Продуктовые команды живут в мире гипотез, быстрых итераций и постоянных изменений. В таких условиях интуиции и опыта недостаточно — чтобы понимать, движетесь ли вы в верном направлении, нужны четкие ориентиры. Для этого используют продуктовые метрики — KPI. Расскажем, как их правильно выбирать и применять на практике
Зачем продуктовым командам нужны метрики и KPI
Метрики позволяют трезво оценивать, как развивается продукт: где он растет, а где требует улучшений. Аналитика помогает проверить гипотезу и понять — масштабировать решение или искать другое. Если запущен новый онбординг, только данные покажут, стал ли пользователь быстрее доходить до ключевого действия.
Для бизнеса метрики — это механизм связи между стратегией и действиями команд. Когда каждый понимает, как его работа влияет на выручку, удержание или долю рынка, появляется единый фокус и прозрачность.
Что такое продуктовые метрики
Метрики продукта — это количественные показатели, которые помогают измерять, насколько успешно продукт достигает своих целей и решает задачи пользователей и бизнеса. На основе данных можно определить, что действительно приносит ценность, а что нуждается в доработке.
Метрики используют во всех цифровых продуктах — от маркетплейсов до мобильных приложений. За их сбор, анализ и интерпретацию отвечают продуктовые аналитики.
Специалисты не просто строят отчеты — они помогают бизнесу расти. Освоить востребованную профессию можно на курсе «Аналитик данных 2.0» от ProductStar. За восемь месяцев вы научитесь проводить анализ, работать с инструментами и формулировать выводы на основе данных. Этих знаний достаточно, чтобы претендовать на позиции в IT и зарабатывать от 90 000 рублей.
Основные продуктовые метрики
Вот список основных продуктовых метрик:
Категория метрик | Для чего нужны | Название | Описание |
Метрики вовлеченности | Отражают, насколько активно пользователи взаимодействуют с продуктом и находят ли они в нем ценность
| DAU/WAU/ MAU | Показатели активности пользователей — дневные, недельные и месячные |
Average Session Length (ASL) | Средняя продолжительность пользовательской сессии в приложении | ||
Key Actions Per Session | Количество целевых действий за одну сессию: отправленных сообщений в мессенджере или добавленных товаров в корзину | ||
Метрики монетизации | Помогают оценить, насколько успешно продукт превращает интерес пользователей в реальную прибыль | Average Revenue Per User (ARPU) | Средний доход с одного пользователя за определенный период |
Lifetime Value (LTV) | Пожизненная ценность клиента — сколько он приносит за весь цикл взаимодействия | ||
Conversion to paid | Процент пользователей, которые перешли из бесплатной версии в платную | ||
Customer Acquisition Cost (CAC) | Стоимость привлечения одного нового пользователя | ||
MRR Monthly Recurring Revenue (MRR) | Ежемесячный повторяющийся доход — ключевая метрика для бизнес-моделей по подписке | ||
Метрики удержания и оттока | Отражают внутреннюю эффективность работы команды и распределение ресурсов в процессе развития продукта
| Retention Rate (RR) | Процент пользователей, оставшихся активными спустя определенное время |
Churn Rate (CR) | Доля клиентов, переставших пользоваться продуктом | ||
Lifetime | Средняя продолжительность жизни пользователя — сколько времени в среднем клиент остается активным до оттока | ||
Stickiness | Показатель того, как часто пользователи возвращаются в продукт | ||
Операционные метрики | Помогают оценить, насколько успешно продукт превращает интерес пользователей в реальную прибыль | Time to Market (TTM) | Время, которое проходит от появления идеи до релиза продукта |
Throughput/Transactions Per Second | Количество обработанных запросов или операций в единицу времени | ||
Repeat Purchase Rate (RPR) | Показатель повторных покупок или транзакций | ||
Технические метрики | Характеризуют стабильность и производительность продукта, напрямую влияющие на пользовательский опыт. | App Load Time/Page Load Time | Время загрузки приложения или веб-страницы |
Uptime | Доля времени, в течение которого система доступна и работает без простоев | ||
Crash Rate | Частота сбоев в работе продукта | ||
Latency | Время отклика системы или интерфейса (задержка реакции) |
Совокупность метрик аналитики формирует полноценное понимание о развитии продукта, его пользе и ценности для пользователей.
