Метрику пользы от установки продукта. Продуктовые метрики на примере конструктора карт яндекса. Примеры использования конструктора карт

Когортный анализ - эффективный инструмент продуктовой и маркетинговой аналитики. Даже те, кто знают о его существовании, используют крайне редко. В рамках серии статей «Курс аналитики» об эффективности когортного анализа расскажет аналитик компании ZeptoLab Олег Якубенков .

Давайте попробуем сравнить два автомобиля и узнать, какой из них лучше:

• первый проехал 2 000 км, второй - 12 000 км;
• первым автомобилем пользуются 5 раз в неделю, вторым - 4 раза;
• первый автомобиль в последний месяц в среднем проезжал 10 км, второй - 20;
• в данный конкретный момент первый автомобиль едет на скорости 100 км/ч, а второй автомобиль - на скорости 70км/ч.

К сожалению, на основе имеющейся информации ответить на поставленный вопрос невозможно. Почему-то как только дело доходит до интернет-проектов или мобильных приложений, то все начинают следить за метриками вроде DAU, MAU, доход, общее количество регистраций и пытаться на основе них делать выводы о продукте, влиянии изменений и эффективности маркетинговых активностей.

Перечисленные выше метрики являются метриками роста . За ними полезно следить для общего понимания ситуации, но применительно к работе над продуктом они бесполезны, так как на их основе невозможно принимать продуктовые решения, ровно как и оценивать влияние продуктовых изменений.

Руководителя продукта, в первую очередь, должны интересовать его «объем» и «плотность», а не его «масса». «Масса» просто констатирует факт, не объясняя, откуда она взялась и как на нее повлиять. Нужно стремиться к тому, чтобы разложить ключевые метрики на составляющие, декомпозировать их, определяя рычаги воздействия на них - основная задачей при работе над продуктом.

В этой деятельности не обойтись без аналитики. Аналитика является обратной связью на действия, глазами в продуктовом мире. Сначала аналитика позволяет понять, где мы находимся, что за продукт сделали, как им пользуются в реальном мире, а затем позволяет увидеть то, как действия, вносимые изменения влияют на продукт. Аналитикой на картинке ниже я называю этапы: Measure, Data, Learn.

Одним из наиболее эффективных инструментов продуктовой аналитики являетсякогортный анализ . Именно о нем сегодня пойдет речь.

Почему метрики роста бессмысленны для аналитики продукта

Давайте рассмотрим следующую модельную ситуацию. Есть продукт, который обладает следующими характеристикам:

• стоимость привлечения пользователя составляет 1$;
• средний доход с одного пользователя составляет 2$ в течение следующих 4 месяцев;
• 30% новых пользователей продолжают пользоваться продуктом спустя месяц (далее доля постепенно снижается до 15%);
• команда продвижения привлечет 10 тыс. новых пользователей в первый месяц после запуска, 15 тыс. во второй, 20 тыс. в третий и так далее;
• продакт-менеджер, который отвечает за развитие продукта, вносит в него изменения каждый месяц. Изменения неудачные, поэтому после каждого из изменений доход с пользователя падает на 0,1$, а доля пользователей, продолжающих использовать продукт падает на 2%.

В компании, где разрабатывается этот продукт, принято следить за месячной аудиторией (MAU или Monthly Active Users) и прибылью каждого из проектов. На основе этих метрик выставляются KPI и оцениваются успехи команды, работающей над продуктом.

Следя за выбранными метриками, спустя первые 9 месяцев руководство было очень довольно результатами нового продукта, в том числе и успехами продакт-менеджера. Но вспомните – наш продакт менеджер каждый месяц портит продукт! При этом метрики роста уверенно идут вверх.

Ниже приведены те же самые графики, но уже за 16 месяцев. На этих графиках мы, наконец, видим первые признаки неудачных изменений продукта. Но лишь спустя 12 месяцев.

Дело в том, что на метрики роста влияют две составляющие: продукт и продвижение. Следя за метриками роста, вы не можете просто отделить эти два фактора. Именно по этой причине метрики роста совершенно не подходят для продуктовой аналитики.

При правильно построенной аналитике мы бы увидели неудачное влияние обновлений продукта еще в первые недели/месяцы.

Суть когортного анализа

В каждый конкретный день аудитория вашего продукта представляют из себя смесь тех, кто начал использовать ваш сервис сегодня, вчера, месяц назад и так далее. Следить за этой неоднородной массой и пытаться делать выводы – крайне неблагодарное занятие.

Идея когортного анализа состоит в том, чтобы резделить пользоватей на группы по определенным признакам, и отслеживать поведение этих групп во времени

Обычно группы пользователей (когорты) выделяют на основе недели (месяца), когда пользователи пришли в приложение. Выделив такие группы пользователей, мы следим за ними в течение времени и измеряем ключевые метрики для каждой отдельной когорты. Сравнивая показатели мартовской и майской когорт пользователей, можно объективно сравнивать соответствующие этим периодам времени версии продукта.

