Как работают продуктовые метрики: объясняем на примерах из B2C и B2B

Представьте: две компании запускают похожие мобильные приложения. Первая считает только количество скачиваний и радуется, когда за месяц набегает 100 000 установок. Вторая отслеживает продуктовые метрики. Она замечает, что 80% пользователей удаляют приложение после первого использования, и понимает, что с продуктом что-то не так.

Метрики подтверждают гипотезы данными. Например, показывают, на каком этапе уходят пользователи и какие функции проседают. Благодаря этому команда определяет проблемные места и улучшает продукт.  

В статье разбираем, как подобрать метрики под конкретную задачу в B2B и B2C. На примерах показываем, как применять их на практике.

Что такое продуктовые метрики

Продуктовые метрики  — это показатели, которые раскрывают, как пользователи взаимодействуют с продуктом, чем он им полезен и что в нем стоит доработать. Их можно измерить и отследить динамику. 

Продуктовые метрики сосредоточены на характеристиках продукта: его функциональности, опыте пользователей и вовлеченности аудитории. В этом их отличие от бизнес-метрик, которые показывают общие результаты компании, например выручку или прибыль. 

Допустим, вы запустили платное детское приложение с обучающими играми. Реклама работает, выручка растет, но пользователи устанавливают его и бросают после первого запуска. Бизнес-метрики этого не покажут — деньги идут. А вот продуктовые метрики обнаружат проблему. Например, что почти все перестают играть после третьего уровня — задания однотипные.

Продуктовые метрики помогают принимать взвешенные решения на всех этапах работы над продуктом. На базе этой информации команда:

• понимает, что стоит доработать: интерфейс, функции или отдельные сценарии;
• расставляет приоритеты и выбирает задачи, которые сильнее всего влияют на успех;
• проверяет, сработали ли изменения: стали ли люди больше использовать продукт после доработок.

Метрики приносят пользу только тогда, когда их связывают с целями продукта. Для комплексного анализа используют дерево метрик.

Зачем строят дерево метрик

По мере развития продукта количество метрик растет: одни описывают поведение пользователей, другие — монетизацию, третьи — техническую стабильность. Если разбирать их по отдельности, картина не будет полной. Чтобы этого не произошло, выстраивают систему: объединяют показатели по уровням и направлениям и ищут между ними связи.

Наверху — стратегические цели: удержание пользователей, рост выручки, снижение оттока. Ниже — управляемые метрики, которые объясняют динамику основных показателей и помогают определить, что стоит развивать. В основании — операционные показатели. Они описывают действия пользователей — например, частоту входов, глубину просмотра, клики по уведомлениям. Так вертикаль от стратегии к тактике превращает разрозненные данные в систему. 

Построим дерево метрик для образовательной платформы. Главная цель — удержать студентов. В дереве метрик она будет на верхнем уровне. Дальше — факторы, которые на это влияют: как часто студенты заходят, сколько уроков проходят, сколько времени проводят в системе. Ниже — детализация: с каких устройств заходят, на каком этапе чаще всего уходят, какие темы вызывают сложности. Под каждый фактор подбирают метрику и оценивают ее динамику после изменений.

Дерево метрик для образовательной платформы

Такое дерево помогает связывать аналитику с целями, следить за результатами и понимать, почему они изменились и что с этим делать.  

Какие бывают продуктовые метрики

У каждой команды — свои цели и сценарии использования продукта. Но есть основные продуктовые метрики, которые подходят почти всем. С их помощью оценивают активность, вовлеченность, рост и отток аудитории. Остальные метрики команда подбирает уже под тип бизнеса и специфику отрасли.

Базовые метрики

DAU, или Daily Active Users, и MAU, или Monthly Active Users, — сколько человек используют продукт каждый день или каждый месяц.

Retention Rate — доля пользователей, которые продолжают применять продукт спустя определенное время, например через неделю или месяц.

Churn Rate — противоположность Retention Rate: доля пользователей, которые перестают использовать продукт.

LTV, или Lifetime Value, — какой доход приносит один клиент за всё время, пока он взаимодействует с продуктом.

CAC, или Customer Acquisition Cost, —  сколько компания тратит, чтобы привлечь одного нового клиента.

Например, вы запускаете мобильное приложение для медитации. Каждый день заходят 2000 человек — показатель DAU высокий, но метрики Churn Rate и Retention Rate выявляют проблему: через неделю большинство пользователей уходят. Прежде чем вкладывать деньги в рекламу, стоит поработать над пользовательским сценарием, чтобы люди оставались дольше. Иначе сольете рекламный бюджет.

Метрики по типу бизнеса

B2C-продукты ориентированы на массовую аудиторию, часто бесплатны на входе, и их монетизируют позже — через рекламу, подписки или покупки. Поэтому в таких проектах важно не только привлекать как можно больше пользователей, но и удерживать их, вовлекать и постепенно превращать в клиентов, которые регулярно платят. 

Основные метрики для B2C:

• показатели вовлеченности: DAU/MAU, глубина взаимодействия, время в продукте;
• удержание и возврат пользователей: Retention Rate;
• стоимость привлечения: CAC и монетизация.

