Бизнес-метрики: полная шпаргалка, чтобы не быть просто «калькулятором»

Всем привет! Я - практикующий исследователь данных, и на этом канале делюсь тем, что реально работает в IT. Никакой сухой теории, только личный опыт, рабочие инструменты и грабли, на которые я уже наступил за вас. Рад, что вы здесь!🧸

Ох, как же я давно хотел про эти метрики написать отдельную статью, но постоянно бросал это дело. А хотелось написать, так как лично для меня это один из главных рабочих тем. В каждой компании есть стандартные всем известные метрики (собственно про них я и пишу ниже), но кроме них есть еще нестандартные, "придуманные", "завуалированные", в общем кто на что горазд и у кого какие доказанные или нет гипотезы.

В моих случаях круто что пишешь код, знаешь наизусть библиотеки Pandas и Scikit-learn, строишь нейронки, а потом приходишь к бизнесу с отчетом, и... тишина. Потому что бизнесу плевать на твой accuracy 0.98 🥲. Им важно: мы деньги зарабатываем или сжигаем? Пользователи счастливы или бегут от нас?

В целом, я собрал для вас ультимативную шпаргалку по самым важным показателям в разных сферах. Сохраняйте, распечатывайте, вешайте над монитором если надА 🕵🏽‍♂️.

Это я со своими метриками смотрю вперед в будущее)))

E-commerce и Ритейл

Здесь всё крутится вокруг воронки продаж и маржинальности. Если вы не считаете эти три буквы, вы, скорее всего, торгуете в минус.

Ну как-то так, если по стандартным, на самом деле их очень много, но это мой топЧик

2. SaaS и Подписки

Тут другая игра. Привлечь клиента сложно и дорого, поэтому главная задача - удержать его любой ценой.

Ну тоже топ, есть крутые внутренние метрики, но они для отдельного разбора

3. Мобильные приложения и GameDev (Фабрики дофамина)

Здесь важно понять, как быстро пользователь «подсаживается» и сколько он готов платить за пиксели.

В этой сфере у меня не такой большой опыт, но с некоторыми метриками я успел вдоволь поработать

4. Неявные метрики и Корреляции (Шерлок Холмс mode)

А вот это самое непонятное вкусное. Эти метрики нельзя просто взять и посчитать по формуле из учебника. Их нужно искать, чувствовать🌬️ и доказывать.

1. NPS (Net Promoter Score) - Индекс счастья

• Суть: Спрашиваем: «С какой вероятностью вы порекомендуете нас другу?».
• Почему хитро: Это не про деньги напрямую. Но я не раз видел, как падение NPS сегодня приводит к падению выручки через 3 месяца. Это опережающий индикатор. Анализируйте текстовые ответы к NPS - там колодец инсайтов (и боли конечно).

2. Aha-Moment (Херасе Эврика!)

• Суть: То самое действие, после которого пользователь понимает ценность продукта и остается с вами.
• Как найти: Это чистая корреляция. Например, в известной соцсети выяснили: кто добавил 7 друзей за 10 дней, тот остается навсегда. В мессенджере - кто отправил 2000 сообщений🔬.
• Задача аналитика: Найти это действие (корреляцию с Retention) и сказать бизнесу: «Заставьте их сделать ЭТО любой ценой!».

3. Time to Value (Время до пользы)

• Суть: Сколько времени проходит от регистрации до первой реальной пользы.
• Пример: В такси - это время от установки до подачи машины. В банке - от заявки до денег на карте. Чем меньше это время, тем выше конверсия в покупку. Сокращение TTV на 10% может дать рост выручки на 30%.

Типичные «Не делай так!» аналитика, или по другому грабли

1. Метрики тщеславия (Vanity Metrics).Никогда не отчитывайтесь «Количеством зарегистрированных пользователей» или «Общим числом скачиваний»💩. Это кладбище. 100 миллионов скачиваний при 0 активных юзеров - это плоховатенько, а не успех. Смотрите только на активных.
2. Средняя температура по больнице.«Наш средний чек вырос!» - кричу я, аналитик. А по факту: у VIP-клиентов вырос в 2 раза, а у 90% обычных людей упал. В среднем - рост, в реальности - потеря массового сегмента. Всегда сегментируйте!
3. Путать корреляцию и причинность. Ит из классика🎻. «Люди, которые обращаются в поддержку, дольше живут в сервисе!». Вывод: «Давайте сделаем плохой интерфейс, чтобы они чаще писали нам?». Нет! Просто лояльные пользователи терпят и пишут, а нелояльные молча уходят.

Итог

Думаю понятно всем, что метрики - это важно. Это путь как сейчас модно говорить к Data Driven 😄🥲... Как и писал в начале статьи, кроме стандартных и общепринятых, есть всякие расчетные. Например на последнем месте работы за пол года родилось с разных отделов, на наших дашбордах около 30 метрик. И там черт ногу сломит. Да, многие оказываются нерабочими и со временем отваливаются. Но костяк, вокруг которого крутятся остальные метрики един.

Берите эту шпаргалку, адаптируйте под свой проект и начинайте задавать бизнесу правильные вопросы. Поверьте, когда вы спросите заказчика про LTV/CAC, они посмотрят на вас совсем другими глазами👀.

Я не претендую на истину в последней инстанции, просто рассказываю, как иду по пути аналитика. Спасибо, что дочитали! Подписывайтесь 👇👇👇, лайкайте 👍🏽👍🏽, и пишите в комментах, какая метрика у вас самая любимая (или ненавистная)?