом или услугой, чтобы понимать, как пользователи взаимодействуют с продуктом и как его можно улучшить, чтобы повысить его эффективность и удовлетворенность пользователей. Другими словами, это специалист, который анализирует данные о продукте, чтобы дать рекомендации по разработке и обновлению продукта, в том числе для его запуска и продвижения (маркетинга).

Роль продуктового аналитика включает в себя следующие задачи:

  • Определение ключевых показателей эффективности продукта (KPI), которые помогут измерить успех продукта и его эффективность в достижении целей бизнеса.
  • Сбор данных о продукте, включая данные о поведении пользователей, использовании функций продукта, привлечении и удержании пользователей, и другие данные.
  • Анализ данных с помощью различных методов, таких как A/B-тестирование, анализ пользовательского поведения и исследование рынка.
  • Предложение изменений в продукте на основе анализа данных и определение, какие изменения приведут к улучшению продукта и повышению его эффективности.
  • Разработка отчетов и представление результатов анализа бизнесу и команде разработки продукта.

Продуктовый аналитик обычно работает в команде продукта и сотрудничает с различными специалистами, такими как менеджеры продукта, дизайнеры, разработчики и маркетологи.

ПРОДУКТОВАЯ АНАЛИТИКА: РАЗБОР реального КЕЙСА

С какими видами/типами продуктов приходится работать продуктовым аналитикам?

Продуктовые аналитики могут работать с различными типами продуктов, в зависимости от компании и ее специфики. Некоторые из наиболее распространенных типов продуктов, с которыми работают продуктовые аналитики, включают в себя:

  1. Мобильные приложения для iOS и Android
  2. Веб-приложения и сайты
  3. Социальные сети и платформы для обмена контентом
  4. Игры и развлекательные продукты
  5. Компьютерное и серверное программное обеспечение
  6. Электронные коммерческие платформы и маркетплейсы
  7. Финансовые и банковские продукты
  8. Медицинские и здравоохранительные продукты
  9. Продукты для бизнеса и управления проектами
  10. Устройства Интернета вещей (IoT) и смарт-дома.

Продуктовый аналитик может работать с одним или несколькими типами продуктов в рамках своей карьеры, и ему необходимо иметь понимание специфики каждого из этих продуктов для проведения анализа и определения наиболее эффективных стратегий для его улучшения.

Чем продуктовый аналитик отличается от менеджера продукта?

Продуктовый аналитик и менеджер продукта — это две разные роли в команде разработки продукта.

Менеджер продукта (Product Manager) отвечает за разработку и внедрение продукта на рынок. Он определяет стратегию продукта, задает приоритеты для функций, определяет ценовую политику, работает с командой разработчиков, дизайнеров и маркетологов, и следит за тем, чтобы продукт соответствовал потребностям пользователей и требованиям рынка.

Продуктовый аналитик (Product Analyst) отвечает за анализ продукта и его улучшение. Он занимается сбором и анализом данных, определяет KPI продукта, проводит A/B-тесты и исследует поведение пользователей, чтобы определить, какие изменения в продукте могут привести к улучшению его функциональности и удовлетворенности пользователей. Продуктовый аналитик не принимает решения о стратегии продукта, но предоставляет данные и рекомендации менеджеру продукта для принятия обоснованных решений.

Таким образом, можно сказать, что менеджер продукта отвечает за стратегические решения в разработке продукта, а продуктовый аналитик — за анализ данных и определение тактических изменений для улучшения продукта. Обе роли важны для развития и улучшения продукта, и часто работают вместе в команде продукта.

Основные скилы продуктового аналитика

Продуктовый аналитик должен обладать широким спектром навыков, включая технические, аналитические, коммуникативные и управленческие.

Некоторые из основных скиллов продуктового аналитика включают:

  1. Аналитические навыки: способность анализировать данные и выявлять закономерности, проводить статистические исследования, определять причинно-следственные связи и прогнозировать будущие тенденции.
  2. Технические навыки: понимание технологий и инструментов для работы с данными, включая базы данных, языки программирования, инструменты аналитики данных и визуализации.
  3. Коммуникативные навыки: способность общаться с коллегами и стейкхолдерами, переводить сложные данные и аналитические выводы в понятные для всех термины, презентовать свои результаты и рекомендации.
  4. Управленческие навыки: способность управлять проектами, планировать свою работу, определять приоритеты, работать в команде и координировать свою работу с другими членами команды.
  5. Понимание бизнеса: понимание основных принципов бизнеса, а также умение анализировать требования и потребности клиентов, определять KPI и метрики продукта, которые соответствуют бизнес-целям.
  6. Понимание пользователей: понимание потребностей и привычек пользователей, умение анализировать пользовательские данные, определять особенности поведения пользователей и выделять ключевые тренды.
  7. Гибкость и адаптивность: способность быстро адаптироваться к изменениям в проекте и бизнес-среде, готовность к изучению новых технологий и методов анализа данных.

Это лишь несколько основных скиллов, которыми должен обладать продуктовый аналитик. Конкретный набор навыков может различаться в зависимости от требований конкретного проекта и компании.

Технические навыки, которыми должен обладать продуктовый аналитик

Продуктовый аналитик должен обладать определенными техническими навыками, чтобы успешно выполнять свои задачи. Вот топ 10 технических навыков, которые могут понадобиться продуктовому аналитику:

  1. Знание SQL: продуктовый аналитик должен быть способен писать SQL-запросы для извлечения данных из базы данных, а также уметь работать с реляционными базами данных.
  2. Знание Python или другого языка программирования: продуктовый аналитик может использовать языки программирования для автоматизации процессов, построения моделей и анализа данных.
  3. Опыт работы с BI-инструментами: знание BI-инструментов (например, Tableau, Looker, PowerBI) может быть полезным для создания отчетов и дашбордов, визуализации данных и представления результатов анализа.
  4. Знание основ статистики: продуктовый аналитик должен иметь понимание основных понятий статистики, таких как среднее, медиана, стандартное отклонение, корреляция и т.д., чтобы правильно анализировать данные.
  5. Знание основ машинного обучения: знание основ машинного обучения может быть полезно для прогнозирования и определения важных факторов в поведении пользователей и использования продукта.
  6. Знание основ HTML, CSS и JavaScript: продуктовый аналитик должен иметь понимание основ веб-технологий, чтобы понимать, как пользователи взаимодействуют с продуктом в веб-браузере.
  7. Опыт работы с Git и другими инструментами контроля версий: продуктовый аналитик должен иметь опыт работы с инструментами контроля версий, чтобы следить за изменениями в коде продукта и обновлять свой код анализа.
  8. Знание API: продуктовый аналитик должен понимать, как работают API, чтобы извлекать данные из продукта и интегрировать их в другие системы.
  9. Опыт работы с базами данных NoSQL: продуктовый аналитик может использовать NoSQL базы данных, такие как MongoDB или Cassandra, для анализа больших объемов данных и работы с нереляционными данными.
  10. Опыт работы с облачными сервисами: продуктовый аналитик может работать с облачными сервисами, такими как Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), Microsoft Azure и другими. Облачные сервисы предоставляют инфраструктуру для хранения данных и выполнения вычислений в облаке, что упрощает обработку больших объемов данных и обеспечивает более высокую масштабируемость и доступность продукта.