B2B-продукты чаще более сложные, с длинным циклом сделки и высокой ценой ошибки. Здесь в фокусе:

• Эффективность онбординга: как быстро клиент начинает использовать продукт. Измеряют с помощью TTV —Time to Value — времени до момента, когда пользователь получит первую ощутимую ценность от продукта, например оформит первую сделку или загрузит базу клиентов.
• Стабильность и интеграции: насколько продукт легко встроить в инфраструктуру клиента. Отслеживают Uptime — время бесперебойной работы, MTTR — среднее время восстановления после ошибки — и количество интеграций, например с 1С, CRM-системой или телефонией.
• Снижение оттока: если уходит клиент, можно потерять значительную часть выручки. Для оценки применяют Churn Rate.

Сравнение продуктовой аналитики в B2C и B2B

Отраслевые особенности

Один и тот же подход к выбору метрик не сработает одинаково для онлайн-школы, финтех-приложения и маркетплейса, потому что метрики зависят и от специфики бизнеса. В каждой сфере есть свои ориентиры для оценки продукта и выбора показателей:

• интернет-магазины — E-commerce: конверсия из просмотров в покупку, средний чек, доля повторных заказов;
• онлайн-сервисы — SaaS: активность пользователей, Churn Rate, соотношение LTV к CAC;
• образовательные платформы — EdTech: завершенность курсов, ежедневная вовлеченность студентов, возвраты к материалам;
• финансовые технологии — FinTech: скорость транзакций, частота ошибок, безопасность данных;
• маркетплейсы: количество сделок, активность продавцов, отзывы, частота повторных покупок.

Выше мы показали дерево метрик для образовательной платформы — с целями, уровнями и факторами влияния. Теперь разберем, какие конкретные показатели маркетологи и продакт-менеджеры отслеживают в этой сфере.

Классификация продуктовых метрик на примере образовательной платформы

Для каждой сферы набор показателей разный, но принцип везде один: продуктовая метрика должна показывать, насколько продукт решает задачи пользователей.

Как выбрать продуктовые метрики

Самое трудное в работе с метриками — выбрать, что отслеживать. Без системы можно измерять всё подряд и упустить важное. Чтобы не утонуть в показателях, маркетологи и продакт-менеджеры подбирают метрики продукта с учетом его характеристик, этапа развития и цели компании. 

Анализ особенностей продукта

• Тип продукта. Если продукты вовлекающие — например соцсети, игры или образовательные приложения, — то основное внимание — на удержании и регулярной активности. Если транзакционные — маркетплейсы или сервис покупки билетов онлайн, — на эффективности операций, конверсии и частоте покупок.
• Модель монетизации. При работе по подписке акцент — на удержании и LTV. В модели с бесплатным базовым доступом и оплатой за расширенные функции — на доле переходов на платный тариф. При разовых платежах основной фокус — на конверсии и среднем чеке.
• Каналы распространения. В мобильных приложениях часто отслеживают Retention Rate и активность по дням. Веб-сервисам больше подходит анализ воронок, глубины сессий и поведения на разных устройствах. В партнерских программах метрики описывают не только поведение пользователей, но и активность партнеров. Например, сколько новых клиентов привел каждый участник, как часто он работает с продуктом и сколько заработал за определенный период.

Например, вы запускаете мобильное приложение для доставки еды. Это транзакционный продукт с моделью разовых покупок. Здесь ключевые метрики — конверсия из поиска в заказ, частота повторных заказов и оценка удовлетворенности.

Учет стадии жизненного цикла продукта

Выбор метрик зависит и от стадии развития продукта:

• Если продукт новый, используют метрики для минимально жизнеспособного продукта — MVP. На этом этапе главное — понять, нужен ли он людям. Смотрят на количество регистраций, первую активность, вовлеченность и обратную связь. 

В новом веб-сервисе для дизайнеров прошли регистрацию 500 человек, но только 40 из них создали хотя бы один проект. Это повод упростить первые действия в сервисе и объяснить, как начать работу.

• На стадии роста команда масштабирует аудиторию и работает над удержанием пользователей. В фокусе — Retention Rate, Churn Rate и метрики монетизации.

Например, у приложения для здоровья удержание на второй неделе — 25%. Команда запускает напоминания и отслеживает, помогло ли это вернуть пользователей.

• Если продукт зрелый, акцент — на LTV, стоимости привлечения, маржинальности и масштабируемости функций.

Маркетплейс, который давно на рынке, выявил, что покупатели товаров для дома приносят на 40% больше LTV, чем клиенты в сегменте спортивного инвентаря, — и увеличил рекламный бюджет в этой категории.

Подбор метрик для образовательной платформы в зависимости от стадии развития продукта 

Бизнес-цели и стратегия

Выбор метрик продукта зависит от целей компании. Если цель:

• Рост аудитории — фокус на метрики охвата и стоимости привлечения: DAU, MAU, CAC. Нужно привлекать как можно больше новых пользователей, но следить за стоимостью их привлечения: если она слишком высокая, рост будет невыгодным.
• Удержание и вовлечение клиентов — акцент на Retention Rate и Churn Rate. Чем дольше человек использует продукт, тем больше денег он приносит бизнесу. Поэтому задача — понять причины оттока и создать условия, при которых клиент не уйдет.
• Прибыльность — в центре внимания LTV и средний чек. Оптимизируют стоимость привлечения и увеличивают среднюю выручку, которую приносит один пользователь.

Чтобы еще точнее подобрать метрики продукта, маркетологи и продакт-менеджеры изучают путь клиента. На каждом этапе — свой набор показателей, которые выявляют, где человек теряет интерес и что стоит улучшить.

Возможная схема пути пользователя и примеры метрик

Бизнес меняет цели, развивает продукт. Показатели, важные сегодня, завтра могут потерять актуальность. Поэтому продуктовые метрики периодически пересматривают и адаптируют под новые задачи.

Как применять продуктовые метрики на практике

Сами по себе метрики ничего не меняют. Ценность возникает, когда команда анализирует данные, находит слабые места и проверяет гипотезы. Всё работает по циклу: нашли проблему → предложили решение → посмотрели, сработало ли. 

Вот примеры метрик продукта и их применения для разных сфер.

Пример для B2C

У вас мобильное приложение для домашних тренировок. Пользователи активно устанавливают его, но почти никто не открывает повторно. Анализ Retention Rate показывает: многие не доходят до первой тренировки, потому что на этапе регистрации система просит пройти длинный опрос и подтвердить учетную запись по email. 

Вы добавляете экспресс-доступ без аккаунта — человек сразу попадает на первую тренировку, затем проходит короткий опрос, чтобы подобрать уровень сложности. Через месяц после обновления продукта доля пользователей, которые вернулись в приложение, выросла вдвое, а вовлеченность — на 30%. 

Пример для B2B

Вы развиваете CRM-сервис для малого бизнеса. Некоторые клиенты перестают использовать его в первые недели. Анализ Churn Rate показывает: отток выше среди компаний, которые не настроили интеграцию с корпоративной телефонией. Без нее не работает автоматическая фиксация звонков и распределение лидов. В результате система становится неполноценной. 

Команда перерабатывает онбординг, добавляет автоматическое подключение к телефонии и поддержку в чате. Через квартал доля успешных подключений растет, а Churn Rate в первые 30 дней падает на 18% по сравнению с предыдущим периодом. 

Типичные ошибки при работе с метриками

Метрики помогают принимать решения, если работать с ними грамотно. Вот частые ошибки, из-за которых сложно понять, что на самом деле происходит с продуктом.

Неправильная интерпретация данных. Рост числа активных пользователей — не всегда признак успеха. Если смотреть только на этот показатель, легко сделать неправильные выводы. За всплеском может стоять случайный трафик и нерелевантная аудитория — без анализа это легко принять за успех.

Допустим, E-commerce-компания видит всплеск трафика, решает, что сработала реклама, и увеличивает на нее бюджет. Но рост вызвала вирусная публикация, которая не связана с целевой аудиторией. Она не дает продаж. Анализ источников трафика и поведения разных сегментов помогут сделать точные выводы.

Использование «метрик тщеславия». Некоторые цифры выглядят впечатляюще, но не отражают реальную ценность продукта.

Например, онлайн-кинотеатр делает ставку на рост подписчиков. Цифра выглядит впечатляюще, но компания не отслеживает, как часто и что именно смотрят пользователи. В результате — высокая стоимость привлечения и слабое удержание: люди приходят, но быстро покидают сервис, потому что не находят интересный контент. Без анализа вовлеченности легко пропустить такие проблемы.

Копирование чужих метрик без адаптации. Слепое копирование чужих подходов или аналитических схем без учета особенностей продукта приводит к тому, что команды отслеживают бесполезные показатели.

Представьте образовательную платформу, которая внедряет воронку активации из e-commerce: просмотр товара → добавление в корзину → оплата. Но в EdTech нет корзины — пользователь не покупает курс сразу. Сначала он изучает платформу: смотрит демо, оценивает методику и ценность. В итоге компания упускает главное и не оценивает то, что действительно помогает привлекать и удерживать студентов: просмотр вводного урока, выполнение тестового задания, временный доступ к чату. 

Чек-лист «5 шагов к эффективным продуктовым метрикам»

1. Определите главную цель продукта: рост, удержание, прибыль.
2. Учитывайте тип бизнеса: B2C или B2B.
3. Оцените стадию продукта: MVP, рост, зрелость.
4. Выберите две-три ключевые метрики: например, Retention rate и LTV.
5. Тестируйте гипотезы и корректируйте каждые три-шесть месяцев.

Продуктовая аналитика — это навигатор для разработки. Метрики продукта показывают текущее положение и помогают дальше построить маршрут: вовремя заметить проблемы, найти альтернативные сценарии и точно выйти к цели — решению, которое отвечает задачам пользователей и бизнеса.