Метрики для B2C стартапа

Какие метрики считать B2C стартапу, по мотивам видео YC “Consumer startup metrics”

Базовая метрика для B2C стартапов - пользователи. Чтобы как-то оценить эффективность увеличения числа пользователей во времени, смотрим прирост метрики, т.е. отношение количества пользователей в текущем периоде к предыдущему.

Бенчмарки

NB, здесь и далее бенчмарки берутся для стартапов ранних стадий

Немного о понятиях. Органический рост - все то, за что не платим. Для органического роста важны 2 вещи:

Собственно, смотрим соотношение между LTV для пользователей из органических источников к LTV для пользователей из платных источников. Что это значит и в чем могут быть проблемы:

Во-первых, нужно уметь нормально отслеживать, откуда к вам пришел пользователь. Тут ключевое “нормально”, т.е. не надо закапываться в сложные модели атрибуции, для начала хватит простых вещей: utm-метки и опросник при регистрации “откуда вы о нас узнали”.

Во-вторых, проблема каннибализации, т.е. ваши платные каналы могут отбирать пользователей из бесплатных. Например, если вы даете бонусы за приглашение знакомых, вы тратите деньги на какую-то долю пользователей, которая и так пришла бы в продукт. Это можно попробовать анализировать запуская и выключая разные программы поощрения за приглашение пользователей, так вы вычислите размер естественного прироста и эффект от вашей акции.

Бенчмарки

Еще пару моментов об аналитике paid growth:

Вообще в это понятие обычно вкладывается целый раздел аналитики продукта. Для простоты можно свести все к некоторой метрике прибыльности пользователя, которая равна = (выручка - *переменные расходы) на одного пользователя

*вообще есть экономические определения переменных расходов. В данном контексте полезно учесть 2 понятия:

Почему смотрим оба типа расходов? Обычно они не будут существенно отличаться, но иногда могут спасти экономику проекта. Например, у вас есть обращение в стороннее API. До 100 запросов 1 запрос = 1 рубль, свыше 100 запросов 1 запрос = 2 рубля. У вас 10 пользователей, один в среднем генерирует 10 запросов. Переменные расходы = 10 рублей, а предельные = 20 рублей.

Бенчмарки

Их особо нет, чем прибыльнее клиент, тем лучше. Самое базовое - не масштабируйтесь с негативной unit экономикой

Метрика известная, смотрим сколько пользователей пришло в период T0 и смотрим сколько их осталось с продуктом в периоды T1,2,3…

Важный вопрос - какой период выбрать, например для соцсети нормой может быть день или неделя, а для сервиса путешествий полгода-год. Есть 2 варианта, как подойти к задаче.

Ответьте на вопрос “как часто целевой пользователь будет использовать ваш продукт?” - полученный период и берите.

Если ответа нет, или период слишком большой - ищите “магический” момент. Это такой паттерн, который хорошо предсказывает долгосрочное пользовательские удержание. Например, если пользователь добавил 10 друзей за первую неделю в соцсети, то retention у таких пользователей на 20 процентных пунктов лучше. Важно также не закапываться в поиски точного определения “магического” момента, не важно добавил он 10 или 8 друзей, просто найдите подобный паттерн и отслеживайте его вместе с retention.

NPS - вероятность того, что пользователь порекомендует ваш продукт. Вы спрашиваете клиентов по шкале от 0 до 10, насколько вероятно, что они порекомендуют ваш продукт, тогда итоговый NPS = доля людей с оценкой 10 и 9 - доля людей с оценкой 6 и ниже

Бенчмарки

Вообще у великих пользовательских компаний очень высокий NPS, например: Tesla +96%, monzo +80%, зато у “классических” компаний он близок к 0 или отрицательный, это хороший знак, т.к. можно пробовать эти компании замещать.

В анализе NPS очень важно сохранять подход к его сбору и счету одинаковым во времени (одинаковая частота сбора, одинаковая форма опросника, одинаковые триггеры сбора).

О метриках для B2B стартапа, по материалам YC - писал тут

Спасибо, что дочитали до конца.

О своем пути аналитика данных в стартапы рассказываю в канале https://t.me/ppbaboshkin, подписывайтесь, если интересно)