ГАРАЖ
Прості продуктові метрики: гайд від куратора Product Analytics. Basic
Усі рішення, які ми хочемо перевірити аналітичним методом, мають бути вимірювані. І в такому разі нам точно треба попрацювати з метриками. Куратор базового курсу з продуктової аналітики Сергій Яременко радить поділити такі метрики на дві категорії: прості та складні. З першими розберемось у першій колонці куратора для ProjectorMag.
Прості метрики: що це і як
Спочатку з'ясуємо:

— прості метрики потрібні для перевірки точкових гіпотез; наприклад, змін в окремих сторінках продукту;
— складні — скоріше спосіб поєднати кілька простих таким чином, щоб зусилля різних команд не були спрямовані в різні сторони.

Найпростіший спосіб розділити базові метрики — за етапом шляху користувача. Так можна виділити 4 етапи, за якими і розглянемо метрики.
Етап 1. Acquisition
Цей етап стосується всього до моменту потрапляння в продукт. Найчастіше це метрики, котрі стосуються платних рекламних інструментів залучення користувача, але деякі з них поширюються і на органіку, тобто оптимізацію всередині пошукової системи чи магазину додатків.
1
Reach — кількість унікальних користувачів, яких охопив наш інструмент залучення. Поняття «унікальний користувач» буде сильно відрізнятися від системи до системи: у вебі будуть рахувати кукі, у мобайлі — айдішники приладів. Деякі системи будуть намагатися склеїти користувачів у різних середовищах, щоб отримати точнішу цифру.
2
Frequency — кількість показів реклами на одного користувача. Якщо помножити reach на frequency, то отримаємо Impressions — кількість показів реклами в цілому. Більшість рекламних систем на верхньому рівні дають саме цей показник.
3
Є його версія views, яку використовують у відеоконтенті. Різниця в тому, що для view зазвичай викладають додатковий критерій, наприклад, перегляд щонайменше N секунд чи конкретний відсоток відео.
4
Clicks — кількість відгуків на рекламу. Важливий момент тут у тому, що кількість кліків майже ніколи повністю не збігається з візитами вашого продукту: частина користувачів не дочікується відкриття сторінки після переходу, частина клікає на рекламу кілька разів, хоча фактично це залишається одним візитом.
Перший рівень похідник метрик на етапі acquisition, котрий ми все ж приєднаємо в список простих завдяки їхньому повсюдному використанню — це CTR і CPx.
5
CTR — clicks / impressions, тобто відсоток показів, котрі закінчуються кліками. Зазвичай рекламні системи дивляться на цей показник для визначення популярності (та відповідно прибутковості оголошення).
6
CPx — це все сімейство показників, котрі означають Сost per будь-чого. Наприклад, CPC — cost per click, CPM — cost per 1000 impressions (знаю, не очевидно), CPA — вартість у розрахунку на корисну дію в продукті. Наприклад, окремі випадки CPA — Cost per order (CPO) і Cost per lead (CPL). Рахується все одноманітно: ми беремо витрачену суму і ділимо на кількість потрібних дій, наприклад, кліків.
7
Customer acquisition cost (CAC) — якщо розділити всі витрати за період на кількість нових залучених користувачів, зрозуміємо, скільки коштів витратимо на залучення одного.
Етап 2. Engagement
Тут розглянемо метрики на етапі взаємодії з продуктом і до головної конверсії (наприклад, покупки).
1
Users — користувачі, котрі взаємодіяли з вашим продуктом. Можуть бути підвиди:

— total users — узагалі всі, хто був;
— active / engaged users — користувачі, котрі здійснили щось обдумане (за нашими уявленнями) в продукті;
— new / returning users — за критерієм їхньої першої чи повторної появи у вибраному періоді.
2
У мобайлі найчастіше використовують абревіатури MAU/WAU/DAU — це кількість активних користувачів за місяць/тиждень/день: за динамікою цього показника потрібно відстежити сумарну ефективність каналів залучення + механік всередині продукту.
3
Sessions — кількість сеансів користувачів. Усі дії користувачів всередині продукту зазвичай діляться самими системами аналітики на сеанси за рядом критеріїв: наприклад, взаємодія до 30 хвилин та одного джерела. Так зручніше працювати з продуктами, в яких 1 користувач може мати кілька осмислених контактів за 1 період, наприклад, день чи тиждень.
4
Events — майже завжди ми стикаємося з event-based системами аналітики, котрі складають дані у форматі «користувач N в певний час здійснив дію Х», наприклад, зареєструвався на сайті. Ця дія Х — той осмислений шматок інформації, в котрий ми записуємо і конверсію, за якою хочемо рахувати в результаті. Деякі події будуть більш корисні, ніж інші. Наприклад, ми майже точно захочемо рахувати конверсію в реєстрацію, але значно рідше — в перехід на сторінку «Про нас».
5
Conversion rate (CR) — кількість сесій із корисними діями (потрібними events) / кількість сесій усього. Альтернативний варіант, котрий використовують у деяких сучасних системах аналітики — рахувати не за сесіями, а за користувачами. Більшість метрик на етапі engagement будут зводитися до конверсії у щось корисне. Наприклад, для інтернет-магазину етап engagement буде складатись із послідовних конверсій у перегляд товару, додавання у корзину і чекаут.
Етап 3. Conversion
Метрики схожі на етап engagement, але для головної конверсії, + усе пов'язане з прибутком від транзакцій.
1
Revenue — прибуток від транзакцій (замовлень, покупок всередині додатку тощо).
2
Transactions — кількість транзакцій.
3
Average order value (AOV) — revenue / transactions, тобто середній прибуток на одне замовлення.
4
Саме поняття conversion rate залишається з відміткою про те, що на цьому етапі ми рахуємо конверсію в головну дію, наприклад, in-app purchase або оформлення замовлення. Це кількість транзакцій / кількість сесій.
5
Average revenue per user (ARPU) — revenue за період / кількість активних користувачів за цей же період. Підвид — ARPPU, де ми рахуємо не просто активних користувачів, а тих, хто платить (paid).
6
LTV — як ARPU, тільки не за один невеликий період, а за весь життєвий цикл користувача. Як рахувати тривалість життєвого циклу — тема окремої розмови.
Етап 4. Retention
Метрики, пов'язані з поверненням користувачів після першої покупки або іншої важливої для нас дії.
1
Retention rate — відсоток користувачів, котрі повернулися і зробили потрібну дію (наприклад, покупку) в цьому періоді відносно періоду, коли вони зробили цю дію вперше. Retention майже ніколи не подається у вигляді одного числа: найчастіше це матриця, в якій по осі Y ідуть когорти з користувачами за періодом першої дії (наприклад, місяць, перша покупка), а по осі Х — їхня кількість, яка залишилась у наступних періодах (наприклад, скільки з тих, хто купив першого місяця, також купили в третьому відносно дати першої покупки).
2
Churn rate = 1 - retention rate. Усі, хто не залишилися, пішли :)
У наступному тексті Сергій розкаже більше про складні продуктові метрики. А засвоїти весь матеріал на практиці можна на його курсі Product Analytics. Basic.

Текст: Сергій Яременко
Фото: Наталія Азаркіна
Гараж
Сподобалась підбірка?