Как найти метрику роста: гайд для владельца продукта

Продолжаем цикл статей об аналитике и управлении продуктом. В прошлых статьях мы рассказывали о ключевых метриках продукта, юнит-экономике и PnL-модели. Сегодня поговорим о том, как найти главную метрику роста продукта и использовать ее потенциал на максимум. 

Что такое метрика роста продукта 

Метрики — это показатели производительности и успеха продукта, которые помогают команде и владельцу оцифровать результаты его разработки и продвижения. Систематический анализ метрик в динамике позволяет понять, какие изменения в продукте приводят к увеличению пользовательской активности, конверсии и выручки, а также оценить его общее экономическое состояние. 

В зависимости от стадии развития продукта, метрика роста может меняться. К примеру, на стадии запуска продукта основными метриками роста могут быть количество уникальных пользователей (MAU, WAU и DAU), уровень вовлеченности (ER) и конверсия в продажи (CR). На этапе укрепления позиций на рынке важными метриками становятся средний чек пользователя (AOV), удержание (RR) и уровень удовлетворенности (CSAT). А на стадии масштабирования и расширения аудитории главной метрикой может быть охват пользователей (Reach).

Каждая стадия развития продукта требует своего набора метрик для эффективного управления ростом. Сложность состоит в том, что далеко не всегда (а чаще — никогда) продукт развивается так, как виделось изначально. И понять, на каком этапе жизненного цикла он находится, можно только по метрикам, отслеживаемым регулярно. Задача владельца продукта как раз и состоит в том, чтобы в каждый конкретный момент иметь четкое представление, какую стадию проживает продукт, в какую метрику нужно вкладываться. 

Зачем искать метрику роста 

Анализ метрик в целом и фокус на метрике роста в частности дает ряд преимуществ:

• Делает успех продукта измеримым. Метрики помогают определить, насколько продукт востребован на рынке и какие факторы влияют на его успешность.

• Помогает принимать обоснованные решения. Анализ метрик позволяет понять, какие функции или изменения необходимо внедрить для улучшения продукта, и вовремя корректировать стратегию.

• Определяет приоритеты разработки. Зная ключевую метрику роста, команда продукта может определить, на каких фичах стоит сосредоточиться в первую очередь, чтобы достичь желаемых результатов.

• Продлевает срок жизни продукта. Постоянный мониторинг метрик позволяет команде адаптироваться к изменяющимся условиям рынка и требованиям пользователей, обеспечивая долгосрочный успех и развитие продукта.

В целом поиск и мониторинг метрик роста помогает лучше понимать потребности пользователей, оптимизировать продукт и укреплять его позиции на рынке.

В чем отличие метрики роста от метрики Полярной звезды

Не так давно в нашем блоге мы рассказывали о метрике Полярной звезды или North Star Metric. В контексте метрик роста часто звучит и этот термин. Поясним разницу.

Метрика роста может меняться относительно часто. Это хорошо и правильно, если фокус на ту или иную метрику объективно соотносится с текущей картиной развития продукта и способствует росту рентабельности. Метрика Полярной звезды, напротив, должна определяться на старте и оставаться более стабильной. Это не значит, что место первоначальной North Star не может занять другая метрика. Со временем верхнеуровневая метрика может измениться, но слишком частые перемены говорят о неуверенной стратегии развития продукта.

Как определить метрику роста продукта

Есть два общих направления поиска метрик роста. Назовем их условно базовым и продвинутым подходом.

Базовый подход

Базовое правило гласит: найти провалы в метриках и вырастить их. Другими словами, провести анализ воронки продаж и выявить возможности для оптимизации, особенно на этапах посадочной страницы и конверсии. Важно изучить поведение пользователей, оценить стоимость их привлечения и жизненную ценность.

