Hard Skills for PM - Channel

Сьогодні хотів би поділитись з вами важливою тезою:

❗️Продуктові метрики можуть вам підказати, що ЩОСЬ ВІДБУЛОСЬ в продукті, але ніколи вам на скажуть, ЧОМУ це відбулось

Тому завжди ми поєднуємо кількісні методи дослідження, такі як аналітика, з якісними, щоб зрозуміти причини зміни метрик. Наприклад, ви на постійній основі слідкуєте за денним Retention rate. І в черговий день бачите, що якась когорта почала повертатися гірше по зрівнянню з іншими когортами. Це сигнал для вас, що щось відбулось. Але що саме❓ 🔸Можливо напередодні був реліз, який зламав основний флоу продукту 🔸Можливо вступив в силу сезонний фактор, такий як вихідні чи свята 🔸Можливо ваші конкуренти зробили акцію 🔸А можливо саме в цей день маркетинг робив експерименти з таргетингом і прийшла не релевантна аудиторія. Жодна з метрик не дозволить вам зрозуміти причину зміни, це можна дізнатись тільки через якісні дослідження. Тому в вашому тулкіті🛠 завжди повинні бути інструменти, які покривають обидві сторони медалі🏅!

#metrics Як визначити метрики успіху для окремої функції продукту? - ч.2 Минулого разу ми розібрали, що цей процес відбувається в 2 етапи: 1️⃣ Визначення метрик загального продукту, на які ми будемо впливати функцією - це ми розібрали 2️⃣ Визначення метрик самої функції - це почнемо розглядати сьогодні❗️ Для визначення метрик функції можна спробувати уявити її у вигляді окремого самостійного продукту, а далі зробити те ж саме, що і з продуктом - спробувати перерахувати метрики з кожної категорії відповідаючи на запитання. Давайте повернемось до функції швидкої повторної покупки в інтернет магазині 🛒 та визначимо її метрики з першої категорії - Reach/Acquisition 🧲. Нагадаю, що ця категорія відповідає на запитання: Як, звідки, чи ефективно ми залучаємо нових користувачів в продукт і скільки це нам коштує? Оскільки навряд ми будемо залучати в цю функцію користувачів ззовні продукту, наприклад через рекламу, то запитання зводиться до - Звідки юзери поточного продукту дізнаються про функцію і хто її цільова аудиторія? Для відповіді на це запитання зручно представляти аудиторію функцію у вигляді підмножини аудиторії загального продукту з 3 рівнями: 1️⃣ Користувацька база найбільшого продукту - наприклад, Всі клієнти інтернет магазину. 2️⃣ Цільова аудиторія сфери відповідальності функції: В нашій функції - це % юзерів продукту, що успішно отримали хоча б 1 покупку. Це ті хто вцілому мають змогу скористуватися функцією. 3️⃣ Користувачі, які спробували функцію. В нас - це % юзерів продукту, які зробили хоча б 1 швидке повторне замовлення. І це вже більше про активацію в функції ніж про залучення, але логічно доповнює флоу. От з цих всього 🥈 метрик можна почати, щоб зрозуміти, на скільки ефективно ми мотивуємо поточну користувацьку базу хоча б спробувати нову функцію. Бо може виявитись, що всього 1% від всієї бази спробував функцію, і тоді чи був сенс це робити для 1%? А вже далі доповнювати цей перелік конкретними каналами залучення в функцію: З push або email Нотифікації, пункта меню в продукті, і т.д. щоб зрозуміти звідки в функцію приходять нові користувачі. А чи відслідковуєте ви метрики залучення в окрему функцію продукту? Якщо так, то поділіться, чи робите ви так само як і я, чи якось по іншому?

