Топ 10 продуктовых метрик

В мире продуктового менеджмента, метрики играют ключевую роль, позволяя оценить эффективность продукта, понять поведение пользователей и принимать обоснованные решения. В этой статье мы рассмотрим ТОП 10 продуктовых метрик, которые должен знать каждый продакт-менеджер.

В данной статье мы рассмотрим такие метрики:

1. Daily Active Users (DAU) / Monthly Active Users (MAU), Churn Rate (CR), Customer Acquisition Cost (CAC), Customer Lifetime Value (CLTV), Conversion Rate (CR),Average Revenue Per User (ARPU), Net Promoter Score (NPS), Retention Rate (RR), Time to First Purchase, Product Engagement Score

1. Daily Active Users (DAU) / Monthly Active Users (MAU)

Эти метрики показывают ежедневное и ежемесячное количество активных пользователей. Они помогают понять, насколько часто пользователи взаимодействуют с вашим продуктом.

История происхождения: Метрики DAU и MAU стали широко использоваться с развитием интернет-сервисов и мобильных приложений. Они были разработаны для измерения и анализа активности пользователей, чтобы понять, насколько успешно приложение или сервис привлекает и удерживает свою аудиторию. Эти метрики стали особенно актуальными в эпоху социальных сетей и игр, где активность пользователя напрямую связана с доходами от рекламы и внутриигровых покупок.

Как считать:

• DAU (Daily Active Users): Количество уникальных пользователей, которые взаимодействовали с продуктом за определенный день. Взаимодействие может включать в себя открытие приложения, посещение веб-сайта, выполнение определенного действия внутри продукта.
• MAU (Monthly Active Users): Количество уникальных пользователей, которые взаимодействовали с продуктом в течение определенного месяца.

Чтобы точно измерить DAU и MAU, необходимо правильно определить, что считается активным взаимодействием, и убедиться, что каждый пользователь учитывается только один раз за соответствующий период.

На что влияет:

• Понимание аудитории: DAU и MAU дают представление о размере и активности аудитории продукта.
• Удержание пользователей: Изменения в DAU и MAU могут указывать на проблемы с удержанием пользователей.
• Планирование маркетинга и рекламы: Эти метрики помогают понять, когда и как лучше запускать маркетинговые кампании.
• Оценка роста: Рост или падение DAU и MAU являются индикаторами общего здоровья и роста продукта.

Примеры использования в реальных продуктах:

1. Социальные сети (например, Facebook, Twitter): DAU и MAU являются ключевыми показателями, позволяющими оценить, насколько активно пользователи взаимодействуют с платформой. Это влияет на привлечение рекламодателей и инвесторов.
2. Мобильные приложения (например, игры, утилиты): Разработчики используют DAU и MAU для анализа эффективности обновлений, изменений в игровом процессе или новых функций.
3. E-commerce платформы: DAU и MAU помогают оценить эффективность маркетинговых кампаний, сезонных акций и изменений в пользовательском интерфейсе.

Важно отметить, что DAU и MAU следует рассматривать в контексте других метрик, таких как время, проведенное в приложении, конверсия, и удержание, чтобы получить полную картину поведения и предпочтений пользователей.

Кейс: Расчёт DAU и MAU для мобильного приложения "HealthTrack"

Цель: Оценить активность пользователей мобильного приложения "HealthTrack", предназначенного для отслеживания физической активности и питания, и определить эффективность недавно внедренных функций.

Шаг 1: Определение Активного Пользователя Для "HealthTrack" активным пользователем считается любой, кто открывает приложение и вносит данные о своей физической активности или питании.

Шаг 2: Сбор Данных Данные собираются через встроенную аналитику в приложении. Каждый раз, когда пользователь открывает приложение и вносит данные, это регистрируется в системе.

Шаг 3: Расчёт DAU Для расчёта DAU (Daily Active Users) за определенный день, команда аналитики собирает количество уникальных пользователей, которые взаимодействовали с приложением в этот день.

• Пример: В понедельник приложение "HealthTrack" использовали 1200 уникальных пользователей. Таким образом, DAU за понедельник составляет 1200.

Шаг 4: Расчёт MAU Для расчёта MAU (Monthly Active Users) команда аналитики собирает количество уникальных пользователей, которые взаимодействовали с приложением хотя бы раз в течение месяца.

• Пример: В июне приложение "HealthTrack" использовали 15000 уникальных пользователей. Таким образом, MAU за июнь составляет 15000.

Шаг 5: Анализ и Интерпретация Команда анализирует изменения в DAU и MAU, особенно после внедрения новых функций. Например, если после добавления функции отслеживания водного баланса DAU увеличился, это может указывать на интерес пользователей к этой функции.

• Пример анализа: После введения функции отслеживания водного баланса DAU увеличился на 5%, что свидетельствует о позитивном восприятии нововведения пользователями.

2. Churn Rate

Churn Rate, или коэффициент оттока, показывает, какой процент пользователей перестал использовать ваш продукт за определенный период. Эта метрика критически важна для понимания удержания пользователей.

История происхождения: Churn Rate, или коэффициент оттока, является одной из ключевых метрик в управлении клиентскими отношениями (CRM) и бизнес-аналитике. Эта метрика начала активно использоваться с развитием подписочных и сервисных моделей бизнеса, где удержание клиентов и их долгосрочное взаимодействие с продуктом или услугой стали критически важными для дохода и роста компании.

Как считать: Churn Rate рассчитывается путем деления количества клиентов, которые ушли за определенный период (обычно месяц), на общее количество клиентов на начало этого периода.

Формула Churn Rate:

Churn Rate = (Количество ушедших клиентов за период / Общее количество клиентов на начало периода) * 100%

На что влияет:

• Удержание клиентов: Высокий Churn Rate может указывать на проблемы с удержанием клиентов и необходимость улучшения продукта или услуги.
• Доход: Постоянные клиенты часто являются основным источником дохода, поэтому высокий отток напрямую влияет на прибыльность.
• Рост компании: Для устойчивого роста компании необходимо не только привлекать новых клиентов, но и удерживать существующих.

Примеры использования в реальных продуктах:

1. SaaS-платформы (например, Salesforce, Slack): Используют Churn Rate для оценки удержания клиентов и эффективности подписочной модели.
2. Мобильные операторы и интернет-провайдеры: Анализируют Churn Rate для оценки удовлетворенности клиентов и качества предоставляемых услуг.
3. Онлайн-сервисы (например, Netflix, Spotify): Используют Churn Rate для оценки удержания пользователей и эффективности маркетинговых стратегий.

Кейс: Расчёт Churn Rate для онлайн-сервиса "StreamFlix"

Цель: Оценить уровень оттока пользователей онлайн-сервиса "StreamFlix" после внедрения новой ценовой политики.

Шаг 1: Определение периода для анализа Выбираем один месяц (например, июнь) для анализа изменений в пользовательской базе.

Шаг 2: Сбор данных

• Общее количество активных пользователей на начало июня: 10000
• Количество пользователей, отменивших подписку в июне: 500

Шаг 3: Расчёт Churn Rate Используем формулу Churn Rate:

Churn Rate = (500 / 10000) * 100% = 5%

Шаг 4: Анализ результатов Churn Rate в 5% за месяц может быть сигналом к пересмотру ценовой политики или качества контента, особенно если этот показатель значительно выше, чем в предыдущие месяцы.

3. Customer Acquisition Cost (CAC)

CAC рассчитывает стоимость привлечения одного платящего пользователя. Эта метрика помогает определить, насколько эффективны ваши маркетинговые и рекламные усилия.

