Что такое вес метрики

Прозрение по метрикам: как я понял, что такое метрики и в чём их главная прелесть

Метрики — это фуфло, скажите Вы, и будете правы. В чём-то.

Действительно, если речь заходит о метриках, то самая первая первая метрика, которая приходит на ум — посещаемость.

Многие любят медитировать часами глядя на график посещаемости своего сайта.

Как же это круто, наблюдать как скачет линия — туда-сюда, туда-сюда… А еще круче, когда посещаемость сайта растет непрерывно.

Тогда блаженное тепло разливается по всему телу и разум воспаряет к небесам в ожидании манны небесной.

Ах, какая радость, какое блаженство!

И даже если картина печальная…

От графика все равно не оторвать глаз, так он затягивает.

Кажется, что в графике скрыт тайный смысл. Еще немного, и картинка раскроет свои секреты и расскажет невероятно простой и эффективный способ привлечения огромного количества клиентов. И тогда-то деньги точно потекут рекой.

Но на самом деле, посещаемость — типичная “слащавая (тщеславная) метрика”, не несущая в себе полезного смысла.

И таких метрик большинство. В основном все метрики, которые Вы увидите — слащавые. И именно поэтому за метриками сложилась дурная слава бессмысленной траты времени и сил.

Но на самом деле это совсем не так. Правильные метрики дают крайне важную, а порой бесценную информацию для бизнеса и проекта.

Главный бонус и назначение метрик — это то, что они дают возможность управлять Вашим бизнесом или проектом.

Как определить, что метрика плохая?

Давайте рассмотрим очень простой пример — скорость автомобиля.

Скажите, пожалуйста, что обозначает скорость…

Так что же она обозначает?

Думаю, Вы, наверное, и сами догадались, что… ничего не обозначает!

Ок. Теперь второй вопрос:

100 км/ч это хорошо или плохо?

Скорость — совершенно бесполезная и бестолковая метрика. Если, конечно, её использовать саму по себе. В купе с другими метриками она, конечно, может что-то сказать, но сама по себе — точно нет.

Посещаемость сайта — ровно та же самая скорость.

Именно поэтому зависать перед графиком посещаемость сайта нет совершенно никакого смысла. Он не раскроет Вам тайну жизни. Понимаете теперь?

А какие метрики тогда хорошие?

Например, Churn rate. Эта метрика говорит сколько клиентов ушло из компании/сайта навсегда с течением времени.

Churn rate = 1% говорит, что мы теряем всего 1% клиентов. Т.е. почти никого не теряем.

Если же Churn rate = 90%, то это означает, что мы теряем почти всех своих клиентов. Это ужасно!

Видите отличие этой метрики от скорости?

Churn rate — наполненная смыслом метрика, которая отвечает на вопрос, хорошо это или плохо. И Вам не нужно гадать, что она обозначает.

Это метрика, говорящая сама за себя!

И теперь мы готовы предпринять срочные действия, чтобы уменьшить отток клиентов.

Именно поэтому такие метрики называют действенными. Потому что они побуждают к действию.

Критерий “слащавости” метрик

Есть очень простой способ определить, что метрика “слащавая / тщеславная” (англ. vanity).

Большинство абсолютных метрик, таких, например, как посещаемость, количество скачиваний, количество ретвитов, количество email-ов/подписчиков, количество лайков и т.д. являются слащавыми.

Относительные, взвешенные, метрики часто бывают действенными. Но не все!

Что касается качественных метрик, то тут однозначности нет, т.к. качественная оценка сама по себе не может быть точной и однозначной.

Но с другой стороны, оценивать удобство программы можно и нужно именно по уровню восприятия конечных пользователей и никак иначе.

Как подступиться к метрикам в целом?

Первым делом нужно перевернуть мозг.

Каждый(!) кто сталкивается с метриками, первым делом начинает искать в них причину бытия. Но они ее не покажут, к сожалению.

Метрики — это просто как обычная линейка с помощью которой мы измеряем все, что хотим.

