TGViewer
Product Management & AI Product Management & AI @ruspm · 25.2K subscribers
Post #1132 10.1K
Как продакту держать в голове кучу метрик и успевать следить за ними?

Можно собрать их все на одной дашборде, которая не влезет даже на 2 широкоформатных монитора и с умным видом смотреть в неё, когда приходит руководитель.

А можно категоризировать метрики по типу влияния на продукт и следить за теми, которые действительно сейчас важны.

Категории метрик продукта:

1. Метрики работоспособности.
2. Метрики использования.
3. Метрики принятия.
4. Метрики удовлетворенности.
5. Метрики экосистемы.
6. Метрики конечного результата.

1. Метрики работоспособности

Продукт работает? Он работает так, как ожидают пользователи и команда?
Метрики: задержка сервера, время загрузки страниц, down-time, глюки на сайте и т.п.

2. Метрики использования

Как пользователи используют продукт?
Метрики: основные действия, показатели воронок по каждому действию, использование Y в течение X дней, чтение хелп-гайдов, удержание и т. д.

3. Метрики принятия

Используется ли продукт так часто, как нам хотелось бы?
Метрики: активные пользователи, dau/mau, переходы с бесплатного тарифа на платный (и обратно), время до конверсии и т.п.

4. Метрики удовлетворенности

Каково общее отношение наших клиентов к продукту и функциям?
Метрики: CSAT, CSAT для новых функций, CSAT для саппорта/аккаунтов, NPS, LiveNPS и т.п.

5. Метрики экосистемы

Каково состояние продукта на рынке, на котором он работает?
Метрики: процент от рынка, доли в целевых сегментах/аудитория, отраслевые рейтинги и т.п.

6. Метрики конечного результата

Какие общие результаты мы получаем от нашего продукта?
Метрики: выручка, доход на пользователя, активные пользователи, захваченная доля рынка, транзакции, % охвата и т.д.

Существует два подхода к работе с метриками в продукте:

– Data Driven, когда критерием для принятия решений в продукте на первое место выходят метрики и данные.

– Data Informed, когда метрики и числа используются как один из многих факторов при принятии продуктовых решений.

Сломано много копий о том, какой подход и на какой стадии продукта работает лучше.

Мой совет – используйте тот, который более всего подходит в зависимости от конечной задачи отслеживания метрики.

Верх мастерства – комбинировать оба подход в зависимости от выбранной категории метрик.

Как понять, что метрика полезна и подходит для отслеживания?

– является показателем ценности продукта для его пользователей;
– она реагирует на изменения в продукте;
– привязывается к ценности для бизнеса (деньги);
– ожидается, что она долгосрочна (минимум 2-3 года).

Эти категории охватывают множество моментов развития продукта и дают отличное представление о том, в каком состоянии и как он работает.

Статьи по теме:

– Строим “Звезду Смерти” продуктовой аналитики
– ​Метрики маркетплейсов на примере Kaspi
– Метрики, по которым можно выявить выгорание компании

– CSAT, CES, NPS: метрики для оценки работы сапорта
– Есть ли метрики после редизайна?
– Обратная сторона всех метрик
– Метрики эффективности продукта в период кризиса

😎 RUSPM + ИИ-симулятор продакта
More from @ruspm
  1. Sep 29, 2026Понравилось как строят продукт и маркетинг ребята из Поехали (сервис для генерации сайтов…
  2. Sep 29, 2026Сотрудники Anthropic едут домой после IPO Anthropic pre-IPO valuation: $2T Anthropic Net L…
  3. Sep 29, 2026Jev – ИИ, которая решает, а не пишет многобукв (ей вам это не надо) На прошлой неделе гром…
  4. Sep 25, 2026Как проектировать продукты для мышления Самая частая причина провала продуктов для запомин…
  5. Sep 25, 2026Где ИИ-агенты реально помогают, а где создают новые риски ➡️Узнайте на GoCloud Tech 2026 К…
  6. Sep 25, 2026🎬 Avito Action — первая конференция про дизайн и продукт от Авито Для продактов, которые…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →