Продуктовые метрики- инструкция для дизайнера

Я стала замечать, что на лекциях, митапах и собеседованиях часто идет речь о работе с метриками. Чтобы понимать, как какие метрики работают и на что стоит обращать внимание- я решила от лица продуктового дизайнера написать статью о том, какие метрики я использую в работе и какие метрики используются в кругах продуктовых дизайнеров.

Для того, чтобы понимать, на каких данных строить гипотезы и как замерять успех наших решений (как дизайнеров). Также необходимо организовать тесную работу с аналитиками. Благодаря данным (метрикам), которые аналитики могут предоставить по продукту в целом или по конкретному кейсу, можно принимать взвешенные решения. Конечно в данной связке работа идет эффективнее с третьим участником рабочего процесса- исследователями, но эту историю в этой статье мы затрагивать не будем.

- Conversion rate (Монетизация)

- Customer Acquisition Cost (CAC) (Монетизация)

- Lifetime Value (LTV) (Монетизация)

- MRR (Monthly Recurring Revenue) (Монетизация)

- Daily Active Users и Monthly Active User (DAU / MAU) (Рост)

- Checkout abandonment rate (Спад)

- Uninstalls (Спад)

- Shopping cart abandonment (Спад)

- Shopping cart abandonment (Спад)

- Sticky Factor (Вовлеченность)

- Repeat customers (Вовлеченность)

- Session duration (Вовлеченность)

- Net Promoter Score (NPS) (Вовлеченность)

- Retention rate (Вовлеченность)

- Churn rate

- Что вы можете еще запросить у аналитиков?

Conversion rate (Монетизация)

Пожалуй одна из самых важных и часто просматриваемых метрик в моей работе. Благодаря этим данным я могу понять соотношение пользователей, которые совершили полезное действие на сайте от числа всех посетителей (кто-то мог зайти, полистать товары и уйти, а кто-то купить товар).

Процент пользователей, которые совершили полезное действие после взаимодействия с контентом (подписались, зарегистрировались, кликнули по баннеру и так далее).

Это может быть конверсия в первую покупку, конверсия в баннер, общая конверсия покупок и т.д.

Конверсия — это всегда «переход» из одного этапа в другой. Например, если нужна конверсия в подписку, необходимо разделить количество подписок за период на количество посетителей страницы (страниц) с формой подписки.

Customer Acquisition Cost (CAC) (Монетизация)

Стоимость привлечения клиента. Показывает, за какую сумму бизнес может привлечь одного пользователя, который будет использовать продукт, так как пользователей нужно закупать, то есть рекламировать им свой товар, услугу или сервис.

CAC = сумма потраченного рекламного бюджета на привлечение новых клиентов / количество привлечённых клиентов.

Lifetime Value (LTV) (Монетизация)

Пожизненная ценность клиента. Показывает прибыль, которую клиент приносит за все время использования продукта.

Метрика даёт возможность проанализировать эффективность вложений. CAC должен всегда быть ниже, чем LTV, иначе бизнес будет впустую жечь деньги и не выживет.

Методики подсчёта могут различаться. Например, для интернет-магазина LTV = средний чек * частота повторных покупок * срок жизни клиента. Для бизнеса на подписке можно использовать простую формулу: LTV = средняя выручка от клиента в месяц / churn rate.

MRR (Monthly Recurring Revenue) (Монетизация)

Ежемесячный регулярный доход. Эта метрика показывает доход, который компания получает каждый месяц от подписок или повторяющихся платежей. Эту метрику важно отслеживать, для того, чтобы, к примеру, после редизайна спустя время сравнить показатели до и после изменений в целом.

Как считается: сумма всех ежемесячных платежей всех клиентов.

Daily Active Users и Monthly Active User (DAU / MAU) (Рост)

Количество уникальных пользователей, которые используют продукт, за день и за месяц, без учёта повторных сессий.

Опираться на эти метрики имеет смысл только в общем контексте.

Checkout abandonment rate (Спад)

Количество пользователей, заполнивших корзину, дошедших до оформления заказа, но не совершивших покупку.

На эту метрику стоит обращать особое внимание, если компания вносит изменения в чекаут.

Возможно, что-то в процессе оформления заказа непонятно пользователю, из-за чего он не доходит до конца. Доработав продукт, необходимо измерить, помогло это снизить checkout abandonment rate или нет.

Uninstalls (Спад)

Количество пользователей, которые установили приложение, но по каким-то причинам не зарегистрировались в нём и им не пользуются.

Чем ниже этот показатель, тем больше ваша аудитория. Метрика важна прежде всего для выявления факторов, мешающих пользователям.

— Не понравилось приложение

— Приложение уже не нужно

— Личные мотивы и обстоятельства - например, у пользователя заканчивается память на устройстве.

— Баги

— Сложная процедура регистрации

Shopping cart abandonment (Спад)

Количество пользователей, которые добавили товар в корзину, но не сделали заказ. Помогает оптимизировать пользовательский путь клиента.

При этом важно учитывать, что люди могут использовать корзину вместо избранного, поэтому если клиент добавил в неё несколько товаров, но пока не покупает их — это ещё не значит, что у него возникли UX-сложности. Возможно, он ждёт скидок или зарплаты.

