Измеряем B2B SaaS одной метрикой

В какой-то момент и до нас докатилась необходимость начать нормально измерять продукт. Не в формате «ну вроде продажи идут» или «по ощущениям всё неплохо», а цифрами.

Сразу оговорюсь: рассказывать про виды метрик, retention и прочие термины я не буду. Про это уже написаны сотни статей и сняты тысячи видео людьми куда умнее меня.

Кажется, мы постепенно переросли стадию подтверждения гипотезы из серии: «О, кто-то действительно готов за это платить деньги». А это уже немного другой этап. На нем продукт перестает быть просто «интересной штукой» и начинает превращаться в систему, где важно понимать, что именно растет, почему растет и где всё может внезапно начать ломаться.

Одной метрикой
Вначале хотелось найти какую-то одну цифру. Посмотрел на неё утром и сразу понял: всё хорошо или пора тушить пожар.

Но это работает плохо. Особенно если сервис должен функционировать автономно. У нас нет классической истории, где пользователь каждый день открывает приложение, тыкает настройки и проводит внутри по три часа. Поэтому DAU, MAU и прочие красивые графики в нашем случае не всегда что-то реально покажут.

Потому что клиент может вообще не заходить в систему неделю и это будет означать не проблему, а наоборот: всё работает стабильно.

Первое, с чего начали
Самое очевидное — деньги. Смотрим, сколько получили и сколько потратили. Пока в расходах считаем рекламу, серверы, телефонию, покупку ПО и прочую инфраструктуру.

А вот разработку и развитие продукта сюда специально не включаем. Потому что это уже скорее инвестиции, а не операционные расходы. Иначе можно случайно прийти к выводу, что продукт убыточен просто потому, что вы активно его развиваете.
Хотя здесь, конечно, у каждого своя логика учета.

Неважные технические метрики
Для B2B SaaS технические метрики иногда важнее продуктовых.
Потому что пользователь может простить неидеальный интерфейс. Может простить сложную настройку. Но вот если у него перестала корректно работать автоматизация это уже проблема.

Поэтому хотим начать отслеживать:
— количеством активных профилей,
— числом товаров под контролем,
— количеством успешных обработок,
— товарами, ушедшими в перерасчет,
— ошибками обработки

На практике, думаем, это поможем быстро замечать перекосы на маркетплейсах. Где-то поменялась логика, где-то API начал отвечать через раз, где-то очередной «эксперимент» площадки сломал половину логики.

Маркетинг
Смотрим на CAC, органический трафик, количество лидов и пытаемся всё это сопоставлять с деньгами. Лиды сами по себе довольно опасная метрика. Их может быть много, но если они плохо конвертируются или быстро отваливаются, ценности в этом немного.
Вообще, чем дальше, тем сильнее появляется ощущение, что почти любая метрика без контекста легко вводит в заблуждение.

Можно радоваться росту регистраций и не замечать, что половина пользователей не доходит до запуска. Можно радоваться росту оборота и не видеть, что вместе с ним растут расходы. Можно смотреть на MRR и не замечать, что support уже начинает задыхаться.

Самая сложная часть
Из экономических показателей пытаемся следить за: MRR, ARPA, CLTV и TCV.
Пока без фанатизма, но хотя бы появляется понимание:
— сколько реально приносит клиент,
— насколько окупаются привлечение и поддержка,
— как меняется качество клиентской базы,
— где начинается рост, а где просто увеличение нагрузки.

В B2B довольно легко получить ситуацию, когда один крупный клиент визуально «рисует» вам отличный месяц. Хотя системного роста при этом может и не быть. Или наоборот.

Самая грустная часть
Самое забавное, что продукт про автоматизацию, а сами мы аналитику до сих пор собираем почти вручную. Что-то лежит в CRM. Что-то в таблицах. Где-то цифры обновляются автоматически, где-то руками.

И в какой-то момент начинаешь понимать, что следующая задача — это уже не сбор метрик, а сбор метрик о метриках. Потому что когда данных становится много, появляется новая проблема: как не утонуть в них и не начать принимать решения только потому, что график красиво растет вправо вверх.