Вы же не ищете причину бытия в обычной деревянной линейке, верно?

Поиск смысла жизни в линейке — это то, что называется “подход снизу-вверх”.

Для правильной работы с метриками нужно сменить парадигму и начать работать наоборот, сверху-вниз.

Т.е. сначала делать какое-то действие, а потом уже с помощью метрик измерять получившийся от него эффект.

Следует использовать метрики как обычный предмет для измерений и не более.

Вдумайтесь в эти слова.

Измеряйте с помощью метрик эффект от Ваших действий, а не придумывайте действия на основании показаний деревянной линейки.

Такой подход ещё называют “Гипотеза->Измерение”.

Вопрос № 2: “А что именно измерять? Как найти правильные метрики?”

Как составить свой набор метрик?

Полазив по Интернету Вы наверняка найдете десятки, а то и сотни различных метрик на одну и ту же тему.

Например, метрик качества ПО можно найти около сотни. Это и стандарты ГОСТР-ИСО, и метрики, рассчитываемые в SonarQube, и какие-то самописные варианты, и даже “качественные” метрики, основанные на отзывах пользователей.

Так какие же стоит использовать, а какие нет?

Самый лучший подход — руководствоваться “основной ценностью”.

OMTM (One Metric That Matters)

Давайте рассмотрим пример.

Понятно, что если Вы хотите улучшить качество Вашего программного продукта, то измерить это качество можно разными путями.

Качество — это не только количество ошибок. Если смотреть на качество в целом, то это:

количество инцидентов в проме,
удобство использования и простота восприятия,
быстрота работы,
полнота и своевременность реализации запланированного функционала,
безопасность.

Критериев много и работать сразу со всеми невозможно. Поступают очень просто: выбирают один, самый важный в данный текущий момент критерий, и работают только с ним.

Такой подход называется OMTM (One Metric That Matters) — Одна (Единственная) Важная Метрика.

ОМТМ качества ПО логично выбрать количество серьезных (важных и критических) инцидентов в промышленной среде.

Для интернет-магазинов над OMTM вообще думать не надо — это объем продаж или прибыль (в зависимости от Вашего решения).

Эта Одна Важная Метрика и будет основной ценностью для Вашего набора метрик. И именно от неё будет зависеть их финальный набор.

Ценность Inside

Составлять набор метрик часто начинают “от балды”, порывшись в Интернете и выбрав из найденного лучшие варианты по принципу: “О! Это нам подойдет!”

Как Вы понимаете, это не лучший способ, верно?

Но как решить, какую метрику брать, а какую нет?

Например, часто измеряют различного рода конверсии пользователей.

Но почему измеряют именно пользователей, а не что-нибудь еще? Вы не задумывались над этим вопросом?

Естественно, ответ есть.

Давайте рассмотрим интернет-магазин как самый простой для понимания пример.

Допустим, Вы хотите увеличить объем продаж. Какие метрики Вам для этого понадобятся? Как к этому подойти?

Есть один простой, логичный и работающий способ. Всё встаёт на свои места, когда Вы отвечаете на вопрос:

КТО ПРОИЗВОДИТ ЦЕННОСТЬ?

Мы ведь работаем надо объемом продаж, так? Хотим его увеличить, верно?

На кого и на что нужно повлиять, чтобы увеличить объем продаж?

нужно влиять на причину —
на того, кто “производит” ценность.

Кто производит деньги в интернет-магазине? Откуда появляются деньги?

Очень просто: от клиентов.

Где именно в интернет-магазине можно повлиять на клиентов?

Да где угодно!
Верно. На каждом этапе жизненного цикла клиента.

Для представления жизненного цикла удобно строить т.н. “воронку” движения клиента по процессу.

Пример воронки интернет-магазина:

Почему именно так? Потому что клиенты теряются именно при переходах с одного шага воронки на другой.

Увеличивая количество клиентов на каком-либо уровне воронки, мы автоматически увеличиваем результирующий объем продаж.

