Утверждает Колин Брайар (ex-Amazon):
«Выбирая input-метрики, компании часто сталкиваются с тем, что на первый взгляд удачные показатели в итоге не приводят к нужным результатам. Одной из ошибок, которую мы допустили в Amazon, было использование метрик, ориентированных на тотал — мы оценивали свой перфоманс через количество новых страниц с товарами, предполагая, что большее число страниц означает лучший выбор для клиентов и, как следствие, рост продаж. Но в итоге розничные команды, следуя этим метрикам, фокусировались на том, чтобы просто добавлять новые товары. Это вызвало неожиданные последствия: увеличение ассортимента не привело к росту продаж, зато резко возросли затраты на хранение и логистику мало востребованных товаров».
После анализа стало ясно, что команда выбрала неверную input-метрику. Как отмечает Брайар, «мы поняли, что важно не только контролировать метрику, но и убедиться, что она приводит к нужному результату. Тогда мы начали корректировать метрику ассортимента, постепенно фокусируясь на спросе потребителей. Сначала добавили учет просмотров страниц, затем — процент товаров, которые всегда были в наличии».
В итоге метрика эволюционировала в показатель Fast Track In Stock Score — долю просмотров товаров, которые были в наличии и готовы к немедленной доставке. Эта версия метрики оказалась оптимальной, так как способствовала улучшению всех процессов подбора ассортимента.
«Правильные input-метрики, — заключает Брайар, — фокусируют усилия команды на действиях, которые действительно улучшают бизнес-показатели. Ошибки неизбежны, но главное — постоянно пробовать, учиться и находить те показатели, которые по-настоящему влияют на ключевые цели компании».
Больше о работе с данными в продукте и маркетинге есть в Телеграм-канале "Модель атрибуции”
