Как и зачем искать корреляционные метрики?
Самые распространенные показатели успеха — уровень дохода на одного посетителя (Revenue per Visitor, RPV) и пожизненная ценность клиента (LTV, Lifetime Value). Как только вы найдете метрику, глядя на которую можно будет оценить успех продукта, вам понадобится когорта пользователей и множество других критериев. Включайте сюда все, что покажется вам важным.
Как только вы определите эти метрики и получите информацию по ним, вы можете приступать к анализу.
Главная задача — найти связи между данными и построить гипотезы
Но нужно помнить: пожарные машины почти всегда появляются там, где есть пожар, но это не значит, что пожарные машины — причины этих пожаров. Классическим примером корреляционных метрик может служить находка Facebook: если новый пользователь добавляет в течение 10 дней 7 новых друзей, то в большинстве случаев он становится активным членом сообщества.
Добавление 7 друзей в течение 10 дней, по сути, является очевидным сигналом, что человеку по душе пользоваться этой социальной сетью. Другой пример можно позаимствовать из практики интернет-магазинов: те из посетителей, кто дважды используют функцию поиска на сайте, чаще всего становятся покупателями. Вы не знаете, почему так происходит, и, возможно, что и нет никакой причинно-следственной связи между поиском и конверсией.
Поиск корреляции между двумя любыми факторами — вещь, несомненно, полезная. Корреляции могут помочь вам предсказать, что произойдет дальше. К тому же — как только вы найдете причину чего-либо, вы сможете на это повлиять. Конечно, не всегда удается найти прямую причинно-следственную связь: на один и тот же объект могут влиять десятки разных факторов.
Как найти корреляционные метрики?
Процесс поиска корреляционных метрик выглядит следующим образом: 1. Определите вашу метрику роста и какие метрики второго уровня могут на нее повлиять. Нужно обозначить все возможные метрики. 2. Отслеживайте все действия пользователя и изменения всех показателей в течение определенного промежутка времени. 3. Запустите регрессию. Регрессионный анализ — это способ оценки связи между переменными; он подскажет, какая из метрик прогнозирует рост метрик.
Как найти метрику роста?
- Выбрать вашу основную метрику, которая генерит больше всего денег и счастья пользователю: в примере с Facebook основной метрикой было количество ежедневных активных пользователей. Ранее об этом я писал здесь.
- Построить предположения касательно потенциальных ключевых метрик роста. Определившись со своей основной метрикой, перечислите все возможные сценарии поведения, которые могут в одиночку привести к ее улучшению. Это может быть одно действие или серия действий. Подумайте о действиях, которые пользователям нужно выполнить, чтобы получить максимальную пользу от вашего продукта. Ответьте на следующий вопрос: «Какой отдельный WOW-момент вашего продукта имеет наибольшее значение?». А затем перечислите все шаги, которые нужно пройти, чтобы добраться до этого момента.
- Провести регрессионный анализ. Вам нужно объединить несколько действий в одну метрику, которая указывает на успешное завершение всех действий.
Всем роста метрик!
За подготовку статьи выражается благодарность Александру Емельянову. По вопросам консультаций обращайтесь в мой телеграм-канал.