Метрика “Процент брошенных корзин” по сути показывает конверсию при переходе от товарной корзины к оформленному заказу.

Допустим, при первом замере Вы обнаружили, что теряется 90% корзин, т.е. из 10 корзин делается только 1 заказ.

С товарной корзиной явно что-то не так, верно?

Для простоты будем считать, что сумма одного заказа — 100 руб. Т.о. итоговый объем продаж составит всего 100 руб.

В результате доработки корзины, процент брошенных корзин уменьшился на 10%, до 80%. Как это выглядит в цифрах?

Из 10 корзин стали оформлять 2 заказа. 100 руб * 2 = 200 руб.

Но это же увеличение объема продаж на 100%! Бинго!

Увеличив конверсию шага всего на 10% Вы увеличили объем продаж на 100%.

Но именно так это и работает.

Понимаете теперь в чём прелесть правильно построенных метрик?

С их помощью можно добиться фантастического влияния на Ваши процессы.

С интернет-магазином всё довольно просто, а вот как это всё переложить, например, на качество программного продукта? Да точно также:

Вот, например, какие метрики качества могли бы получиться (на вскидку)…

Метрики исходя из жизненного цикла исходного кода:

Метрики исходя из жизненного цикла дефектов:

Как видите, тема метрик реально очень важная, нужная и интересная.

Как правильно подобрать метрики:

Выбирайте OMTM, продумывайте её основную ценность и измеряйте производителей этой ценности.

Метрики стройте на основании воронки жизненного цикла производителя.

Старайтесь не использовать абсолютные метрики.

Что ещё почитать на эту тему

Тема метрик стала популярна на волне движения Lean Startup, поэтому лучше всего начать чтение с первоисточников — книг “Lean Startup” (перевод на русский — “Бизнес с нуля. Метод Lean Startup” на Ozon) и “Lean Analytics” (перевода нет, но книга на английском продается на Ozon).

Кое-какую информацию можно найти в Интернете даже на русском языке, но всеобъемлющего учебника, к сожалению, пока найти не удалось даже в западном сегменте.

Кстати, сейчас появились даже отдельные специалисты “продуктологи”, задачей которых является построение правильной системы метрик для своего продукта и предложение путей по их улучшению.

Если статья помогла Вам лучше понять суть вопроса, автор будет признателен за “лайк” и перепост.

Источник

Как продакт-менеджеру найти метрику роста и свести Unit-экономику

В преддверии старта практического онлайн-курса «Product manager» состоялся открытый урок с Сергеем Колосковым, продакт-менеджером Ozon. Участники научились находить метрики роста и строить аналитику вокруг них, а также считать и сводить unit-экономику. В этой статье мы приводим расшифровку занятия и полезные схемы и примеры из презентации.

Ключевые продуктовые метрики

Бизнес метрики описывают успешность компании: выручка и средняя выручка с пользователя, прибыль, маржа, объем реализованной продукции. Продуктовые метрики характеризуют поведение пользователей и экономику продукта.

На что должен смотреть Product-менеджер:

Все метрики складываются по принципу пирамиды, т.е. это иерархия от оперативных до верхнеуровневых метрик, классифицированных для отражения разных аспектов бизнеса. Строгой структуры у пирамиды нет, каждый раз она формируется под цели конкретной организации и продукта.

Одна из ключевых задач Продакт менеджера — правильно определить из метрик главные. Например, задачка — есть 2 проекта:

Правильный менеджер бы сказал, что информации недостаточно, чтобы принять решение. Во-первых, не известно, приведет ли проект А аудиторию именно покупателей. Во-вторых, возможно, продукт покупают лишь 1 раз за всю жизнь, поэтому «умирание потребителя» не столь важный в этом случае показатель.

Другой пример: сайт сервиса подбора частных специалистов в сфере бытовых услуг. Какие метрики будем считать для продукта? Это может быть конверсия в заказы, средний чек одного пользователя или возвращаемость мастеров.

