Метрическое дерево — это логическая иерархия вашей модели роста. Оно отображает, как каждая из ваших отдельных метрик влияет на другие, начиная с низкоуровневых показателей, таких как эффективность кампаний или вовлеченность в функции, и заканчивая вашей «Полярной звездой» (North Star metric) — ключевым показателем, который определяет стратегию вашего бизнеса.
В течение многих лет метрика «Полярная звезда» служила краеугольным камнем для многих продуктовых команд, предоставляя четкий ориентир для достижения успеха. Она отлично справляется с задачей объединения усилий вокруг одного ключевого показателя, связывая повседневную работу с общими бизнес-результатами и стимулируя устойчивый рост.
Определяя основной показатель, отражающий ценность для клиента, и связывая его с ключевыми входными метриками, продакт-менеджеры получают мощный инструмент для оценки состояния и траектории развития своего продукта. Однако даже при наличии «Полярной звезды» продуктовые команды часто сталкиваются с трудностями.
Хотя фреймворк «Полярной звезды» помогает задать стратегическое направление, указывая, куда вы хотите прийти (метрика «Полярная звезда»), и намечая основные пути (ключевые входные данные), он часто оставляет важный пробел в операционном исполнении. Он дает понимание «что» и высокоуровневое «почему», но не всегда детализированное «как». Именно здесь на помощь приходят метрические деревья.
Что такое метрическое дерево?
Метрическое дерево — это логическая иерархия вашей модели роста. Оно отображает, как каждая из ваших отдельных метрик влияет на другие, начиная с низкоуровневых показателей, таких как эффективность кампаний или вовлеченность в функции (также называемых входными метриками), и заканчивая вашей «Полярной звездой» — ключевым показателем, который определяет стратегию вашего бизнеса.
Сообщество специалистов по данным проявляет все больший интерес к концепции детализированных иерархий метрик для организационного согласования, в частности, благодаря таким дискуссиям, как влиятельное выступление Абхи Сивасайлама на Data Council. Основная идея, предложенная в ходе этой презентации, заключается в том, что владельцам продуктов необходимо лучшее подтверждение того, как их решения способствуют росту. Метрическое дерево создает ясность в том, как получить такое подтверждение.
Бизнес состоит из небольших измеримых событий, каждое из которых влияет на целое: маркетинговая кампания, выпуск функции, быстро решенная заявка в службу поддержки, клиент, продливший годовую подписку.
Эти небольшие действия часто отслеживаются как метрики на уровне отдельного сотрудника или команды, а не всей организации. Эти входные метрики косвенно влияют на общее состояние и рост бизнеса, но бывает трудно увидеть, как все взаимосвязано, когда вы смотрите только на маленькую часть целого.
С другой стороны, метрики «Полярной звезды» (также известные как фокусные метрики) дают больше информации об общих результатах и состоянии бизнеса, но часто являются запаздывающими индикаторами. Отчетность по фокусным метрикам дает ценную информацию о том, что произошло, но без привязки к входным метрикам трудно разобраться, почему это произошло, или использовать эту информацию для принятия решений.
Метрическое дерево позволяет увидеть всю картину целиком. Объединяя фокусные и входные метрики и понимая взаимосвязи между ними, вы можете понять, что именно вызывает изменения, о которых сообщается на верхнем уровне.
💡Совет: Узнайте, как можно операционализировать вашу стратегию роста с помощью метрических деревьев Mixpanel!
«Полярная звезда» — это ваш компас, метрическое дерево — ваша карта
В рамках фреймворка «Полярной звезды», где метрика «Полярная звезда» находится на вершине, ключевые входные данные (метрики L1/L2) являются основными путями к достижению цели. Это высокоуровневый руководящий принцип.
Представьте метрическое дерево как вашу подробную карту. Как только вы узнаете, куда направляетесь, карта покажет вам все улицы, повороты и конкретные ориентиры, из которых состоят эти пути. Делая эти связи явными, метрические деревья позволяют командам не только понимать, что нужно сделать, но и как все части складываются вместе, чтобы достичь той самой важной «Полярной звезды», превращая стратегические намерения в измеримое исполнение.
Пример: Выручка за период X
Например, если ваша фокусная метрика — «выручка за период X», метрическое дерево разложит ее на составляющие: «количество пользователей», умноженное на «среднюю выручку на одного пользователя». Увеличение количества пользователей или средней выручки на пользователя (а в идеале — того и другого) приведет к росту выручки. Метрические деревья делают эти связи более понятными.