KPI для продукта: какие бывают и как их выбрать
KPI помогают перевести стратегические цели в понятные, измеримые ориентиры. Например, абстрактная цель — «повысить вовлеченность пользователей» — превращается в конкретную: «Увеличить DAU на 15% за квартал».
Выбор KPI зависит от стадии развития продукта, особенностей бизнес-модели и приоритетов компании. Чаще всего выделяют несколько категорий:
KPI роста и привлечения — показывают, насколько успешно продукт расширяет аудиторию.
KPI вовлеченности — отражают активность пользователей и частоту взаимодействия с продуктом.
KPI удержания и лояльности — помогают понять, возвращаются ли пользователи и рекомендуют ли продукт другим.
Финансовые KPI — демонстрируют устойчивость бизнес-модели и уровень прибыльности продукта.
Операционные KPI — оценивают эффективность внутренних процессов команды.
Хороший KPI напрямую связан с целью продукта и зоной ответственности команды. Не существует универсального набора метрик: для маркетплейса, мобильной игры и SaaS-сервиса они будут разными.
При выборе KPI важно учитывать:
измеримость — показатель должен быть выражен в числах, а не в субъективных оценках;
контролируемость — команда должна реально влиять на достижение результата;
релевантность — KPI должен быть привязан к текущим задачам продукта, а не к долгосрочной стратегии компании;
динамику — важно отслеживать не только результат, но и направление движения: продукт растет, стагнирует или теряет позиции.
KPI — это не «отчетность ради отчетности». Это инструмент, который делает цели прозрачными, приоритеты — понятными, а развитие продукта — управляемым.
Фреймворки и подходы к работе с метриками
По мере масштабирования продукта объем данных растет лавинообразно — и легко утонуть в показателях. Чтобы аналитика оставалась полезной, нужны методики, которые упорядочивают метрики, показывают связи между ними и помогают расставлять приоритеты. Ниже — ключевые и проверенные подходы.
NSM
NSM — это метрика, которая наилучшим образом отражает ценность, которую продукт приносит своим клиентам. Вокруг North Star Metric строится вся продуктовая стратегия, а принимаемые решения направлены на ее усиление. Все остальные метрики служат для поддержки и роста этого ключевого показателя.
Примеры NSM:
для стримингового сервиса — время просмотра/прослушивания контента;
для маркетплейса — число завершенных заказов;
для образовательной платформы — количество пройденных пользователем уроков.
HEART
Модель акцентирует внимание не только на количестве взаимодействий, но и на общем качестве пользовательского опыта. Она включает пять ключевых компонентов:
Happiness — оценка качества продукта пользователями: отзывы, рейтинги и индекс лояльности (NPS).
Engagement — степень активности пользователей при взаимодействии с продуктом.
Adoption — скорость, с которой аудитория осваивает новую функцию, инструмент или сам продукт.
Retention — показатель того, возвращаются ли пользователи спустя определенное время.
Task Success — насколько просто и быстро пользователь достигает цели.
Модель HEART особенно востребована UX-командами и продакт-менеджерами, которые стремятся улучшить качество взаимодействия аудитории с продуктом.
AARRR
Фреймворк AARRR, предложенный инвестором Дэйвом МакКлюром, для аналитики пользовательского пути — от первого касания до лояльности и монетизации.
Аббревиатура расшифровывается так:
Acquisition — откуда приходят пользователи и во сколько обходится их привлечение.
Activation — скорость совершения первого целевого действия пользователем.