Для более глубокой аналитики выделенные когорты необходимо дополнительно сегментировать на основе источника трафика, платформы, страны и других факторов, которые имеют смысл в вашем конкретном продукте.

Скорее всего, значения ключевых метрик будут отличаться для разных сегментов, ровно как и разные продуктовые изменения будут по-разному влиять на разные сегменты пользователей.

Ключевые метрики продукта - LTV и CAC

Две ключевые метрики, которые в конечном итоге определяют финансовую успешность вашего продукта - это LTV (Life Time Value) и CAC (Customer Acquisition Cost).

LTV - деньги, которые средний пользователь тратит в вашем мобильном приложении за все время его использования. CAC - ваши затраты на привлечение среднего пользователя.

Почему эти две метрики так важны для вашего продукта и как они влияют на ваши бизнес показатели вы можете прочитать в материале « Аналитика SaaS. Критерии жизнеспособности » и в материале «Убийца стартапов: стоимость привлечения клиентов » или посмотреть на Vimeo . В рамках же этой статьи важность этих метрик будет принята по умолчанию, а более подробно будет освещены способы работы с этими метриками.

LTV - это ключевая метрика, отражающая ценность (пользу) вашего продукта для ваших пользователей и клиентов . Именно эта метрика должна стоять во главе угла при работе над продуктом.

LTV - замечательная метрика, но у нее есть один минус - она высокоуровневая. Чтобы понимать, как на нее воздействовать, необходимо ее декомпозировать на более простые и приземленные на продукт метрики.

Декомпозиция LTV на метрики продукта

Обычно метрики привязываются к ключевым точкам жизненного цикла пользователя в приложении. Тем самым мы создаем возможность отслеживать успешность продвижения пользователей в приложении и находить узкие места, требующие нашего внимания.

Я обычно отслеживаю путь пользователя в продукте с точки зрения его вовлеченности и монетизации.

Вовлеченность описывается следующими этапами в жизненном цикле пользователя:

1. активация в приложении
2. залипание в приложении (или активность использования)
3. долгосрочный retention (сколько пользователей продолжают использовать продукт спустя месяц, два месяца и так далее после регистрации)

Монетизация же описывается следующей последовательностью этапов жизненного цикла пользователя:

1. активация в приложении
2. увидел продающий экран
3. совершил 1 покупку
4. совершил 2 покупку

Ниже я привел метрики, соответствующие каждому из этапов жизненного цикла пользователя в продукте (метрики могут отличаться для разных продуктов):

Активация в приложении (% тех, кто прошел туториал или совершил ключевое целевое действие в приложении, например, зарегистрировался и добавил первых друзей);

• залипание в приложении (% пользователей, который дошли до N уровня или, например, добавили N друзей: число N определяется экспериментальным путем);
• пользователь увидел предложение о покупке (% пользователей, которые увидели предложение о покупке);
• пользователь совершил первую покупку (% покупающих что-либо в приложении, средняя сумма первой покупки);
• пользователь совершил повторную покупку (% совершивших повторную покупку, средняя сумма повторной покупки, среднее количество повторных покупок);
• retention (% пользователей, которые используют приложение спустя месяц/два/три/четыре после регистрации).

Все этим метрики влияют в конечном итоге на LTV. В каждом из продуктов могут быть свои особенности, но для большинства подобные базовые этапы/метрики подойдут.

Метрики продукта и как они влияют на LTV

Рассмотрим описанные выше метрики продукта и то, как они влияют на LTV, на примере абстрактной игры.

Активация в приложении

В любой игре пользователя сначала обучают, проводя его через туториал. Те, кто не прошли туториал, скорее всего, не будут дальше играть и, тем более, платить. Именно поэтому для нас критично отслеживать долю пользователей, успешно прошедших этот этап.

Также полезно отслеживать долю тех, кто смог выполнить ряд целевых действий по окончании туториала (то есть обучился и теперь может самостоятельно играть). Такая метрика будет отражать насколько качественно спроектирован процесс обучения.

Пользователь «залип» в приложении

Пользователь, скорее всего, не будет платить, если он не увлекся игрой. Именно поэтому нам надо отслеживать долю тех, кто играет в приложение постоянно. С этой целью мы измеряем долю тех, кто прошел до N уровня или тех, кто заходил в приложении более 5 раз в течение недели с момента установки.

Обычно метрику для факта залипания определяют опытным путем (примеры подобных метрик для ряда популярных сервисов).

Пользователь увидел предложение о покупке, сделал первую покупку

Одной из наших целей является получение дохода, поэтому нам надо стимулировать первую покупку в приложении. Но покупка совершается с определенного экрана нашего приложения (например, с экрана магазина), поэтому необходимо отслеживать долю пользователей, которые увидели этот экран.

