ProductLand
6 октября 2023
Как расставить приоритеты в работе с ключевыми показателями эффективности
Часть 2 из 2 (первая часть)
В своем недавнем посте я рассказал о деревьях ключевых показателей эффективности и о том, как продуктовые команды могут их использовать. Наиболее очевидным применением является расстановка приоритетов между различными проектами. Например, дерево ключевых показателей эффективности может помочь ответить на вопрос: “У нас есть два потенциальных проекта одинаковой сложности. Один улучшит конверсию на 0,5%, другой снизит количество контактов с клиентами на 10%? Что нам следует сделать в первую очередь?”.
На этот раз я углублюсь в сравнение результативности проекта в совершенно разных областях продукта, поделюсь формулой роста продукта, которую продуктовые команды должны максимизировать, и отвечу на вышеупомянутый вопрос. Но давайте начнем с наиболее распространенного шаблона дерева ключевых показателей эффективности.
Шаблон дерева ключевых показателей эффективности
После построения деревьев ключевых показателей эффективности для многих разных команд я заметил, что большинство из них имеют схожую структуру. Корень имеет две ветви, представляющие общую стоимость предоставленных услуг и прибыль на единицу стоимости. Тип продукта определяет ценность, например, это может быть объем переведенных денег для TransferWise, общее количество сеансов поиска в Google, общее количество или продолжительность сеанса вождения для команды, работающей над продуктом для водителей в Uber. Затем отрасль ценности разделяется на ветви, представляющие количество активных пользователей и ценность на одного активного пользователя. Отрасль прибыли в ее терминах подразделяется на доходы и затраты на единицу ценности. В результате наиболее распространенное дерево ключевых показателей эффективности может выглядеть примерно так, как показано на рисунке ниже.
Мы можем записать этот шаблон ключевых показателей эффективности с набором формул:
Прибыль от продукта == Общая стоимость * Прибыль на единицу стоимости == (Активные пользователи * Стоимость на пользователя) * (Доход на единицу стоимости — Затраты на единицу стоимости).
Ценность для каждого пользователя = взаимодействие для каждого пользователя * среднее значение для каждого взаимодействия.
Под ценностью я подразумеваю ценность, которую продукт приносит клиенту, а не ценность, которую клиент приносит компании. Они взаимосвязаны, и чем ценнее продукт для клиента, тем больше прибыли пользователь может принести компании: Ежемесячная прибыль на пользователя = Ежемесячная ценность на пользователя * (Доход на единицу ценности — Затраты на единицу ценности)
Активные пользователи (AU) - это клиенты, которые совершат хотя бы одно взаимодействие с продуктом в будущем. Этот показатель сложно измерить, и я расскажу подробнее о том, как работать с этим показателем в будущем. Между тем, широко распространен прокси для активных пользователей, с помощью которого гораздо проще измерять количество активных пользователей в месяц (MAU), пользователей, которые совершили хотя бы одно взаимодействие с продуктом в прошлом месяце. MAU, как правило, имеют линейную корреляцию с AU, то есть активные пользователи равны MAU, умноженному на некоторый постоянный коэффициент.
Позвольте мне представить некоторые сокращения для показателей, которые я буду использовать гораздо чаще:Ежемесячно новые пользователи = MNU (Клиенты, которые впервые взаимодействуют с продуктом в течение месяца)Ежемесячно сменяющиеся пользователи = MCU (клиенты, которые перестают пользоваться продуктом в течение следующего месяца)
Основная формула расстановки приоритетов
Сравнивать влияние приобретения (MNU) и удержания (MCU) может быть непросто, и если мы сравним их напрямую, то можем прийти к неправильным выводам. Допустим, у нас есть два проекта одинакового размера; первый привлечет 100 дополнительных новых пользователей в месяц, а другой спасет 100 клиентов от оттока. Какому из них мы должны отдать приоритет? 100 новых клиентов - это то же самое, что 100 спасенных от оттока, поэтому не должно быть разницы, какой проект мы выберем? Не совсем.
