Базовые продуктовые метрики

Продуктовые метрики — это количественно измеримые показатели, которые компания отслеживает и анализирует для оценки успеха своего продукта. Примерами продуктовых показателей являются коэффициент конверсии, коэффициент оттока и ежемесячный доход от повторного использования.

Простыми словами — это то, что можно посчитать, сравнить и проанализировать, чтобы потом сделать аналитику и получить однозначные выводы. Представьте, что вам необходимо уговорить своего папу купить именно новый игровой компьютер за 70 тыс. рублей, а не на ладан дышащий ACER у вашего соседа Петьки с третьего этажа за 20 тыс. рублей. Лучший способ — это предоставить ему конкретные цифры. Например, указать на то, что игровой компьютер (при должном уходе) прослужит порядка семи лет, а вот старенький ACER, скорее всего, продержится максимум год. Также вы подчеркнете, что на ACER не стоит SSD, в отличие от игрового, следовательно работать он будет достаточно медленнее. Кроме того, вы приведете информацию о весе каждого компьютера и его памяти. Все это в данном случае — продуктовые метрики, при условии, что вы выполняли роль менеджера по продуктам, а ваш отец — роль руководителя, который рассматривает возможность инвестирования в ваш продукт.

Ниже мы попытаемся разобраться в том, что такое продуктовые метрики, какие есть виды и зачем они нужны.

Причин несколько:

Определение правильных метрик для мониторинга и анализа приводит к более разумному принятию решений на протяжении всего процесса разработки продукта.

Эти метрики иногда называемые ключевыми показателями эффективности (KPI) дают компании количественные данные о том, какие аспекты продукта или потребительского опыта находят отклик у клиентов, а какие нет.

Команды по разработке продукта, маркетингу и продажам могут использовать эту информацию, основанную на конкретных данных, для лучшего понимания того, что движет их клиентами. Эти данные помогают компании постоянно совершенствовать свои продукты.

Без таких метрик менеджеры по продукту вынуждены полагаться на догадки при принятии решения о приоритетности конкретного продукта или фичи.

Как объясняет директор по продукту Пол Йокота в эпизоде подкаста This Is Product Management, интуиция менеджера по продукту важна, но интуиция должна применяться в сочетании с продуктовыми метриками.

Вторая причина использования продуктовых метрик заключается в том, что они обеспечивают объективную поддержку при реализации планов, которые менеджеры по продуктам предлагают своим руководителям в процессе представления продуктового роадмапа.

Ваши руководители захотят увидеть доказательства того, что компания получит положительную отдачу от инвестиций, если они одобрят предлагаемый вами продукт (вспомним пример с отцом и ноутбуком).

Ниже мы разберем подвиды базовых метрик, а также на примерах рассмотрим их использование.

Как вам хорошо известно, кампании по привлечению новых клиентов направлены на привлечение новых пользователей для обеспечения роста компании. Так как же построить надежную кампанию UA, не выходя за рамки бюджета? Это непростая задача.

Метрики привлечения демонстрируют, откуда пришли пользователи и сколько вам это стоило. Зная базовые метрики привлечения, можно умно построить бюджет кампании по привлечению клиентов.

Cost Per Install (CPI) - это цена приобретения нового клиента с помощью платной рекламы. Эта метрика относится к платным установкам в отличие от органических установок.

CPI рассчитывается путем деления расходов на рекламу (за определенный период времени) на количество новых привлеченных пользователей за тот же период.

Математика исчисление CPI достаточно проста, и с ней справится любой второклашка, если у него под рукой калькулятор:

Формула: Общая стоимость маркетинговой компании / количество новых пользователей привлеченных в ходе этой компании

Например:

При запуске вашего продукта вы потратили на маркетинг (онлайн или оффлайн) 250.000 рублей. По аналитике за период хода маркетинговой компании вы насчитали 5000 новых пользователей.

Таким образом, CPI = 250000(руб) : 5000 (чел) = 50 руб/чел

При всей простоте расчета этой метрики, у CPI есть несколько подводных камней. Так, CPI показывает достаточно узкий сегмент стоимости приобретения новых пользователей или клиентов. Другие способы привлечения пользователей включают органический трафик, привлечение пользователей, партнерство с другими маркетологами или другие маркетинговые действия в области контента (например, блог, веб-сайт или электронная почта).