#metrics Як визначити метрики успіху для окремої функції продукту? Як правило, це відбувається в 2 етапи: 1️⃣ Визначення метрик загального продукту, на які ми будемо впливати функцією 2️⃣ Визначення метрик самої функції, якби ми її розглядали, як окремий продукт Сьогодні фокусуємось на 1️⃣ частині. Для цього достатньо пройтись по переліку категорій метрик загального продукту, і запитати себе - А чи вплине ця функція якось на дану категорію❓ Якщо так, тоді вже ми заходимо в середину категорії і обираємо конкретні метрики впливу. Це і будуть цілі функції. Давайте розглянемо на простому прикладі функції швидкої повторної покупки в інтернет магазині.🛒 Завдяки цій функції існуючий клієнт, який вже робив покупки в цьому магазині, не повинен заново обирати категорію товару в каталозі ➡️ шукати сам товар ➡️переходити на його сторінку ➡️ додавати в корзину і тільки потім ➡️ оплачувати. А може з головної сторінки відкрити історію своїх покупок і там натисканням однієї кнопки - заново купити цей же товар💵. На які категорії метрик всього інтернет магазину вплине функція? 🚫 Reach/Acquisition + Activation/Adoption - На залучення та активацію нових клієнтів це навряд вплине, адже ми додаємо можливість для існуючих клієнтів, які знаходяться далі по воронці. ✅ Engagement - А от на залученість існуючих клієнтів це як раз і вплине, і по факту дозволить збільшити конверсію з сесії в покупку для існуючих клієнтів❗️, спрощуючи для них процес покупки. Це і буде ключова метрика даної функції. ✅ Retention + Happiness - Як наслідок зібльшення кількості разів, в які ми надали цінність клієнту через покупку - це може вплинути на довгострокове повернення клієнта та його задоволеність. Але це буде другорядні метрики, після Залученості - Конверсії. ✅ Revenue - Оскільки ми потенційно збільшуємо конверсію в покупку, то і доходи продукту від цього можуть зрости. Але знову таки, як наслідок, а не причина. На всі інші категорії метрик ми ніяк не впливаємо цією функцією. То ж можемо зафіксувати наступні цілі функції - збільшити конверсію з сесії в покупку для існуючих клієнтів, чим в наслідку збільшити їх MoM Retention rate та NPS продукту. А вже наступним кроком розглянути конкретні значення цих метрик, які ми б хотіли отримати в результаті реалізації функції + допоміжні метрики ефективності функції, але це вже інша історія📝

#metrics А що таке взагалі метрика продукту? В недільний вечір хотілося б повернутися до основ🙂 Бо без правильного розуміння бази - можна зробити багато невірних рухів та висновків. Отже, якщо звернутися до Вікіпедії📖, то:

Метрика - це показник, що дозволяє отримати числове значення деякої властивості продукта/бізнесу, необхідної для прийняття управлінських рішень.

З цього визначення для нас є ключовим те, що: 1️⃣ Метрика - це завжди число! 2️⃣ Метрика повинна допомагати нам в прийнятті управлінських рішень! Розглянемо кожен з цих аспектів на практиці. Наприклад, візьмемо Відгуки користувачів 🗣. Чи є це метрикою❓ 🙅‍♂️НІ, тому що це не число, відповідно і не метрика. Але майже кожен якісний аспект продукту може бути перетворений в метрику. Яка ж метрика може описувати ставлення користувачів до продукту та, відповідно, їх відгуки❓ Наприклад, Рейтинг застосунку в AppStore А от це вже конкретне число, яке може бути порівняне в динаміці. Тобто, метрика завжди базується на якісній поведінці, але представляє її саме в кількісному вигляді. І про управлінські рішення: Ви розробляєте внутрішній портал для співробітників з попереднього посту і створюєте перелік необхідних метрик на основі AARRR фреймворку, де є Referrall категорія. І вставляєте в свій перелік метрику Referral Rate - Скільки один юзер в середньому приводить в продукт нових користувачів. Але для такого продукту реферального трафіку бути не може 🚫. Відповідно, ця метрика не приведе ні до яких рішень, а тільки буде заважати і створювати шум. То ж працюйте тільки з правильними та корисними метриками! А всі інші відкидайте або трансформуйте!

