Заблуждения и ошибки в интерпретации метрик – ахиллесова пята стартапов, особенно тех. что находятся на ранней стадии. В ситуации, когда нужно бежать как можно быстрее, зачастую просто не до того, чтобы разбираться в метриках. Добавьте к этому склонность нашего мозга упрощать картину мира и вы получите благодатную почву для огромного количества ошибок. Этих ошибок можно избежать.
Вот популярные заблуждения в интерпретации основных метрик стартапов:
Monthly Recurring Revenue (MRR) и Annual Recurring Revenue (ARR)
Заблуждение. Эти метрики часто используются для оценки стабильности доходов, но могут быть искусственно завышены при неправильном учете разовых платежей или сезонных колебаний.
Рекомендация. Исключайте разовые платежи и учитывайте сезонные изменения для точного расчета MRR и ARR.
Customer Lifetime Value (CLTV)
Заблуждение. Часто стартапы учитывают только доход от клиента, игнорируя стоимость его удержания.
Рекомендация. Рассчитывайте CLTV с учетом всех затрат на привлечение и удержание клиента для получения более точного значения.
Churn Rate
Заблуждение. Оценка показателя оттока в отрыве от когорт.
Рекомендация. Считайте Churn Rate когортно. Это даст базу для причинно-следственных связей.
Customer Acquisition Cost (CAC)
Заблуждение. Учет не всех маркетинговых расходов может занижать CAC.
Рекомендация. Учитывайте все расходы на привлечение клиентов, включая комиссию продавцов, затраты на рекламу и другие маркетинговые усилия.
Net Promoter Score (NPS)
Заблуждение. Оценка NPS без анализа обратной связи может привести к игнорированию проблем.
Рекомендация. Анализируйте отзывы с более глубоким погружением в причины, чтобы выявить и устранить потенциальные проблемы.
Daily Active Users (DAU), Weekly Active Users (WAU), Monthly Active Users (MAU)
Заблуждение. Фокус только на одном из показателей может не дать полной картины активности пользователей.
Рекомендация. Используйте комбинацию DAU, WAU и MAU для более полного понимания пользовательской активности и вовлеченности.
Лучшие практики для избегания ошибок
Глубокий анализ данных. Не ограничивайтесь поверхностной интерпретацией метрик; углубляйтесь в данные для полного понимания. Смотрите различные срезы, сравнивайте разные периоды, используйте когорты.
Сегментация пользователей. Различайте поведение активных, неактивных и ушедших клиентов для более точного анализа.
Регулярный пересмотр метрик. Вместе с изменениями в продукте, рынке или стратегии компании регулярно пересматривайте и корректируйте метрики.
Контекстный анализ. Учитывайте контекст, в котором находятся ваши метрики. Например, сезонные изменения или редкие события, которые могут влиять на выбросы.
Сравнение с отраслевыми стандартами. Сравнивайте свои метрики с общепринятыми отраслевыми стандартами, чтобы понять, где вы находитесь относительно конкурентов.
Вовлечение команды. Регулярно обсуждайте метрики с командой для получения разных точек зрения и более глубокого понимания ситуации.
В общем понимание метрик и связанных с их интерпретацией ошибок поможет вам избежать недооценки рисков. Эффектом будут более откалиброванные решения.
Больше о работе с данными в продукте и маркетинге есть в Телеграм-канале "Модель атрибуции”