Еще одним недостатком Cost Per Install является то, что он показывает только первоначальные результаты привлечения нового пользователя. Поскольку весьма маловероятно, что вы удержите 100% новых пользователей, CPI - это моментальный срез, который может стать пустым значением, если не отслеживать другие показатели, такие как продолжительность сессии и вовлеченность.

Однако Cost Per Install - это более конкретная метрика стоимости привлечения клиентов (CAC), которая помогает определить жизнеспособность и устойчивость вашей платной рекламы. Главное - отслеживать CPI вместе со средним доходом на пользователя (ARPU), чтобы убедиться, что вы получаете больше дохода, чем тратите на привлечение пользователей. Именно эту метрику мы рассмотрим далее.

Средний доход на пользователя (ARPU) - это доход, получаемый (в среднем) на каждого активного пользователя вашего приложения. Этот показатель очень похож на показатель среднего дохода на аккаунт (ARPA), который обычно используется в моделях SaaS. Разница в том, что модели SaaS обычно рассматривают этот показатель на уровне аккаунта (который может иметь несколько пользователей в рамках одного бизнеса), в то время как потребительские приложения обычно монетизируют отдельных пользователей.

Формула: ARPU = общий доход за период / на количество пользователей за этот же период

Например:

У вас есть сервис просмотра фильмов и сериалов (каждый стоит определенную сумму). За февраль 2020 года его использовали 5000 пользователей. За этот же февраль 2020 года вы заработали 250.000 рублей.

Таким образом, используя вышеприведенную формулу, мы получаем, что ваш ARPU = 250.000 руб : 5000 чел, то в среднем один пользователь принес вам 50 рублей.

Стоит отметить, что ARPU может легко стать бесполезной метрикой, если ее не отслеживать в контексте других показателей, таких как общий доход или соотношение LTV:CAC. Кроме того, если у вас приложение по подписке без других покупок внутри приложения, ваш ARPU будет предопределен ценой подписки, тогда эту метрику рассчитывать не нужно. Приложение по подписке, скорее всего, не будет менять ARPU очень часто (если только вы не будете часто менять цены), что делает отслеживание этой метрики менее ценным.

Все же ARPU полезен для определения рентабельности маркетинговых усилий и расчета LTV (о которой мы поговорим ниже). Эта метрика также полезна для оценки структуры ценообразования (стоит ли назначать более высокую цену?) и понимания того, как ARPU меняется со временем (таким образом, можно проследить прогресс).

LTV измеряет доход, который получает ваш бизнес от любого конкретного клиента. Это оценка среднего валового дохода, который приносит клиент за все время использования продукта.

Данная метрика немного сложнее предыдущих и потребует дополнительных расчетов. Чтобы рассчитать пожизненную ценность клиента для вашей компании, вам понадобятся некоторые цифры. Во-первых, вам нужно знать, как долго в среднем клиент остается с вами до того, как откажется от услуг. Потому что, конечно же, чем дольше клиент остается с вами, тем более ценным он является.

Начните с коэффициента оттока - количества людей, которые отказываются от подписки в течение месяца. Если у вас 1 000 клиентов, и каждый месяц 20 из них отменяют подписку, это означает, что ежемесячный отток составляет два процента. Просто перевернув это значение ( 1 / ежемесячный отток), вы можете рассчитать, сколько месяцев в среднем будут оставаться ваши клиенты. При ежемесячном оттоке в 2% - 50 месяцев.

Вам также необходимо знать % валовой маржи (процент прибыли, который остается после оплаты расходов на продукт или услугу), а также сколько денег приносит средний клиент каждый месяц.

Формула: LTV = Валовая маржа % X ( 1 / ежемесячный отток) X средний ежемесячный доход от подписки на клиента.

Например:

Если валовая маржа составляет 75%, ежемесячный отток клиентов - 2%, а каждый клиент ежемесячно тратит у вас в среднем 40 долларов, расчет будет выглядеть следующим образом: 75% X ( 1 / 2% ) X 500 руб = 18.750 руб

Основная причина, по которой LTV так важен для вашего SaaS-бизнеса, заключается в том, что он определяет, сколько вы можете потратить на приобретение новых клиентов. Если ваша стоимость привлечения клиента (CAC) составляет 1000 рублей, а LTV этого же клиента составляет 5000 рублей, вы, по сути, печатаете 4000 рублей. Именно на этом примере можно понять, почему очень часто LTV рассчитывается не один, а в соотношении с CAC.