Почему продуктовым командам нужны метрические деревья
Метрические деревья устраняют разрыв между стратегией и исполнением в текущем фреймворке «Полярной звезды». Они позволяют каждому члену команды понять, как их действия влияют на более широкие организационные цели, а когда фокусные метрики неожиданно меняются, это помогает руководителям и лидерам команд увидеть, какие именно действия привели к этим изменениям, на детальном уровне. Если выручка падает или отток увеличивается, важно понимать почему.
Возвращаясь к примеру «выручка за период X»
Вернемся к примеру фокусной метрики «выручка за период X» из предыдущего раздела. Если этот показатель имеет тенденцию к снижению, связано ли это с тем, что:
- Количество пользователей уменьшается?
- Средняя выручка на пользователя уменьшается, или и то, и другое?
Ответы на эти вопросы повлияют на дальнейшие шаги. Метрические деревья помогают быстрее понять, что происходит, и это принятие решений в режиме реального времени превращает вопросы, которые раньше требовали долгих совещаний, в инсайты, доступные за считанные минуты. Благодаря тому, что метрические деревья предоставляют структурированную базу, команды могут быстро переходить от высокоуровневых KPI к конкретному поведению пользователей, устраняя задержки, которые традиционно замедляют циклы разработки продукта.
Когда у вас есть полное представление о том, как каждое решение повлияет на все связанные метрики (вплоть до вашей «Полярной звезды»), это избавляет от догадок при выборе приоритетов и направления движения. Метрические деревья также предотвращают оптимизацию одной области за счет другой, поэтому вы можете принимать более взвешенные компромиссные решения. Маркетинговые команды теперь видят, как их кампании влияют на решения внутри продукта. Продуктовые команды понимают, как выпуск функций влияет на заявки в службу поддержки. Все взаимосвязано, и все работают по одному сценарию.
Компоненты метрического дерева
Некоторые компании создают единое, всеобъемлющее метрическое дерево для всей организации. Другие начинают с малого и создают метрические деревья для отдельных команд. В любом случае, метрическое дерево можно разбить на несколько основных элементов:
1. Метрика «Полярная звезда» или фокусная метрика
Определение фокусной метрики — это первый шаг к созданию эффективного метрического дерева. Ваша фокусная метрика находится на вершине дерева и является показателем, наиболее связанным с бизнес-результатами. Обычно она относится к таким цифрам, как выручка, рост или удовлетворенность пользователей.
Чтобы найти свою фокусную метрику, спросите себя: «Что именно моя компания (или, для небольших деревьев, моя команда) хочет, чтобы пользователи делали?»
Ответы становятся фокусной метрикой, когда их превращают в ориентированные на использование, ограниченные по времени измерения. Например, интернет-магазин может использовать «еженедельно активных покупателей» в качестве фокусной метрики, так как она связана как с частотой покупок, так и с выручкой.
2. Входные метрики L1, L2, L3
Входные метрики — это ключ к сильной стратегии метрического дерева. Они связывают вашу повседневную работу и детальные действия с вашей фокусной метрикой.
- Метрики L1 влияют на фокусную метрику.
- Метрики L2 подпитывают метрики L1.
- Метрики L3 (здесь не показаны) будут выстраиваться в иерархию к метрикам L2 и так далее.
Каждое предпринятое действие, которое можно связать с измеримым результатом, должно иметь метрику, оценивающую его успех.
Чтобы помочь себе выявить входные метрики, задайте вопрос: «Каковы движущие факторы для нашей фокусной метрики, которые контролирует моя конкретная команда или подразделение?» Скорее всего, у вас будет несколько ответов. Каждый из них следует преобразовать в ориентированные на использование измерения с привязкой ко времени.
Когда одна входная метрика определяет другую, она должна располагаться под ней на подуровне (т.е. входная метрика уровня 2 управляет входной метрикой уровня 1). Для компании электронной коммерции входной метрикой уровня 2 могут быть новые и существующие активные пользователи, в то время как метрикой L1 могут быть пользователи, активные в течение трех месяцев.
Как связаны метрики
Метрики в дереве метрик могут иметь два типа отношений: компонентные отношения или отношения влияния.
В компонентных отношениях метрики оказывают прямое и количественно измеримое влияние друг на друга. Компонентные отношения постоянны. Например, «выручка за период X» имеет математическую связь со своими составными частями: «количеством пользователей» и «средней выручкой на пользователя». Вы можете рассчитать, как изменятся эти числа с помощью формулы.