Retention — возвращаются ли клиенты.
Revenue — как продукт монетизируется.
Referral — насколько активно пользователи приводят других клиентов.
AARRR помогает понять, где именно продукт теряет пользователей и какие изменения принесут наибольший рост. Это основа для системного управления воронкой и оптимизации ключевых этапов пользовательского пути.
PULSE
Фреймворк для регулярного мониторинга качества и стабильности продукта. Особенно актуален для SaaS и мобильных приложений, где важен не только рост, но и надежность.
Аббревиатура PULSE расшифровывается как:
Performance — производительность: скорость, стабильность, время отклика.
Usability — удобство и понятность интерфейса.
Look & Feel — визуальное и эмоциональное впечатление.
Satisfaction — удовлетворенность клиентов.
Errors — частота и критичность ошибок.
Работа с метриками гораздо глубже, чем просто анализ чисел. Это постоянная проверка гипотез о том, каким образом продукт формирует ценность для пользователей. Фреймворки помогают задать структуру и приоритеты: они превращают аналитику из набора отчетов в стратегический инструмент роста продукта.
Чтобы аналитика действительно помогала принимать решения, нужно заранее выстроить систему: как собирать, проверять и визуализировать данные. Ниже — подходы и инструменты, который позволяют превратить набор информации в инструмент развития продукта.
Планирование сбора данных
Определение событий. Выберите ключевые действия пользователей (регистрация, добавление товара в корзину, просмотр видео), которые станут базой для последующего анализа.
План тегирования. Зафиксируйте в одном документе все события, их параметры и связь с целевыми метриками.
Реализация трекинга. Настройте сбор данных с помощью SDK, API или систем тег-менеджмента.
Валидация данных. Проверьте, что данные собираются корректно, без дублирования и пропусков.
Построение аналитических воронок. Определите последовательность действий, ведущих к целевой метрике — покупке, подписке или активации.
Подходы к анализу продуктовых данных
Сегментация — разделение аудитории по поведению, источникам трафика, демографическим признакам или уровню платежной активности.
Когортный анализ — помогает понять, как ведут себя пользователи, пришедшие в определенный период, и оценить их удержание.
Анализ воронок — показывает, на каких шагах пользователи чаще прекращают путь к целевому действию.
Анализ удержания — демонстрирует, как долго пользователи остаются вовлеченными в продукт.
User Journey Mapping — визуализирует путь пользователя от первого контакта до регулярного взаимодействия с продуктом.
Корреляционный анализ — определяет взаимосвязи между различными метриками, например, скоростью загрузки и конверсией в активность.
Инструменты аналитики
Современный аналитический стек позволяет покрыть все этапы — от сбора данных до принятия решений:
Google Analytics 4 — бесплатный инструмент для анализа пользователей в вебе и приложениях;
Amplitude — продвинутая платформа продуктовой аналитики, объединяющая когортный анализ и визуализацию воронок;
Mixpanel — гибкий сервис для анализа конверсий и цепочек действий;
Segment — сервис для маршрутизации и объединения данных из множества источников;
Hotjar/FullStory — инструменты визуальной аналитики: тепловые карты, записи пользовательских сессий и карты скроллинга.
Работа с данными и их визуализация
Чтобы результаты аналитики были понятны всей команде, важно представить их в визуальной и доступной форме. Инструменты, которые помогают в этом:
SQL — основной язык для запросов к базам данных;
Python — используется для продвинутого анализа, прогнозирования и машинного обучения;
Apache Spark — технология для распределенной обработки больших объемов данных;
Tableau, Power BI, Looker, Metabase — платформы, превращающие данные в интерактивные отчеты и дашборды.
Проверка гипотез и принятие решений
Основные инструменты:
Optimizely, VWO — платформы для A/B-тестирования и оценки влияния изменений на конверсию;
UserTesting, Optimal Workshop, Maze — сервисы для UX-исследований и проверки пользовательских сценариев взаимодействия с продуктом.