Если экран о продаже видят 10% приходящих пользователей, то это автоматически ограничивает сверху долю пользователей, которые могут сделать первую покупку в нашей игре.

Повторные покупки

Первая покупка - это хорошо, но финансово успешные продукты обычно отличаются высокой долей повторных покупок. Часто первая покупка - это определенный кредит доверия пользователя приложению – если он удовлетворен результатом и полученной пользой, то, скорее всего, он совершит и повторную покупку. Поэтому еще одной важной метрикой становится доля пользователей, совершающих повторные покупки, а также среднее количество повторных покупок.

Retention

Для того, чтобы пользователи имели шанс совершить несколько покупок, они должны продолжать играть в нашу игру в течение длительного времени, а не бросать ее спустя день. Для отслеживания этого явления мы будем измерять retention.

Построение продуктовой аналитики и пример использования когортного анализа

Самым простым в реализации вариантом построения аналитики продукта будет создание воронок на каждое из описанных выше событий. В большинстве случаев у вас получатся воронка монетизации и воронка вовлеченности пользователей.

Далее необходимо сравнивать показатели вашего продукта для когорт пользователей, сформированных на основе недели, когда они пришли в приложение. Для такой аналитики идеально подходят инструменты Mixpanel и Localytics.

Более сложный, но и наиболее продуктивный подход - использование когортного анализа для продуктовой аналитики. Использование когортного анализа углубит ваше понимание продукта и того, как ваши пользователи используют его во времени.

Будем формировать когорты пользователей на основе недели, когда они пришли в приложение. Для простоты в примере рассмотрены только следующие метрики: CAC, LTV, Ratention, % совершивших первую покупку, % совершивших повторную покупку. Также для простоты когорты не сегментировались ни по каким дополнительным признакам.

Ниже приведена таблица когортного анализа рассматриваемого продукта (можете считать, что это игра или туристическое приложение).

В первую неделю в первую версию нашего приложения пришло 3000 пользователей. На конец «0 недели» 25% из них прошли туториал, но еще никто не заплатил. К концу первой недели еще 5% прошли туториал (то есть всего уже 30%), при этом 1,2% совершили первую покупку. К концу второй недели туториал прошли 34% из рассматриваемой когорты, а первую покупку совершили 1,4%.

Спустя неделю мы выпустили новую версию приложения, где изменили туториал. Как мы видим из таблицы когортного анализа - сработало! К концу четвертой недели уже 47% прошли туториал (ранее лишь 34%). Расширение воронки монетизации на уровне туториала увеличило и долю тех, кто совершил покупку. К сожалению, наши пользователи не совершают повторные покупки, что не позволяет выйти на операционную безубыточность продукта, даже несмотря на то, что команда продвижения смогла существенно снизить CAC (пусть и сократив приток новых пользователей). Тратим на привлечение мы 0,8$, а зарабатываем лишь 0,5$ со среднего пользователя спустя 8 недель.

В третьей версии приложения мы доработали туториал и добавили новые покупки в приложение, увеличив разнообразие. Это позволило нам увеличить долю повторных покупок и сравнять LTV с CAC.

Примерно так когортный анализ позволяет нам понимать свой продукт, а также то, какие улучшения работают, а какие нет.

В заключении

Самый сложный этап в работе над продуктом возникает тогда, когда первые значения метрик для вашего продукта получены и встают вопросы:

• Полученные значения метрик – это хорошо или плохо?
• Над какой метрикой следует работать в следующей версии приложения в первую очередь?
• Как приоритезировать гипотезы, придуманные для улучшения метрики?

В этой статье разговор пойдет о метриках в процессе продаж. « Выручка » , « Доля рынка » , « Доля в кошелке заказчика » , « Размер воронки продаж » , « Форма воронки продаж » , « Время утилизации CRM системы » , « Соотношение нового и старого продукта » – думаю, эти слова вы уже не раз слышали.

Однако осознанный подход к метрикам в продажах, понимание -- как правильно их использовать, встречается нечасто. Попробуем систематизировать эту область в доступных простому смертному терминах.

