4 подхода в работе с метриками | Бизнес-школа Laba (Лаба)
Журнал

Поиск

Как из сотни метрик выбрать те, которые развивают продукт

4 подхода в работе с метриками от аналитика Jooble Дмитрия Апенько.

cover.dmitriy-6092b1f97f836331059444.jpg

Продукт без метрик — как автомобиль без спидометра и навигатора. Ты едешь, но с какой скоростью и в нужном ли направлении — остается только гадать.

Дмитрий Апенько более 8 лет занимается аналитикой. По его инициативе компания iBox внедрила систему ограничения приема мелких купюр, что увеличило оборот в новогодние праздники на 8 млн грн. А сейчас Дмитрий работает в продуктовой компании Jooble — агрегаторе вакансий №2 в мире с многомиллионной аудиторией.

Нам Дмитрий рассказал, как из сотен метрик выбрать именно те, которые помогут развивать продукт и генерировать прибыль.

#1. North Star 

Концепция North Star («полярная звезда») позволяет держать в фокусе показатели, стратегически важные для компании. 

В основе стратегии развития продукта — продуктовая цель, обычно она сформулирована словами, а не метриками. Например: 

  • «Для нас в приоритете Market Fit, и на первом этапе будем искать клиентов, которым понравится наш продукт».
  • «Мы хотим, чтобы больше пользователей оформляли платную подписку после тестового периода, — значит, нам нужен продукт высокого качества».

На основании этой цели создается North Star Metric. 

 

Например, видеосервису Netflix стратегически важно не только наращивать количество пользователей, но и увеличивать их вовлеченность в контент. Поэтому для них «полярная звезда» — число клиентов, которые смотрят видео больше 60 часов в месяц (поскольку сервис продает месячную подписку). Все решения Netflix соизмеряет с тем, приведут ли они к росту North Star.

#2/3. Lean Analytics/AARRR

Эти фреймворки похожи по структуре и помогают компании понять, какие именно метрики приоритетны на каждом этапе развития. А еще — сориентироваться в том, какие шаги нужно предпринять, чтобы достичь ключевой цели — получать и приумножать прибыль. 

Если выручка (Revenue) низкая, не обязательно менять модель монетизации, например, повышать цену продукта. Можно поработать с другими метриками на несколько шагов раньше — начать с первой «болевой точки».

Этапы Lean Analytics:

#1. Эмпатия (Empathy)

#2. «Липучесть» (Stickiness)

#3. Виральность (Virality)

#4. Выручка (Revenue) 

#5. Масштабирование (Scale)

Этапы AARRR:

#1. Привлечение (Acquisition)

#2. Активация (Activation)

#3. Удержание (Retention) 

#4. Рекомендации (Referral)

#5. Выручка (Revenue)

У каждого продукта и бизнес-модели — специфические метрики. Например, у Jooble высокие показатели привлечения новых пользователей. Поэтому сейчас мы фокусируемся на параметре «липучести» (Stickiness) по двум целевым аудиториям — соискатели и работодатели. Учитываем два аспекта: лояльность и вовлеченность.

Показатели лояльности могут быть высокими — то есть пользователи возвращаются в сессию. Но важнее, чтобы они были активными в целевых действиях — например, просматривали контакты работодателей, откликались на вакансии. 

Monobank — хороший пример реализации этапа рекомендаций (Virality/Referral). На старте проекта 80-90% пользователей приходили по реферальной программе (банк разработал удобный цифровой инструмент). На этом этапе компании важно не пускать все на самотек, а помочь клиентам рекомендовать сервис — просто и желательно с бонусом за приведенных друзей. 

В iBox мы не использовали фреймворк Lean Analytics осознанно, но следовали его логике. Это зрелый продукт, который давно утвердился на рынке, так что фокус мы делали на последних этапах: выручки (Revenue) и масштабирования (Scale). Пересматривали ценовую политику, расширяли присутствие, предлагали новые опции. Например, устанавливали терминалы в автоцентрах, наладили партнерство с monobank — то есть масштабировались не на новые территории, а в рамках локального рынка, а также расширяли комплекс сервисов.

#4. Дерево метрик 

На первом (верхнем) уровне «дерева метрик» обычно находится North Star. К примеру, в Jooble это количество взаимодействий соискателя с работодателями

На втором уровне можно вывести дополнительные показатели, которые объясняют предыдущие. Например, мы отслеживаем лояльность и вовлеченность двух аудиторий — соискателей и работодателей. Они взаимосвязаны — чем чаще первые посещают ресурс и чем активнее себя ведут, тем выше удовлетворенность вторых. 

Но мы не просто следим за прогрессом (когда показатель падает/растет), а ищем причины изменений. Можно проанализировать данные и установить, что результат обусловлен появлением новой фичи. Есть компании, которые обращают внимание на влияние отдельных команд. 

Весь бизнес-контент в удобном формате. Интервью, кейсы, лайфхаки корп. мира — в нашем телеграм-канале. Присоединяйтесь!

В Jooble мы анализируем прогресс по нашей North Star с разных точек зрения:

  • взаимодействие может инициировать соискатель (отозваться на вакансию, посмотреть контакты организации)
  • или работодатель (когда компания опирается не на отклики, а ищет «холодных» кандидатов по базе резюме)

Последующие (третий, четвертый и пятый) уровни «дерева метрик» зачастую нужны аналитикам, чтобы находить более глубокие проблемы или инсайты, связанные с данными. 

Например, в Jooble мы с коллегами настроили систему оповещений — и еженедельно получаем в мессенджер аналитический отчет с показателями до 4-5 уровня «дерева метрик». Если они значительно отличаются от тех, что были на прошлой неделе, — общаемся с командой, разбираемся в причинах. Это могут быть, например, технические нюансы с записью данных или баг. 

Для презентаций команде, отчетов и дашбордов обычно достаточно первых двух уровней «дерева метрик» — это помогает объяснить ключевые процессы в бизнесе и спланировать командную работу.

Хотите получать дайджест статей?

Одно письмо с лучшими материалами за неделю. Подписывайтесь, чтобы ничего не упустить.
Спасибо за подписку!
Курс по теме:
"Продакт-менеджмент"
Бизнес и управление
ведет Александр Емельянов
28 октября 2 декабря
Александр Емельянов