Дерево Метрик: від даних до гіпотез
Дані — це найважливіший етап у роботі продакт-менеджера. Але збирати дані недостатньо — їх треба правильно й ефективно використовувати.
Саме на основі зібраних даних можна відслідковувати різні метрики продукту, що допомагають приймати зважені рішення.
Проте існує метод, який дозволяє не тільки аналізувати існуючі метрики, але й розуміти, які нові показники варто запровадити.
Це так зване "дерево метрик", яке структурує цей процес.
"Дерево метрик" починається з бази або "ґрунту", яким може бути будь-яка частина продукту: фіча, функція або певний процес, наприклад, шлях нового користувача у застосунку.
Від цього ґрунту починають зростати гілки — кожна гілка представляє конкретну метрику, яку ми вже відстежуємо.
Наприклад, перша гілка може бути "кількість завантажень застосунку". Від неї починається друга гілка — "кількість користувачів, які натиснули кнопку реєстрації", адже друга метрика неможлива без першої.
Так з кожною новою гілкою ми будуємо зв'язки між метриками.
Цей підхід дає змогу не тільки бачити загальну картину, а й виявляти прогалини: наприклад, які ще дані варто збирати для побудови більш комплексного аналізу.
Важливо, що кожна метрика має бути пов'язана з іншою — це забезпечує послідовність і логіку.
Якщо під час побудови дерева ми виявляємо, що певна гілка метрик не має зв'язку з іншими, це може свідчити про те, що ця метрика не має практичного застосування і не впливає на кінцевий результат.
Особливістю цього методу є те, що кінцевим результатом є "плоди" дерева — це гіпотези. Під час аналізу даних і побудови дерева ми отримуємо нові інсайти, які можуть дати поштовх для пропозицій
щодо покращення продукту. Чим більше розгалужене дерево метрик, чим тісніше вони взаємопов'язані, тим якіснішими і ціннішими будуть гіпотези, адже вони засновані на
комплексному аналізі всіх аспектів продукту.
Важливо додати, що метрики можуть об'єднуватися, якщо кілька з них породжують нову — це дозволяє розвивати глибший аналіз і виявляти аномалії або закономірності,
які раніше були непомітні. Такі метрики стають ключовими елементами для прогнозування поведінки користувачів або розвитку продукту.
Крім того, дерево метрик допомагає уникати зайвих або непотрібних метрик, які не додають цінності продукту. Завдяки цьому підходу можна чітко бачити, які дані дійсно мають сенс збирати,
а які — ні. Це дозволяє сфокусуватися на важливому і не витрачати ресурси на зайві показники.
Дерево метрик не завжди дає миттєві результати. Деякі гілки можуть не принести корисних гіпотез, але навіть цей процес важливий, оскільки допомагає фіксувати, що вже було зроблено,
які спроби були невдалими, і що можна поліпшити. Навіть безрезультатні дерева дають корисний досвід, що допомагає краще розуміти продукт і його динаміку.
Таким чином, дерево метрик дозволяє продакт-менеджеру будувати аргументовані пропозиції щодо покращення продукту. Воно не тільки візуалізує процес роботи з даними,
але й робить його послідовним, зрозумілим і контрольованим, що в результаті дозволяє приймати ефективні рішення на основі реальних даних.