В общем и целом, метрики можно разделить на ряд классов:

1. Первый класс -- Метрики процессов продаж – решения или активности, применимые к конкретной личности. Этот класс является высокоуправляемым . К таким метрикам можно отнести: утилизацию CRM системы, объем звонков, соответствие распределения временных затрат ожидаемому и т.д. В большинстве случаев, такую метрику можно применять вплоть до конкретного продавца в части выдачи ему прямых указаний – «тебе необходимо совершать в день больше исходящих звонков» .
2. Второй класс -- Метрики целей продаж – требуют согласия или действия заказчика (или самого продавца) и косвенно управляемы . К таким относятся: результативность звонков, сумма сделки, доля кошелька, соотношение нового продукта к существующему и т.д. Тут влияние ограничено, то есть мы можем сказать продавцу – «выставляй коммерческие предложения не менее 300 тыс. руб.» , но вот какая доля заказчиков согласится на такие условия -- это вопрос открытый. К этому же классу можно отнести такие метрики, как уровень подготовки продавцов, «время разогрева», текучка продающих кадров и т.д.
3. Третий класс -- Метрики результатов продаж – любой результат, зависящий от многих факторов, который не может быть напрямую управляемым . Выручка, размер воронки, доля рынка, длина цикла сделки и т.д.

Важно отметить, что второй и третий класс метрик показывают нам то, что случилось. А первый -- то, что происходит сейчас.

Теперь об одной из самых главные проблем. Если задать вопрос среднестатистическому директору по продажам или маркетингу: « какие из этих метрик и для чего необходимо применять ». В ы его поставите в тупик, а ответ будет из серии: «Ну как для чего применять, для того чтоб за продажами следить» . На самом деле, правильный ответ несложный:

• метрики процессов нужно применять для управления действиями людей в текущих операциях,
• метрики целей для планирования и диагностики,
• метрики результатов продаж для отчетности.

В большинстве Российских компаний единственный инструмент управления продажами -- это комиссионные выплаты в зависимости от результатов продаж. Инструмент необходимый и важный, но совершенно недостаточный. Уже хотя бы потому, что его все применяют. А для создания иных инструментов нужны измеримые показатели.

Изучая опыт различных компаний, я пришел к выводу, что практически в каждой из них под процессом продаж понимаются совершенно разные процессы. Хотя на самом деле, идеальный формальный процесс продаж должен описывать все эти подпроцессы. А метрики должны применяться отдельно для каждой отдельной «роли» в процессе продаж. Невозможно успешно использовать одни и те же метрики для разных типов торгующего персонала.

Разберем подробнее Метрики процессов продаж – это самый важный класс, так как тут мы измеряем то, что происходит, а не то, что уже произошло. И повторюсь, именно этот класс метрик имеет прямое отношение к оперативному управлению продажами. На практике существуют следующие базовые подклассы:

1. Время – как персонал управляет своим рабочим временем и приоритетами. Например, доля завершенных в срок задач или процент времени продавца, уходящего на использование Sales Tools и т.д.
2. Звонки – звонок является единицей коммуникации с клиентом. Типичные метрики: процент успешных звонков, количество звонков за смену.
3. Возможности для продаж (Opportunity – большинство людей говоря об управлении процессом продаж, имеют в виду именно эту область). Сколько у нас лидов? Как мы их генерим? Как квалифицируем? Какой процент успешного закрытия? Какая средняя вероятность закрытия и т.д и т.п.
4. Управление заказчиком (он же Account Management ) – процессы длительного взаимоотношения с заказчиком, по которому уже были успешные закрытые сделки. Тут рассматриваются множества разных возможностей на одном заказчике и сложные сделки в B2B с многоступенчатым процессом принятия решения. Тут примерами могут служить такие метрики, как количество суппортеров в сделке, экономический эффект у заказчика от прошлых продаж, среднее количество одновременно открытых сделок на один аккаунт и т.д.
5. Управление территорией – тут все просто, без географии никуда, все на земле живем. Метрики могут применятся нетривиальные – например, плотность звонков на душу населения по целевой территории.
6. Управление потенциалом торгующего персонала (Он же Sales Force Management ). Процент времени, потраченный на обучение, нагрузка на продавца контролирующих механизмов, затраты на IT в расчете на голову продавца, процент рабочего времени на обучающих мероприятиях. Персонал, мотивация, стимулирование и техническое обеспечение продаж – все тут. Кстати, это один из важнейших пластов, но внимания измерениям по нему обычно уделяется меньше всего.

Для проектов постановки продаж можно использовать инструмент, который я называю «Матрица метрик по ролям ». Составьте подобную карту для своей организации, предварительно разобравшись, какие процессы наиболее критичны для каждой торгующей роли в вашем конкретном случае – и у вас готовый план работ.

Начинаем совершенствовать области по принципу от красного к зеленому и от младших ролей к старшим.

Теперь о метриках Целей продаж. Тут у нас следующие подклассы:

1. Ресурсная достаточность . А хватает ли у вас, вообще, людей для исполнения плана продаж? Время, уделенное непосредственно продажам, уровень покрытия рынка, количество заказчиков на одного продавца – вот примеры метрик.
2. Эффективность продавца . Типичные метрики: всякие конверсии – звонок во встречу, встреча в контракт, доля результативных встреч. Из более редких, но полезных – средний уровень скидки на рубль продаж.
3. Продуктовые метрики (Они же продуктовый фокус ). Доля нового\существующего продукта, прямые перекрестные продажи, размер сделки и т.д.
4. Метрики классификации заказчиков (Они же Клиентский фокус ). Сегментация, доля кошелька, уровень возврата.
5. Человеческий капитал . Текучка, время разогрева, уровень навыков.

