Это материал из серии о том, как создавать продукты, которые нужны людям — об основах продакт-менеджмента.
Из этого материала вы узнаете, почему продуктовая команда должна фокусироваться на метриках эффективности решения и метриках добавочной ценности. Именно они определяют продуктовые метрики, которые, в свою очередь, определяют метрики роста.
↓ Другие материалы этой серии:
→ «Продукт должен решать боль и проблему» vs «Продукт должен решать задачу лучше альтернатив».
→ Навыки продакт-менеджера. Что и зачем он делает.
→ Метрики продукта, роста, эффективности и добавочной ценности.
→ Рычаги влияния на Retention: частота задачи и добавочная ценность.
→ Как измерить добавочную ценность продукта.
→ Для достижения product/market fit ваш продукт должен быть в 10 раз лучше альтернатив. Или нет?
→ Product/market fit может быть слабым или сильным, может меняться во времени
→ Два типа продуктовой работы: создание ценности и донесение ценности
→ Growth продакт-менеджер. Чем он отличается от маркетологов и классических продактов
В «Симуляторе управления продуктом на основе данных» вводятся два типа метрик: метрики роста и метрики продукта. Эти категории нужны для того, чтобы студентам было проще понять, в каких ситуациях и какие метрики надо использовать.
- Метрики продукта отвечают на вопросы о самом продукте. Они позволяют понять, как продукт превращает новых пользователей в другие материи — активных пользователей, платящих пользователей, прибыль, заказы, обращения в поддержку;
- Метрики роста отвечают на вопросы о бизнесе, построенном вокруг продукта. К таким метрикам относятся доход, количество активных пользователей, количество заказов или обращений в поддержку.
За прошлые несколько лет я понял, что необходимо выделить еще два типа метрик — метрики эффективности решения задачи пользователя и метрики добавочной ценности.
Давайте обсудим, что это за метрики, зачем они нужны и почему именно на них должна фокусироваться продуктовая команда. Более глубоко метрики добавочной ценности изучаются в «Симуляторе управления ростом продукта».
Метрики продукта
Любой продукт можно рассматривать как магическую черную коробку, к которой пользователи обращаются для решения своих задач. На вход этой коробки подаются новые пользователи. Продукт их перерабатывает и превращает в активных пользователей, прибыль, запросы в службу поддержки и так далее.
Характеристики того, как продукт превращает новых пользователей в другие материи — это метрики продукта.
- Retention показывает, как новые пользователи превращаются в активных;
- LTV показывает, как новые пользователи превращаются в прибыль за все время использования сервиса;
- Конверсия в первую покупку показывает, как продукт превращает новых пользователей в платящих.
Метрики роста
Если метрики продукта описывают сам продукт, то метрики роста описывают бизнес, который построен вокруг этого продукта.
Метрики роста — это итоговый результат переработки новых пользователей продуктом в другие материи.
Метрики роста — это производная от метрик продукта и количества новых пользователей, основных рычагов влияния на общий рост бизнеса.
Примерами метрик роста будут:
- DAU или дневная активная аудитория (New Users * Retention);
- Прибыль (New Users * LTV);
- Количество пользователей, отправляющих сообщения (New Users * Retention into Sending a Message);
- Количество новых подписчиков (New Users * Conversion into Subscriber).
| Product Metric | New Users * Product Metric = | Growth Metric |
| Daily Retention | New Users * Daily Retention = | DAU |
| LTV | New Users * LTV = | Gross Profit |
| Retention into Sending a Message | New Users * Retention into Sending a Message = | Users Sending a Message |
| % of New Users Who Subscribe | New Users * % of New Users Who Subscribe = | Number of New Subscribers |
Почему недостаточно метрик продукта и метрик роста
В материале о когортном анализе мы подробно разбирали, почему при оценке влияния продуктовых изменений нельзя ориентироваться на метрики роста. Дело в том, что метрики роста зависят и от характеристик продукта, и от притока новых пользователей. Отделить эти факторы друг от друга сложно.
Поэтому для того, чтобы понять, как сделанные вами изменения повлияли на поведение пользователей, нужно использовать метрики продукта.
Проблема возникает, когда команды начинают использовать метрики продукта не только как инструмент для оценки влияния изменений на поведение пользователей, но и как инструмент приоритизации проектов для будущего развития.