Sticky Factor (Вовлеченность)

Метрика, определяющая, насколько часто люди возвращаются в приложение.
Sticky Factor помогает оценить лояльность юзеров, а лояльные пользователи чаще других делают платежи.
Существуют усредненные нормы для показателя в зависимости от типа приложения: например, для социальных сетей это 50%, для игр — 10-18%, для остальных — 20%. Если показатель ниже 5%, стоит предпринять меры: например, запустить push-уведомления или дополнить приложение новыми функциями.
Как считается: DAU / MAU * 100%

Repeat customers (Вовлеченность)

Процент посетителей, которые стали повторными клиентами, то есть сделали больше одного заказа.

Важно следить за тем, чтобы клиенты возвращались и становились постоянными. Во-первых, это окупает CAC, во-вторых, такие пользователи более лояльны к сервису и могут по привычке открывать именно ваше приложение или сайт в метро, дома, на работе, что может привести к покупке.

RС = количество клиентов, которые сделали более одного заказа / количество всех клиентов.

Session duration (Вовлеченность)

Метрика, которая показывает, сколько времени пользователь провёл в продукте.

Имеет смысл только в контексте конкретного бизнеса. Например, для Netflix время сессии важно: чем больше юзер смотрит контент, тем выше ценность подписки. Задача Uber, наоборот, сократить время сессии.

Часто данную метрику увеличивают за счет добавления раздела со статьями, с помощью чего пользователь проводит больше времени на платформе, когда это необходимо.

Net Promoter Score (NPS) (Вовлеченность)

Индекс потребительской лояльности. Показывает, насколько охотно ваши клиенты готовы поделиться впечатлениями от продукта.

Пользователь со средними ожиданиями, получив хорошее впечатление, обязательно поделится мнением и в результате приведёт новых клиентов. Если, к примеру, каждый платный юзер приводит ещё одного бесплатного, CAC сокращается в два раза.

С NPS коррелирует метрика Customer's Referral Value (CRV) — количество денег, заработанных благодаря рекомендациям.

Пусть пользователи ответят, насколько по шкале от 0 до 10 они готовы рекомендовать ваш продукт, где 0 — ни за что не готовы, а 10 — обязательно порекомендуют. Ответы выявят три группы клиентов — критиков (от 0 до 6), нейтралов (7-8) и промоутеров (9-10). NPS = общее число промоутеров (%) — общее число критиков (%). Хорошим считается NPS более 50%.

Retention rate (Вовлеченность)

Коэффициент удержания. Метрика показывает, сколько пользователей продолжает использовать продукт через определённый период времени, и напрямую влияет на пожизненную ценность клиента (LTV).

Retention rate = количество активных пользователей на конец периода / количество активных пользователей на начало периода * 100%.

Пример: пусть из 1000 юзеров, которых привлекла компания, в первый день были активны 500, а на седьмой день — 200.

Чтобы найти коэффициент удержания седьмого дня, необходимо разделить 200 на 500 и умножить результат на 100%. Retention rate составит 40%.

Churn rate

Коэффициент оттока. Метрика, обратная к retention rate, которая показывает отток клиентов.

В первые месяцы пользователи, которые не увидели ценности в продукте или подписались по ошибке, отписываются чаще всего. После этого бизнес работает с теми клиентами, которых смог удержать. Задача компании — заработать на них столько, чтобы они окупили CAC 100% юзеров своей когорты.

Churn rate = (1 — количество пользователей на конец периода / количество пользователей на начало периода) * 100%. Пример: если в марте у вас было 100 платящих пользователей, а в апреле — 70, это означает, что месячный churn rate составил 30%.

Это были основные продуктовые метрики, которыми я интересуюсь и про которые слышала на лекциях.

Я поресерчила и нашла для вас ресурсы, где можно подробно ознакомиться с метриками, которые я не перечислила выше:

Метрики продукта: как оценить эффективность бизнеса (Яндекс Блог)

Гайд по продуктовым метрикам (Медиум)

Часто такое бывает, что необходимо выгрузить аналитику по определенному флоу, над которым ведется работа. Это не обязательно будут вышеуказанные метрики, к примеру:

- Посмотреть, на какие фильтры больше всего кликают, на какие кликают в первую очередь;

- Насколько далеко строллят (веб визор);

- Куда чаще на странице кликают (карта кликов);

- Количество ошибок при выполнении какого-либо действия (загрузке фото товара на платформу);

- Куда чаще всего попадают при переходе с сео баннеров и лендингов (на Главную страницу или сразу на Каталог);

- С какого поп-апа, шага, действия отваливаются пользователи в корзине при покупке двух и более товаров;

- Среднее время решения проблемы при заполнении форм создания магазина на платформе;

- Размеры магазинов на платформе и их соотношение к общему числу магазинов;

- Связь между размером магазина и его прибыльностью;

- Связь между размером магазина и количеством товаров;

- Какой процент людей при регистрации магазина обращается в поддержку;

- Время заполнения информации при регистрации магазина;

- Количество пользователей, которые регистрируют магазин без обращения в поддержку;

- Какими колонками в таблицах пользуются чаще всего (карта кликов);

- Замерить рост отклика (как долго пользователь выполняет действие).

Это я перечислила только то что сама запрашивала и чем интересовалась) Список можно вести почти до бесконечности.

Теперь вы имеете представление о том, какие продуктовые метрики бывают, как можно взаимодействовать с аналитиками.

Work smart, not hard! До встречи в следующих статьях)

Email: stasyabis7@gmail.com

Telegram, Medium, LinkedIn: @stasyabis

Viber: +79877503993

Фотографии: Unsplash

Вебсайт: Website