#metrics В якому порядку розглядати метрики продукту? При визначенні метрик продукту/функції досить зручно розглядати категорії метрик в порядку кроків користувача, які він проходить по уявній воронці продукту. Розглядаючи кожну наступну категорію метрик тільки після визначення метрик, які відповідають попередньому блоку активностей. При чому пропускаючи ті категорії метрик, по яким в даному продукті в принципі не може бути ніяких активностей користувача, то ж і відслідковувати їх не має сенсу. Цей концепт порядку категорій метрик непогано візуалізований в AARRR фреймворці: Acquisition ➡️ Activation ➡️ Retention ➡️ Revenue ➡️ Referrall Спочатку нам треба привести в продукт нового користувача, далі активувати його давши цінність та сформувати звичку, щоб він почав повертатись постійно і таки купив платну версію продукту, чим приніс продукту гроші. І в результаті розповів про продукт своїм друзям, які прийшли в продукт, щоб запустити цей цикл заново. Але очевидно, що цей порядок категорій заточений під SaaS продукти з Freemium моделлю монетизації. І для інших продуктів список категорій та їх порядок може бути інший. Наприклад, якщо розглянути типовий e-com, то порядок може бути наступний 1️⃣Acquisition - Потенційний клієнт перейшов на сайт інтернет магазину з реклами 2️⃣Revenue - Зробив першу покупку, за яку одразу заплатив 3️⃣Activation - Тільки після того отримав товар, та відчув цінність від користування магазином Referral - Можливо розповів про свою покупку друзям, а може й ні! 4️⃣Retention - І через час вирішив здійснити покупку ще раз в цьому інтернет магазині чим знову згенерував дохід А для внутрішнього порталу для співробітників: Acquisition - В цей продукт всі співробітники потрапляють автоматично 1️⃣Activation - Пройшов онбординг, заповнив інформацію про себе та прочитав перший корп. документ  2️⃣Retention - Почав використовувати для відслідковування новин компанії Referral - Можливо розповів про продукт колегам, а може й ні – бо всі знають Revenue - І в цього продукту немає монетизації Єдине, що є незмінним, це те що повернення завжди йде після активації=) Всі інші етапи можуть бути або відсутні або йти в іншому порядку.

#metrics Якою повинна бути правильна метрика? Коли я створюю перелік метрик, щоб далі впроваджувати систему аналітики, то по кожній метриці завжди описую 6 наступних критеріїв: 1️⃣Коротка і зрозуміла назва метрики, може у вигляді абревіатури. 2️⃣Текстовий опис - що це за метрика 3️⃣Обґрунтування - навіщо потрібна ця метрика 4️⃣Формула - оскільки метрика - це завжди число, то треба знати, як його розрахувати 5️⃣Джерело Даних - звідки беремо значення метрики: BE DB, GA, тощо 6️⃣Період виміру - щоб розуміти на якій основі потенційно треба відслідковувати метрику Ці всі критерії потрібні, щоб вирівняти розуміння метрики в команді. Проведіть експеримент. Візьміть пару метрик над якими ви працюєте на щоденній основі та попросіть пояснити їх членів команди. Дуже ймовірно, що 2 людини будуть по різному розуміти ту саму метрику! От наприклад, метрика “Конверсія” - чи можна зрозуміти її суть тільки по назві? - 🙅‍♂️ Яка саме конверсія? Конверсій можуть бути сотні. Наприклад, Конверсія всього продукту, Конверсія з перегляду лендінгу в успішну реєстрацію, Конверсія сторінки оплати. Тому треба додати деталей. Назва - Конверсія продукту Опис - Середня конверсія з успішної реєстрації нового користувача в успішну першу його оплату Обґрунтування - Щоб зрозуміти на скільки ефективно ми вміємо продавати наш продукт новим клієнтам Формула - К-сть нових клієнтів, які успішно здійснили першу оплату за період / К-сть реєстрацій нових користувачів за період. І тд. Погодьтесь, що так стало набагато зрозуміліше 👌