Пирамида метрик для метрики роста (North Star) на примере Ozon

Обратите внимание, что на разные KPI влияют разные продуктовые инициативы.

Выявить метрику роста поможет чек-лист вопросов:

Ценность: Отражает ли эта метрика опыт пользователя в отношении основной ценности продукта?
AHA-Момент: Отражает ли она тот момент, когда пользователи впервые ощущают основную ценность продукта?
Бизнес: Это единственное, что показывает, что бизнес движется в правильном направлении?
Аналитика: Метрика показывает уровень фактического взаимодействия и активности?
Стратегия: Связана ли метрика с долгосрочной ценностью вашего продукта?

Таблица ниже — метрики роста, которые описал Сергей Колосков для широко известных продуктов (в telegram-канале Fresh Product manager):

среднее
Количество активных чатов на юзера
(активных — обновленных не более месяца
назад), количество отправленных писем

Ежедневная
пользовательская активность, время,
проведенное в ленте

Время
просмотра на количество просмотров
роликов, количество уникальных просмотров
видео на пользователя

Дневное,
недельное и месячное количество
отправителей сообщений.

Доля
времени за смену, когда водитель везёт
пассажир, заработок водителя за час
смены

Время
пользователей, проведённое в ленте,
ежедневная пользовательская активность,
связь с 7 друзьями в течение первых 10
дней пользования соцсетью

Количество
входов, количество отправленных писем

Количество
забронированных ночей в день/месяц/год,
конверсия в бронирование на посетителя

Время
прослушивания музыки

Конверсия
в покупку, процент брошенных корзин,
средняя стоимость заказа

Показатель
количества просмотров у подписчиков и
количества часов просмотренного контента
в месяц

Количество
прослушанных треков на юзера

Количество
забронированных ночей в день/месяц/год

Время,
проведенное за чтением на ресурсе

Количество
прочитанных страниц на юзера

Конверсия
в следующее обучение в течение месяца

Количество
поездок за неделю/месяц/год, время подачи

Количество
регистраций, заказов и конверсию из
регистраций в покупку.

Количество
покупок на подписчика prime

Количество
покупок на пользователя

Кол-во
free-аккаунтов с более чем 3 активных
пользователей в неделю

Количество
коллег, коммуницирующих в течение
дня/недели/месяца

Количество
вопросов, на которые пользователь
отвечает

Время
пользователей, проведённое в ленте,
ежедневная пользовательская активность

Метрика роста — всегда выходная метрика.Выходные метрики — это показатели, которые демонстрируют конкретный результат от проделанной работы, в то время как входные метрики отражают выполненные действия. Например, количество заявок или время, проведенное в приложении.

Следующая задачка: выявить метрику роста Google Drive. Согласно концепции продукта, пользователь бесплатно может хранить до 15 GB. Дополнительный объем в облаке уже платный. Поэтому, можно сказать однозначно, что здесь метрика роста — количество аккаунтов с файлами общим весом в 15 GB.

Аналогичная задача для соц.сети TikTok. Только здесь нужно учесть другой вид монетизации — просмотр рекламы. В данном случае метрика роста — количество просмотров, время, проведенное пользователем в день. Иногда ВЫХОДные метрики путают с ВХОДными метриками вроде количества создаваемого контента в соц.сети, удобства загрузки видео и т.д.

Метрики роста бессмысленны без финансовой успешности.
Если посмотреть полную воронку каналов продаж и коммуникаций E-commerce продукта, то можно увидеть, что она состоит из нескольких крупных блоков:

Ниже можно изучить схему управления онлайн-магазинов, которая в принципе применима и к большинству IT-продуктов.

LTV и CAC — две ключевые метрики продукта

В отличие от метрик роста LTV и CAC — метрики, которые в конечном итоге определяют финансовую успешность продукта.

LTV (Live Time Value) — деньги, которые средний пользователь тратит в вашем продукте за все время его использования.

CAC (Customer Acquisition Cost) — ваши затраты на привлечение среднего пользователя.