Очевидно, что чем выше LTV и ниже CAC, тем быстрее вы сможете развивать свой бизнес.

Если вы знаете, какова ценность клиента в течение его пребывания на вашем сервисе, вы можете принимать более разумные решения о том, сколько нужно потратить на приобретение клиента.

Хорошее эмпирическое правило гласит: если LTV/CAC не превышает 3, вы тратите слишком много средств на привлечение.

Отслеживая показатели вовлеченности клиентов, вы сможете понять, как ваша аудитория реагирует на ваш маркетинговый контент, и что можно улучшить, чтобы повысить вовлеченность.

У маркетологов есть целый арсенал инструментов для привлечения новых клиентов: содержание блога, целевые страницы, платные рекламные кампании и многое другое.

Как узнать, что эти усилия увенчались успехом? Отслеживая показатели вовлеченности клиентов. С помощью этих данных вы сможете понять, как ваша аудитория реагирует на маркетинговый контент, и что можно улучшить, чтобы повысить вовлеченность.

То, что сначала выглядит как набор китайских транскрипций, после небольшого разбора становится, в действительно очень понятным, легким, а самое главное полезным механизмов. Это Day/Week/Month Active Users - то есть дневная/недельная/месячная активная аудитория.

DAU/WAU/MAU - популярная метрика вовлеченности пользователей - это отношение количества ежедневных активных пользователей к количеству ежемесячных активных пользователей, выраженное в процентах. Обычно считается, что более 20% - это хорошо, а 50%+ - это мировой уровень.

Как эта метрика вошла в обиход? DAU/MAU стала популярной метрикой благодаря Facebook, который ее популяризировал. В результате, когда о ней заговорили, другие потребительские приложения стали часто оцениваться по тем же KPI.

Важно определить, какое действие пользователь должен совершить в вашем бизнесе, чтобы быть определенным как "активный" пользователь, поскольку оно не одинаково для каждого бизнеса. Является ли активным пользователем тот, кто входит в систему? Или это тот, кто совершает более конкретное действие с вашим продуктом, например, читает статью, отправляет запрос или комментарий, скачивает документ и т.д.

DAU/WAU/MAU - популярная метрика вовлеченности пользователей - это отношение количества ежедневных активных пользователей к количеству ежемесячных активных пользователей, выраженное в процентах. Обычно считается, что более 20% - это хорошо, а 50%+ - это мировой уровень.

Как эта метрика вошла в обиход? DAU/MAU стала популярной метрикой благодаря Facebook, который ее популяризировал. В результате, когда о ней заговорили, другие потребительские приложения стали часто оцениваться по тем же KPI.

Важно определить, какое действие пользователь должен совершить в вашем бизнесе, чтобы быть определенным как "активный" пользователь, поскольку оно не одинаково для каждого бизнеса. Является ли активным пользователем тот, кто входит в систему? Или это тот, кто совершает более конкретное действие с вашим продуктом, например, читает статью, отправляет запрос или комментарий, скачивает документ и т.д.

Один из способов, с помощью которого показатели вовлеченности могут дать вам более детальный взгляд на эффективность вашего бизнеса, - это сравнение ежедневных активных пользователей с ежемесячными активными пользователями для определения удержания или "прилипания" ваших клиентов. Знание показателей удержания помогает также рассчитать LTV.

Когда вы смотрите на соотношение DAU/MAU, популяризированное такими платформами, как Facebook, вы видите количество ежемесячных клиентов, которые взаимодействуют с вашим продуктом или услугой в течение одного дня. Формула выглядит следующим образом:

Количество ежедневных активных пользователей / количество ежемесячных активных пользователей = процент DAU/MAU.

Причина, по которой это число важно, заключается в том, что доход генерируется "постоянным количеством активных пользователей". Именно повторные клиенты, преданные вашему продукту или услуге, помогут стимулировать рост. Число, превышающее 20 процентов, обычно считается хорошим показателем.

Ошибки при измерении вовлеченности

Показатели вовлеченности пользователей могут быть очень полезны для организаций, но есть распространенные ошибки, которые допускаются, когда компании впервые измеряют эти показатели. Вот некоторые из них:

1. Отчет об общем количестве:

Когда вы сообщаете общее количество активных пользователей, рост этого числа обычно свидетельствует о росте числа пользователей, а не об использовании. Это не дает представления о состоянии продукта или его росте и критикуется как просто бесполезная метрика.

