Можно смотреть на чей-то успех и думать, что все сложилось само собой, но на самом деле, за каждой success story стоят усилия и настойчивость. Реальность отрезвляет и мотивирует одновременно. Все в ваших руках: насколько вы готовы вкладываться в свой рост и развитие, — такой будет и отдача.
Кирилл Егорцев, спикер курсов ProductMan и Product Unit, прошел путь от проджект и продакт менеджера в growth и продуктовый маркетинг, а сейчас работает в PandaDoc в роли Product Marketing Manager. Спросили у Кирилла, что его мотивирует, зачем нужны метрики в продукте и какие ошибки чаще всего делают при работе с данными.
Расскажи, с чего началась твоя менеджерская карьера?
Началось с того, что я вырос в Германии, поэтому, зная немецкий, легко освоил и английский. Сейчас без хорошего английского — никуда, это важный навык в любой IT-профессии, must-have для специалиста.
Кроме английского, мне очень помогло активное общение. Я участвовал везде, где нужно было что-то организовывать: разговорные клубы английского, работа менеджером в концертном агентстве. Коммуникация с разными людьми помогла развить стрессоустойчивость и умение договариваться.
Фактически, на любой работе можно проявлять и совершенствовать менеджерские навыки. Например, бариста или продавец-консультант очень много общаются, приобретают ценные навыки коммуникации и понимания других людей, и могут придумать, как быстрее выдавать заказы, более качественно обслуживать клиентов и т.д.
Чтобы стать проектным менеджером, я прошел длительный путь через стажировки в Германии, бесплатную работу QA, саппортом. В основном, я работал в небольших аутсорсах, занимался всем понемногу, и это побуждало меня изучать и вникать во все процессы.
Мне никто не объяснял, как работать. Пришли и сказали: «Вот проект, делай», — и нужно было самостоятельно разобраться, что делать, решить, как общаться с заказчиком.
Дальше я узнавал про IT, где только можно, ходил на все митапы: для QA, бизнес-аналитиков, дизайнеров, даже для Data сайентистов. Я интересовался всем, общался и накапливал знания.
Как ты из проджекта стал продакт менеджером?
После аутсорса я попал в маленькую продуктовую компанию. Было сложно, потому что зарплата очень зависела от результатов продукта, но в то же время, в стартапе было классно: все молодые, делаем свой продукт и у нас даже есть какие-то пользователи.
Я начал активно интересоваться такими темами как дизайн-мышление, сервис-дизайн, продуктовый менеджмент, как создавать ценность для людей, решая при этом проблемы бизнеса.
И я не просто узнавал что-то новое, но и применял всю информацию на практике.
Наверное, это самое важное для роста: любыми способами внедрять полученные знания. Даже если тебя за это будут ругать и штрафовать, нужно иметь смелость проверять свои гипотезы — и абсолютно все равно чем это грозит. Используя такой подход я вырастил продукт в Великобритании с нуля, с этапа идеи до 30 тыс. активных пользователей. Когда я предлагал: «Давайте делать вот так», — и со мной не соглашались, я не отступал. Убеждал, делал — и показывал результат.
Ты недавно настраивал систему аналитики в продукте, можешь об этом рассказать?
Создавать систему аналитики продукта — очень трудоемкий процесс. Чаще всего, компания не понимает ценности метрик, к тебе не приходит СЕО и не говорит: «Вот тебе 100 тысяч долларов, покупай Amplitude, вот тебе 4 разработчика и Data-аналитика, а еще — курс за 3 тысячи долларов, как настроить аналитику. Пожалуйста, давай, только покажи результат».
Обычно все происходит наоборот, ты говоришь: «Слушайте, мне кажется, наш продукт не очень и пользователи нас не любят», — а в ответ слышишь: «А нам так не кажется».
Задача продакт менеджера и продакт маркетолога — показать успех или неуспех продукта с помощью данных, чтобы увидеть реальную ситуацию: «Смотрите, мы делаем продукт для людей, а они не хотят им пользоваться, не видят ценности, — и поэтому наш продукт не растет».
От вопроса, от поставленной задачи, будет зависеть способ решения. Есть разные способы собрать данные, даже когда нет аналитики: можно сделать опрос среди пользователей или созвониться по Zoom и попросить показать, как человек пользуется продуктом.