Следующий шаг -- это увязать процессы с целями. На самом деле, в абсолютном большинстве случаев это несложно, и работает довольно простая матрица влияния процессов на цели:

Как эту матрицу использовать на практике?

• Хотите повышать долю успешно закрытых сделок? Это категория эффективности продавца. А значит, вам в первую очередь нужно ковыряться в процессах управления звонками, управления возможностями и потенциалом торгового персонала.
• Запускаете новый продукт? Не забудьте включить рассказ о нем в сценарий типового звонка, в план управления возможностями.
• Маржа маловата? Внедряем согласование скидок в процесс управления возможностями.

Так же из картинки напрашивается вывод, что наименее осознанные и применяемые в Российских практиках продаж процессы управления потенциалом торгового персонала, влияют на наибольшее количество областей целей продаж. Думайте сами, решайте сами, иметь или не иметь (с).

Очень важно так же помнить о базовой дилемме любого управленца в продажах. Спрашивают его обычно по метрикам результатов продаж, а они наименее управляемые. Они зависят от множества внешних и внутренних факторов, которые не в вашей власти. Если продукт говно, или конкурент в родственных связях с правительством страны, тяжело что-то сделать. Но можно. И когда финальный ожидаемый результат лежит не в очень близкой перспективе, внедренные в начале пути правильные метрики не дадут заблудиться. Если у вас возникла необходимость разработать правильную систему метрик для ваших продаж, то можете смело обращаться к нам в Два Совета.
In deal we trust.

Схемы слов дети учатся составлять, начиная с первого класса. Однако многим ребятишкам трудно отделить форму от содержания, они путаются с условными обозначениями, забывают определения понятий. Схемы слов дети учатся составлять, начиная с первого класса.

Однако многим ребятишкам трудно отделить форму от содержания, они путаются с условными обозначениями, забывают определения понятий. Определение слова или словосочетания и его значение. Схема. Схема, -ы, женский род. 1. Совокупность взаимосвязанных частей какого-нибудь устройства, прибора, узла, а также чертёж, разъясняющий принципы работы такого устройства. Общая с. работы узла. Тема: «Слова-предметы, слова-действия, слова-признаки». Цели: 1. Закрепить понятия о словах-предметах, словах-действиях и словах-признаках.

2. Закрепить умение правильно задавать вопросы к этим словам. 3. Развивать внимание, память, мышление. 4. Воспитывать навыки организованного поведения. Оборудование: схема слова-признака, предметные картинки, муляжи фруктов и овощей. Ход занятия: I.Организационный момент Слово-признак обозначается вот такой схемой.

Инструкция 2: А теперь возьми лимон. Пример: запрос "слово*" найдет слова где есть буквы: "с","л","о","в","о" и одна буква не известна, причем все буквы могут быть перемешаны. Если вы знаете точное положение букв вам подойдет сервис поиска слов по шаблону. Поиск на русском, английском и украинском языках. Моментальный поиск даже по миллионному словарю ~ секунд.

Огромная база слов. Более, русских, украинских и, английских слов. По какому признаку вы догадались, что слова, имеющие такую структуру, имена прилагательные? Помогите пожалуйста..буду благодарна.

Няя (__р.), (___.ч) ___овое (___.р), (___ч) ____истый (___.р), (___.ч) _____ская (___.р), (___.ч) Впишите в скобки род и число имён прилагательных. Под каждой схемой запишите слово,имеющее такой состав. Попроси больше объяснений.

Следить. Карточки по русскому языку "Слова-названия предметов, признаков, действий" картотека по русскому языку на тему. Опубликовано - - Мурашкина Светлана Викторовна. Карточки для работы на уроках русского языка в 1 и 2 классе. В стихотворении найди слова-признаки и подчеркни их волнистой линией. Как ходило солнышко. В золотой рубашке.

Особым фонетическим признаком слов тюркского происхождения является гармония гласных- закономерное употребление в одном слове гласных только одного ряда: заднего а,у или переднего е,и: атаман, караван, аркан, сундук, каблук, мечеть, бисер. Некоторые грамматические формы глаголов, существительных, прилагательных характеризуются особыми правилами произношения звуков в суффиксах и окончаниях.

Categories Post navigation

Заинтересовать инвестора можно только цифрами. Какие показатели приведут к миллиардным вложениям в вашу компанию? Венчурный фонд Andreessen Horowitz, в портфеле которого - BuzzFeed, Facebook, Foursquare, Skype и другие, описал , на какие метрики обращают внимание его партнёры, а «Секрет» выбрал самые важные из них. Мы не стали включать в список самые распространённые показатели вроде количества активных и зарегистрированных пользователей, валовой прибыли, источников трафика, стоимости привлечения клиента или среднего чека, а сосредоточились на тех метриках, которые вы вряд ли используете.