История происхождения: Customer Acquisition Cost (CAC) является фундаментальной метрикой в маркетинге и бизнес-аналитике, особенно актуальной в эпоху цифрового маркетинга и онлайн-бизнеса. CAC начал активно использоваться компаниями для оценки эффективности инвестиций в маркетинг и продажи, а также для понимания стоимости привлечения новых клиентов.

Как считать: CAC рассчитывается путем деления всех затрат, связанных с привлечением клиентов (маркетинг, реклама, зарплаты продажного отдела и т.д.), на количество приобретенных клиентов за определенный период.

Формула CAC:

CAC = (Общие затраты на привлечение клиентов) / (Количество приобретенных клиентов)

На что влияет:

• Бюджетирование и планирование: Понимание CAC помогает компаниям планировать и оптимизировать бюджеты на маркетинг и продажи.
• Оценка прибыльности: CAC используется для оценки прибыльности клиентов, особенно в сочетании с показателем Customer Lifetime Value (CLTV).
• Стратегия роста: Компании используют CAC для определения устойчивых и эффективных каналов привлечения клиентов.

Примеры использования в реальных продуктах:

1. Стартапы и технологические компании: Используют CAC для оценки эффективности инвестиций в маркетинговые кампании и для привлечения инвесторов.
2. E-commerce платформы: Анализируют CAC для оптимизации рекламных кампаний и увеличения конверсии.
3. Мобильные приложения: Используют CAC для оценки стоимости привлечения новых пользователей через различные рекламные каналы.

Кейс: Расчёт CAC для онлайн-магазина "FashionHub"

Цель: Оценить стоимость привлечения новых клиентов для онлайн-магазина "FashionHub" после запуска новой рекламной кампании.

Шаг 1: Сбор данных

• Общие затраты на рекламную кампанию (включая рекламу, маркетинговые материалы, зарплаты команды): $100,000
• Количество новых клиентов, приобретенных в результате кампании: 2000

Шаг 2: Расчёт CAC Используем формулу CAC:

CAC = $100,000 / 2000 = $50

Шаг 3: Анализ результатов CAC в размере $50 за клиента может быть оценен в контексте среднего дохода от клиента (ARPU) и Customer Lifetime Value (CLTV). Если CLTV значительно превышает CAC, кампания может считаться успешной.

4. Customer Lifetime Value (CLTV)

CLTV показывает, сколько в среднем каждый клиент приносит дохода за время взаимодействия с вашим продуктом. Это ключевой показатель для понимания долгосрочной ценности клиентов.

История происхождения: Customer Lifetime Value (CLTV) является одной из ключевых метрик в маркетинге и управлении отношениями с клиентами (CRM). Концепция CLTV возникла в рамках усилий по пониманию долгосрочной ценности клиентских отношений и оптимизации прибыльности бизнеса. Эта метрика стала особенно актуальной в условиях растущей конкуренции и необходимости фокусировки на удержании клиентов и повышении их лояльности.

Как считать: CLTV рассчитывается путем умножения среднего дохода от клиента за определенный период на среднее время жизни клиента в качестве клиента компании.

Формула CLTV:

CLTV = (Средний доход от клиента за период) * (Среднее время жизни клиента)

На что влияет:

• Стратегия удержания: Понимание CLTV помогает компаниям определить, сколько стоит инвестировать в удержание клиентов.
• Оценка прибыльности: CLTV позволяет оценить, насколько прибыльными являются отношения с клиентами в долгосрочной перспективе.
• Ценообразование и продуктовая стратегия: Знание CLTV может помочь в определении оптимальной ценовой стратегии и разработке продуктов, максимизирующих долгосрочную ценность для клиентов.

Примеры использования в реальных продуктах:

1. Подписочные сервисы (например, Netflix, Spotify): Используют CLTV для оценки долгосрочной ценности подписчиков и оптимизации стратегий удержания.
2. Финансовые услуги (например, банки, страховые компании): Анализируют CLTV для разработки персонализированных предложений и программ лояльности.
3. E-commerce платформы: Используют CLTV для определения наиболее ценных клиентов и целевой персонализации маркетинговых кампаний.