Какие задачи решает продуктовый аналитик?

Продуктовый аналитик решает широкий спектр задач, связанных с анализом и оптимизацией продукта. Некоторые из основных задач продуктового аналитика включают:

  1. Анализ продукта: проведение анализа продукта, выявление его сильных и слабых сторон, определение потенциальных областей улучшения и развития.
  2. Анализ пользователей: анализ поведения пользователей, определение их потребностей и привычек, выявление ключевых трендов и паттернов поведения.
  3. Анализ конкурентов: анализ продуктов конкурентов, выявление их сильных и слабых сторон, определение потенциальных угроз и возможностей для своего продукта.
  4. Установление KPI и метрик: определение ключевых показателей производительности (KPI) и метрик продукта, которые соответствуют бизнес-целям.
  5. Мониторинг продукта: отслеживание продукта и его производительности в реальном времени, анализ результатов тестирования, сбор и анализ обратной связи от пользователей.
  6. Оптимизация продукта: разработка стратегий и рекомендаций по оптимизации продукта, улучшению его производительности и удовлетворенности пользователей.
  7. Планирование и управление проектами: планирование и управление проектами, координация работы с другими членами команды, определение приоритетов и распределение задач.
  8. Развитие продукта: определение направлений и стратегий развития продукта на основе анализа данных и потребностей пользователей.

В целом, продуктовый аналитик занимается анализом, оптимизацией и развитием продукта на всех его этапах, от концепции до внедрения и дальнейшего развития.

Какие данные обычно использует продуктовый аналитик?

Продуктовый аналитик использует множество данных для анализа продукта и принятия решений по его развитию. Вот несколько типов данных, которые обычно используются продуктовым аналитиком:

  1. Данные о пользователях: это данные о поведении пользователей на сайте или в приложении, такие как действия, совершенные пользователем, время, проведенное на сайте или в приложении, тип устройства, используемый пользователем, и т.д.
  2. Данные о продажах: это данные о продажах продукта, такие как количество продаж, доходы от продаж, средний чек и т.д.
  3. Данные о конверсии: это данные о количестве пользователей, которые выполняют определенные действия на сайте или в приложении, такие как регистрация, оформление заказа, подписка на новости и т.д.
  4. Данные о маркетинге: это данные о маркетинговых кампаниях, такие как количество кликов, затраты на рекламу, конверсия и т.д.
  5. Данные об использовании продукта: это данные о том, как пользователи используют продукт, такие как функции продукта, наиболее популярные страницы или экраны, наиболее используемые функции и т.д.
  6. Данные обратной связи: это данные, полученные от пользователей в форме отзывов, комментариев или опросов. Эти данные могут помочь продуктовому аналитику понять, что работает в продукте, а что нуждается в улучшении.
  7. Данные конкурентов: это данные о продуктах конкурентов, такие как функции, цены, пользовательский интерфейс и т.д.

Использование этих и других типов данных позволяет продуктовому аналитику получать ценные инсайты о продукте, его пользователях и конкурентной среде. Это помогает принимать решения по улучшению продукта, повышению его популярности и эффективности.

Какие аналитические методы использует продуктовый аналитик?

Продуктовый аналитик использует различные аналитические методы для анализа данных и принятия решений по улучшению продукта. Вот несколько из них:

  1. Когортный анализ: это метод, при котором пользователи группируются в когорты по дате первого визита или покупки. Этот метод позволяет продуктовому аналитику изучать, как изменения в продукте влияют на поведение пользователей с течением времени.
  2. A/B тестирование: это метод, при котором две или более версии продукта тестируются на группах пользователей, чтобы выяснить, какие изменения приводят к улучшению продукта. Этот метод используется для тестирования новых функций, дизайна или маркетинговых кампаний.
  3. Воронка продаж: это метод, при котором пользовательский путь от первого контакта до покупки разбивается на этапы. Этот метод позволяет продуктовому аналитику определить, на каком этапе пользователи больше всего теряются и что можно сделать, чтобы увеличить конверсию.
  4. RFM анализ: это метод сегментации клиентов, который помогает определить ценность клиентов на основе их поведения (покупок и взаимодействия с продуктом). Этот метод позволяет продуктовому аналитику выяснить, какие клиенты являются наиболее ценными для продукта и какие действия можно предпринять, чтобы удержать этих клиентов.
    Recency (R) — давность, количество времени с прошлой покупки
    Frequency (F) — частота, общее количество покупок
    Monetary (M) — деньги, общая сумма покупок

  5. Анализ данных о пользователе: это метод, при котором данные о поведении пользователей используются для создания профиля пользователя. Этот метод позволяет продуктовому аналитику понять, какие пользователи наиболее ценны для продукта, какие функции наиболее популярны среди пользователей и какие проблемы пользователи испытывают при использовании продукта.
  6. Анализ данных о конкурентах: это метод, при котором данные о продуктах конкурентов используются для анализа рынка. Этот метод позволяет продуктовому аналитику понять, что делают конкуренты, какие функции пользуются спросом у пользователей и какие преимущества продукта можно выделить в конкурентной среде.

Продуктовый аналитик использует эти и другие методы, чтобы извлекать ценные инсайты о продукте и его пользователях, а также для принятия решений, направленных на улучшение продукта. Это может включать в себя изменение функциональности, улучшение интерфейса пользователя, улучшение процесса покупки или любых других аспектов продукта. Более того, продуктовый аналитик также использует свои аналитические навыки для выявления новых возможностей для развития продукта, таких как добавление новых функций, расширение аудитории или увеличение дохода. В целом, продуктовый аналитик играет важную роль в развитии продукта, используя данные и аналитику, чтобы принимать информированные решения и улучшать пользовательский опыт.

Какие отчеты по продукту обычно создаются?

Отчеты по продукту, которые создают продуктовые аналитики, зависят от компании и ее продукта. Однако, некоторые типичные отчеты по продукту могут включать:

  1. Отчеты о продажах и доходности продукта, включая показатели выручки, маржинальности, LTV и другие метрики, связанные с финансовыми результатами продукта.
  2. Отчеты о пользовательской активности, включая количество пользователей, поведение пользователей на сайте/приложении, пользовательское удержание, среднее время использования продукта и другие метрики, связанные с пользовательской активностью.
  3. Отчеты о конверсии и воронке продаж, включая метрики, связанные с количеством пользователей, которые заходят на сайт, регистрируются, добавляют продукты в корзину, оформляют заказы и т.д.
  4. Отчеты о функциональности продукта, включая метрики, связанные с использованием определенных функций продукта, проблемами пользователей, отзывами и т.д.
  5. Отчеты о маркетинговых кампаниях, включая метрики, связанные с рекламными бюджетами, количеством просмотров, кликов, конверсий и т.д.
  6. Отчеты о конкурентной аналитике, включая метрики, связанные с тем, как продукт сравнивается с конкурирующими продуктами на рынке.
  7. Отчеты о новых возможностях для продукта, включая идеи для новых функций, обновлений и других улучшений продукта на основе данных исследований пользователей и конкурентов.