Возможно, в первые дни запуска продукта у нас нет активной пользовательской базы, а приток 100 клиентов в месяц может означать, что клиенты не привязаны к продукту, и в этой ситуации привлечение дополнительных 100 клиентов мало что изменит, поскольку они покинут продукт в том же месяце. В качестве альтернативы мы можем поговорить о зрелом продукте со значительной базой лояльных пользователей, но небольшими каналами привлечения; и добавление 100 новых клиентов в месяц позволит им оставаться с продуктом годами и приносить большую пользу. В первом случае мы явно должны сосредоточиться на удержании, а во втором - на приобретении. Но как понять, какой вариант наилучший в каждом конкретном случае?
Цель состоит в том, чтобы максимизировать ценность в долгосрочной перспективе, пропорциональную количеству активных пользователей, которыми продукт будет обладать на тот момент. Но как мы можем узнать, каким будет количество активных пользователей в долгосрочной перспективе? Есть один прием, который может помочь нам оценить это. В долгосрочной перспективе продукт достигнет сбалансированного состояния, точки равновесия, когда число новых клиентов сравняется с оттоком, MNU = MCU. Ежемесячно посещаемые пользователи, подключенные к активным пользователям, посчитали, что ежемесячный показатель оттока (CR) и соотношение для большинства продуктов можно хорошо аппроксимировать простой формулой MCU = AU * CR. Что дает нам:
MNU = MCU = будущий AU * CR =>
будущий AU = MNU / CR
Задача команды разработчиков продукта - максимизировать ценность продукта в долгосрочной перспективе, которая равна количеству активных пользователей в долгосрочной перспективе, умноженному на прибыль на пользователя. Если мы запишем это, то получим основную формулу расстановки приоритетов:
Max (VU * AU) = Max (VU * MNU/CR)
Задача команды разработчиков продукта - оптимизировать будущую ценность или максимизировать количество новых пользователей / отток * Ценность на пользователя
Примечание: В этой статье я не касаюсь сетевых эффектов и вирусности. В нескольких словах, они устанавливают положительную корреляцию между активными пользователями и множителями в формуле расстановки приоритетов, в первую очередь, ежемесячными новыми пользователями. Другими словами, чем больше у нас активных пользователей, тем больше новых пользователей и потенциально меньше оттока и выше ценность на одного пользователя, которую мы получаем. Это могло бы не только увеличить скорость, с которой система переходит в сбалансированное состояние, но и сделать ее выше.
Пример
Давайте воспользуемся этими формулами, чтобы ответить на вопрос, который мы задали в начале. Что лучше: повысить конверсию на 0,5% или снизить частоту контактов с клиентами на 10%?
Коэффициент конверсии напрямую зависит от количества новых пользователей в месяц, поэтому повышение коэффициента конверсии увеличит MNU на 0,5%. С другой стороны, допустим, расходы на поддержку клиентов составляют 10% от наших общих затрат. Кроме того, давайте предположим, что наша норма прибыли составляет 30% от наших затрат. В этом случае снижение уровня контактов на 10% приведет к снижению затрат на 1%. Этот 1% затрат станет частью маржи, или примерно 30% изменится на 31%, что равно росту маржи на 3,3%. Увеличение маржи пропорционально росту ежемесячной стоимости на одного пользователя (MVU). Повышение MVU на 3,3% окажет почти в 7 раз большее влияние на MVU * MNU / CR по сравнению с повышением MNU на 0,5%, поэтому нам следует работать над коэффициентом контакта.
Ежемесячную ценность на пользователя и ежемесячных новых пользователей довольно просто измерить. Ежемесячная ценность пользователя складывается из затрат и доходов за взаимодействие и количества взаимодействий на активного пользователя. Все эти показатели доступны практически в любой аналитической системе. Уровень оттока измерить сложнее всего, и я сосредоточусь на нем в одном из своих следующих постов.
Присоединяйся к чату комьюнити
Будь в курсе всех новостей, обращайся за помощью к коллегам и находи единомышленников!