Эффективная аналитика — это непрерывный цикл, где каждый этап усиливает предыдущий: сбор → анализ → визуализация → гипотеза → тест → внедрение → повторный анализ. Такой подход превращает метрики в инструмент стратегического роста и улучшения продукта.
Примеры использования продуктовых метрик
E-commerce
В онлайн-ретейле важно не только привлечь покупателя, но и удержать его, превратив в постоянного клиента. Здесь продуктовые показатели тесно связаны с этапами воронки продаж и пользовательским поведением. Чаще всего применяются Conversion Rate, средний чек, пожизненная ценность клиента и частота повторных покупок.
Пример:
Если показатель Conversion Rate остается стабильным, но снижается LTV, это сигнализирует о том, что клиенты не возвращаются. В таком случае команда может усилить механики удержания клиентов — добавить персональные рекомендации, бонусные программы или систему лояльности.
Приложения
Для мобильных продуктов ключевым фактором остается удержание в первые дни после установки — именно оно влияет на долгосрочный рост аудитории. Здесь часто используют метрики DAU/MAU, Activation Rate, Session Length, Frequency и Churn Rate.
Пример:
Если фитнес-приложение замечает, что пользователи перестают заходить через несколько дней, команда проводит ретеншн-аналитику и улучшает онбординг — например, добавляет быстрый старт, геймификацию и персонализированные push-уведомления.
Финтех
В финансовых продуктах для пользователей в первую очередь важна безопасность. Поэтому необходимо отслеживать метрики доверия и стабильности — KYC Completion Rate, Transaction Success Rate, App Crash Rate и Latency, ARPU и NPS.
Пример:
Если пользователи прерывают регистрацию на этапе загрузки документов, команда анализирует KYC Conversion и время отклика. Упрощение формы и отображение статуса загрузки повышают конверсию и уменьшают отток пользователей.
SaaS-продукты
Для сервисов по подписке главная цель — удержание и развитие существующих клиентов, а не разовые продажи. Здесь метрики показывают не просто использование, а устойчивость продукта — MRR/ARR, Churn Rate, Expansion Revenue, DAU/Seat Utilization, Customer Health Score.
Пример:
Если SaaS-сервис для управления проектами замечает рост оттока среди небольших команд, анализ может показать низкое использование совместных функций. После обновления онбординга и обучающих сценариев удержание заметно растет.
Заключение: какие метрики важны на старте и как их считать
В начале пути важен не объем информации, а ее направленность. Частая ошибка команд — попытка отслеживать все сразу. В результате внимание рассеивается, а метрики не дают практической пользы. Оптимальное решение — сосредоточиться на 3–5 ключевых показателях, которые напрямую влияют на рост продукта.
Рекомендованные метрики на старте: New Users, Conversion to Activation, CAC, Day 1/Day 7/Day 30 Retention, Churn Rate, DAU/MAU Ratio, ER, NPS, CSI.
Как выстроить эффективную систему измерений
Начните с гипотезы. Четко сформулируйте, что хотите проверить:
например, «упрощение регистрации поможет привлечь более возрастную аудиторию».Выберите минимальный набор метрик. Измеряйте только то, что напрямую связано с гипотезой.
Организуйте сбор данных. Подключите инструменты аналитики — Google Analytics, Amplitude или Mixpanel.
Отслеживайте динамику. Важнее видеть тренд, чем разовые значения — растет ли метрика неделя к неделе.
Регулярно пересматривайте KPI. По мере развития продукта приоритеты смещаются: от активации — к удержанию клиентов, затем к монетизации.
На старте метрики нужны не ради отчетности, а ради понимания, где продукт находится и как он развивается. Сначала важно измерять ценность и поведение, а уже потом — рост и выручку.
Когда команда понимает, почему пользователи остаются, она может масштабировать продукт осознанно — не интуитивно, а на основе данных.