Кейс: Расчёт CLTV для онлайн-магазина "GadgetWorld"

Цель: Оценить долгосрочную ценность клиентов для онлайн-магазина "GadgetWorld", специализирующегося на продаже электроники.

Шаг 1: Сбор данных

• Средний доход от клиента в год: $200
• Среднее время жизни клиента: 3 года

Шаг 2: Расчёт CLTV Используем формулу CLTV:

CLTV = $200 * 3 = $600

Шаг 3: Анализ результатов CLTV в размере $600 указывает на то, что в среднем каждый клиент приносит $600 дохода за время своего взаимодействия с "GadgetWorld". Эта информация может быть использована для определения бюджетов на привлечение и удержание клиентов, а также для разработки персонализированных предложений для повышения лояльности клиентов.

5. Conversion Rate

Конверсия отражает процент пользователей, выполнивших желаемое действие (например, покупку). Эта метрика важна для оценки эффективности продаж и маркетинговых воронок.

История происхождения: Концепция коэффициента конверсии зародилась в маркетинге и рекламе еще до цифровой эры, но получила особое распространение с развитием интернет-маркетинга и электронной коммерции. В цифровом маркетинге коэффициент конверсии стал ключевым показателем эффективности веб-сайтов, рекламных кампаний и других маркетинговых инициатив, позволяя оценить, насколько успешно определенные действия приводят к желаемому результату, например, к покупке, регистрации или загрузке.

Как считать: Коэффициент конверсии рассчитывается путем деления количества целевых действий (например, покупок, регистраций, подписок) на общее количество посещений или пользователей и умножения результата на 100%.

Формула коэффициента конверсии:

Conversion Rate = (Количество целевых действий / Общее количество посещений) * 100%

На что влияет:

• Оценка эффективности: Коэффициент конверсии позволяет оценить эффективность веб-сайтов, рекламных кампаний и пользовательского интерфейса.
• Улучшение пользовательского опыта: Анализ коэффициента конверсии может выявить проблемы в пользовательском опыте и помочь в оптимизации веб-страниц или приложений.
• Оптимизация маркетинга: Понимание коэффициента конверсии помогает в оптимизации маркетинговых стратегий и бюджетов, направляя ресурсы на наиболее эффективные каналы.

Примеры использования в реальных продуктах:

1. E-commerce платформы (например, Amazon, eBay): Используют коэффициент конверсии для оценки эффективности страниц продуктов и процесса оформления заказа.
2. SaaS-платформы (например, Salesforce, HubSpot): Анализируют коэффициент конверсии для оптимизации лендингов и повышения количества регистраций или подписок.
3. Мобильные приложения: Используют коэффициент конверсии для оценки эффективности рекламных кампаний и оптимизации процесса установки приложений.

Кейс: Расчёт коэффициента конверсии для онлайн-магазина "StyleSpot"

Цель: Оценить эффективность новой рекламной кампании для онлайн-магазина одежды "StyleSpot".

Шаг 1: Сбор данных

• Общее количество посещений сайта в результате рекламной кампании: 20,000
• Количество покупок, совершенных в результате кампании: 400

Шаг 2: Расчёт коэффициента конверсии Используем формулу коэффициента конверсии:

Conversion Rate = (400 / 20,000) * 100% = 2%

6. Average Revenue Per User (ARPU):

ARPU показывает средний доход, приносимый одним пользователем. Эта метрика помогает оценить общую прибыльность вашего продукта.

История происхождения: Average Revenue Per User (ARPU) является ключевой метрикой в областях телекоммуникаций, медиа и технологий, особенно в контексте подписочных и сервисных моделей бизнеса. ARPU начал активно использоваться для оценки доходности на пользователя, позволяя компаниям понять, как изменения в продуктах, ценах или стратегиях маркетинга влияют на доходы.

