⚪️Продуктовые метрики и исследования: как не наступить на грабли и делать по-взрослому Давайте начистоту. Метрики и исследования — это как две половины одной монеты: если использовать что-то одно, вы не получите полной картины. Но работать с ними нужно не поверхностно, а системно и по порядку.

Разбираемся: 1. Метрики фиксируют, исследования объясняют

Метрики — это цифры, которые говорят, что происходит: • DAU/WAU/MAU — как живёт продукт; • Retention — сколько пользователей остаётся; • Churn — сколько уходит; • Конверсии — как люди движутся по воронке; • LTV — сколько денег вы зарабатываете с клиента.

Но метрики — это симптомы, а не диагноз. Если Retention упал, это просто факт. Причины в цифрах не найти — они лежат глубже.

Как искать причины? Через исследования: • Глубинные интервью (кастдев) для качественных инсайтов; • Анализ когорт, чтобы увидеть поведение на каждом этапе; • Поведенческая аналитика для конкретики — где и почему пользователи теряются.

2. Исследования без гипотез — потеря времени Ошибка: начинать исследования с пустыми вопросами вроде «что вас не устраивает?». Так не работает. Исследования проводятся для проверки гипотез, которые вы сформулировали на основе данных.

⏩Правильный процесс: 1. Метрика показала проблему. Например, Retention на 2-й день просел.

2. Формулируем гипотезы: • Пользователи не видят ценности продукта; • Они путаются в интерфейсе; • Онбординг не объясняет ключевые фичи.

3. Проверяем гипотезы через исследования: • Анализируем, где пользователи “выпадают” с помощью данных; • Проводим интервью: что их смущает или останавливает?

4. Только после этого переходим к решениям. Пример: • Проблема: Retention на 2-й день упал на 15%. • Гипотеза: пользователи не понимают, что делать дальше. • Исследование: данные показывают, что 60% пользователей закрывают продукт на экране после регистрации. Интервью подтвердили, что не хватает подсказок по ключевым фичам. • Решение: добавили туториал с короткими объяснениями. • Результат: Retention на 2-й день вырос на 15%.

3. Метрики — это система, а не набор отдельных чисел Оптимизировать одну метрику в отрыве от других — ошибка. Например: • Подняли конверсию в регистрацию, но на следующем шаге отвалились 50% пользователей. • Снизили Churn агрессивными пушами, но убили NPS и LTV.

Все метрики должны работать вместе. Меняя одну, проверяйте, как это влияет на остальные: • Рост Retention должен приводить к росту LTV; • Улучшение конверсии не должно снижать качество трафика.

4. Стратегия: метрики должны вести к North Star Продуктовый подход — это не просто реакция на цифры. У каждой команды есть North Star метрика — ключевой показатель успеха продукта. Например: • У Uber это количество поездок в месяц на пользователя; • У Slack — количество активных сообщений в рабочей группе.

Если вы улучшаете DAU, но это не приближает к North Star, значит, работаете не на результат.

⏩Как это выглядит на практике? 1. Метрика фиксирует проблему. Например, конверсия в оплату просела на 5%.

2. Формулируем гипотезы: • Пользователи теряются на этапе оплаты; • Цена кажется высокой; • Отсутствует доверие к продукту.

3. Исследуем: • Анализируем данные по воронке: где конкретно падает конверсия? • Проводим интервью и опросы: что мешает завершить оплату? • Тестируем гипотезы через A/B: новый UX, рассрочка, скидки.

4. Анализируем результат и смотрим, как это влияет на систему: Retention, LTV, NPS. Итог: Продуктовые метрики и исследования работают в связке. Данные показывают проблему, исследования объясняют причины, а вы — как продуктовый менеджер — принимаете решения. • Метрики → гипотезы → исследования → тесты → анализ результатов. • Оценивайте всю систему, а не отдельные цифры. • Привязывайте все действия к North Star метрике.

Метрики дают вопросы, исследования находят ответы, а вы двигаете продукт вперёд. Всё просто, если не усложнять 😂

автор: Веро - лидер команды исследователей.