5 ключевых метрик, которые должен знать каждый продуктовый аналитик
Недавно мы опубликовали подборку онлайн-курсов по продуктовой аналитике, а сегодня продолжаем тему в формате полезных материалов, которые расскажут о пяти ключевых метриках и помогут вам лучше понимать поведение пользователей и эффективность продукта.
1. DAU/WAU/MAU (Daily/Weekly/Monthly Active Users)
Эти метрики показывают, сколько пользователей активно используют ваш продукт за день, неделю или месяц. Они помогают оценить вовлеченность и стабильность аудитории. Полезные материалы:
Статья «MAU, WAU, DAU» в блоге Unisender
Статья «Что такое DAU, WAU и MAU и как их рассчитать» в блоге ЯндексРеклама
Статья «Описание метрик DAU, WAU и MAU» в блоге Adjust
Статья «Метрика MAU: как посчитать число уникальных пользователей в продукте» в блоге Сarrot quest
2. Retention Rate (Удержание пользователей)
Retention показывает, сколько пользователей возвращаются к вашему продукту через определенное время. Это ключевая метрика для оценки долгосрочной жизнеспособности продукта. Полезные материалы:
Статья «Метрика Retention Rate: что означает, как считать и для чего улучшать её показатели» в блоге ЯндексРеклама
Статья «Показатель удержания клиентов (retention rate)» в блоге Unisender
Статья «5 эффективных приемов для роста Retention rate» в блоге Retail Rocket
3. Conversion Rate (Коэффициент конверсии)
Эта метрика измеряет, какой процент пользователей выполняет целевое действие (например, регистрацию, покупку или подписку). Она помогает оценить эффективность воронок. Полезные материалы:
Статья «Коэффициент конверсии» в блоге Roistat
Статья «Conversion Rate, CR» в ROMI center
Статья «CR — Conversion Rate» в блоге Smart Data Hub
4. LTV (Lifetime Value — Жизненный цикл клиента)
LTV показывает, сколько прибыли приносит один пользователь за все время взаимодействия с продуктом. Это важно для оценки рентабельности и планирования маркетинговых бюджетов. Полезные материалы:
Статья «Расчет LTV. Как надо и не надо считать Lifetime Value» в блоге GoPractice
Статья «LTV: что за метрика, как считать и можно ли ей управлять» в RetailCRM
Статья «Что такое LTV, зачем её считать и как правильно это делать» в блоге Skillbox
Статья «Зачем знать Lifetime Value» в eLama
5. Churn Rate (Отток пользователей)
Churn Rate показывает, какой процент пользователей перестает использовать ваш продукт за определенный период. Это критически важная метрика для понимания проблем продукта. Полезные материалы:
Статья «Churn rate: что это такое, показатели, как посчитать» в блоге СберБизнесСофт
Статья «Куда и почему уходят пользователи: как рассчитать Churn Rate и начать с ним работать» в Сarrot quest
Статья «Что такое метрика Churn Rate и как ее рассчитать» в блоге Topface Media
Статья «10 главных метрик для аналитики мобильного приложения» в ProductStar
Эти метрики — основа для анализа продукта. А если вам пока сложно изучать метрики по отдельности, вот полезные материалы, которые помогут разобраться в продуктовой аналитике в целом и понять, как работать с ключевыми показателями:
Статья «Метрики продукта, роста, эффективности и добавочной ценности» в блоге GoPractice
Статья «10 самых важных метрик продукта» в блоге Awake
Статья «Метрики продукта: как оценить эффективность бизнеса» в блоге ЯндексПрактикум
Статья «Продуктовые метрики: считаем ключевые показатели успеха» в блоге Сarrot quest
Продуктовая аналитика — это инструмент, который помогает принимать решения на основе данных. Понимание ключевых метрик, таких как DAU, Retention, Conversion Rate, LTV и Churn Rate, позволяет не только оценивать текущее состояние продукта, но и находить точки роста. Если вы только начинаете свой путь в аналитике, не бойтесь углубляться в материалы и практиковаться. И помните, что важно не только их считать, но и понимать, как они связаны между собой и как их улучшать.