Как считать: ARPU рассчитывается путем деления общего дохода за определенный период на среднее количество пользователей за тот же период.

Формула ARPU:

ARPU = Общий доход за период / Среднее количество пользователей за период

На что влияет:

• Оценка доходности: ARPU помогает оценить, насколько прибыльными являются отношения с клиентами.
• Стратегическое планирование: Понимание ARPU позволяет компаниям оптимизировать ценовую стратегию и предложения продуктов.
• Сравнение с конкурентами: ARPU может использоваться для сравнения эффективности бизнеса с конкурентами в той же отрасли.

Примеры использования в реальных продуктах:

1. Телекоммуникационные компании (например, AT&T, Verizon): Используют ARPU для оценки эффективности своих тарифных планов и услуг.
2. Стриминговые сервисы (например, Netflix, Spotify): Анализируют ARPU для оценки доходности подписочных моделей и оптимизации ценовых стратегий.
3. Мобильные приложения и игры: Используют ARPU для оценки эффективности монетизации и для планирования стратегий роста.

Кейс: Расчёт ARPU для стримингового сервиса "MelodyStream"

Цель: Оценить средний доход от пользователя для стримингового сервиса музыки "MelodyStream" после введения нового премиум-плана.

Шаг 1: Сбор данных

• Общий доход от подписок за месяц: $500,000
• Среднее количество активных пользователей за месяц: 100,000

Шаг 2: Расчёт ARPU Используем формулу ARPU:

ARPU = $500,000 / 100,000 = $5

Шаг 3: Анализ результатов ARPU в размере $5 на пользователя может быть оценен в контексте стоимости подписки и других доходов. Это помогает "MelodyStream" понять, насколько эффективно сервис монетизирует свою пользовательскую базу и как новый премиум-план влияет на общую доходность.

7. Net Promoter Score (NPS):

NPS измеряет лояльность клиентов и вероятность того, что они порекомендуют ваш продукт другим. Это важный показатель удовлетворенности клиентов.

История происхождения: Net Promoter Score (NPS) был введен Фредом Райххельдом, Бэйн & Компани и Сатметрикс в 2003 году. Эта метрика была разработана как способ измерения лояльности клиентов и их готовности рекомендовать продукт или услугу другим. NPS быстро стал популярным инструментом из-за своей простоты и корреляции с ростом компании.

Как считать: NPS рассчитывается на основе ответов на один вопрос: "На сколько вероятно, что вы порекомендуете наш продукт/услугу другу или коллеге?" Ответы оцениваются по шкале от 0 (совсем не вероятно) до 10 (очень вероятно). Ответы затем классифицируются следующим образом:

• Промоутеры (оценка 9-10)
• Пассивные (оценка 7-8)
• Детракторы (оценка 0-6)

Формула NPS:

NPS = (% Промоутеров) - (% Детракторов)

На что влияет:

• Удовлетворенность клиентов: NPS помогает оценить общее удовлетворение клиентов и их готовность делиться положительными отзывами о продукте или услуге.
• Рост и удержание: Высокий NPS часто коррелирует с ростом и удержанием клиентов, так как довольные клиенты склонны оставаться с компанией и привлекать новых клиентов через рекомендации.
• Обратная связь для улучшения: NPS предоставляет ценную обратную связь, которая может быть использована для улучшения продуктов, услуг и пользовательского опыта.

Примеры использования в реальных продуктах:

1. Сервисы потокового вещания (например, Netflix, Hulu): Используют NPS для оценки удовлетворенности контентом и качеством обслуживания.
2. Программное обеспечение как услуга (SaaS) (например, Salesforce, Slack): Анализируют NPS для понимания удовлетворенности функциональностью и поддержкой.
3. Отельный и ресторанный бизнес: Используют NPS для оценки удовлетворенности гостей и качества обслуживания.

