Дерево метрик – это иерархичная визуализация как разные метрики в продукте влияют друг на друга: от верхнеуровневой к низкоуровневым.
Его ещё называют пирамидой метрик или иерархией метрик.
Главная ценность дерева в том, что из неструктурированного набора метрик, вам становятся видны рычаги влияния на верхнеуровневую метрику – North Star Metric.
North Star Metric (NSM) – главная метрика, измеряющая успешность продукта. NSM является производной от других метрик, которые отражают эффективность работы продукта в разных его частях. В контексте дерева метрик NSM его вершина. Цель продакта – работать над улучшением North Star Metric. Подробнее о NSM писал мой коллега Павел Беляев, тимлид дата-аналитиков в Яндекс eLama рекомендую не только почитать его пост, но подписаться на канал.
Дерево метрик помогает:
1. Фокусироваться на главном: выделить наиболее важные метрики, которые напрямую влияют на NSM. Благодаря этому команды могут направить усилия на наиболее значимые задачи и избегают распыления на второстепенные задачи.
2. Внести прозрачность и ясность. Визуализация метрик в виде дерева делает их осознание более доступным и понятным для всех участников команды, в том числе тех, кто далёк от аналитики. Это упрощает понимание целей и приоритетов и улучшает коммуникации, как внутри команды, так и между ними.
Например, тимлид говорит: «Нужно заняться техдолгом». Продакт смотрит на дерево метрик и видит: 2% оплат не проходят из-за багов → если убрать техдолг в этой части, ошибок станет меньше → меньше ошибок = рост выручки выручки.
3. Улучшение качества принятия решений. Чёткая структура дерева метрик помогает принимать более обоснованные и эффективные решения. Команды сразу видят, какие метрики требуют внимания, и понимают, какие шаги нужно предпринять для их улучшения.
Например, вместо абстрактного «надо срочно добавить такую фичу», можно обосновать это через дерево метрик: эта фича улучшает Retention → растёт LTV → рост LTV мощный рычаг для роста Revenue, нашей NSM
4. Согласованность целей разных команд. Дерево метрик помогает выстроить единое понимание между командами: кто за что отвечает и как вклад каждой команды влияет на NSM. Это снижает риск конфликтов и дублирования работы. Кроме того, дерево служит опорой для управленческих решений, например, при распределении зон ответственности между командами
Продвинутый уровень использования Дерева метрик – в связке с OKR и с Unit-экономикой продукта.
Как построить дерево метрик?
1️⃣ Определите North Star Metric
В большинстве продуктов это выручка (Revenue) или прибыль (Profit).
2️⃣ Разложите NSM на метрики 1 уровня
Они должны быть конкретными и измеримыми. Не забываем про принцип MECE:
– метрики не должны пересекаться (Mutually Exclusive);
– но вместе должны полностью описывать влияние на верхнюю метрику (Collectively Exhaustive).
Например, выручка может раскладываться на количество клиентов и LTV (Lifetime Value)
3️⃣ Разложите метрики 1 уровня на метрики 2 уровня
Например, LTV можно разложить на:
– время жизни клиента (Lifetime)
– выручку от платящего пользователя (ARPU)
Количество клиентов – на количество новых и возвращающихся клиентов.
4️⃣ Повторяйте для метрик 2 уровня и ниже
Как понять сколько уровней дерева нужно?
На моей практике 4-5 уровней было достаточно. Главное идти до того уровня, где на отдельные метрики уже реально можно влиять через проведение тестов, экспериментов, изменения в продукте.
Есть и альтернативный способ построения дерева метрик: «снизу вверх», т.е. от базовых метрик к NSM. Но на моей практике он встречается реже.
5️⃣ Проанализируйте дерево
И найдите проседающие метрики, у которых сильное влияния на NSM
6️⃣ Сгенерируйте гипотезы
Определите, какие действия помогут подтянуть эти метрики и в итоге повлияют на NSM.