Все эти отчеты помогают продуктовым менеджерам и бизнес-аналитикам понимать, как продукт работает, и делать информированные решения для его улучшения и развития.

Основы статистики для продуктового аналитика. Что должен знать продуктовый аналитик

Продуктовый аналитик должен знать основы статистики, так как статистический анализ данных является необходимым инструментом для понимания и интерпретации результатов исследований, а также для принятия решений на основе данных.

Вот некоторые основы статистики, которые должен знать продуктовый аналитик:

  1. Типы данных: продуктовый аналитик должен понимать различные типы данных, такие как непрерывные, дискретные, категориальные и бинарные.
  2. Описательная статистика: продуктовый аналитик должен уметь использовать среднее, медиану, моду, стандартное отклонение и другие показатели описательной статистики для описания распределения данных.
  3. Инференциальная статистика: продуктовый аналитик должен знать основы инференциальной статистики, такие как доверительные интервалы, статистические гипотезы и p-значения.
  4. Анализ данных: продуктовый аналитик должен уметь использовать методы анализа данных, такие как корреляционный анализ, регрессионный анализ и факторный анализ.
  5. Экспериментальный дизайн: продуктовый аналитик должен понимать основы экспериментального дизайна, такие как A/B-тестирование, кросс-валидация и разделение выборки.

Знание этих основ статистики позволит продуктовому аналитику анализировать данные, выделять ключевые метрики, определять значимость результатов и делать обоснованные выводы и рекомендации на основе данных.

Зачем нужна СТАТИСТИКА для анализа данных?

Что такое продуктовая гипотезы. Этапы создания продуктовой гипотезы

Продуктовая гипотеза — это предположение о том, что произойдет с продуктом после внесения определенного изменения. Она помогает определить, как изменение продукта повлияет на пользователей и на бизнес в целом.

Продуктовая гипотеза содержит несколько ключевых элементов, таких как:

  1. Изменение продукта: что будет изменено или добавлено в продукт.
  2. Целевая аудитория: кто будет использовать измененный продукт и какие проблемы они имеют.
  3. Ожидаемый результат: как изменение продукта повлияет на пользователей и бизнес.

Продуктовая гипотеза позволяет проверить идеи и решения, прежде чем внедрять их в продукт. Она также помогает команде продукта сосредоточиться на целях и мотивирует ее на достижение результатов.

Чтобы создать эффективную продуктовую гипотезу, необходимо провести исследование рынка и анализ конкурентов, определить потребности пользователей и выявить проблемы, которые необходимо решить. Также нужно определить, какие метрики будут использоваться для оценки результатов изменений.

Этапы создания продуктовой гипотезы

Продуктовая гипотеза — это предположение о том, что создаваемый продукт будет решать определенную проблему пользователей или удовлетворять их потребности. Ее создание является важной частью процесса разработки продукта.

Порядок создания продуктовой гипотезы:

  1. Определение целевой аудитории и проблем, которые она сталкивается.
  2. Исследование рынка и анализ конкурентов.
  3. Сбор данных о поведении и потребностях целевой аудитории.
  4. Формулирование предположения о том, как продукт будет решать проблемы и удовлетворять потребности пользователей.

После создания продуктовой гипотезы необходимо ее протестировать. Для этого используются различные методы и инструменты, такие как A/B-тестирование, пользовательские опросы и интервью, анализ метрик и другие.

Если гипотеза подтверждается на основе результатов тестирования, то она становится основой для дальнейшей разработки продукта. Если же гипотеза опровергается, то необходимо провести дополнительное исследование и создать новую гипотезу.

Финальное решение по верности продуктовой гипотезы принимает команда продукта и высший руководитель компании. Однако, важно учитывать мнение экспертов и обратную связь от пользователей.

Дальнейшая судьба продуктовой гипотезы зависит от результатов тестирования и принятого решения. Если гипотеза подтверждена, то она используется для дальнейшей разработки продукта. Если гипотеза опровергнута, то она может быть изменена или заменена на новую.

A/B-тестирование

A/B-тестирование — это методика, которая позволяет сравнить две различные версии продукта (контрольную и тестовую) с целью выяснить, какая из них работает лучше в достижении определенных целей. Например, можно провести A/B-тестирование для определения наилучшего дизайна страницы, наилучшей цены продукта или наилучшего текста рекламного объявления.

Процесс работы с A/B-тестированием включает следующие этапы:

  1. Определение целей тестирования: нужно определить, какие цели хочется достичь с помощью A/B-тестирования. Например, увеличение конверсии, увеличение продаж, улучшение пользовательского опыта и т.д.
  2. Создание гипотезы: нужно сформулировать гипотезу, какая версия продукта должна работать лучше и почему.
  3. Создание контрольной и тестовой групп: нужно разделить пользователей на две группы случайным образом, контрольную группу и тестовую группу. Контрольная группа будет видеть текущую версию продукта, а тестовая группа – новую версию продукта, на которую направлены изменения.
  4. Определение размера выборки: нужно определить, сколько пользователей должно быть в каждой группе. Размер выборки должен быть достаточным для получения статистически значимых результатов.
  5. Запуск тестирования: нужно запустить тестирование и собирать данные о поведении пользователей в каждой группе.
  6. Анализ результатов: нужно провести анализ данных, собранных в ходе тестирования, и определить, какая версия продукта работает лучше.
  7. Принятие решения: нужно принять решение на основе полученных результатов тестирования. Если тестовая версия продукта работает лучше, ее можно запустить для всех пользователей. Если результаты не подтвердили гипотезу, нужно анализировать и корректировать ее или начать тестирование снова.

После сбора данных и проведения анализа результатов тестирования, необходимо сделать выводы. В первую очередь, необходимо понять, была ли гипотеза подтверждена или опровергнута. Для этого можно провести статистический анализ и сравнить метрики контрольной и экспериментальной групп.

Если гипотеза была подтверждена, следующим шагом будет внедрение изменений в продукт. Если же гипотеза была опровергнута, необходимо понять, почему это произошло. Может быть, гипотеза была сформулирована некорректно или ее необходимо пересмотреть.

Важно отметить, что A/B-тестирование является непрерывным процессом, который позволяет постоянно улучшать продукт. Новые гипотезы могут возникать на основе анализа результатов предыдущих тестов, а сам процесс тестирования может повторяться неоднократно для уточнения результатов.

Финальное решение по продукту и принятие решения о внедрении изменений принимает команда продукта и высшее руководство компании.

