Полное руководство по продуктовым метрикам

В Twitter нашёл отличное руководство по продуктовым метрикам, инструментам и практикам управления продуктом от Павла Хурина (@PawelHuryn). Если бы у меня было такое пару лет назад, жизнь была бы гораздо проще :) Решил перевести его на русский и опубликовать на VC. Исходный PDF можно найти здесь: ссылка.

В Telegram в ближайшее время напишу статью о том, как адаптировать эти подходы для компаний, разрабатывающих продукты для крупного B2B-сегмента с длинным циклом сделки. Читайте в https://t.me/@productomania.

А вот перевод руководства от Product Compass:

Классификация метрик на основе расширенной модели AARRR:

Показатель отказов (Bounce Rate)

Процент посетителей, которые покидают ваш сайт после просмотра только одной страницы. Высокий показатель отказов может указывать на проблемы с целевой страницей (например, сообщения) или таргетингом.

Коэффициент конверсии (Conversion Rate)

Процент пользователей, которые выполняют желаемое действие, например, подписываются на рассылку.

Коэффициент конверсии целевой страницы (Landing Page Conversion Rate)

Процент посетителей, которые выполняют желаемое действие на конкретной целевой странице, например, регистрируются или начинают пробный период.

Стоимость привлечения клиента (Customer Acquisition Cost, CAC)

Затраты на привлечение нового платящего клиента, обычно через маркетинговые и продажные усилия.

Стоимость за целевое действие (Cost Per Acquisition, CPA)

Более широкий показатель, чем CAC. Применяется к любой цели привлечения, например, к подписке на бесплатный пробный период.

Эффективность каналов (Channel Effectiveness)

Успешность каждого канала привлечения в привлечении трафика, регистраций или покупок.

Распределение источников трафика (Traffic Source Distribution)

Разбивка входящего трафика пользователей по источникам, таким как канал или кампания.

Стоимость за тысячу показов (Cost Per Mile, CPM)

Стоимость 1000 показов рекламы.

Стоимость за клик (Cost Per Click, CPC)

Стоимость каждого клика по вашей рекламе. Помогает понять рентабельность рекламных кампаний.

Просмотры страниц за сеанс (Pages Views Per Session)

Количество просмотров страницы пользователем за одну сессию.

Показатель кликабельности (Click-Through Rate, CTR)

Процент людей, которые кликают на вашу рекламу после ее просмотра. Более высокий CTR указывает на более эффективную рекламу.

Время до получения ценности (Time to Value, TTV)

Время, которое требуется пользователю, чтобы ощутить основные преимущества вашего продукта после начала его использования.

Более короткое TTV приводит к повышению удовлетворенности, вовлеченности и удержания пользователей. В продуктоориентированном росте (product-led growth) оптимизация TTV крайне важна, чтобы пользователи быстро понимали ценность продукта.

Процент завершения онбординга (Onboarding Completion Rate)

Процент пользователей, которые успешно завершают процесс онбординга.

Показатель активации пользователей (User Activation Rate)

Процент пользователей, которые успешно достигают определенного этапа в процессе онбординга.

Конверсия из пробной версии в платную (Trial-to-Paid Conversion Rate)

Процент пользователей пробной версии, которые становятся платящими клиентами.

Конверсия новых пользователей (First-time User Conversion Rate)

Процент новых пользователей, которые выполняют целевое действие (например, создают аккаунт или совершают покупку). Помогает оценить эффективность онбординга.

Продуктовые квалифицированные лиды (Product Qualified Leads, PQL)

Пользователи, которые проявили сильное намерение купить продукт, часто через определенные модели использования.

Продуктовые квалифицированные аккаунты (Product Qualified Accounts, PQA)

Аккаунты (особенно в B2B-контексте), где несколько пользователей из одной организации коллективно проявили интерес к покупке через взаимодействие с продуктом.

Уровень оттока (Churn Rate)

Процент пользователей, которые перестают использовать продукт за определенный период (например, ежемесячно).

Уровень удержания пользователей (User Retention Rate)

Процент пользователей, которые продолжают использовать продукт через определенный период (часто ежемесячно).

Анализ удержания по когортам (Cohort Retention Analysis)

Уровень удержания, проанализированный для разных когорт пользователей (например, по месяцу регистрации). Помогает выявить закономерности удержания с течением времени.

Уровень продления (User Renewal Rate)

Процент пользователей, которые продлевают подписку или продолжают использовать продукт после истечения первоначального срока.

Время жизни клиента (Customer Lifetime)

Средний период, в течение которого пользователь остается клиентом.

Скорость принятия продукта (Product Adoption Rate)

Процент пользователей, которые начали использовать новые функции или возможности в течение определенного периода после их выпуска.

Средний доход на аккаунт (Average Revenue Per Account, ARPA)

Средний доход, генерируемый одним аккаунтом (клиентом) за определенный период, например, ежемесячно.

Пожизненная ценность клиента (Customer Lifetime Value, CLV/LTV)

Общий доход, который приносит клиент за все время взаимодействия с продуктом.

Прибыльность клиента (Customer Profitability)

Разница между пожизненной ценностью клиента (LTV) и затратами на его привлечение (CAC). Иногда измеряется как соотношение LTV/CAC.

Ежемесячный регулярный доход (Monthly Recurring Revenue, MRR)

Прогнозируемый доход, который генерирует подписочный продукт каждый месяц.