Inventory Turns / Оборачиваемость запасов

Все знают, как считать конверсию: количество товара, проданного в определённый период, надо разделить на количество товара на начало периода. Чем выше этот показатель, тем востребованнее продукты компании и тем привлекательнее компания для инвесторов. Для компаний, предоставляющих площадку для торговли (marketplace businesses), высокая конверсия означает, что поставщики и дальше будут работать с ней. Также инвесторам будет интересен рост конверсии - он особенно важен на ранних этапах и показывает развитие бизнеса.

У ритейлеров и производителей высокая конверсия указывает на то, что они способны правильно угадывать спрос и отвечать потребностям покупателей. Но для этих категорий бизнесов иногда важнее другой показатель - оборачиваемость запасов. Алгоритм вычисления следующий.

1) Надо выяснить среднюю стоимость запасов. Например, на начало года у вас было товаров на 100 000 рублей, а к концу - на 120 000 рублей. Обе цифры складываются и делятся на два - средняя стоимость запасов составляет 110 000 рублей.

2) Теперь высчитываем оборачиваемость запасов. Стоимость проданных за год товаров делится на среднюю стоимость запасов. Например, если вы продали товаров на 1,5 млн рублей, коэффициент оборачиваемости - 13. Чем выше цифра, тем эффективнее компания.

Если оборачиваемость со временем снижается, это плохой сигнал для инвесторов - либо падает спрос, либо компания не развивается. Есть два способа увеличить этот показатель и повысить привлекательность компании для инвесторов: более интенсивно продавать при том же количестве запасов или продавать так же, но снизить количество запасов, нужное для осуществления сделок.

Network Effects / Сетевые эффекты

Сетевой эффект возникает, когда ценность продукта растёт по мере того, как его используют всё больше людей. Посчитать его по одной формуле нельзя - для каждого бизнеса важно определить свои метрики, которые покажут эффект. Это нужно, чтобы не просто заявить инвестору о том, что вы создали сообщество клиентов, но и подтвердить это фактами.

Andreessen Horowitz приводит в пример компанию OpenTable - сервис по онлайн-бронированию столов в ресторанах. Их сетевой эффект заключается в том, что больший выбор ресторанов привлекает больше клиентов, а, в свою очередь, чем больше клиентов, тем больше новых ресторанов-партнёров. Вот метрики, которые помогли подтвердить этот эффект для инвесторов.

1) Производительность продажников OpenTable растёт отчасти из-за увеличившегося количества запросов от ресторанов. Это более важно, чем рост самой базы ресторанов, так как она растёт и без сетевых эффектов.

2) Число клиентов, посетивших рестораны через OpenTable, растёт. Это снова более важно, чем число зарегистрированных пользователей.

3) Число клиентов, пришедших на OpenTable, чтобы зарезервировать столик, растёт по сравнению с числом клиентов, сделавших это через сайт ресторана.

4) Наконец, отток ресторанов-партнёров снижается.

Для каждого бизнеса набор метрик будет своим, но инвестору важно видеть, что вы не просто наблюдаете этот сетевой эффект, а можете управлять им.

Virality / Виральность

Если сетевой эффект - показатель ценности сообщества клиентов, то виральность - показатель скорости, с которой продукт распространяется от одного пользователя к другому. Коэффициент виральности показывает, сколько пользователей привлекли других людей к использованию продукта. Вот базовый способ вычисления этого коэффициента.

1) Посчитайте своих действующих пользователей. Допустим, их 1000.

2) Умножьте это число на среднее число приглашений, которое отсылает один пользователь своим друзьям за определённый период времени. То есть, если пользователь отправляет за месяц около пяти приглашений друзьям, всего приглашённых пользователей 5000.

3) Определите, как много приглашённых пользователей совершили желаемое действие. Будьте осторожны с этим пунктом - например, количество скачиваний приложения вовсе не значит, что новые пользователи его запустили. Лучше выбрать тех, кто прошёл, например, первый уровень вашей игры. Допустим, получится 15%, или 750 людей.

4) Виральный коэффициент можно вычислить, если разделить количество новых пользователей на количество старых пользователей. В этом случае он равен 0,75. Результат меньше единицы не считается виральным. Если набрали выше - сумели зацепить пользователей, и ваши затраты на привлечение нового клиента будут ниже, чем у конкурентов.

Важно помнить, что виральность не свидетельствует о наличии сетевого эффекта - количество не всегда перерастает в качество.