Как рассчитывается экономика продукта

Экономика продукта — это понятие, которое используется для описания финансовых показателей продукта, таких как доход, расходы, прибыль, окупаемость и т.д. Для рассчета экономики продукта необходимо провести анализ финансовых показателей продукта и принять во внимание следующие факторы:

  1. Стоимость разработки продукта: здесь включаются затраты на разработку и проектирование продукта, рекламу и маркетинговые кампании, подготовку инфраструктуры и прочие затраты.
  2. Стоимость производства: здесь включаются затраты на производство продукта, такие как зарплата сотрудников, аренда помещений, закупка оборудования и сырья и т.д.
  3. Цена продажи: это цена, по которой продукт будет продаваться на рынке.
  4. Объем продаж: это количество продукта, которое планируется продать за определенный период времени.
  5. Стоимость поддержки: это затраты на поддержку продукта после его внедрения, такие как обслуживание клиентов, исправление ошибок, обновление продукта и т.д.

После того, как все факторы были учтены, можно рассчитать финансовые показатели продукта, такие как:

  1. Доход: это общая сумма денег, полученная от продаж продукта.
  2. Расходы: это сумма денег, потраченная на разработку, производство и поддержку продукта.
  3. Прибыль: это разница между доходами и расходами.
  4. Окупаемость: это количество времени, необходимое для того, чтобы прибыль от продажи продукта покрыла затраты на его разработку и производство.
  5. Рентабельность: это отношение прибыли к общим затратам на продукт.

Рассчитывая экономику продукта, можно оценить его финансовую эффективность и определить, является ли продукт прибыльным и окупаемым. Это важно для принятия решений о дальнейшем развитии и масштабировании продукта.

Unit-экономика

Unit-экономика — это методика анализа бизнес-модели, которая позволяет продуктовым аналитикам оценивать финансовую эффективность продукта путем разбиения его на отдельные единицы. Она используется для определения прибыльности продукта или функционала, чтобы определить, стоит ли его дальнейшее развитие или нет.

Unit-экономика позволяет выявить, какие элементы продукта или функционала приносят наибольшую прибыль и как можно улучшить другие элементы, чтобы увеличить общую прибыль. Этот метод также позволяет продуктовым аналитикам определить, какие параметры продукта, такие как цена, скидки, маркетинговые акции и другие, влияют на прибыльность продукта.

Продуктовый аналитик, использующий методику Unit-экономики, должен иметь доступ к данным, которые позволяют измерять различные метрики производительности продукта, такие как прибыль, выручка, средний чек, LTV (жизненная ценность клиента), CAC (стоимость привлечения клиента) и другие. Эти метрики могут быть измерены как в целом для продукта, так и для каждого отдельного юнита (например, для каждого пользователя).

При использовании методики Unit-экономики продуктовый аналитик должен оценить каждый элемент продукта по отдельности, чтобы понять его рентабельность и выявить проблемные зоны. Например, если определенная функция продукта не приносит достаточной прибыли, то продуктовый аналитик может рекомендовать ее оптимизировать или убрать.

Unit-экономика также позволяет продуктовому аналитику определить точку безубыточности продукта, которая показывает, сколько нужно продать продукта, чтобы покрыть все расходы на его разработку и маркетинг. Эта точка является важным показателем для любого бизнеса, который хочет быть рентабельным.

В целом, Unit-экономика является важным инструментом для продуктового аналитика, который помогает оценить финансовую эффективность продукта и выявить проблемные зоны.

Школа менеджмента — Юнит-экономика или поиск точек кратного роста. Илья Красинский

Топ 50 продуктовых метрик

Существует множество метрик, которые могут быть полезны для продуктового анализа, но вот топ-30 продуктовых метрик, которые наиболее распространены и полезны для продуктовых аналитиков:

