Data-Driven Management: Как не ошибиться с выбором метрик

Мы уже говорили, как современные организации завоевывают рынки с помощью data-driven менеджмента. В двух словах, преимущество такого подхода в том, что бизнес-решения принимаются на основе фактов и данных, которые поступают в режиме реального времени. Альтернативный вариант – это интуитивное руководство, которое в лучшем случае грозит замедлением развития компании, а в худшем может привести ее к краху.

Сегодня мы расскажем, как правильно выбрать метрики для оценки бизнес-ситуации.  Разберем на исторических примерах самые частые ошибки и иллюзии, с которыми сталкиваются менеджеры, и сформируем рекомендации, которые помогут их избежать. Материал будет полезен руководителям проектов, продакт-менеджерам, аналитикам и всем, кто работает с данными. А тех, кто хочет профессионально овладеть этими подходами, мы приглашаем на четырехмесячный курс Data-driven management, который стартует 15 августа.

Курс «Data-driven management»
Идет набор в группу 6 300₽ в месяц

Кейс №1. Не о том вы думаете

В общем и целом, неверные выводы из полученных данных связаны с поспешностью специалистов, которые нередко выдают желаемый результат за действительный. Это происходит из-за бессознательного желания подогнать информацию под ожидаемый результат и, разумеется, банальной лени.

Например, какой главный показатель при развитии веб-ресурса? Многие назовут посещаемость и число зарегистрированных пользователей – ведь с ростом аудитории должна расти и выручка. На самом же деле компании следует избегать так называемых «тщеславных метрик» (vanity metrics), к которым относятся лайки на Facebook, количество упоминаний в Интернете и прочие подобные показатели. Они создают ложное ощущение благополучия, но реального эффекта не несут.

Отличный пример из жизни – это история торговой интернет-платформы FreeMarkets. Сейчас она мало кому известна, а в начале 2000-х этот сайт был популярнее eBay. При этом прибыль второго интернет-аукциона была заметно выше. Почему? Потому что руководство eBay стремилось повысить не число пользователей, а количество совершенных сделок. Очевидно, что в отличие от размера аудитории, этот показатель напрямую влияет на финансовое положение организации.

Кейс №2. Смотри в другую сторону

В эту же категорию попадают случаи, когда в погоне за ключевыми показателями продакт-менеджеры игнорируют другие, не менее важные метрики. Например, извечный поиск баланса между удобством пользователя и защитой его данных. Эксперты по безопасности требуют ввести дополнительный шаг при оформлении покупки на сайте, департамент продаж утверждает, что это сократит количество сделок. В реальности, если хакеры взломают интернет-магазин или перехватят платежные данные клиентов, компания потеряет гораздо большую аудиторию.

Или же проблема, которая выводит из себя миллионы интернет-посетителей – когда вы заходите на сайт, вам приходится последовательно закрывать несколько всплывающих окон с предложениями «подружиться»

 в соцсетях, подписаться на рассылку, оставить контактные данные для получения скидки, и т.д. Очевидно, что такой прессинг только отталкивает аудиторию – устанавливать дружеский контакт стоит мягче.

К чему может привести пренебрежение важными метрикамм, хорошо знает один из самых быстрорастущих стартапов последних лет, компания Uber. Ее руководители так увлеклись монетизацией своей – бесспорно – успешной модели, что загнали своих водителей в кабальные условия. В результате лондонский суд отозвал у компании лицензию, лишив ее одного из самых прибыльных рынков.

Курс для product-менеджеров
Идет набор в группу 3 700₽ в месяц

Кейс №3. Вопросы понимания

Данные могут пролить свет на текущее положение дел, но они никогда не открывают причину сложившейся ситуации. В результате аналитик может ошибочно связать между собой два события, которые просто совпали во времени, не будучи реально связаны.

Например, вы видите падение посещаемости сайта сразу после повышения цен на товары. Для противника такой ценовой политики это будет стойким аргументов для возврата к бюджетным офферам. А что если настоящая причина – в сбое на стороне хостингового провайдера, который не пускал на сайте часть пользователей? Или в новом баннере, который раздражает аудиторию, заставляя закрывать страницу?

Именно поэтому внедрение data-driven технологий в компании – это не золотой ключ к успеху, который работает сам по себе. Менеджерам следует помнить, что неправильно интерпретированные данные могут сыграть злую шутку, а истинную причину явлений следует искать за пределами наблюдаемого поля.

Советы канатоходцам

Как избежать этих ошибок и правильно использовать метрики data-dribpven management?

Первое правило – чем раньше вы наметите, на какие показатели будете ориентироваться, тем лучше. Тогда вы сможете заложить необходимые механизмы в самое ядро своего продукта и строить решение вокруг них. И конечно, это нужно делать до выпуска проекта в публичное поле.

Эксперты рекомендуют применять научный подход – предлагать гипотезу, проектировать тест для ее проверки, беспристрастно оценивать, насколько гипотеза оказалась верной. Это особенно важно в том случае, когда вы работаете над новым для рынка решением и потому не можете использовать опыт конкурентов.

С другой стороны, не пренебрегайте такими данными, если они есть. Узнайте, чем хвастаются другие компании в вашей области, и подумайте, можете ли вы применить эти показатели к своей деятельности. Заодно определите для себя, к какому результату вы стремитесь – какие цифры будут говорить об успехе, а какие будут сигнализировать о проблемах.

Как говорилось выше, не принимайте в расчет количественные бизнес-показатели. Стремитесь к повышению конверсии посетителей в клиентов, сокращению себестоимости сделок, росту выручки как таковой. Чтобы не закопаться в расчетах, не распыляйте усилия, а сосредоточьтесь на 3-5 основных для вас метриках.

Вот несколько примеров показателей, на которые следует ориентироваться:

  • Как часто сервисом пользуется средний клиент?
  • Какая доля аудитории выполняет основное действие, которое приносит вам деньги?
  • Какие пользователи составляют ядро вашей ценной аудитории?
  • Показатели удержания клиентов или их ухода
  • Стоимость привлечения одного клиента
  • Пожизненная ценность (life-time value, LTV), или сколько денег вам принесет каждый клиент на всем протяжении ваших отношений
  • Регулярный месячный и годовой доход (Monthly Recurring Revenue, MRR; Annual Recurring Revenue, ARR) – прибыль с постоянных клиентов
  • Выручка на одного пользователя.

Начав с этих метрик, вы сможете определить другие, важные конкретно для вашей компании. Занесите их в дорожную карту проекта, обсуждайте их с командой и развивайте собственную методологию эффективности.

Текст: Помогаев Дмитрий

Поделиться:
Опубликовано в рубрике Product Management, Анализ данныхTagged

SkillFactory.Рассылка