Второй тип отношений — это отношения влияния. Это метрики, которые коррелируют, но не имеют такой же количественно измеримой связи. Например, скорость обработки лидов часто положительно коррелирует с коэффициентом конверсии. Но никакая формула не гарантирует, что увеличение скорости обработки лидов на X улучшит коэффициент конверсии на Y. Существует корреляция, но нет измеримой причинно-следственной связи.
Как избежать «тщеславных» метрик
«Тщеславные» метрики хорошо выглядят на бумаге, но на самом деле они не измеряют никаких ощутимых бизнес-результатов. Они часто создают ложное чувство успеха и скрывают реальные проблемы.
Чтобы помочь себе выявить «тщеславные» метрики, ищите:
- Отсутствие практических выводов: они не говорят вам, что нужно изменить.
- Количество важнее качества: они отдают приоритет объему, а не реальному вовлечению.
- Препятствие для принятия решений: они дают неполную картину.
Пример: простая метрика просмотров страниц может не измерять ценное поведение пользователей.
Превращение данных в действия с помощью деревьев метрик
Существует пять ключевых принципов эффективной работы деревьев метрик.
1. Демократизируйте данные и метрики вашего дерева в режиме реального времени на платформе самообслуживания
Каждый должен иметь доступ к нужным данным без технических барьеров. Используйте аналитическую платформу самообслуживания, чтобы демократизировать доступ к данным в реальном времени и сделать понятным для всех, как их действия влияют на общее дерево метрик. Например, менеджер по продукту должен иметь данные и ресурсы, чтобы сопоставить вовлеченность пользователей с датами выпуска функций, а менеджер по маркетингу должен иметь возможность просматривать общие показатели оттока и детализировать производительность конкретных кампаний, не переключаясь между инструментами и не обращаясь за помощью к команде аналитиков.
2. Назначьте владельца для каждой метрики
Ответственность — ключ к быстрому и осознанному принятию решений. У каждого числа в вашем дереве метрик должен быть назначенный владелец (отдельный человек или команда), который понимает, на что влияет эта метрика, и может принимать решения, когда видит изменения. Например, команда маркетинга будет владеть метриками эффективности маркетинга конкретных кампаний, о которых мы упоминали выше.
3. Свяжите метрики с экспериментами и другими отчетами для глубокого анализа
Ваше дерево метрик полезно ровно настолько, насколько полезны выводы, которые оно дает. Когда метрика меняется неожиданно, влияя на другие «ветви» дерева, команды должны иметь возможность погрузиться в отчеты, платформы для экспериментов, системы обратной связи от пользователей и аналитические инструменты, чтобы понять, почему эта метрика меняется и что они могут сделать, чтобы это исправить. Взаимосвязанные данные и аналитические платформы — ключ не только к мониторингу ваших данных, но и к их анализу и использованию для принятия решений на основе данных.
4. Для обеспечения доверия и прозрачности следует вести управление данными и журнал действий для каждой метрики.
Создание доверия к вашим метрикам необходимо для принятия быстрых и уверенных решений. Вы должны быть уверены, что ваши данные точны, рассчитываются последовательно и действительно отражают поведение пользователей. Для этого вам следует четко документировать определение каждой метрики, проводить регулярные проверки качества данных и открыто сообщать о любых изменениях в вашей методологии измерения.
Не менее важно вести учет действий, которые вы предпринимаете на основе выводов из метрик. Когда ваша маркетинговая команда корректирует сообщения кампании на основе данных об оттоке, это действие должно быть зафиксировано с указанием обоснования, сроков и ожидаемого эффекта. Это создает институциональную память, которая помогает будущим членам команды понять, почему были приняты определенные решения, и учиться на прошлых реакциях на аналогичные изменения метрик.
5. Метрики должны продолжать развиваться, чтобы соответствовать изменениям в вашем продукте или бизнес-стратегиях
Наконец, ваша система измерений должна быть достаточно гибкой, чтобы адаптироваться по мере роста и развития вашего бизнеса. Схемы отслеживания на основе событий, такие как деревья метрик, позволяют вам изменять свою структуру с течением времени, по мере того как ваша организация расширяется в новые регионы или запускает новые продукты и функции. Самые эффективные команды регулярно пересматривают свои деревья метрик, чтобы выводить из обращения метрики, которые больше не дают практических выводов, и добавлять новые, соответствующие текущим стратегическим приоритетам.