  1. Количество пользователей (Users) — это общее количество зарегистрированных пользователей на сайте или в приложении.
  2. Количество активных пользователей (DAU, WAU, MAU) — это количество пользователей, которые посещают сайт или приложение в течение дня (Daily Active Users, DAU), недели (Weekly Active Users, WAU) или месяца (Monthly Active Users, MAU). Этот показатель помогает определить уровень удержания и вовлеченности пользователей.
    • MAU, WAU, и DAU рассчитываются как количество уникальных пользователей, которые использовали приложение в течение месяца (MAU), недели (WAU) или дня (DAU) соответственно.
      Пример для расчета WAU:
    • Количество активных пользователей (Active Users) — показывает, сколько людей на самом деле пользуются приложением. Метрика выражает полезность приложения. (зависит от типа действия в приложении, которые могут различаться в зависимости от типа приложения).
    • DAU/MAU Ratio (коэффициент «прилипания») — это метрика, обозначающая отношение активных пользователей в день к количеству активных пользователей в месяц. Эта метрика, также называемая «липкостью», измеряет количество дней в месяц, в течение которых пользователи взаимодействуют с приложением. Например, если соотношение DAU/MAU составляет 75 %, пользователи взаимодействуют с приложением в среднем 75 % времени или 22,5 дня в месяц.
  3. Количество новых пользователей (New Users) — это количество пользователей, которые зарегистрировались на сайте или в приложении в определенный период времени. Этот показатель помогает оценить эффективность маркетинговых кампаний и привлечения новых пользователей.
  4. Количество отказов (Bounce rate) — это количество посетителей сайта или приложения, которые покинули его без выполнения каких-либо действий. Этот показатель позволяет определить эффективность дизайна и пользовательского интерфейса.
  5. Количество просмотров страницы (Views) — это количество раз, когда страница была открыта на сайте или в приложении. Этот показатель позволяет определить популярность и востребованность контента.
  6. Время нахождения на сайте/в приложении — это среднее время, которое пользователь проводит на сайте или в приложении. Этот показатель помогает определить уровень вовлеченности пользователей и качество контента.
  7. Конверсия (Conversion Rate, CR) — это процент пользователей, которые выполнили целевое действие на сайте или в приложении (например, оформили заказ, заполнили форму или подписались на рассылку). Этот показатель позволяет определить эффективность маркетинговых кампаний и пользовательского интерфейса.
  8. Воронка продаж — это последовательность этапов, которые пользователь проходит, прежде чем совершить покупку на сайте или в приложении. Этот показатель позволяет определить, на каком этапе пользователи чаще всего отказываются от покупки, и оптимизировать процесс продаж.
  9. Значение жизненного цикла клиента (LTV) — это ожидаемая прибыль от клиента за все время его пользования продуктом. Этот показатель помогает определить, сколько компания может тратить на привлечение новых пользователей и удержание существующих.
  10. Ретеншн (удержание пользователей — Customer Retention Rate) — это показатель, который отражает, насколько успешно продукт удерживает пользователей и какой процент пользователей возвращается для повторного использования. Обычно рассчитывается как отношение числа активных пользователей за определенный период к числу пользователей на начало периода.
  11. Churn Rate (отток пользователей) — это показатель, который отражает долю пользователей, которые перестали использовать продукт за определенный период. Это важный показатель для понимания того, насколько успешно удерживаются пользователи и какие причины ведут к их уходу.
  12. Средний чек (Average order value, AOV) — это средняя сумма, которую пользователь тратит на продукт за один раз или за определенный период. Этот показатель позволяет оценить, насколько выгодным является каждый пользователь для компании.
  13. Расходы на привлечение клиентов (Customer Acquisition Cost, CAC) — это сумма денег, которые компания тратит на привлечение новых пользователей. Это может включать в себя расходы на маркетинг, рекламу, продвижение продукта и другие мероприятия. Рассчитывается как отношение расходов на привлечение клиентов к количеству новых клиентов.
  14. CAC / LTV Ratio — это отношение между расходами на привлечение клиентов (CAC) и значением жизненного цикла клиента (LTV). Этот показатель позволяет оценить, насколько выгодно привлечение новых пользователей для компании.
    Значение жизненного цикла клиента (LTV) — это ожидаемая сумма, которую компания получит от одного клиента за весь период использования продукта. Он рассчитывается как произведение среднего чека на период использования продукта и коэффициента удержания.
  15. Чистая привлекательность (Net Promoter Score) — это показатель, который позволяет оценить уровень удовлетворенности клиентов продуктом. Он основан на ответах клиентов на вопрос о том, насколько вероятно, что они порекомендуют продукт своим друзьям или коллегам. Рассчитывается как разность между процентом промоутеров (те, кто ответил 9-10) и процентом детракторов (те, кто ответил 0-6).
  16. Удобство использования (Usability Score) — это метрика, используемая для измерения того, насколько просто и удобно пользователи могут использовать продукт. Она может быть оценена посредством анкетирования пользователей, проведения тестирования пользовательского интерфейса и анализа данных взаимодействия пользователей с продуктом.
  17. Average Revenue Per User (ARPU) или [Средний доход с одного пользователя] — это метрика, которая показывает среднюю сумму денег, которую каждый пользователь тратит в продукте за определенный период времени. Это может помочь компании оценить эффективность своей монетизационной стратегии и определить возможности для увеличения дохода.
    • Average Revenue Per Paying User (ARPPU) – средний доход с одного платящего пользователя. Позволяет понять доход, получаемый с каждого платящего клиента (в интернет-магазине, приложении).
    • Paying Share – среднее число клиентов, которые сделали покупку, по отношению к общему числу пользователей продукта.
    • ARPU относится вообще ко всем пользователям за рассматриваемый период, а ARPPU — только к тем пользователям, которые совершили оплату.
    • ARPU = Revenue / (DAU или WAU или MAU)
    • ARPPU = ARPU * Paying Share
    • или ARPPU = Revenue / Paying Users
    • простой пример расчета ARPPU в sql:
  18. Маржинальность — это метрика, которая показывает, какой процент выручки компании является прибылью после вычета всех затрат на производство и продажу продукта. Она может помочь компании определить, насколько успешно она управляет своими расходами и увеличивает свою прибыльность.
  19. Общее количество заказов — это метрика, которая отображает количество всех заказов, сделанных пользователями за определенный период времени. Она может помочь компании оценить популярность продукта и определить, какие маркетинговые и продуктовые стратегии работают наилучшим образом.
  20. Среднее количество заказов на пользователя — это метрика, которая показывает, сколько заказов совершает каждый пользователь за определенный период времени в среднем. Это может помочь компании понять, насколько лояльны ее клиенты и какие продуктовые функции или маркетинговые кампании могут увеличить количество заказов на пользователя.
  21. Среднее время ожидания заказа — это метрика, которая показывает среднее время, которое требуется для обработки заказа и его подготовки к доставке. Она может быть особенно важна для компаний, которые работают в сфере электронной коммерции, где скорость и качество доставки являются важными факторами для удовлетворенности клиентов.
  22. Среднее время доставки заказа — это метрика, которая показывает среднее время, которое требуется для доставки заказа после его обработки. Эта метрика может быть особенно важна для компаний, которые занимаются доставкой товаров или услуг, таких как рестораны, курьерские службы или интернет-магазины.
  23. Количество добавленных в корзину товаров — это метрика, которая показывает, сколько товаров добавлено в корзину покупателя за определенный период времени. Она может помочь компаниям понять, насколько привлекательными являются их товары или услуги для потребителей.
  24. Среднее количество добавленных в корзину товаров на пользователя — это метрика, которая показывает среднее количество товаров, добавленных в корзину каждым пользователем за определенный период времени. Она может помочь компаниям понять, какие товары или услуги наиболее популярны среди клиентов, и какие из них могут быть более привлекательными для продвижения.
    Также используются другие метрики, для анализа как пользователи взаимодействуют с корзиной по этапам:

    • Add to Cart Rate – доля пользователей, добавивших товар в корзину.
    • Cart Abandonment Rate – доля пользователей, которая добавила товар в корзину, но ушла, не начав оформление заказа.
    • Check Out Rate – доля пользователей, добавивших товар в корзину и начавших оформление заказа.
  25. Количество возвращений — это метрика, которая показывает, сколько раз клиенты возвращаются к компании или к ее товарам и услугам за определенный период времени. Она может помочь компаниям понять, насколько успешно они удерживают клиентов и какие аспекты их продукта или сервиса могут быть улучшены, чтобы увеличить уровень удовлетворенности клиентов.
  26. Количество возвратов — это метрика, которая отражает количество товаров, которые были возвращены клиентами. Она является важным показателем для интернет-магазинов и компаний, которые занимаются продажей товаров, так как возвраты могут негативно сказываться на финансовом состоянии компании и на ее репутации.
  27. Средний рейтинг продукта — это метрика, которая отражает удовлетворенность клиентов продуктом. Рейтинг обычно измеряется в звездах или баллах, и клиенты могут оставлять отзывы и комментарии к продукту. Высокий рейтинг говорит о том, что продукт пользуется спросом, а низкий — что необходимы улучшения.
  28. Количество обращений в службу поддержки — это метрика, которая отражает количество обращений клиентов в службу поддержки компании. Эта метрика позволяет компании понять, какие проблемы встречаются у клиентов и насколько хорошо они обслуживаются.
  29. Среднее время решения проблемы клиента — это метрика, которая отражает время, за которое служба поддержки компании решает проблемы клиентов. Эта метрика очень важна для удовлетворенности клиентов, так как чем быстрее компания решает проблемы клиентов, тем выше вероятность их лояльности.
  30. Количество просмотров вакансии — это метрика, которая отражает количество просмотров вакансии компании. Она позволяет компаниям понять, как привлекательна их компания для потенциальных сотрудников и насколько эффективна их стратегия поиска кандидатов.
  31. Количество пользователей, пришедших с поисковых систем (Organic Search Traffic) — это количество пользователей, которые нашли ваш сайт или приложение в поисковой выдаче, например, в Google, используя поисковый запрос. Эта метрика показывает, насколько хорошо вы оптимизировали свой контент и сайт для поисковых систем.
  32. Количество пользователей, пришедших с социальных сетей (Social Media Traffic) — это количество пользователей, которые пришли на ваш сайт или приложение через социальные сети, такие как Facebook, Twitter или Instagram. Эта метрика показывает, насколько хорошо вы используете социальные сети для привлечения трафика и распространения вашего контента.
  33. Количество пользователей, пришедших с рекламных кампаний (Paid Traffic) — это количество пользователей, которые пришли на ваш сайт или приложение через платные рекламные кампании, например, через рекламу в Google AdWords или Facebook Ads. Эта метрика показывает, насколько эффективно вы используете свой бюджет на рекламу.
  34. Среднее время, проведенное на странице (Average Time on Page) — это среднее время, которое пользователи проводят на определенной странице вашего сайта или приложения. Эта метрика показывает, насколько интересен и содержателен ваш контент на странице. Она также может помочь выявить проблемы с загрузкой страницы или с тем, что пользователи не находят то, что искали.
  35. Среднее количество страниц, просмотренных за один сеанс (Pages per Session) — это среднее количество страниц, которые пользователи просматривают за один визит на ваш сайт или в приложение. Эта метрика показывает, насколько хорошо вы организовали свой контент и насколько легко пользователи находят нужную информацию на вашем сайте или в приложении. Она также может помочь выявить проблемы с навигацией на сайте или в приложении.
  36. Количество регистраций (Sign-ups) — это метрика, которая отображает количество пользователей, зарегистрировавшихся на сайте, в приложении или на другой платформе. Эта метрика помогает понять, насколько привлекательным является продукт для пользователей и насколько успешно привлекаются новые пользователи.
  37. Количество подписчиков (Subscribers) — это метрика, которая отображает количество пользователей, подписавшихся на рассылку электронных писем, сообщения в социальных сетях или другие информационные материалы от компании. Эта метрика помогает понять, насколько эффективна маркетинговая стратегия компании и насколько лояльны пользователи.
  38. Количество отписок (Unsubscribes) — это метрика, которая отображает количество пользователей, отписавшихся от рассылки электронных писем, сообщения в социальных сетях или других информационных материалов от компании. Эта метрика помогает понять, насколько эффективна маркетинговая стратегия компании и насколько лояльны пользователи.
  39. Количество активаций (Activations) — это метрика, которая отображает количество пользователей, которые выполнили определенное действие, например, создание аккаунта, установку приложения или выполнение первой покупки. Эта метрика помогает понять, насколько успешно привлекаются и удерживаются новые пользователи.
  40. Количество деактиваций (Deactivations) — это метрика, которая отображает количество пользователей, которые отказались от использования продукта, удалив аккаунт, отключив уведомления или прекратив пользоваться приложением. Эта метрика помогает понять, насколько эффективна стратегия удержания клиентов и насколько привлекательным является продукт для пользователей.
  41. Среднее время нахождения в приложении (Average Session Duration) — это метрика, которая отображает среднее время, которое пользователь проводит в приложении во время одной сессии. Она используется для определения того, насколько увлекательным является продукт, и может помочь продуктовым аналитикам в определении областей для улучшения пользовательского опыта.
  42. Количество пройденных уровней в игре (Levels Completed) — это метрика, которая показывает, сколько уровней было пройдено пользователями в игре. Она используется для определения уровня заинтересованности пользователей в игре и может помочь продуктовым аналитикам в определении того, насколько увлекательной является игра для пользователей, и какие изменения могут быть внесены для улучшения игрового опыта.
  43. Количество собранных бонусов в игре (Bonuses Collected) — это метрика, которая отображает, сколько бонусов было собрано пользователями в игре. Она используется для определения того, насколько пользователи заинтересованы в дополнительных возможностях в игре и как можно улучшить процесс сбора бонусов.
  44. Количество сделанных покупок на определенной странице (Page Conversions) — это метрика, которая отображает, сколько пользователей сделали покупку на определенной странице. Она используется для измерения эффективности страницы и может помочь продуктовым аналитикам в определении областей, где можно улучшить пользовательский опыт и увеличить конверсию.
  45. Среднее время, потраченное на просмотр видео (Average Video View Time) — это метрика, которая показывает, сколько времени пользователи проводят на просмотре видео. Она используется для измерения того, насколько привлекательным является видео для пользователей, и может помочь продуктовым аналитикам в определении того, как улучшить качество видео и сделать его более привлекательным для пользователей.
  46. Количество просмотров видео (Video Views) — это метрика, которая показывает, сколько раз было просмотрено видео на платформе или сайте. Она позволяет оценить популярность видео-контента и его влияние на посетителей.
  47. Количество покупок (Purchases) — это метрика, которая показывает количество раз, когда пользователь совершил покупку на сайте или в приложении. Она является ключевой метрикой для интернет-магазинов и других компаний, работающих с продажами.
  48. Средний размер покупки (Average Order Value) — это метрика, которая показывает средний размер заказа на сайте или в приложении. Она рассчитывается путем деления общей выручки на количество покупок. Она помогает оценить, насколько успешным является бизнес в продажах и узнать, какие изменения нужно внести в стратегию продаж.
  49. Количество отзывов на продукт (Product Reviews) — это метрика, которая показывает, сколько отзывов о продукте оставили пользователи. Она позволяет оценить удовлетворенность клиентов продуктом, а также узнать, какие аспекты нужно улучшить.
  50. Количество пользователей, перешедших на платный тариф (Premium Upgrades) — это метрика, которая показывает, сколько пользователей перешли на платный тариф в приложении или на сайте. Она помогает оценить популярность платных тарифов, а также узнать, какие функции и возможности стоит добавить в платный тариф, чтобы увеличить количество пользователей, перешедших на платный тариф.

Эти метрики помогают продуктовым аналитикам понимать, как пользователи взаимодействуют с продуктом, и могут помочь определить, какие изменения нужно внести в продукт для улучшения его производительности и функциональности.

Подборка других статей с расчетом продуктовых метрик (или других метрик по разным направлениям деятельности компаний)

Виды продуктовых метрик с примерами

Продуктовые метрики делятся на несколько типов в зависимости от их функции и цели:

1. Основные метрики. Они отражают цель продукта и принимаются во внимание при принятии решений по улучшению продукта. Некоторые примеры основных метрик:

  • Конверсия (Conversion Rate) — отношение количества пользователей, совершивших целевое действие (покупку, регистрацию и т.д.), к общему числу пользователей. Например, если из 100 посетителей сайта 10 сделали покупку, конверсия составит 10%.
  • Средний чек (Average Order Value) — средний размер покупки. Вычисляется как отношение общей выручки к количеству продаж. Например, если за месяц было продано товаров на 100 000 рублей, а число продаж составило 500 штук, средний чек составит 200 рублей.
  • Воронка продаж (Sales Funnel) — отображает этапы процесса продажи и позволяет определить, где возникают проблемы. Например, воронка продаж может состоять из таких этапов, как просмотр товаров, добавление в корзину, оформление заказа, оплата, доставка.

