#best #tools #metrics Метрика неожиданно упала на ___%. Что делать?

Ответы на эти вопросы помогут разобраться:

1. Важность: имеет ли значение эта метрика?
2. Время: за какой период изменилась метрика?
3. Дисперсия: нормально ли это колебание?
4. Уравнение: какая формула приводит к этой метрике?
5. Переменная: какая именно переменная изменилась?
6. Причина: почему она могла измениться?

😎 RUSPM

#metrics Как продакту держать в голове кучу метрик и успевать следить за ними?

Можно собрать их все на одной дашборде, которая не влезет даже на 2 широкоформатных монитора и с умным видом смотреть в неё, когда приходит руководитель.

А можно категоризировать метрики по типу влияния на продукт и следить за теми, которые действительно сейчас важны.

Категории метрик продукта:

1. Метрики работоспособности.
2. Метрики использования.
3. Метрики принятия.
4. Метрики удовлетворенности.
5. Метрики экосистемы.
6. Метрики конечного результата.

1. Метрики работоспособности

Продукт работает? Он работает так, как ожидают пользователи и команда?
Метрики: задержка сервера, время загрузки страниц, down-time, глюки на сайте и т.п.

2. Метрики использования

Как пользователи используют продукт?
Метрики: основные действия, показатели воронок по каждому действию, использование Y в течение X дней, чтение хелп-гайдов, удержание и т. д.

3. Метрики принятия

Используется ли продукт так часто, как нам хотелось бы?
Метрики: активные пользователи, dau/mau, переходы с бесплатного тарифа на платный (и обратно), время до конверсии и т.п.

4. Метрики удовлетворенности

Каково общее отношение наших клиентов к продукту и функциям?
Метрики: CSAT, CSAT для новых функций, CSAT для саппорта/аккаунтов, NPS, LiveNPS и т.п.

5. Метрики экосистемы

Каково состояние продукта на рынке, на котором он работает?
Метрики: процент от рынка, доли в целевых сегментах/аудитория, отраслевые рейтинги и т.п.

6. Метрики конечного результата

Какие общие результаты мы получаем от нашего продукта?
Метрики: выручка, доход на пользователя, активные пользователи, захваченная доля рынка, транзакции, % охвата и т.д.

Существует два подхода к работе с метриками в продукте:

– Data Driven, когда критерием для принятия решений в продукте на первое место выходят метрики и данные.

– Data Informed, когда метрики и числа используются как один из многих факторов при принятии продуктовых решений.

Сломано много копий о том, какой подход и на какой стадии продукта работает лучше.

Мой совет – используйте тот, который более всего подходит в зависимости от конечной задачи отслеживания метрики.

Верх мастерства – комбинировать оба подход в зависимости от выбранной категории метрик.

Как понять, что метрика полезна и подходит для отслеживания?

– является показателем ценности продукта для его пользователей;
– она реагирует на изменения в продукте;
– привязывается к ценности для бизнеса (деньги);
– ожидается, что она долгосрочна (минимум 2-3 года).

Эти категории охватывают множество моментов развития продукта и дают отличное представление о том, в каком состоянии и как он работает.

Статьи по теме:

– Строим “Звезду Смерти” продуктовой аналитики
– ​Метрики маркетплейсов на примере Kaspi
– Метрики, по которым можно выявить выгорание компании

– CSAT, CES, NPS: метрики для оценки работы сапорта
– Есть ли метрики после редизайна?
– Обратная сторона всех метрик
– Метрики эффективности продукта в период кризиса

😎 RUSPM + ИИ-симулятор продакта