Кейс: Расчёт NPS для фитнес-приложения "FitTrack"

Цель: Оценить уровень лояльности пользователей фитнес-приложения "FitTrack" и их готовность рекомендовать приложение друзьям и знакомым.

Шаг 1: Сбор данных Пользователям приложения "FitTrack" был задан вопрос о вероятности рекомендации приложения. Ответы были распределены следующим образом:

• Промоутеры (оценка 9-10): 300 пользователей
• Пассивные (оценка 7-8): 150 пользователей
• Детракторы (оценка 0-6): 50 пользователей
• Общее количество ответивших: 500 пользователей

Шаг 2: Расчёт NPS Используем формулу NPS:

NPS = (% Промоутеров - % Детракторов)
NPS = ((300/500) - (50/500)) * 100 = 50%

Шаг 3: Анализ результатов NPS в размере 50% указывает на высокий уровень лояльности и удовлетворенности среди пользователей "FitTrack". Это может быть использовано для дальнейшего улучшения продукта и маркетинговых стратегий.

8. Retention Rate

Коэффициент удержания показывает, какой процент пользователей продолжает использовать ваш продукт после первого использования. Это ключевая метрика для понимания привлекательности и "липкости" вашего продукта.

История происхождения: Концепция коэффициента удержания (Retention Rate) возникла в контексте управления отношениями с клиентами (CRM) и маркетинга. Особенно актуальной она стала с развитием интернет-бизнеса и мобильных приложений, где способность удерживать пользователей стала ключевым фактором успеха. Retention Rate помогает компаниям понять, насколько хорошо они удерживают своих клиентов после первоначального привлечения и какие факторы способствуют их лояльности.

Как считать: Retention Rate рассчитывается путем деления количества клиентов, которые остались с компанией на конец определенного периода, на общее количество клиентов на начало этого периода.

Формула Retention Rate:

Retention Rate = (Количество клиентов на конец периода / Количество клиентов на начало периода) * 100%

На что влияет:

• Удержание клиентов: Понимание Retention Rate помогает компаниям оценить эффективность своих усилий по удержанию клиентов.
• Долгосрочная прибыльность: Клиенты, которые остаются с компанией дольше, обычно приносят больше дохода в долгосрочной перспективе.
• Оценка продукта и услуг: Анализ Retention Rate может выявить проблемы в продукте или услуге, которые могут приводить к потере клиентов.

Примеры использования в реальных продуктах:

1. Мобильные приложения: Используют Retention Rate для оценки эффективности обновлений, новых функций и пользовательского интерфейса.
2. SaaS-платформы: Анализируют Retention Rate для оптимизации стратегий удержания и разработки функций, удовлетворяющих потребности клиентов.
3. Онлайн-сервисы: Используют Retention Rate для оценки удовлетворенности пользователей и эффективности маркетинговых кампаний.

Кейс: Расчёт Retention Rate для онлайн-курсов "LearnSmart"

Цель: Оценить уровень удержания студентов для онлайн-платформы обучения "LearnSmart" после внедрения новой программы курсов.

Шаг 1: Сбор данных

• Количество студентов, зарегистрированных на начало месяца: 800
• Количество студентов, продолжающих обучение после окончания месяца: 760

Шаг 2: Расчёт Retention Rate Используем формулу Retention Rate:

Retention Rate = (760 / 800) * 100% = 95%

Шаг 3: Анализ результатов Retention Rate в размере 95% указывает на высокий уровень удержания студентов, что может свидетельствовать о качестве образовательного контента и удовлетворенности студентов программой.

9. Time to First Purchase:

Эта метрика показывает, сколько времени проходит от момента первого взаимодействия пользователя с продуктом до первой покупки. Она помогает понять эффективность продаж и маркетинга.