Вовлеченность описывается следующими этапами в жизненном цикле пользователя:

Unit-экономика — это продукт

Существует простая формула для расчета выгодности продукта:
User Acq * (-CPA + AMPU) = Profit
CPA — стоимость привлечения пользователя
AMPU — средний доход с привлеченного пользователя
User Acq — количество пользователей, активировавших взаимодействие с продуктом

Пример ниже наглядно иллюстрирует, как работает эта формула на практике:

Unit-экономика раскладывается на метрики для выявления «узких» мест. Продакт менеджеры используют Unit-экономику, как инструмент, который помогает обнаружить, на какие параметры можно повлиять, чтобы улучшить рентабельность продукта.

Выглядит это примерно так: менеджер раскладывает все расходы и конверсии и ищет решения, что можно сократить, а что вырастить, и как это повлияет на операционный доход.

Еще несколько лайфхаков по unit-экономике

Готовые сервисы. Если Вы введёте в Яндексе “Unit-экономика калькулятор”, то легко найдёте сайты, где Вам нужно будет вбить только цифры для подсчёта маржинальной прибыли.
Отдельные каналы. Чтобы наверняка понять результат, оценивайте его в отдельности по каждому каналу рекламы. Ведь именно реклама откусывает большой кусок расходов.

По продуктам. Если у Вас большой спектр продуктов, то оценивайте юнит-экономику по каждому в отдельности или хотя бы по каждой в отдельности группе.

Конверсия. Чтобы улучшить финальную цифру, работайте над конверсией. Именно этот показатель тут не учитывается напрямую, хотя он участвует в итоге.

Срок окупаемости. Если в первый месяц юнит-экономика не выходит в плюс (у Вас рекурентные платежи), то просчитайте период когда это произойдёт (CAC Payback) по формуле CAC / MRR –ACS.

Самый простой способ поиска узких мест — это попытка ответить на вопрос «Что мешает нам вырастить продажи в 5 раз?» Среди наиболее распространенных ответов обычно встречаются:

Первое занятие уже сегодня 27 апреля, поэтому если давно подумывали попробовать себя в управляющей должности — в течение этой недели можно присоединиться. Ловите удачный момент освоить недостающие знания. Сейчас следующую неделю OTUS дает большие скидки на многие курсы, но осталось не так много мест!

Дополняет этот курс онлайн-практикум Customer Development, который стартует в мае. За 8 занятий вы протестируете идею продукта методом глубинных проблемных интервью на своей целевой аудитории и создадите продукт, который купят. Это полезное дополнение, как для стартаперов и начинающих менеджеров, так и продакт менеджеров с опытом. Ждем вас в OTUS!

Источник

Продуктовые метрики: какие они бывают и как ими пользоваться?

Я работаю CPO в компании с десятками тысяч заказов в день. Недавно стал плотно вовлекать коллег в продуктовые процессы. Оказалось, что не все знают, что такое GMV или конверсия, не говоря уже о более узких метриках, например, session duration или page depth. Расскажу поподробнее в этой статье про метрики и комплексы метрик.

Но все шаги, которые проходит пользователь на сайте или в мобильном приложении, имеют свою конверсию. Обычно смотрят конверсию из каждого шага в следующий. Это называется воронка конверсий.

На графике часто можно увидеть то, что глазами в таблице воспринять сложно. В данном примере огромная просадка конверсии происходит на переходе из поиска в карточку товара. Значит, пользователь не может найти то, что ему нужно. Причин может быть много: неудобный поиск, плохой контент, неактуальный ассортимент, неверные ожидания пользователя от сервиса и тд. Найти и устранить их должен продакт.

Кроме того, мои продакты отдельно смотрят конверсии из всех страниц в покупку. Допустим, кто-то мог найти товар в дереве каталога, кто-то мог найти товар на главной в подборке акций, а кто-то мог найти его через поиск. У всех этих пользователей разная конверсия.