Как подобрать необходимые метрики для продукта?
Если хотите научиться работать с метриками и принимать решения на основе данных, сначала нужно определить цель и какую проблему хотите решить, и только исходя из нее — что вы хотите трекать.
Например, вопрос может звучать так: «Непонятно, решает ли наш продукт проблему пользователя».
Дальше вы рассуждаете: «Что такое наш продукт?» Допустим — это файловое хранилище, аналог Google Drive или Dropbox. Определите основные сценарии и действия: «Что пользователи, в теории, должны делать в нашем продукте, какие задачи пытаются решить?»
Изучите основные события: поиск, фильтрация, отмена, просмотр страниц, папок, файлов.
Дальше детализируйте:
- Как пользуются разные сегменты: по ролям, платные vs бесплатные; как часто они это делают: в час, в день, в неделю, в месяц?
- Сколько успешных поисков? Сколько неуспешных, повторных?
- Сколько раз приходится применять фильтр, чтобы найти желаемый файл?
Постройте воронку основного сценария: поиск, страница выдачи поискового результата, просмотр документа — и посмотрите, какой процент пользователей успешно доходит до цели.
Если просто смотреть на общий retention логинов по всем пользователям — это не принесет пользы. Нужно искать те метрики, которые помогут ответить на ваши вопросы.
Всегда начинайте от задачи и потом изучайте, что пользователи делают, за чем приходят, что получают и как повлиять на это поведение, чтобы эффективнее решить проблему пользователя, и при этом, достичь целей продукта. Просто метрики ради метрик не нужны. Есть задача или какая-то проблема, — и вот для их решения нужно что-то затрекать и понять, как поступить.
Какие существуют базовые продуктовые метрики
В цифровом мире, где бизнес сталкивается с огромным количеством данных, ключевым аспектом успеха является понимание и правильное использование продуктовых метрик. Эти метрики не только помогают отслеживать производительность и рост, но и предоставляют ценную информацию о поведении и предпочтениях пользователей. Ниже мы рассмотрим наиболее важные продуктовые метрики, их значение и применение на практике.
DAU/WAU/MAU
Что это такое: DAU (Ежедневные Активные Пользователи), WAU (Еженедельные Активные Пользователи), и MAU (Ежемесячные Активные Пользователи) — это метрики, измеряющие количество уникальных пользователей, которые взаимодействуют с продуктом ежедневно, еженедельно и ежемесячно соответственно.
Зачем использовать: Эти метрики показывают уровень вовлеченности и регулярности использования продукта пользователями. Они важны для оценки текущей активности и тенденций роста или снижения интереса к продукту.
Как использовать: Мониторинг этих метрик помогает понять, насколько хорошо продукт удерживает пользователей. Например, если вы заметили увеличение DAU, это может быть признаком успешной маркетинговой кампании или улучшения продукта. Однако, если MAU остается стабильным при росте DAU, это может указывать на проблемы с удержанием пользователей в долгосрочной перспективе.
Пример использования: Если после запуска новой функции вы заметили увеличение DAU, это может указывать на её популярность среди пользователей. Однако, если через месяц MAU не увеличился, это может означать, что новая функция не привлекла долгосрочный интерес.
Retention Rate
Что это такое: Retention Rate (Удержание пользователей) измеряет, какой процент пользователей возвращается к использованию продукта после первого визита или покупки.
Зачем использовать: Позволяет оценить, насколько хорошо продукт удерживает интерес пользователей и их лояльность.
Как использовать: Анализируйте изменения в Retention Rate для оценки эффективности улучшений продукта или маркетинговых акций.
Пример использования: После добавления новой функции в приложение, если Retention Rate увеличивается, это указывает на успех нововведения среди пользователей.
Churn Rate
Что это такое: Churn Rate (Отток пользователей) показывает процент пользователей, которые перестали пользоваться продуктом за определенный период.
Зачем использовать: Важно для выявления и устранения причин оттока клиентов.
Как использовать: Используйте для анализа причин оттока и внедрения стратегий по удержанию клиентов.
Пример использования: Высокий Churn Rate после обновления продукта может указывать на проблемы, которые нужно исправить.
Average Revenue Per User (ARPU)
Что это такое: ARPU означает средний доход, который приносит каждый пользователь. Это помогает оценить финансовую эффективность продукта или сервиса.
Зачем использовать: ARPU позволяет понять, насколько хорошо компания монетизирует своих пользователей. Она важна для стратегического планирования и оптимизации бизнес-модели.
Как использовать: Сравнивайте ARPU с различными сегментами пользователей, чтобы понять, какие группы приносят больше всего дохода. Это поможет оптимизировать маркетинговые и продуктовые усилия.
Пример использования: Если ARPU увеличивается после внедрения новых платных функций, это показывает, что эти функции ценятся пользователями и способствуют увеличению доходов.
Conversion Rate
Что это такое: Conversion Rate отражает процент пользователей, которые выполняют желаемое действие, например, совершают покупку или регистрируются.
Зачем использовать: Эта метрика критически важна для понимания эффективности воронки продаж и вовлеченности пользователей.
Как использовать: Анализируйте, как изменения в продукте, ценообразовании, или маркетинговых кампаниях влияют на Conversion Rate. Используйте A/B тестирование для оптимизации.
Пример использования: Улучшение интерфейса регистрации может значительно повысить Conversion Rate, увеличивая количество новых пользователей.
LTV (Lifetime Value)
Что это такое: LTV измеряет среднюю сумму дохода, которую один пользователь приносит за все время использования продукта.
Зачем использовать: Помогает оценить долгосрочную ценность клиентов и эффективность стратегий по их удержанию.
Как использовать: Анализируйте LTV в сочетании с CAC для оценки прибыльности продукта.
Пример использования: Увеличение LTV может быть результатом успешной стратегии по удержанию клиентов.
Customer Acquisition Cost (CAC)
Что это такое: CAC – это средняя стоимость привлечения одного платящего клиента. Это ключевой показатель эффективности маркетинга.
Зачем использовать: Понимание CAC помогает определять, насколько эффективно компания использует свои ресурсы для привлечения новых клиентов.
Как использовать: Следите за соотношением CAC и LTV (Lifetime Value) для обеспечения устойчивости и прибыльности бизнеса.
Пример использования: Снижение CAC через оптимизацию рекламных кампаний или улучшение SEO может повысить общую прибыльность компании.
При изучении метрики Customer Acquisition Cost (CAC) на курсе Product Unit от IAMPM, вы не только углубитесь в методы её расчета, но и узнаете, как оптимизировать затраты на привлечение клиентов. Это знание критически важно для управления финансовой эффективностью вашего продукта. Курс даст вам возможность не только теоретически понять механизмы работы CAC, но и на практике научиться улучшать ваши маркетинговые стратегии для достижения лучших результатов.
NPS (Net Promoter Score)
Что это такое: NPS измеряет, насколько вероятно, что клиенты будут рекомендовать ваш продукт или услугу другим. Оценка NPS основывается на ответах на один вопрос: «На сколько вероятно, что вы порекомендуете нашу компанию/продукт/услугу другу или коллеге?»
Зачем использовать: Это ключевой показатель лояльности клиентов и общего удовлетворения продуктом.
Как использовать: По результатам опроса клиентов, используйте NPS для оценки общего отношения клиентов к вашему продукту и определения областей для улучшения.
Пример использования: Увеличение NPS после внедрения новых функций или улучшений продукта свидетельствует о положительном восприятии этих изменений клиентами.
Time on Site/Session Duration
Что это такое: Эти метрики измеряют среднее время, проведенное пользователем на сайте или в приложении за одну сессию.
Зачем использовать: Позволяют оценить степень вовлеченности и заинтересованности пользователей в вашем контенте.
Как использовать: Используйте для анализа того, какие страницы или функции наиболее привлекательны для пользователей, а также для определения проблемных точек, где пользователи теряют интерес.
Пример использования: Увеличение времени на сайте после добавления интерактивных элементов или улучшения контента может указывать на повышенный интерес пользователей к предложенным материалам.
Bounce Rate
Что это такое: Bounce Rate (Показатель отказов) измеряет процент посетителей, которые покидают сайт после просмотра только одной страницы, не взаимодействуя с другим контентом.
Зачем использовать: Этот показатель помогает оценить привлекательность и релевантность контента сайта для посетителей.