Net Promoter Score (NPS) / Индекс лояльности

Эта метрика позволит выяснить, насколько потребитель удовлетворён вашими услугами. Она строится на главном вопросе: «Какова вероятность того, что вы порекомендуете нашу компанию / продукт / сервис другу или коллеге?» Задайте клиентам этот вопрос и позвольте отвечать по шкале от 1 до 10 (10 - вероятнее всего). Затем выясните процент «промоутеров» (тех, кто поставил от 9 до 10) и «недоброжелателей» (тех, кто поставил ≤ 6). Индекс потребительской лояльности равен разнице между процентом «промоутеров» и «недоброжелателей».

Для инвестора высокий индекс потребительской лояльности - индикатор того, что компания думает не только о количестве пользователей, которые совершили определённое действие больше нескольких раз в месяц, но и имеет хорошие перспективы развития. Также инвесторы могут сравнить ваш индекс лояльности с показателями конкурентов.

Cohort Analysis / Когортный анализ

Когортный анализ позволяет выявить, как пользователи взаимодействуют с продуктом на протяжении определённых периодов. Например, можно взять для исследования группу, которая зарегистрировалась в вашем сервисе в первую неделю января, и проследить, кто из них пользуется сервисом через месяц, три месяца, полгода и далее. Инвесторы особенно ценят это, потому что большинство стартапов не получают прибыль и только поведение пользователей может помочь оценить перспективы компании.

Вот самые важные шаги для правильного когортного анализа.

1) Выберите правильный набор метрик, а не метрики, которые пускают пыль в глаза (например, количество скачиваний).

2) Выберите правильный период для анализа - обычно это день, неделя или месяц, потому что короткие временные периоды лучше подходят для молодых бизнесов.

3) Совместите период и метрики - в это время 100% ваших пользователей делают определённое главное действие (покупают продукт, размещают фото и так далее).

4) Выберите второй период - неделя или месяц спустя - и проверьте, сколько пользователей всё ещё совершают это действие.

5) Повторяйте анализ в другое время, чтобы понять, что влияет на поведение пользователей.

Инвесторам нужно видеть, что процент удержанных клиентов (или клиентов, совершающих определённое действие) в разные периоды стабилен или растёт. Это значит, что бизнес находится на пути построения большой устойчивой базы клиентов. Также инвесторам понравится, если новые когортные анализы (например, после введения новой функции) показывают лучшие результаты, чем предыдущие. Это говорит о том, что со временем компания повышает ценность продукта и учится лучше понимать своих пользователей.

Customer Concentration Risk / Риск концентрации клиентов

Концентрация клиента определяется отношением выручки с самого большого клиента и общей выручки. То есть если самый большой клиент платит вам $2 млн в год, а общая выручка - $20 млн в год, то концентрация равна 10%. Инвесторы предпочитают компании с низким показателем концентрации, потому что бизнес, который получает все средства лишь от нескольких клиентов, больше подвержен рискам. Например, такие клиенты могут оказывать плохое влияние на продукт, требуя функций, которые подходят только им, или принуждать компанию продавать им товары и услуги по заниженным ценам.

LTV (Life Time Value) / Ценность клиента на протяжении жизненного цикла

Эта метрика позволяет выяснить долгосрочную ценность клиента - сколько чистой прибыли вы получите с него (без затрат на привлечение) за всё время ваших отношений. Для вычисления этой ценности нужно знать следующие показатели.

1) Выручка с клиента (в месяц) = средняя стоимость заказов, умноженная на количество заказов.

2) Вклад на покрытие клиента = выручка с клиента минус различные затраты на клиента (например, продажи, административный и другие операционные расходы, связанные с обслуживанием).

3) Средняя продолжительность жизни клиента (в месяцах) = 1 разделить на ежемесячный процент оттока клиентов.

Для полученияе показателя жизненной ценности вклад на покрытие надо умножить на среднюю продолжительность жизни клиента. Чем больше показатель, тем перспективнее компания для инвестора.

Burn Rate / Скорость расходования средств

Знать скорость сгорания средств особенно важно для стартапов на ранних стадиях. Когда деньги заканчиваются, у молодых компаний уже не остаётся возможностей снизить расходы и нет времени, чтобы поднять инвестиции. Формула вычисления опасной скорости проста: от баланса на начало года надо отнять баланс на конец года и разделить результат на 12. Год - нестрогое ограничение по времени, можно взять любое число месяцев и, соответственно, подставить его в делитель.

CMGR (Compounded Monthly Growth Rate) / Составной месячный темп роста

Ежемесячный рост измерить очень просто - обычно его считают как среднее всех ежемесячных показателей за год. Однако в Andreessen Horowitz уверяют, что инвесторов интересует совокупный показатель, который считается по более сложной формуле. Она такова: (последний месяц года / первый месяц года) * (1 / Количество месяцев) – 1. Для маленьких компаний этот показатель может быть ниже, чем просто средний темп роста.