2. Измерение всего или того, что измеряют другие компании:

Вам не нужно измерять все, когда речь идет о показателях вовлеченности. Целенаправленно определите, что и зачем вы отслеживаете, и направьте свои усилия туда. Не полагайтесь на подражание другой компании. Каждая компания уникальна, и то, что отслеживают там, может оказаться не самым полезным для вашего бизнеса.

3. Не позволять цифрам нормализоваться:

При первом запуске нового приложения, нового сайта или нового бизнеса может наблюдаться большой отток пользователей. Например, для веб-сайтов и веб-приложений обычно наблюдается 60-80-процентная потеря новых пользователей в течение первой недели после регистрации. Существует множество тактик запуска бизнеса, таких как PR-кампании и специальные предложения, которые могут изначально завысить показатели вовлеченности. Важно дать цифрам нормализоваться в течение нескольких месяцев, чтобы получить достоверные данные.

4. Продукты, которые не используются ежедневно, но имеют высокую ценность:

Более частое использование не всегда свидетельствует о высокой ценности, поэтому соотношение DAU/MAU может не подходить для вашего бизнеса. Примите во внимание эпизодический характер использования таких продуктов, как Airbnb. Большинство людей не планируют путешествия ежедневно, а когда планируют, то по более высокой цене. Дифференцирующие факторы, уникальные для бизнеса и отраслей, являются причиной того, что показатели вовлеченности должны быть настроены в соответствии с уникальными потребностями вашего бизнеса.

Данные о вовлеченности могут быть очень полезными для бизнеса и могут помочь определить приоритетность разработки новых продуктов и инвестиций, а также дать представление о том, что ваша целевая аудитория считает ценным.

Коэффициент удержания - это процент клиентов, которых бизнес удерживает в течение определенного периода времени. Коэффициент удержания - одна из наиболее важных метрик при работе в SaaS, где бизнес зависит от коэффициента удержания. Высокий коэффициент удержания логически показывает, что у компании низкий уровень оттока клиентов.

Чтобы рассчитать коэффициент удержания, разделите количество активных пользователей, которые продолжают подписку в конце определенного периода, на общее количество активных пользователей в начале этого периода.

Таким образом, формула коэффициента удержания довольно проста: количество активных пользователей, продолжающих подписку / общее количество активных пользователей в начале периода = коэффициент удержания.

Если не предпринимать активных попыток повысить коэффициент удержания (процент от общего числа клиентов, которые продолжают пользоваться вашими услугами в течение определенного времени) и соответственно снизить коэффициент оттока (процент клиентов, которые прекращают пользоваться вашими услугами в течение определенного времени), это может означать быструю и болезненную смерть для вашей компании.

Здесь стоит обратить внимание на то, что как и все метрики RR не живет отдельно от других. Одна метрика влияет на другую, имея прямо/обратно пропорциональные зависимости. Так, ранее упомянутый коэффициент оттока (CR или Churn rate), это просто обратная величина коэффициента удержания клиентов. Например, если коэффициент удержания составляет 90 процентов, то коэффициент оттока - 10 процентов. Самый простой способ определить коэффициент оттока - это взять количество ушедших клиентов за определенный период времени, разделить его на общее количество клиентов на начало того же периода времени, а затем умножить результат на 100.

Формула коэффициента оттока клиентов: ( Количество ушедших клиентов / Первоначальное количество клиентов) x 100

Опять же, допустим, в начале года у компании было 100 клиентов, но к концу того же года она потеряла 10 клиентов. Коэффициент оттока клиентов составит 10 процентов: (10/100) x 100 = 10 процентов

Определить количество потерянных клиентов может быть сложнее, чем кажется на первый взгляд, хотя момент оттока имеет несколько определений. Например, можно считать, что клиент уходит, когда он отменяет подписку или когда подписка заканчивается, и он не продлевает ее. Но все не так просто: клиент может отменить подписку Disney+ после завершения WandaVision, но затем начать смотреть "Сокол и зимний солдат" до окончания срока действия услуги и в конечном итоге возобновит подписку.

Аналогичным образом, компании решают, какой тип клиентов следует считать ушедшим. Допустим, компания предлагает бесплатную пробную версию своего продукта, и некоторые клиенты отказываются от нее по окончании пробной версии. Должна ли компания считать этих клиентов откликнувшимися, даже если они никак не повлияли на доход?