2. Вспомогательные метрики. Они используются для проверки гипотез и контроля реализации новых функций продукта. Некоторые примеры вспомогательных метрик:

  • A/B тесты (A/B Testing) — тестирование двух вариантов продукта (например, разные цвета кнопки) с целью определения, какой вариант работает лучше.
  • Время загрузки страницы (Page Load Time) — время, которое требуется для загрузки страницы. Быстрое время загрузки страницы повышает удобство использования продукта и увеличивает конверсию.
  • Соотношение отказов (Bounce Rate) — отношение числа пользователей, покинувших сайт после просмотра только одной страницы, к общему числу посетителей. Высокий уровень отказов может свидетельствовать о неудобстве использования продукта или о неверно подобранной целевой аудитории.

3. Контрольные метрики

Контрольные метрики также важны для продуктового аналитика, так как они позволяют оценить, что было сломано или ухудшено при внесении изменений в продукт. Эти метрики помогают ответить на вопросы, связанные с техническим состоянием продукта и определить, на каких этапах пользовательского опыта возникают проблемы.

Некоторые примеры контрольных метрик включают в себя:

  • Среднее время ответа сервера (Server Response Time) — показывает время, затраченное на обработку запроса пользователя сервером. Если время ответа увеличивается, это может указывать на проблемы с инфраструктурой, которые нужно исправить.
  • Количество ошибок (Error Rate) — отражает число ошибок, которые происходят на странице или в приложении. Если количество ошибок увеличивается, это может указывать на проблемы с кодом, которые нужно исправить.
  • Количество отказов (Bounce Rate) — отражает процент пользователей, которые покидают сайт или приложение сразу после перехода на него. Если количество отказов увеличивается, это может указывать на проблемы с пользовательским интерфейсом, которые нужно исправить.

Контрольные метрики помогают продуктовым аналитикам быстро выявлять проблемы и исправлять их, чтобы улучшить пользовательский опыт и увеличить конверсию.

Продуктовые метрики и их связь с бизнес-метриками

Продуктовая аналитика: инструменты. Дмитрий Животворев, Яндекс

Analytics Day, Александр Сергеев — «Продуктовая аналитика и выбор метрик»

Фреймворки продуктовой аналитики HEART, PULSE и AAARRR

Фреймворки продуктовой аналитики являются важным инструментом для понимания и оптимизации пользовательского опыта на цифровых платформах. Они предоставляют структуру и методологию для сбора, анализа и использования данных, связанных с поведением пользователей, с целью определения и улучшения ключевых показателей производительности продукта. В данной статье мы рассмотрим три популярных фреймворка продуктовой аналитики: Фреймворк HEART, Фреймворк PULSE и Воронка AAARRR (или AARRR).

Фреймворк HEART

HEART — это аббревиатура от показателей «Happiness», «Engagement», «Adoption», «Retention» и «Task success». Каждый из этих показателей представляет собой определенный аспект пользовательского опыта, который может быть измерен и оптимизирован. Фреймворк HEART является инструментом, который помогает определить, какие из этих показателей являются наиболее важными для конкретной цифровой платформы и какие из них следует измерять и улучшать.

  1. Happiness (удовлетворенность) — этот показатель отражает, насколько пользователи довольны продуктом и какие эмоции он вызывает у них. Для измерения удовлетворенности пользователей можно использовать опросы, обратную связь, оценки и другие инструменты.
  2. Engagement (вовлеченность) — этот показатель отражает, насколько активно пользователи взаимодействуют с продуктом и как часто они его используют. Для измерения вовлеченности можно использовать такие метрики, как частота использования, продолжительность сессии, количество взаимодействий и другие.
  3. Adoption (принятие) — этот показатель отражает, насколько успешно пользователи начинают использовать продукт и насколько он соответствует их потребностям. Для измерения принятия можно использовать такие метрики, как количество новых пользователей, скорость принятия продукта, процент завершения регистрации и другие.
  4. Retention (удержание) — этот показатель отражает, насколько успешно продукт удерживает пользователей и какой процент пользователей возвращается для повторного использования. Для измерения удержания можно использовать такие метрики, как процент оттока пользователей, среднее время жизни пользователя (LTV), частота повторных визитов и другие.
  5. Task success (успешность задач) — этот показатель отражает, насколько успешно пользователи могут выполнить задачи на продукте и как легко им это удается. Для измерения успешности задач можно использовать такие метрики, как скорость выполнения задачи, количество ошибок при выполнении задачи и другие.

Фреймворк PULSE

PULSE — это аббревиатура от показателей «Performance», «Usability», «Loyalty», «Satisfaction» и «Engagement». Каждый из этих показателей представляет собой ключевой аспект продукта, который можно измерять и оптимизировать. Фреймворк PULSE является инструментом, который помогает определить, какие из этих показателей являются наиболее важными для конкретного продукта и какие из них следует измерять и улучшать.

  1. Performance (производительность) — этот показатель отражает, насколько быстро и без ошибок работает продукт. Для измерения производительности можно использовать такие метрики, как время загрузки страниц, скорость ответа сервера и другие.
  2. Usability (удобство использования) — этот показатель отражает, насколько просто и интуитивно понятен продукт для пользователей. Для измерения удобства использования можно использовать такие метрики, как количество кликов, время на выполнение задачи и другие.
  3. Loyalty (лояльность) — этот показатель отражает, насколько верным и постоянным является пользователь к продукту. Для измерения лояльности можно использовать такие метрики, как процент повторных покупок, уровень удовлетворенности и другие.
  4. Satisfaction (удовлетворенность) — этот показатель отражает, насколько доволен пользователь продуктом и какие эмоции он вызывает у него. Для измерения удовлетворенности можно использовать опросы, обратную связь, оценки и другие инструменты.
  5. Engagement (вовлеченность) — этот показатель отражает, насколько активно пользователи взаимодействуют с продуктом и как часто они его используют. Для измерения вовлеченности можно использовать такие метрики, как частота использования, продолжительность сессии, количество взаимодействий и другие.

Воронка AAARR

Воронка AAARRR (иногда также называемая AARRR) — это фреймворк, который используется для анализа процесса продаж и удержания пользователей. Он состоит из пяти этапов, каждый из которых представляет собой ключевой момент в жизненном цикле продукта.

  1. Acquisition (привлечение) — этот этап отражает, насколько успешно продукт привлекает новых пользователей. Для измерения эффективности этого этапа можно использовать такие метрики, как количество посетителей на сайте, количество скачиваний приложения, количество зарегистрированных пользователей и другие.
  2. Activation (активация) — этот этап отражает, насколько успешно продукт удается вовлечь пользователей и побудить их к первому использованию продукта. Для измерения эффективности этого этапа можно использовать такие метрики, как количество активированных пользователей, процент пользователей, которые завершили регистрацию или настроили свой профиль, и другие.
  3. Retention (удержание) — этот этап отражает, насколько успешно продукт удерживает пользователей и какой процент пользователей возвращается для повторного использования. Для измерения эффективности этого этапа можно использовать такие метрики, как процент оттока пользователей, среднее время жизни пользователя (LTV), частота повторных визитов и другие.
  4. Revenue (доход) — этот этап отражает, насколько успешно продукт генерирует доход. Для измерения эффективности этого этапа можно использовать такие метрики, как средний чек, общий объем продаж, количество транзакций и другие.
  5. Referral (реферрал) — этот этап отражает, насколько успешно продукт способствует привлечению новых пользователей через рекомендации существующих пользователей. Для измерения эффективности этого этапа можно использовать такие метрики, как количество новых пользователей, привлеченных через реферральные программы, и другие.