Churn / Отток клиентов

Важно понимать не только, сколько клиентов остаётся с вами, а сколько уходит. В этом поможет формула расчёта оттока - существует несколько вариантов. Andreessen Horowitz предлагает наиболее простой: число потерянных клиентов надо разделить на число клиентов на начало периода. Учитывать новые сделки, совершённые в течение этого месяца, не надо.

К работающим по подписке облачным сервисам самые строгие требования - ежемесячный отток не должен превышать 5–7%. В других сферах этот показатель может подниматься выше 20%, но конечно, чем ниже - тем лучше для инвестора.

«Секрет» благодарит за помощь в подготовке материала CEO Blackmoon Financial Group Олега Сейдака

, Блог компании ScrumTrek

Пару недель назад в блоге венчурного фонда Andreessen Horowitz появились две интересные записи, посвященные метрикам стартапов. Первая статья была посвящена 16 метрикам, которые нужно мерить каждому стартапу. Вторая дополняла этот список еще 14-ю метриками.

В каждой статье уделялось место экономическим и продуктовым показателям, а также форматам их представления. Тем не менее, всех их объединяло одно - это те метрики, которые интересуют инвесторов, оценивающих потенциальные возможности того или иного продукта. И эти показатели должны давать понимание, куда движется продукт в настоящий момент времени, задавать вектор направления развития.

Перечислим их кратко:

Экономические и бизнес-показатели

• Annual Run Rate
• Валовая прибыль

Продуктовые показатели и показатели вовлечённости

• Активные пользователи
• Отток
• Зарегистрированные пользователи
• Количество загрузок

Среди форматов представления и оценки показателей были упомянуты когортный анализ и некоторые интересные диаграммы.

Наш тренинг , который ведёт Дарья Рыжкова, также посвящён в первую очередь тем продуктовым метрикам, которые помогают двигаться дальше. Поэтому мы и спросили у Дарьи, что она думает по-поводу тех показателей, которые были упомянуты a16z в первый и во второй разы – о разнице между ними.

К подобным метрикам можно отнести:

1. Количество пользователей. Метрика не дает никакого представления о том, что произошло с продуктом сегодня и насколько это хорошо или плохо, что сегодня к нам пришли 100 человек. Безусловно, охват важен, но без сегментирования и анализа поведения этой аудитории, он не говорит нам абсолютно ни о чем.
2. Выручка. Чаще всего становится продуктовой метрикой, хотя мы можем добиться роста выручки, не меняя продукта вообще, например, регуляруя ценовую политику, проводя рекламные кампании и т.д.
3. Количество скачиваний. Безусловно, скачивания оказывают какое-то влияние на нашу позицию в магазинах мобильных приложений. Но с точки зрения анализа поведения пользователя, лучше попробовать посмотреть конверсии, которые покажут вовлеченность загрузивших приложение пользователей в ваш продукт.
4. Время сесии. Очень сложно оценить качественно эту величину, не производя анализа действий аудитории. Например, нам может показаться, что если время сессии увеличилось с 1 минуты до 5, то это хорошо. Но что если окажется, что 4 из этих 5 минут пользователь пишет обращение в саппорт в форме обратной связи?
5. Like/Share и прочая социальная активность. Пока вы не поймете, сколько тратите на каждый Like/Share и сколько зарабатываете с каждого Like/Share, эти значения не будут вам говорить ровным счетом ни о чем.

Можно ли как-то понять, какие метрики будут полезными?

Основное, что нужно помнить, что хорошая метрика - всегда относительная, а не абсолютная величина. Относительные величины во-первых, дают возможность понять, как вы можете повлиять на изменение значения показателя. Во-вторых, они сравниваемы по своей природе, и вы всегда сможете оценить значение показателя с аналогичным за предыдущие периоды времени или с вашими конкурентами. В этом плане конверсии на каждом шаге воронки продаж могут стать хорошим примером подобных относительных величин.

Не стоит забывать о том, что аудиторию надо сегментировать и смотреть, как меняется ее поведение с течением времени. Многие крупные проекты с многотысячной, а иногда и миллионной аудиторией, на мой взгляд, совершают ошибку, что не используют инструменты сегментирования и когортного анализа. Например, если посмотреть на тот же отток (долю пользователей, которые перестали пользоваться продуктом) по когортам в разрезе разнообразных сегментов, то можно найти огромное количество инсайтов. Нужно очень четко понимать, для кого вы делаете ваш продукт и как он воспринимается вашими пользователями. Зная их потребности, ожидания и восприятие вашего продукта, выбирать дальнейшие шаги становится значительно легче.

Изучайте метрики глубже и концентрируйтесь на тех, которые действительно помогают вашему продукту развиваться!

Вы можете помочь и перевести немного средств на развитие сайта