Воронок мы смотрим тоже несколько. Не все пользователи попадают на главную. Кто-то приходит из Гугла или Яндекса сразу на карточку, после чего переходит в корзину. А кто-то заходит на главную и пользуется поиском. А кто-то пользуется поиском, но добавляет товары из автоподсказок или поисковой выдачи и вообще не попадает на карточку товара потому, что потом сразу идет в корзину и оформляет.

Если у вас B2B2С сервис (например, маркетплейс), нужно отдельно смотреть воронку конверсий селлера. Сколько селлеров подали заявку, сколько из них вы рассмотрели, сколько из них вы одобрили, сколько из них выставили хотя бы 1 товар, сколько из них хотя бы 1 товар продали.

Там же можно посмотреть воронку товаров. Сколько товаров отправили на модерацию, сколько из них было одобрено, сколько из них посмотрели пользователи, сколько из них добавили в корзину, сколько из них купили.

Очень важно уметь находить просадки конверсий именно у тех типов пользователей, у которых они возникают. Общая конверсия показывает не более, чем среднюю температуру по больнице.

Я и многие другие стейкхолдеры регулярно смотрим продуктовые показатели всей компании на общем дашборде (попозже будет целый раздел о дашбордах). Расскажу о таких общих показателях поподробнее.

Но сначала давайте остановимся на линиях тренда. Это линия, которая в сложном, волатильном графике покажет вам динамику роста.

Если у вас просадки, значит нужно начинать искать проблемы: может быть, проблемы с SEO, конкуренты выкатили крутую фичу или просто в силу внешних факторов (погода или праздничный день). Причин может быть много, главное уметь их найти. Рост же обычно бывает после рекламных кампаний.

Нужно уметь комбинированно смотреть подобные метрики. Например, Session duration осталась прежней, но page depth выросла. И конверсия упала. Значит, она упала потому, что пользователи просматривают больше страниц, чем обычно и не могут найти нужную им информацию. Скорее всего, недавно были релизы, один из которых нужно будет откатывать.

Довольно полезным бывает умение мысленно комбинировать показатели разных графиков и искать причины ухудшений. Допустим, мы видим, что DAU не просел или даже вырос, конверсия не упала, а GMV не растет. Тогда стоит посмотреть, в первую очередь, средний чек. Наверное, вышла какая-то кампания или фича, которая его снижает.

Или трафик растет, средний чек прежний, а GMV падает. Скорее всего, просаживается конверсия. Тогда можно сделать предположение, что на сервис стал приходить менее качественный трафик, который хуже покупает.

Обычно на дашборде очень хорошо смотреть одну тематику по разным срезам. Все то, что я описал (трафик, конверсия, кол-во заказов, DAU, GMV и тд) в разрезе городов, платформ, источников, способов доставки и тд.

Давайте рассмотрим примеры пары продуктовых команд, которые работают внутри выдуманной мной компании.

Команда А. Компания занимается продажей замороженной выпечки: пирогов, пирожков, пиццы. Компания решает расширить свой ассортимент, например, авторскими свежими тортами. Для этого собирают новую команду, которая себе заведет отдельный дашборд, на котором могут быть:

Команда Б. Компания понимает, что покупатели хотят свежие торты как можно раньше, а их курьерская доставка через 2 дня не подходит. Приходит понимание, что нужны новые способы доставки: самовывоз из магазина и экспресс-доставка на велосипедах. Новая продуктовая команда начинает работу и заводит себе дашборд, на котором смотрит графики, на каждом из которых показатели для разных типов доставки:

Скорее всего, по каждому из направлений доставки перед стартом работ была защита и есть плановые метрики. Поэтому команде нужно будет отслеживать еще для каждого способа план и факт. Как минимум, по количеству заказов или GMV.

Итак, мы можем сделать первый вывод : Есть отдельные продуктовые и бизнесовые метрики по компании, которые очень важны. Но у каждой команды есть еще отдельные дашборды с общими метриками по их направлению.