#metrics Як можуть виглядати метрики різних форматів при дослідженні замовлень з фаст-фуду🍟🍔 в застосунку Glovo Бо більшість замовлень в таких продуктах саме з фаст-фуду. Знаючи, що є абсолютні та відносні метрики по: Юзерам, Діям та Грошам, можна створити перелік з 18 показників. Але в такій кількості легко заплутатись. То ж можна залишити 3 абсолютні метрики, щоб розуміти динаміку популярності фастфуду: 1️⃣Кількість клієнтів, які хоч раз замовили з фаст-фуду 2️⃣Кількість замовлень з фаст-фуду 3️⃣Загальна сума замовлень з фаст-фуду Та 3 відносні метрики, щоб розуміти вклад фастфуду в загальний результат: 1️⃣% клієнтів, які замовляють з фаст-фуду від всіх активних клієнтів 2️⃣% замовлень фаст-фуду від всіх замовлень 3️⃣% суми замовлень з фаст-фуду від всіх замовлень Можна залишити лиш відносні метрики, але краще розуміти на яких масштабах отримали значення. Бо може - на основі 10 покупок. А далі, якщо нас не влаштовують значення аналізувати більш специфічні метрики.

#metrics ❓Що вам розповісти❓ В мене є дуже багато дійсно корисних матеріалів про продуктові метрики та аналітику. Але пріоритети ніхто не відміняв=) І з цим мені потрібна ваша допомога 🆘 Про що вам було б цікаво тут дізнатися стосовно метрик, аналітики, юніт-економіки, фін. моделей, прогнозування, цілепокладання, експериментів, тощо? Все що завгодно. ✍️ Напишіть плз в коментах. І по темам/питанням, які будуть цікавити більшість - я обовʼязково зроблю цікаві та візуальні пости📝

#metrics Наступний місяць буду продовжувати розвивати тему продуктових метрик тут. 🗣А зараз хвилинка реклами. Обіцяю багато нею не спамити=) Якщо ви тут - то вам точно цікаво покращувати свої навички управління продуктами, невідʼємною частиною яких є вміння приймати продуктові рішення на основі даних. А якщо ви хочете: 📚 розібратися глибше в темі метрик та аналітики 📊 зрозуміти взаємозвʼязки між різними категоріями 📈 навчитися будувати прості та корисні моделі продуктів 🤝 та найголовніше - приймати зважені продуктові рішення на основі даних то все ще триває реєстрація на наступний потік мого 🔥Авторського курсу з продуктових метрик та аналітики🔥 Стартуємо Live навчання вже за тиждень - 10 січня. Одразу скажу, що буде супер інтенсивно, але не менш цікаво, та точно корисно. Більше половини домашніх завдань буде про ваші продукти. Ознайомитись з детальною програмою та зареєструватися можна за наступним посиланням 🔗 Live група буде не більше 2️⃣2️⃣ учасників, щоб я мав змогу приділити увагу кожному. В групі залишилось всього декілька місць. То ж я буду радий бачити вас серед учасників. Якщо у вас є будь які запитання стосовно курсу, то пишіть в коментарі чи особисті. Зі всім допоможу. Всім гарного та спокійного дня!

#metrics Які є формати метрик? 🔢Абсолютні - цифри 1,10 - для аналізу зростання. 💯Відносні - % - для аналізу ефективності. Але і тут можуть бути варіанти: - Абсолютні - загальні: MAU, Виручка - Абсолютні - на одного юзера: К-сть покупок на юзера, ARPU - Абсолютні - на одну дію/транзакцію: Ср. чек, К-сть товарів в чеку - Абсолютні - на одну сесію: К-сть сторінок за сесію юзера - Відносні - від загального: % юзерів, які зробили дію від всіх юзерів - Відносні - від значення на одного юзера: % покупок товару від всіх покупок клієнта - Відносні - від значення на одну дію/транзакцію: % покупок, які мають конкретний товар в чеку - Відносні - від значення на одну сесію юзера: CvR з сесії в покупку І кожну метрику можна представити в 8 форматах 😮. 🚀Але краще починати з абсолютних загальних значень, щоб побачити динаміку, та відносних від загального, щоб побачити вклад в загальний результат. А вже далі, якщо ми хочемо покращити цифри, то заглиблюємось в аналіз абсолютних та відносних метрик на одиницю1️⃣.