Воронка AAARRR может помочь компаниям понять, какие этапы процесса продаж и удержания пользователей являются наиболее эффективными, а также определить, какие метрики следует использовать для измерения успеха каждого этапа.

Оптимизация процесса продаж и удержания пользователей может помочь компаниям увеличить свой доход и улучшить пользовательский опыт. Для этого необходимо понимать, какие метрики следует использовать для измерения успеха каждого этапа воронки AAARRR.

Например, для измерения эффективности этапа Acquisition можно использовать метрики, такие как конверсия с сайта на регистрацию, конверсия с рекламы на регистрацию, конверсия с поисковых запросов на регистрацию и другие.

Для измерения эффективности этапа Activation можно использовать метрики, такие как количество завершенных регистраций, количество заполненных профилей пользователей, количество активных пользователей и другие.

Для измерения эффективности этапа Retention можно использовать метрики, такие как процент оттока пользователей, среднее время жизни пользователя (LTV), частота повторных визитов и другие.

Для измерения эффективности этапа Revenue можно использовать метрики, такие как средний чек, общий объем продаж, количество транзакций и другие.

Для измерения эффективности этапа Referral можно использовать метрики, такие как количество новых пользователей, привлеченных через реферральные программы, количество отправленных приглашений и другие.

Кроме того, воронка AAARRR может помочь компаниям определить, какие этапы требуют большего внимания и улучшения. Например, если компания обнаруживает, что у нее высокий уровень оттока пользователей, она может сосредоточить свои усилия на улучшении этапа Retention.

В целом, использование воронки AAARRR позволяет компаниям более точно измерять эффективность процесса продаж и удержания пользователей, что помогает им оптимизировать свой бизнес и повышать свою прибыльность.

Гайд по дорожной карте продукта и продуктовой стратегии: AARRR метрики, Юнит-экономика, Lean Canvas

Пирамида метрик / Иерархия метрик

Пирамида метрик, также известная как иерархия метрик, является важным инструментом для продуктовой аналитики. Она помогает определить, какие метрики являются наиболее важными для бизнеса, и какие метрики являются второстепенными.

Пирамида метрик в 4 словах

Пирамида метрик состоит из четырех уровней:

  1. Уровень бизнес-целей
    На вершине пирамиды находятся бизнес-цели. Это высокоуровневые цели, которые определяются компанией. Например, увеличение прибыли, увеличение количества пользователей или улучшение пользовательского опыта.
  1. Уровень ключевых показателей эффективности (KPI)
    На втором уровне находятся ключевые показатели эффективности (KPI), которые напрямую связаны с бизнес-целями. Каждая компания может иметь свой набор KPI, который лучше всего отражает ее цели. Например, для компании, которая хочет увеличить количество пользователей, KPI может включать количество новых пользователей, конверсию пользователей и среднее время жизни пользователя (LTV).
  1. Уровень метрик продукта
    На третьем уровне находятся метрики продукта, которые помогают измерить производительность продукта в отношении KPI. Эти метрики напрямую связаны с функциональностью продукта и могут варьироваться в зависимости от конкретного продукта. Например, для мобильного приложения метрики продукта могут включать количество загрузок, время нахождения на сайте и количество сессий.
  1. Уровень метрик пользовательского опыта
    На четвертом уровне находятся метрики пользовательского опыта, которые помогают измерить взаимодействие пользователя с продуктом. Эти метрики могут включать такие показатели, как время загрузки страницы, количество ошибок на странице и уровень удовлетворенности пользователей.

Пирамида метрик помогает компаниям определить, какие метрики являются наиболее важными для их бизнеса, и какие метрики необходимо улучшить для достижения бизнес-целей. Она также помогает компаниям принимать более обоснованные решения на основе данных, полученных из различных источников. Например, если метрики продукта не соответствуют установленным KPI, компания может использовать данные, полученные на уровне метрик пользовательского опыта, чтобы определить, где происходит отклонение и что необходимо улучшить для увеличения производительности продукта.

Кроме того, пирамида метрик помогает продуктовым аналитикам разбить анализ на более мелкие части и сосредоточиться на ключевых метриках, которые имеют наибольшее значение для бизнеса. Это позволяет продуктовым аналитикам быстрее и эффективнее выявлять проблемные зоны продукта и предлагать решения для улучшения его производительности.

В целом, пирамида метрик является важным инструментом для продуктовой аналитики, который позволяет компаниям оценить производительность продукта, сравнивать ее с бизнес-целями и принимать обоснованные решения на основе данных. Она также помогает продуктовым аналитикам определить, какие метрики следует измерять на каждом уровне пирамиды и какие данные необходимы для принятия правильных решений.

Иерархия метрик продукта

Иерархия метрик продукта представляет собой систему, в которой метрики продукта группируются по уровням, отражающим различные аспекты производительности продукта. Обычно иерархия метрик продукта представляется в виде пирамиды, где каждый уровень содержит метрики, которые являются более конкретными и детализированными, чем метрики на предыдущем уровне.

Иерархия метрик продукта состоит из нескольких уровней. На вершине пирамиды находятся высокоуровневые метрики, такие как общее количество пользователей или выручка продукта. На следующем уровне расположены метрики, относящиеся к поведению пользователей на сайте или в приложении, например, время, проведенное на сайте или количество просмотров страниц. На более низких уровнях иерархии метрик располагаются еще более конкретные метрики, относящиеся к конкретным функциям продукта или взаимодействию пользователя с продуктом.

Основная цель иерархии метрик продукта — разбить производительность продукта на более мелкие части и сосредоточиться на ключевых метриках, которые имеют наибольшее значение для бизнеса. Использование иерархии метрик продукта помогает продуктовым аналитикам выявлять проблемные зоны продукта и определять, какие метрики следует измерять на каждом уровне, чтобы принимать обоснованные решения на основе данных.

Иерархия метрик продукта также помогает компаниям управлять производительностью продукта и сравнивать ее с бизнес-целями. Она предоставляет продуктовым аналитикам целостную картину производительности продукта и позволяет им лучше понимать, как пользователи взаимодействуют с продуктом.

Видео подборка по иерархии метрик

Дерево метрик

Пирамида метрик: как построить и найти NSM вашего продукта

Tags:
0
Оставьте комментарий! Напишите, что думаете по поводу статьи.x