Подобные вопросы помогают использовать несколько показателей удержания клиентов для более глубокого понимания, почему одни клиенты остаются, а другие уходят.

Показатели эффективности используются для измерения поведения, деятельности и результативности бизнеса. Они представлены в форме данных, которые измеряют необходимые показатели в пределах диапазона, что позволяет сформировать основу для достижения общих целей бизнеса. Измерение производительности с помощью метрик - это ключ к тому, чтобы увидеть, как работают сотрудники и достигаются ли поставленные цели.

Эта метрика связана с количеством транзакций или вызовов за определенный период времени. Это очень важно, поскольку важно быть уверенным, что при увеличении нагрузки производительность вашего приложения не снизится. Нагрузка может быть скачкообразной для некоторых приложений, поэтому необходимо знать, что приложение может справиться с внезапными изменениями нагрузки без промедления.

В текущих реалиях, время загрузки может сыграть ключевую роль в использовании вашего продукта. Вы можете потратить около 1 миллиона рублей на маркетинг и рекламу, но какой в этом смысл, если ваш продукт запускается 10 секунд? Верно, никакого.

На этапе soft-launch внимательно следите за этой метрикой и старайтесь докрутить ее до 2-3 секунд, это базовое значение при котором пользователь не испытывает негативных эмоций и готов ждать.

Сбои являются серьезной проблемой для пользователей мобильных приложений: по данным USamp, 62% людей удаляют приложение, если сталкиваются со сбоями и ошибками. Поэтому в идеале этот процент должен быть как можно ниже. Средний уровень сбоев для мобильных устройств составляет 1 - 2%, поэтому стремитесь к 98% пользователей без сбоев.

Лучший способ снизить этот процент - установить эталон и стремиться к его улучшению с помощью процессов тестирования и анализа кода. Отсюда можно начать понимать, какие ошибки непосредственно влияют на пользовательский опыт, чтобы определить приоритеты в разработке. Например, сторонний скрипт может быть причиной медленной загрузки, поэтому вы можете рассмотреть возможность его удаления.

Ваша команда разработчиков может быстро оценить % пользователей без сбоев, используя инструмент отчетности о сбоях и ошибках.

Задержка обычно измеряется в миллисекундах (мс) и является неизбежной из-за того, как сети взаимодействуют друг с другом. Она зависит от нескольких аспектов сети и может меняться при изменении любого из них.

Существует четыре основных компонента, которые влияют на задержку сети, включая:

1. Среда передачи:

Физический путь между начальной и конечной точками. Тип среды передачи может влиять на задержку. Например, старые сети на основе медных кабелей имеют более высокую задержку, чем современные оптические волокна.

2. Распространение:

Чем дальше друг от друга находятся два узла, тем больше задержка, поскольку задержка зависит от расстояния между двумя взаимодействующими узлами. Теоретически, задержка пакета, отправляющегося в круговое путешествие через весь мир, составляет 133 мс. В реальности такое путешествие занимает больше времени, хотя задержка уменьшается, когда достигается прямое соединение через сетевые магистрали.

3. Маршрутизаторы:

Эффективность, с которой маршрутизаторы обрабатывают входящие данные, напрямую влияет на задержку. Переходы от маршрутизатора к маршрутизатору могут увеличить задержку.

4. Задержки при хранении данных:

Доступ к сохраненным данным может увеличить задержку, поскольку сети хранения может потребоваться время для обработки и возврата информации.

Задержку можно уменьшить, обратившись к вышеупомянутым компонентам и обеспечив их правильную работу. Она также может быть уменьшена за счет использования выделенных сетей, которые упрощают сетевой путь и обеспечивают прямую связь между узлами.

Провайдеры сетей доставки контента (CDN), такие как StackPath, предоставляют клиентам частные сети, которые позволяют им обходить публичный интернет. Эти частные сети уменьшают задержку, обеспечивая более эффективные пути для прохождения пакетов данных.

Необходимо помнить, что цель измерения - не только отслеживание изменений во времени, но и осуществление изменений. Наблюдение за показателями во времени требует строгости, дисциплины и сосредоточенности. Для их улучшения требуется все вышеупомянутое плюс изобретательность. Именно в этом и заключается создание и управление продуктами.