всем привет! по мне так тема очевидная, но есть ощущение, что многие до сих пор воспринимают метрики, дашборды и нормальное ведение статистики как что-то избыточное. ну или как задачу “для галочки” 👀

поговорим о важности метрик на все случаи жизни.

- когда вы приходите к врачу, первым делом вам измеряют температуру, пульс, давление и ещё несколько базовых показателей. врач, просто посмотря на вас, не может сделать какое-то заключение о вашем здоровье, ему нужно сделать замеры-тесты, чтобы найти причину боли. - когда вы пишете академическую работу и выносите гипотезы исследования, вы заранее выбираете способ их подтверждения: качественный, количественный или смешанный. потому что гипотеза без методологии проверки не исследование, а сочинение на свободную тему. - когда вы хотите купить квартиру, вы анализируете рынок: стоимость, метраж, район, состояние дома, документы, динамику цен. вы же не говорите: “ну мне кажется, квартира норм, берём”.

но почему-то в управлении командой, проектом или продуктом качественное ведение метрик часто воспринимается как необязательная практика 🎩

“мы можем принимать решения самостоятельно”. “у нас есть экспертиза”. “мы и так видим, где проблема”. “давайте просто попробуем”.

да, конечно, экспертиза и ко важны и тд, но если экспертиза не основывается на объективных фактах (данных), она может генерировать только мнения.

метрики и отчеты нужны, в первую очередь, для того, чтобы фильтровать реальный бред от потенциального бреда:

🤪 реальный бред — это “мне кажется, надо доработать X”, круто, мне так не кажется.

😊 потенциальный бред — это “метрика X упала, поэтому проверяем Y”.

первое невозможно нормально обсудить. второе можно проверить, измерить и либо подтвердить, либо закопать без лишней драмы.

без метрик любое решение принимается вслепую и вообще не может гарантировать никакого успешного результата.

более того, чем больше времени мы тратим на слепое подтверждение мнения без данных, тем больше денег уходит мимо кассы (cost of delay придумали не просто так....). данные ускоряют скорость проверки гипотез, соответсвенно, с их помощью дешевле проверяются мнения экспертов 🏃

базово стоит соблюдать несколько правил: 1. все, что вы делаете, должно быть оцифровано: работа с задачами, работа с продуктом, результаты интервью и тд. чтобы потом не оставалось никаких вопросов 2. когда вы собрали массив сырых данных, наступает самое интересное — построить качественный и информативный дашборд и определиться с тем, что и зачем анализируется. 3. потом все становится просто и на автомате: придумал идею → включил экспертизу → проверил на доступных данных свое мнение → зафактил и уничтожил всех своей крутой аргументацией

🧹 базовая гигиена метрик важна, чтобы не потеряться в своих же мыслях. и чтобы команда не жила в режиме "мне кажется". потому что “кажется” это нормальная точка старта. но плохая точка принятия решений.

дальше хочу рассказать о том, как собрать самый информативный отчет о продукте (о команде рассказала вот тут) 🌟