Пример дерева метрик: Электронная коммерция
Компания в этом примере продает одежду онлайн. Команда продукта хочет иметь здоровый поток покупателей, поэтому их текущая цель — увеличить это число. Они тесно сотрудничают с командами роста и маркетинга для расширения охвата продукта. Они хотят привлечь людей и максимально оптимизировать их опыт на сайте, чтобы увеличить размер корзины и стимулировать повторные покупки.
Дерево метрик ниже четко показывает, как метрики L2 влияют на метрики L1, которые влияют на фокусную метрику.
Вот разбивка значений, составляющих это дерево метрик.
Фокусная метрика: Еженедельные активные покупатели (WAB)
В данном случае «активные» означает совершение покупки. Посетители сайта, которые просматривали товары, могут вернуться, но они не включены в фокусную метрику, потому что еще не приносят ценности бизнесу.
Охват: Пользователи, активные в течение трех месяцев
Метрика охвата также включает людей, которые искали или просматривали товары недавно. Это дает владельцам продукта хорошее представление о том, кто может совершить покупку в ближайшее время. Они разбили эту метрику на новых и существующих пользователей, а среди них — отсортировали по реактивированным и удержанным.
Активация: Первая покупка в течение семи дней/пользователь
Это отслеживает только когорту новых пользователей и показывает, сколько из них совершают покупку в течение семи дней после первого поиска или просмотра. Подметрика отслеживает состояние конкретных частей пути пользователя, от появления на сайте до покупки.
Вовлеченность: Купленные товары/WAB
Покупки нескольких товаров за один раз — это быстрый способ увеличить выручку для этого ритейлера. Если покупатель уже нашел что-то, что ему нравится, и ввел данные кредитной карты, добавление товаров в корзину требует минимальных дополнительных усилий.
Метрики L2 и L3 позволяют детально изучить конкретные этапы воронки продаж, чтобы команда могла выявить проблемные зоны. Если показатель брошенных корзин высок, они знают, что нужно сосредоточиться на оптимизации финальных этапов взаимодействия с покупателем.
Удержание: удержание покупателей в течение одного месяца
Этот показатель отслеживает, возвращаются ли покупатели для совершения повторной покупки в следующем месяце, что соответствует покупательским привычкам клиентов данной компании. Чтобы получать более оперативную обратную связь, компания отслеживает удержание пользователей в течение одной недели для тех, кто выполняет поиск или просматривает товары.
Специфические бизнес-показатели: средняя цена покупки
Эта метрика измеряет среднюю цену за приобретенный товар. Цель компании — предлагать низкие цены, поэтому они стремятся к тому, чтобы этот показатель снижался, а общая стоимость корзины росла. Розничный продавец предметов роскоши стремился бы к более высокой средней цене покупки, но при этом не ожидал бы большого количества товаров в одном заказе.
Часто задаваемые вопросы
- В чем разница между деревом метрик и дашбордом KPI?
Дерево метрик — это иерархическая стратегическая структура для согласования действий внутри организации. Оно показывает, как небольшие действия влияют на каждый уровень вашей организации, вплоть до вашей главной метрики (North Star metric). Дашборды KPI дают широкий обзор ключевых показателей компании или команды. Они отлично подходят для мониторинга эффективности, но не показывают, как ваши метрики влияют друг на друга.
- Как часто нужно обновлять дерево метрик?
Цели меняются, приоритеты смещаются, и метрики, которые вы отслеживаете, должны меняться вместе с ними. Мы рекомендуем пересматривать деревья метрик ежеквартально, чтобы удалять метрики, которые больше не дают полезной информации, и добавлять новые, поддерживающие вашу текущую стратегию.
- Какие инструменты нужны для построения дерева метрик?
Для построения дерева метрик вам понадобится платформа цифровой аналитики, которая объединяет ваши данные в единую систему.
- Могут ли небольшие продуктовые команды извлечь пользу из деревьев метрик?
Да! Команды любого размера могут извлечь пользу из деревьев метрик. Деревья метрик помогают в операционном согласовании и упрощают приоритизацию действий, которые окажут наибольшее влияние. Небольшие команды с ограниченными ресурсами могут использовать деревья метрик, чтобы заручиться поддержкой руководства, способствовать межкомандному взаимодействию и продемонстрировать влияние продуктовых решений. Свяжитесь с нами, чтобы получить демоверсию деревьев метрик Mixpanel, или скачайте нашу электронную книгу, чтобы узнать больше.
Получите демоверсию деревьев метрик Mixpanel.
Старший менеджер по продуктовому маркетингу в Mixpanel
