В какой-то момент и до нас докатилась необходимость начать нормально измерять продукт. Не в формате «ну вроде продажи идут» или «по ощущениям всё неплохо», а цифрами.

Сразу оговорюсь: рассказывать про виды метрик, North Star, retention и прочие правильные термины я не буду. Про это уже написаны сотни статей и сняты тысячи видео людьми куда умнее меня. Расскажу лучше, как это постепенно появляется у нас.

Кажется, мы постепенно переросли стадию подтверждения гипотезы из серии: «О, кто-то действительно готов за это платить деньги». А это уже немного другой этап. На нем продукт перестает быть просто «интересной штукой» и начинает превращаться в систему, где важно понимать, что именно растет, почему растет и где всё может внезапно начать ломаться.

И тут начинается самое интересное.

Одной метрикой

Как и многие, вначале хотелось найти какую-то одну волшебную цифру. Посмотрел на неё утром и сразу понял: всё хорошо или пора тушить пожар.

Но это работает плохо. Особенно если сервис в целом должен функционировать автономно. У нас нет классической истории, где пользователь каждый день открывает приложение, тыкает настройки и проводит внутри по три часа. Поэтому DAU, MAU и прочие красивые графики в нашем случае не всегда что-то реально покажут.

Потому что клиент может вообще не заходить в систему неделю и это будет означать не проблему, а наоборот: всё работает стабильно.

В итоге приходит понимание, что смотреть приходится сразу на несколько слоев продукта:
— деньги,
— техническое здоровье,
— поведение клиентов,
— маркетинг,
— стабильность инфраструктуры.

И только вместе это начинает давать более-менее честную картину.

Первое, с чего начали

Самое очевидное — деньги.

Смотрим, сколько получили и сколько потратили. Пока в расходах считаем рекламу, серверы, телефонию, покупку ПО и прочую инфраструктуру.

А вот разработку и развитие продукта сюда специально не включаем. Потому что это уже скорее инвестиции, а не операционные расходы. Иначе можно случайно прийти к выводу, что продукт убыточен просто потому, что вы активно его развиваете.

Хотя здесь, конечно, у каждого своя логика учета.

Интересный момент: когда начинаешь регулярно смотреть на финансовые показатели, внезапно выясняется, что некоторые «очевидно полезные» вещи пользы почти не дают. А какие-то мелкие доработки, наоборот, влияют на деньги сильнее, чем ожидалось.

Неважные технические метрики

Для B2B SaaS технические метрики иногда важнее продуктовых.

Потому что пользователь может простить неидеальный интерфейс. Может простить сложную настройку. Но вот если у него перестала корректно работать автоматизация это уже проблема.

Поэтому хотим начать отслеживать:
— количеством активных профилей,
— числом товаров под контролем,
— количеством успешных обработок,
— товарами, ушедшими в перерасчет,
— ошибками обработки,

На практике, думаем, это поможем быстро замечать перекосы на маркетплейсах. Где-то поменялась логика, где-то API начал отвечать через раз, где-то очередной «эксперимент» площадки сломал половину логики.

Раньше такие вещи замечались через поддержку: клиент пишет, что «что-то странное». Сейчас многие проблемы видно еще до обращения клиента. И это, наверное, одна из самых полезных частей всей истории с метриками.

Маркетинг

Отдельная история — маркетинговые показатели. Смотрим на CAC, органический трафик, количество лидов и пытаемся всё это сопоставлять с деньгами.

Потому что лиды сами по себе довольно опасная метрика. Их может быть много, но если они плохо конвертируются или быстро отваливаются, ценности в этом немного.

Вообще, чем дальше, тем сильнее появляется ощущение, что почти любая метрика без контекста легко вводит в заблуждение.

Можно радоваться росту регистраций и не замечать, что половина пользователей не доходит до запуска. Можно радоваться росту оборота и не видеть, что вместе с ним растут расходы. Можно смотреть на MRR и не замечать, что support уже начинает задыхаться. Цифры без контекста иногда вредят даже больше, чем их отсутствие.

Самая сложная часть

Из экономических показателей пытаемся следить за:
MRR, ARPA, CLTV и TCV.

Пока без фанатизма, но хотя бы появляется понимание:
— сколько реально приносит клиент,
— насколько окупаются привлечение и поддержка,
— как меняется качество клиентской базы,
— где начинается рост, а где просто увеличение нагрузки.

В B2B довольно легко получить ситуацию, когда один крупный клиент визуально «рисует» вам отличный месяц. Хотя системного роста при этом может и не быть. Или наоборот: продукт растет очень правильно и устойчиво, но выглядит это скучно и медленно.

Самая грустная часть

Самое забавное, что продукт про автоматизацию, а сами мы аналитику до сих пор собираем почти вручную. Что-то лежит в CRM. Что-то в таблицах. Где-то цифры обновляются автоматически, где-то руками.

И в какой-то момент начинаешь понимать, что следующая задача — это уже не сбор метрик, а сбор метрик о метриках. Потому что когда данных становится много, появляется новая проблема: как не утонуть в них и не начать принимать решения только потому, что график красиво растет вправо вверх.