Система метрик продукта
Система метрик продукта: как не утонуть в данных и извлекать пользу
Section titled “Система метрик продукта: как не утонуть в данных и извлекать пользу”Эта страница — быстрый гид для тех, кто работает с метриками IT-продукта. Здесь разложено по полочкам, какие метрики нужны, как правильно строить систему, на что смотреть в экспериментах и какие ошибки встречаются чаще всего.
Зачем вообще нужна система метрик
Section titled “Зачем вообще нужна система метрик”Метрики: зачем их строить, а не просто собирать
Section titled “Метрики: зачем их строить, а не просто собирать”Метрики продукта показывают реальную картину: что происходит с пользователями, где точки роста, а где провалы. Обычный сбор данных мало даёт. Работает системный подход: чёткая структура, понятные цели и регулярная работа с цифрами.
На практике метрики помогают:
- знать, что улучшать;
- доказывать гипотезы цифрами, а не мнением;
- не поддаваться иллюзиям типа “вроде всё хорошо”.
Хорошая система метрик превращает ощущения в конкретные действия
Product Management Team, Atlassian Blog
Пример: запуск новой фичи
Section titled “Пример: запуск новой фичи”Новая функция чата в продукте. Без системы метрик видно только количество открытий и ошибок. С системой — анализируешь, как влияет на удержание, вовлечённость, реальный прирост новых пользователей.
Главные типы продуктовых метрик и структура
Section titled “Главные типы продуктовых метрик и структура”Ведущие и запаздывающие метрики
Section titled “Ведущие и запаздывающие метрики”Разделяй метрики на ведущие (leading) и запаздывающие (lagging). Ведущие помогают быстро понять, возможно ли будущее улучшение, а запаздывающие показывают результат изменений.
Пример:
- Ведущая: частота повторных заходов (если повышается, скорее всего растёт LTV).
- Запаздывающая: выручка от одного пользователя (LTV), недельный retention.
Классическая модель: AARRR и её аналоги
Section titled “Классическая модель: AARRR и её аналоги”AARRR: Acquisition, Activation, Retention, Referral, Revenue. Подходит почти для любого IT продукта (подробнее в GrowthHackers AARRR Model).
Пример для мобильного приложения:
- Acquisition: сколько новых установок
- Activation: сколько пользователей дошли до первого полезного действия
- Retention: сколько вернулось на 2–7 день
- Referral: сколько позвали друзей из приложения
- Revenue: сколько денег принесли платящие
Если нужен свой фреймворк, смотри варианты: HEART (Google), Pirate Metrics, GameLoft Model.
Как строить систему метрик: 4 шага
Section titled “Как строить систему метрик: 4 шага”1. Определи цели продукта
Section titled “1. Определи цели продукта”Что должен изменить продукт? Пример: увеличить частоту покупок, удерживать новичков дольше недели, довести до повторной оплаты. Без цели метрики превращаются в хаос.
2. Сформулируй ключевые метрики
Section titled “2. Сформулируй ключевые метрики”Выдели те цифры, на которые реально можно влиять командами. Пример: процент конверсии регистрации, средний чек пользователя, доля пользователей, вернувшихся на 3 день.
3. Построй цепочку связей
Section titled “3. Построй цепочку связей”Свяжи метрики в систему: как изменение одной влияет на другие. Если повысить активацию, что будет с retention? Если улучшить retention, как это влияет на выручку?
4. Настраивай эксперименты
Section titled “4. Настраивай эксперименты”Определи, какие метрики должны меняться от экспериментов (метрики успеха) и какие не должны портиться (guardrail-метрики). Например: внедряется рекомендация — смотришь, растёт ли engagement, но следишь, чтобы не росли жалобы.
Если нет связки между улучшениями и ключевыми метриками, продукт легко уходит в сторону
Teresa Torres, Product Discovery Coach, ProductTalk
Метрики для экспериментов и принятия решений
Section titled “Метрики для экспериментов и принятия решений”Метрики гипотез: что можно и что нельзя мерить
Section titled “Метрики гипотез: что можно и что нельзя мерить”Чётко формулируй, какую конкретно цифру должен изменить эксперимент. Ошибка: запускать фичу и ждать “роста всего”. Работай с конкретными, изменяемыми и измеримыми показателями.
Пример: тест новой onboarding-фичи
- Цель — увеличить конверсию первой сессии в регистрацию на 8%
- Мерится: конверсия, скорость прохождения, доля отвалившихся
- Guardrail: доля жалоб не растёт
Оценка результата и принятие решений
Section titled “Оценка результата и принятие решений”Регулярно сверяйся с системной картой метрик. Решение принимай только на базе достоверных, устойчивых изменений. Случайные скачки без связи с изменениями — повод копать глубже.
Частые ошибки и антипаттерны
Section titled “Частые ошибки и антипаттерны”Слишком много оперативных и vanity-метрик
Section titled “Слишком много оперативных и vanity-метрик”Встречается часто: усложняют систему, тянут команду за “красивыми числами”, которые не дают прироста бизнес-результата.
Пример: следить за лайками/шерами в B2B до выручки — бессмысленно без связи с продажами.
Не следят за основными метриками при экспериментах
Section titled “Не следят за основными метриками при экспериментах”Классика: рост одной метрики за счёт падения другой. Например, push-уведомления увеличили DAU, но повысили churn. Не добавляй новые эксперименты, пока не проанализированы риски на guardrail-метриках.
Не актуализируют систему после изменений
Section titled “Не актуализируют систему после изменений”Бизнес меняется, а структура метрик остаётся прежней. Так быстро теряешь контроль и вложение в аналитику перестаёт окупаться. Проверяй актуальность ключевых метрик минимум раз в квартал.
Где учиться и искать бенчмарки
Section titled “Где учиться и искать бенчмарки”Для глубокой проработки:
Открытые дашборды с бенчмарками проще найти для мобильных приложений и e-commerce. Универсальных цифр нет: смотри сравнимые компании, пользуйся benchmark-сборниками в Amplitude.
1. Что делать, если метрик стало слишком много?
Оставь только те, на которые реально влияет команда и которые влияют на бизнес-цели. Остальные убери в архив или оставь как справочные.
2. Как быстро понять, что эксперименты улучшают ключевые показатели?
Следи за системной связью метрик. Сначала находи изменения в ведущих метриках, затем смотри на итоговые (lagging).
3. Когда менять структуру или набор метрик?
Когда меняется стратегия, основной продуктовый цикл, появляются новые сегменты пользователей. Минимум раз в квартал — проверка актуальности обязательна.
4. Как отличить vanity-метрики от настоящих продуктовых?
Vanity показывают красивую картинку, но не связаны с ростом бизнеса. Конверсия в регистрацию, доля повторных покупок, LTV — реальные метрики. Шеры, лайки, общее время в приложении — часто всего лишь фон.
5. Где брать хорошие примеры и лучшие практики?
В отраслевых блогах Amplitude, Mixpanel, Google, Atlassian, а также на Product School, Mind the Product и библиотеке NNGroup.
6. Как вводить систему метрик для сложного продукта с несколькими аудиториями?
Определи ключевые сегменты. Для каждого сформулируй свои цели и набор метрик, связывай их общей картой влияния на бизнес.