Но у каждой команды в работе может быть одна или даже несколько страниц сервиса. Про метрики этих страниц мы уже в целом поговорили. Но страницы состоят из разных элементов и кнопок. Поэтому мы делаем второй вывод : для разных элементов страниц нужно отслеживать свои метрики.

Давайте рассмотрим несколько примеров

Пример 1. Карточка товара (страница конкретного тортика, на котором его фото, описание и тд, а так же возможность добавить его в корзину) во многих сервисах содержит раздел «Пользователи так же интересовались». Для простоты дадим разделу рабочее название «Аналоги».

Продакт, который отвечает за эту страницу и этот раздел, отдельно смотрит различные метрики, например:

Пример 2. Поиск на сайте или в приложении:

Продакт команды уже предварительно посчитал, когда прорабатывал гипотезу: сколько человек перейдет, сколько из них купит. Насколько изменится средний чек, насколько вырастет прибыль. И, разумеется, Unit-экономику: потенциальный доход не должен превысить расходы на скидку. По крайней мере, если это заранее не заложил продакт или маркетолог. Осталось только проверить, что экономика по факту сходится. Или изменить условия.

CSI, NPS и CES. Три метрики, которые показывают, насколько пользователь доволен.

Доля лояльных пользователей и метрики лояльных пользователей.

Итак, мы поговорили о следующих штуках:

Я рассказал вам об основных метриках. Не все из моей статьи может на 100% подходить вашей компании. Как только делаешь шаг влево или шаг вправо, то сразу появляется своя специфика. Уже надо считать не средний чек, а медиану чека. Уже надо считать не Classic Day N Retention, а Rolling Retention. Кому-то подходит LTV360, а кому-то нет. Кто-то считает «старым» клиентом того, который не первый раз на сайте, а кто-то того, кто уже раньше платил. А кому-то приходится маржу делить на NPS и умножать на реферальность, чтобы получить свою узкоспециализированную метрику.

Спасибо за критику/дополнения Ростиславу Оголенко, главе продуктовой аналитики Здравсити.

Есть еще на VC отличные авторы и их статьи.

Как же не хватает таких полезный статей

Очень. Спасибо за ликбез!

Спасибо за подробную инфу

И что удивительно — никакой рекламы. Хорошая статья, лайк!

Спасибо за статью! 2 года оттарабанил продуктом с КиП, ничего не знал про метрики для услуг.

Ёмко. Полезно. Спасибо! 👍🏻

Просьба не воспринимать в штыки, давайте разберемся, могу быть неправ 🙂

GMV. Gross merchandise volume. Основная метрика для большинства сервисов.

Разве эта метрика не только для маркетплейсов?

весь доход компании до вычета расходов

GMV не отражает доход компании, потому что включает в себя оборот по товарам продавцов (не самой компании), который не является доходом маркетплейса.

GMV = LTV*PU
LTV = AOV*Retention

То есть вы в LTV считаете выручку (а вернее даже оборот маркетплейса), а не прибыль. Почему думаете, что это правильно? По классике LTV именно про прибыль на покупателя.

И особенно тогда становится непонятно «Обычно стараются, чтобы CAC был ниже, чем LTV» — это выражение имеет смысл, только если речь о прибыли в LTV.

Кроме того, по такому подходу нет ни одной метрики, отражающей прибыль компании?

Payed users

Paying users. Cлово payed вообще не имеет отношения к глаголу pay. Кроме того, paid — это «платные» (привлеченные за деньги), а не «платящие» юзеры.

Вообще CR1 и CR2 не формализованные термины, но обычно под ними имеют в виду конверсию в заявку/лид (CR1) и из лида в покупку (CR2).

Churn rate (отток) прямо пропорционален показателю Retention.

Обратно пропорционален

Кроме того, в таком случае нет смысла сравнивать CAC и LTV.

Я понимаю, что в некоторых компаниях считают так (как правило, чтобы получше цифры показывать инвесторам), но это не делает такой подход общим. Особенно учитывая, что большинство бизнесов — это не маркетплейсы на инвестициях.

Источник