🔷 Метрики роста: DAU, MAU, доход, общее количество регистраций etc.
- За ними полезно следить для общего понимания ситуации, но в работе над продуктом они бесполезны
- Невозможно отличить влияние изменений в продукте и маркетинга на эти метрики.
🔷Идея когортного анализа состоит в том, чтобы разделить пользователей на группы по определенным признакам, и отслеживать поведение этих групп во времени
Ведь вашим продуктом в конкретный день пользуются новые, вернувшиеся и очень давние пользователи🔷 LTV - ключевая метрика для PdM, отражающая ценность продукта для потребителей.
И в ней всё хорошо, кроме того, что она очень высокоуровневая. Из-за этого влиять на нее сложно, потому что непонятно как.
Декомпозируем LTV на важные для продукта метрики (ниже примеры, это метрики продукта) и влияем через них.🔷 Пример метрик вовлеченности:
- активация в приложении
- активность использования
- долгосрочный retention (месяц, два и далее)
🔷 Пример метрик монетизации:
- активация в приложении
- увидел продающий экран
- совершил 1 покупку (вторую, N-ную и ср. количество повторных покупок)
📝 Summary: Сравниваем CAC и LTV как метрику успешности и прибыльности продукта. Влияем на это соотношение через метрики, полученные после декомпозиции LTV (напр., успешный онбординг)
🎁 Бонус трек:
- Для когортного анализа в моб.приложениях идеально подходят - Mixpanel и Localytics
#product_dump @pm_dump