Jak pomáháme produktům růst a ušetřit skrze metriky

Vydali byste se na cestu autem, které nemá tachometr a navigaci? Snad ne, a stejně tak nelze efektivně řídit produkty bez metrik.

K čemu konkrétně jsou metriky potřeba?

• Pomáhají nám nacházet oblasti životního cyklu uživatele vhodné ke zlepšení.
• Na jejich základě definujeme úspěch a produktové cíle.
• S jejich pomocí zjišťujeme finanční stav a výnosnost produktu.
• Sledujeme frekvenci a data k používání jednotlivých funkcí v produktu a nacházíme tak oblasti k vylepšení.

I v případě, že jste se dosud neponořili do hloubi metrik, je možné, že je už nevědomě používáte, a to například ve formě Google Analytics. Článek je zaměřen primárně na metriky pro digitální produkty.

Leading a lagging metriky

Než se začneme bavit o konkrétních metrikách, je nutné definovat alespoň jednu kategorizaci, která je pro ně absolutně klíčová. Tou je, jak rychle se v metrice (hodnotě) projeví změna ve vstupních datech. Zde definujeme leading a lagging metriky.

Leading metrika je taková metrika, která okamžitě reaguje na změnu vstupních dat a pravděpodobně ovlivňuje nějakou jinou lagging metriku. Lagging metrika je zpožděná, tedy odráží náš výkon v minulosti.

Například pokud bychom sledovali výkon sales týmu, tak leading metrika by byla počet hovorů se zákazníkem a lagging metrika by byla počet uzavřených obchodů.

Výhodou leading metrik je, že lze okamžitě posoudit, zda jdeme správným směrem, a z tohoto důvodu se na ně chceme zaměřovat v každodenní činnosti. Nevýhodou je, že taková metrika neodráží jedna ku jedné změnu lagging metriky, je to spíše její aproximace. Aby to bylo ještě o trochu komplikovanější, tak navíc některé metriky patří do obou kategorií zároveň, například míra opuštění produktu.

Metriky: Co tedy sledovat?

Co sledovat, záleží na konkrétním produktu a našich cílech. Obecně se dá říct, že chceme pokrýt celý životní cyklus uživatele. Existují různé frameworky a metody pro kategorizaci metrik, pro ukázku si zde probereme například AARRR framework.

Framework AARRR se skládá z (názvy pojmů jsou v angličtině):

• Acquisition/awareness – jak lidé nacházejí náš produkt a jak se o něm dozvěděli?
• Activation – dělají uživatelé prvotní kroky, které chceme, aby dělali?
• Retention – ztrácíme uživatele v nějaké konkrétní části? Jak zajistíme, aby zůstali?
• Referral – líbí se uživatelům produkt dostatečně na to, aby ho doporučili?
• Revenue – konvertujeme efektivně uživatele na platící?

Metriky na reálném produktu

Pojďme se podívat na část metrik, které sledujeme u našeho produktu Passwd v souvislosti s frameworkem AARRR. Je důležité říci, že se pohybujeme v sektoru zaměřeném na bezpečnost, a necháváme tedy našim uživatelům možnost volby, zda od nich budeme sbírat data. Produkt má model “freemium”, což znamená, že máme neplacenou a placenou verzi, a navíc existuje ještě demo verze pro rychlé vyzkoušení. Všechny tyto verze mají podobné metriky.

Pro vizualizaci metrik používáme Google Analytics a Google Data Studio, ale pro vaše použití budou konkrétní nástroje záležet na vašem technologickém stacku. Nyní už ke konkrétním metrikám.

Acquisition – počet nových uživatelů v konkrétní variantě produktu a jejich zdroj (reklama, vyhledávání, neplacené verze produktu a podobně).

Activation – počet respektive procento uživatelů, kteří se přihlásili a vytvořili alespoň jedno heslo.

Retention – alespoň nějaká aktivita v produktu během posledních 30 dnů. To je velmi mírná definice retence, ale v rámci tohoto produktu nechceme maximalizovat čas používání, spíše naopak – chceme, aby uživatel co nejrychleji zkopíroval své údaje a odešel.

Referral – zaslání dotazníku spokojenosti několik dnů po zakoupení, který obsahuje NPS skóre. Dále hodnotící dialog v rámci samotné aplikace. V tomto případě je potřeba správně zvolit frekvenci těchto činností, aby to nebylo pro uživatel obtěžující.

Revenue – počítáme uživatelské LTV (customer lifetime value), což je jedna z nejdůležitějších metrik v rámci revenue a MRR (monthly recurring revenue).

Z tohoto je možné vizualizovat “konverzní trychtýře” i s procenty pro přechody mezi jednotlivými verzemi produktu (zdarma, placený, demo). To nám dává návod na adepty pro zlepšení. Dále pomocí Google Analytics sledujeme, jak často se používají jednotlivé funkce.

Tyto metriky ale nejsou konečné, mají sloužit jen jako příklad. Kdykoli je potřeba stanovit nějaký cíl, lze vytvořit nové metriky nebo sledovat něco dalšího. Je to dlouhodobý proces.

Jak pomůžou metriky vám?

Bez alespoň základních metrik je velmi složité najít správnou část produktu, kterou chceme zlepšit. V celém konverzním procesu, ale i po něm se tak mohou nacházet zásadní problémy, které bez měření nebude možné odhalit. Metriky jsou tedy nejlepším způsobem, jak efektivně investovat do produktu. Není totiž efektivní investovat do vnitřních funkcí aplikace, pokud nám 60 % uživatelů opouští registraci.

Díky našim zkušenostem s digitálními produkty můžeme doporučit základní sadu metrik, které by byly pro produkt vhodné. V aplikacích můžeme přidat dialog pro hodnocení aplikace, který pak odkazuje na recenze ve storech. Z recenzí lze odvodit referral skóre. Ze storů můžeme získat informace o nových uživatelích a z dat o přihlášení, díky čemuž odhadneme aktuální velikost aktivní uživatelské základny, retenci uživatelů a jejich engagement. Z dat v databázi lze po specifikaci aktivační akce spočítat poměr aktivace. V neposlední řadě máme samozřejmě také data o kritických pádech aplikace. To vše nám v důsledku pomáhá zaručit produktům růst a ušetřit zároveň.