Как использовать: Используйте для анализа эффективности лендинговых страниц и улучшения пользовательского опыта, чтобы посетители взаимодействовали с сайтом дольше.
Пример использования: Уменьшение Bounce Rate после оптимизации дизайна главной страницы свидетельствует об улучшении первого впечатления сайта для посетителей.
Customer Satisfaction (CSAT)
Что это такое: CSAT, или уровень удовлетворенности клиентов, измеряется путем опроса клиентов о том, насколько они удовлетворены продуктом, услугой или опытом взаимодействия.
Зачем использовать: Это прямой способ получить обратную связь от клиентов и понять, насколько хорошо продукт или услуга соответствует их ожиданиям.
Как использовать: Регулярно собирайте обратную связь клиентов и используйте её для улучшения продукта, сервиса и клиентского опыта.
Пример использования: Повышение CSAT после обновления интерфейса пользователя может указывать на то, что новый дизайн более удобен для клиентов.
Какие ошибки бывают при работе с метриками?
Собирать данные ради данных — это самая распространенная ошибка. Нельзя просто взять и внедрить какой-то готовый список метрик.
Еще одна ошибка — не разделять продуктовые и бизнес-метрики. Презентуя метрики executive уровню, не стоит делать акцент на k-factor виральности — это ни о чем не говорит. Этим стейкхолдерам интересны прежде всего финансовые показатели: доход, contraction, прибыль.
Поэтому, разделяйте продуктовые метрики и презентацию бизнес-изменений, финансовых результатов.
Ошибкой будет и не использовать данные совсем. Во всех компаниях, где я работал, и где не было аналитики, дела у продукта по росту, пользователям, деньгам, развитию, в целом, были значительно хуже, чем в продуктах, ориентированных хотя бы на базовые данные.
Бывает еще такой подход: «все знают, что рынку это нужно, давайте запилим продукт и все». Никто заранее не думает, по каким параметрам измерять успешность сделанного. Поэтому, часто получается так: «запилили — не обанкротились и хорошо — продолжаем пилить еще больше». В какой-то момент, это может обернуться глобальной ошибкой: огромные затраты и никакого ROI.
Опыт, когда в продукте нет продуктовых метрик, был у меня в одном стартапе на seed-раунде, когда компания стремительно пыталась найти свой Product Market Fit. Никто не интересовался тем, что наши клиенты делают в продукте. Был продукт, а как им пользуются, решает ли он проблему и приносит ли ценность — непонятно.
Зачем метрики продакт менеджерам и продакт маркетологам?
Метрики — это измеримый результат вашей работы. Если вы разрабатываете, запускаете что-то, улучшаете — итог неясен, пока нет данных. Только с помощью метрик можно убедиться, а не просто предположить, что изменения в продукте действительно произошли.
Когда есть данные, ваше мнение основано на фактах, а не просто на интуиции. Опираясь на метрики, можно продвигать свое видение, свой голос в продукте.
Если вы разбираетесь в данных, то будете востребованы, вас будут ценить, к вам будут обращаться за помощью, потому что очень мало людей, даже в топовых компаниях, хорошо разбираются в данных. Если можете помочь кому-то с его задачей или проектом, сделав какой-то анализ, построив воронку, сократив время и повысив качество для этого человека, то, определенно, ваша ценность на рынке будет только расти.
Короткий итог
Каждая из метрик имеет свое значение и способ применения, в зависимости от целей и характеристик вашего продукта. Важно также анализировать их в динамике и в сочетании друг с другом, чтобы получить полную картину эффективности и здоровья продукта.
Изучить эти метрики, научиться с ними работать, вы можете на курсе Product Unit от IAMPM. Он ориентирован на практическое изучение метрик, аналитики и финансов в контексте управления продуктом в IT. Он предлагает активную практику, где участники учатся принимать решения, основываясь на анализе данных, а не интуиции.
Курс включает в себя работу с такими ключевыми метриками, как CAC, LTV, ROI, Retention rate и Churn rate и другие, а также когортный анализ и поведенческие когорты. Студенты Product Unit научатся правильно считать юнит-экономику как для новых, так и для зрелых продуктов. Этот курс предоставляет ценные знания и навыки, необходимые для эффективного управления продуктом и его финансовых показателей.