Для эффективного анализа и оптимизации маркетинговых усилий необходимо вести сводную таблицу и фиксировать отдачу от всех каналов привлечения пользователей. Так вы сможете анализировать каждый этап воронки и определить метрики с наибольшей и наименьшей отдачей на каждом этапе. И сосредоточить усилия на их улучшении. 

Понимание того, где вы теряете ресурсы, время и пользователей, очень важно. Но не всегда базовое правило работает. 

Продвинутый подход

В практике продакт оунеров есть такое выражение — свести юнит-экономику. Оно означает оптимизацию экономической эффективности или рентабельности отдельного бизнес-юнита или продукта. По сути это тот же анализ данных, определение ключевых показателей успеха и принятие решений на основе этих данных.

Владельцы продуктов и проектные менеджеры применяют модель юнит-экономики как инструмент для определения того, какие параметры можно изменить, чтобы улучшить прибыльность продукта. Менеджер анализирует все расходы и конверсии, ищет возможности для сокращения затрат и увеличения дохода, и оценивает, как это повлияет на операционную прибыльность.

Чаще всего для оценки рентабельности продукта используют следующую формулу.

Profit = User Acq * (AMPU - CPA), где:

• User Acq — число пользователей, начавших взаимодействие с продуктом;

• AMPU — средний доход с привлеченного пользователя;

• CPA — стоимость привлечения пользователя.

Предположим, у нас есть онлайн-сервис для заказа еды, где стоимость привлечения одного пользователя (CPA) составляет $10. Средний доход с привлеченного пользователя (AMPU) за год равен $100. В течение года наш сервис привлек 1000 новых пользователей.

Profit = 1000 * ($100 — $10) = 1000 * $90 = $90 000

Следовательно, операционная прибыль нашего продукта составляет $90 000 за год.

Но если мы обратим внимание не только на привлечение, но и на отток пользователей (Churn Rate), то оценка может быть более точной. Предположим, что он составляет 20% за год. Учтем этот показатель при расчете прибыли:

Profit = (1000 * $90) * (1 — 0.2) = $90,000 * 0.8 = $72,000

С учетом (Churn Rate) рентабельность продукта выглядит более объективной. И может возникнуть вопрос: что лучше — привлечь больше пользователей или сократить их отток? В первом случае метрикой роста будет User Acq, во втором — RR (Retention Rate, удержание пользователей). 

Ответ на этот вопрос следует искать в специфике и жизненном цикле самого продукта. В случае с сервисом доставки еды, если он находится на стадии запуска или масштабирования, вероятно, более выигрышной будет стратегия привлечения. Если продукт уже довольно известен на рынке, количество пользователей достаточно велико, а в нише много конкурентов, есть смысл делать упор на удержание (Retention) или жизненную ценность клиента (LTV).

Повышение Retention и LTV возможно за счет предоставления выгодных условий для повторных покупок или создания системы лояльности, которая будет мотивировать пользователей совершать покупки чаще и увеличивать средний чек.

Но что если примерить те же расчеты на другой продукт? Например, сервис по разработке дизайн-проектов для ремонта квартир. В этом случае биться за удержание пользователей может быть менее целесообразно. Вероятность того, что после завершения первого проекта пользователь вернется в ближайшие несколько лет за вторым, мала. Не берем частные случаи, но большинство людей приобретают жилье на десятилетия вперед. Поэтому для владельца такого продукта будет более важным привлечение, чем возврат пользователей.

Конечно, это гипотетические примеры, которые могут не оправдать себя в случае с вашим продуктом. Но общий принцип понятен: не просто найти самое слабое место в продукте и развивать его, а определить, куда направить те самые 20 % усилий, которые обеспечат 80 % результата. 

В заключение

Работать одновременно со всеми проблемными метриками не стоит. Более эффективная тактика: выделить приоритетные, разделить их на группы по критериям влияния на результат и сложности внесения изменений. Со временем взаимосвязи между отдельными метриками и действиями станут более очевидными, и вы научитесь выявлять наиболее и наименее эффективные тактики развития продукта.