История происхождения: Метрика "Время до Первой Покупки" стала широко использоваться с развитием электронной коммерции и цифрового маркетинга. Эта метрика позволяет компаниям понять, сколько времени требуется пользователю от момента первого взаимодействия с продуктом или брендом до совершения покупки. Она помогает оценить эффективность маркетинговых воронок и оптимизировать процессы продаж для ускорения принятия решений о покупке.

Как считать: "Время до Первой Покупки" рассчитывается как среднее время между первым взаимодействием пользователя с продуктом (например, посещением сайта, регистрацией, подпиской на рассылку) и первой покупкой.

Формула может варьироваться в зависимости от специфики бизнеса, но общий принцип таков:

Время до Первой Покупки = (Сумма временных интервалов до первой покупки для всех клиентов) / Количество клиентов

На что влияет:

• Оптимизация маркетинга и продаж: Понимание этой метрики помогает оптимизировать маркетинговые кампании и процесс продаж для ускорения принятия решений о покупке.
• Улучшение пользовательского опыта: Анализ времени до первой покупки может выявить препятствия на пути пользователя к покупке и помочь улучшить пользовательский опыт.
• Стратегическое планирование: Метрика дает представление о поведении покупателей, что может быть использовано для стратегического планирования и прогнозирования продаж.

Примеры использования в реальных продуктах:

1. E-commerce платформы: Используют эту метрику для оценки эффективности воронок продаж и оптимизации процесса покупки.
2. Мобильные приложения: Анализируют время до первой покупки для оценки эффективности внутриигровых предложений и рекламных кампаний.
3. SaaS-платформы: Используют метрику для оценки эффективности пробных версий и конверсии в платные подписки.

10. Product Engagement Score:

Этот показатель оценивает уровень взаимодействия пользователей с вашим продуктом, учитывая различные действия, такие как клики, просмотры, время, проведенное в приложении, и т.д

История происхождения: Оценка вовлеченности пользователя в продукт (Product Engagement Score) стала использоваться с развитием цифровых продуктов и услуг, когда стало важно не только привлекать пользователей, но и поддерживать их активное взаимодействие с продуктом. Эта метрика помогает компаниям понять, насколько активно пользователи используют продукт, какие функции пользуются наибольшим спросом и какие аспекты продукта требуют улучшения.

Как считать: Product Engagement Score может быть рассчитан различными способами в зависимости от специфики продукта и целей компании. Обычно он включает в себя анализ таких данных, как частота использования продукта, продолжительность сессий, выполнение ключевых действий и взаимодействие с определенными функциями.

Формула может варьироваться, но общий принцип таков:

Product Engagement Score = (Сумма взвешенных взаимодействий пользователя с продуктом) / (Общее количество пользователей)

На что влияет:

• Улучшение продукта: Понимание того, как пользователи взаимодействуют с продуктом, помогает определить, какие функции требуют улучшения или развития.
• Повышение удержания: Высокий уровень вовлеченности обычно коррелирует с высоким уровнем удержания пользователей.
• Стратегия развития: Анализ вовлеченности пользователей может помочь в планировании новых функций, улучшении пользовательского опыта и формировании стратегии контента.

Примеры использования в реальных продуктах:

1. Мобильные приложения: Используют Product Engagement Score для оценки того, как функции приложения влияют на вовлеченность пользователей.
2. SaaS-платформы: Анализируют вовлеченность для оптимизации интерфейса и функционала, улучшения пользовательского опыта и удержания клиентов.
3. Онлайн-игры: Используют метрику для оценки вовлеченности игроков и оптимизации игрового процесса и монетизации.

Итого

Изучение этих ключевых топ 10 метрик предоставляет ценное понимание поведения пользователей, эффективности продукта и стратегий роста бизнеса. Они служат важными инструментами для оценки удержания клиентов, оптимизации маркетинга и улучшения пользовательского опыта. Однако стоит помнить, что это лишь часть широкого спектра метрик, и для полной картины необходимо учитывать и другие показатели, специфичные для каждого конкретного бизнеса и отрасли.