Годовой регулярный доход (Annual Recurring Revenue, ARR)

Годовая версия MRR. Важный показатель для долгосрочного прогнозирования доходов.

Дополнительный доход (Expansion Revenue)

Дополнительный доход от существующих клиентов за счет апселлов, кросс-селлов или покупки дополнений.

Средняя стоимость контракта (Average Contract Value, ACV)

Средний доход от каждого контракта с клиентом. Помогает оценить эффективность стратегий ценообразования и упаковки предложений.

Валовая прибыль (Gross Margin)

Разница между доходом и себестоимостью товаров (материалы, труд, дистрибуция, продажи). Показывает прибыльность продукта.

Чистый отток доходов (Net Revenue Churn)

Потеря дохода из-за оттока клиентов, понижения тарифов или непродления подписок за определенный период (обычно месяц/год).

Чистое удержание доходов (Net Revenue Retention, NRR)

Совокупная сумма сохраненного, контрактного и дополнительного дохода за определенный период (обычно месяц/год).

Коэффициент виральности

Количество новых пользователей, привлеченных через рекомендации. Выражается соотношением (<1, 1, >1).

Процент рекомендаций

Доля клиентов, которые рекомендуют продукт другим.

Конверсия рекомендаций

Процент рефералов, ставших активными пользователями.

Индекс потребительской лояльности (NPS)

Метрика удовлетворенности, показывающая готовность рекомендовать продукт.

Важно: NPS измеряет отношение, а не фактическое поведение.

DAU (ежедневные активные пользователи)

Количество уникальных пользователей в день.

MAU (ежемесячные активные пользователи)

Количество уникальных пользователей в месяц.

"Липкость" продукта (Stickiness)

Соотношение DAU к MAU, показывающее частоту использования.

Удовлетворенность пользователей (CSAT)

Оценка удовлетворенности через опросы (1-5 баллов).

Длительность сессии

Время взаимодействия с продуктом за одну сессию.

Частота сессий

Среднее количество сессий на пользователя за период.

Использование функций

% активных пользователей, использующих конкретные функции.

Частота использования функций

Среднее количество выполнений ключевых действий с функцией за период. Часто анализируется по сегментам.

Оценка усилий клиента (Customer Effort Score, CES)

Измеряет, насколько легко клиенты взаимодействуют с продуктом. Определяется по шкале от "очень легко" до "очень сложно".

Низкий CES указывает на удобство продукта, что повышает удовлетворенность и лояльность.

Время выполнения (Lead Time)

Общее время от появления идеи в бэклоге до завершения работы.

Пример: для интеграции ChatGPT в Bing - время от принятия решения до готовности функции.

Время выхода на рынок (Time to Market, TTM)

Более широкий показатель - от генерации идеи до момента, когда клиенты могут использовать новую возможность.

Время цикла (Cycle Time)

Составная часть Lead Time - время от начала реализации до завершения.

Незавершенная работа (Work In Progress, WIP)

Количество идей, над которыми команда работает в данный момент.

Цель - ограничить WIP, чтобы:

Пропускная способность (Throughput)

Скорость прохождения идей через рабочий процесс команды за период.

Хорошо описывается законом Литтла:

Ключевой момент: узкие места (где работа накапливается быстрее, чем выполняется) снижают эффективность.

Инсайт: работа над слишком большим количеством идей одновременно увеличивает время завершения каждой.

Время обучения (Time to Learn, TTL)

Период, необходимый для получения знаний. Измеряется для:

Для функционала включает:

Сокращение TTL снижает риски и ускоряет адаптацию.

Возраст задачи (Work Item Age)

Время с момента начала работы над идеей до текущего момента.

Скорость работы (Velocity)

Объем работы (например, в Story Points), завершенной командой за итерацию (обычно спринт).

Важные ограничения:

North Star Framework (Фреймворк Полярной звезды)

Метрика "Полярная звезда" - инструмент для управления ростом продукта. В Growth Hacking этот подход:

AARRR (Pirate Metrics)

Фреймворк AARRR (также известный как "Пиратские метрики") включает:

Эта простая модель охватывает все этапы воронки роста, помогая:

Фреймворк HEART от Google

Простой способ отслеживания пользовательского опыта (UX).

Структура HEART фреймворка от гугл

Методика 1: Когортный анализ

Когортный анализ группирует пользователей по общим характеристикам (дата регистрации, ключевые действия) и отслеживает изменения их поведения во времени.

Пример: Чтобы понять, почему новые пользователи перестают использовать приложение через 2 недели, можно проанализировать когорту "Зарегистрировались в сентябре 2025" и проследить их активность по дням/неделям.

Преимущества:

Типы когорт:

Методика 2: Анализ воронки

Воронка - это последовательность шагов, которые пользователи проходят от первого знакомства с продуктом (верх воронки) до целевого действия (низ воронки).

Типичные этапы:

Этапы могут варьироваться в зависимости от бизнес-модели

Ключевые метрики анализа:

Сочетание количественных данных с качественными исследованиями необходимо для всестороннего понимания поведения пользователей.

Метод 1: Интервью с пользователями

Метрики показывают что делают пользователи, а интервью помогают понять почему:

Метод 2: Записи пользовательских сессий

Не все взаимодействия можно свести к числам. Записи сессий позволяют: