Engagement rate

09 апр. ・ 962 просмотра ・ 5 комментариев

Содержание

На что влияет этот показатель

В интерфейсе социальных сетей эта метрика не отображается. Поэтому ER рассчитывают вручную или используют специальные сервисы в интернете, чтобы оценить эффективность публикуемого контента и понять какие посты, видео и истории заходят лучше, а какие публиковать не стоит.

Почему важно знать ER?

От коэффициента вовлеченности напрямую зависят охваты. Ни для кого не секрет, что практически во всех социальных сетях алгоритмы новостных лент адаптируются под интересы аудитории и показывают тот контент, на который с большей вероятностью отреагируют пользователи. Алгоритмы анализируют поведение подписчиков и показатели вовлеченности публикаций. Проще говоря, новый пост система сначала покажет небольшому количеству человек. Если он наберет много реакций, то станет доступен для просмотра большей аудитории. После чего ER становится еще выше, и публикация может попасть в рекомендации или в первые позиции выдачи по хэштегам.

Можно сделать вывод, что ER помогает увеличивать количество подписчиков без платного продвижения. Алгоритмы понимают, что контент вызывает интерес, и начинают предлагать его к просмотру пользователям, которые не подписаны на аккаунт. Так один пост может собрать огромное количество реакций.

Формулы для расчета ER

ER аккаунта

Значение этого коэффициента анализируют в динамике: отслеживают изменение вовлеченности с увеличением числа подписчиков или сравнивают показатель за предыдущий период и текущий. Такой анализ поможет понять, стоит ли вносить изменения в контент-план или нет. Коэффициент вовлеченности аккаунта можно рассчитать по формуле:

Реакции — это все взаимодействия аудитории со всеми публикациями за определенный период. Нужно взять количество постов, опубликованных, к примеру, за месяц, и посчитать, сколько реакций они набрали.

Также ER для аккаунта можно определить, опираясь на охваты. Понять, как на контент реагируют не только подписчики, а аудитория социальной сети в целом, можно, рассчитав коэффициент по формуле:

Для подсчета принимаются охваты всех постов, опубликованных в выбранный период.

ER поста

Коэффициент необходимо определять сразу для нескольких постов, чтобы сделать вывод, какой контент вызывает интерес у аудитории, а какой публиковать не стоит. Для расчета показателя используют формулу:

Стоит учитывать то, что не все подписчики увидят в ленте пост. Однако он может оказаться доступен пользователям, не подписанным на аккаунт. Поэтому корректнее будет рассчитывать показатель по охватам:

Как повысить вовлеченность?

Принципы работы алгоритмов новостных лент примерно одинаковы во всех социальных сетях. Поэтому, чтобы повысить коэффициент вовлеченности, можно использовать следующие методы.

Конкурсы и розыгрыши. Проведение таких активностей — хороший способ быстро и кратковременно повысить ER. Важно определить механику взаимодействия пользователей с постом или аккаунтом (лайк, репост, подписка). Эти действия увеличат охваты и привлекут новых подписчиков.
Вопросы, адресованные аудитории. Получение обратной связи путем ответов на вопросы повышает интерес подписчиков и налаживает коммуникацию.
Просьба поставить лайк. Не нужно стесняться попросить аудиторию поставить лайк на полезный пост или реакцию на сторис, объяснив, к примеру, это тем, что таким образом важная информация получит наибольшее распространение в сети.
Публикация полезного контента. Такие посты часто сохраняют в закладках или отправляют близким и друзьям. Чем больше фиксируется таких действий, тем выше будет коэффициент вовлеченности.
Общение в комментариях. Если блогер активно ведет переписку в комментариях под своими постами, это провоцирует аудиторию оставлять их как можно больше. А вовлеченность от этого только растет.

Подведем итоги

Высокий показатель вовлеченности важен при оценке эффективности развития социальных сетей. Чем активнее аудитория, тем лучше, поэтому следует постоянно анализировать и повышать ER, используя различные способы взаимодействия с подписчиками.

Приводим формулы метрик. Показываем на примерах, какие инструменты помогут поднять вовлечённость.

Редактор Skillbox Media. Пишет о бизнесе и маркетинге вместе с экспертами.

Статью написала команда контент-бюро

«Ишь, Миш!»

Бюро уже восемь лет умеет в SMM. В последние пару лет команда расширила экспертность, прокачала скиллы и создаёт контент для любых каналов.

Вовлечённость — показатель, который отражает активность аудитории в сообществе. Вовлечённость влияет на алгоритмы соцсетей — чем больше реакций и полезных действий собирают посты и сообщество, тем выше шансы попасть в рекомендации и новостную ленту. Следовательно, тем выше шансы получить охват аудитории.

О том, как оценить вовлечённость и как её поднять, рассказываем в статье.

ER — это показатель вовлечённости аудитории, который рассчитывается по формуле:

Формула расчёта ER. ER можно считать и для одного выбранного поста — тогда количество постов будет равно 1Иллюстрация: контент-бюро «Ишь, Миш!»

Показатель отражает отношение среднего числа реакций на пост к числу подписчиков страницы. Реакции — это проявления активности аудитории:

лайки;
репосты, отправка поста в диалог;
сохранение публикации в закладки.

Какие реакции учитывать — предстоит решить вам, исходя из того, что для вас актуально.

Такая формула была особенно популярна до внедрения алгоритмической ленты во «ВКонтакте» и других соцсетях. До изменений в раздел новостей пользователя попадали все посты сообщества, на которое он подписан. Предполагалось, что каждую публикацию потенциально увидят все подписчики бренда.

В 2022 году это правдиво, пожалуй, только для Telegram. подписанный на вас человек видит все сообщения. Следовательно, использование формулы ER для оценки вовлечённости тут может быть оправдано.

Развитие соцсетей внесло коррективы, и сейчас маркетологи и SMM-специалисты чаще ориентируются на формулу ERR:

Формула расчёта ERR. Когда считаем ERR для одного поста, вместо среднего берём охват выбранного постаИллюстрация: контент-бюро «Ишь, Миш!»

Показатель отражает отношение среднего число реакций на пост к числу охваченных пользователей. Такая формула актуальна:

для соцсетей с алгоритмической лентой, где каждый пост видят только часть подписчиков. Например, во «ВКонтакте» и ленте подписок «Инстаграма»*;
для публикаций, которые продвигали с помощью таргетированной рекламы.

То есть почти всегда. Формула помогает оценить, насколько вовлекающей публикация была для тех, кто увидел пост, сторис или видео.

Можно встретить оценки, что плохой ER — ниже 1%, а показатель выше 3,5% считается высоким. Однако мы в «Ишь, Миш!» считаем, что нет смысла вычислять среднюю температуру по больнице.

Лучше всего сравнивать себя с самим собой: показатели за предыдущий период — с актуальными данными.

Некоторые сервисы аналитики предлагают сравнить ER с показателями сообществ, похожих по тематике и объёму аудитории. Это даст приблизительное представление об уровне вовлечённости в отрасли. Такая функциональность доступна, например, в LiveDune.

Если у вас растёт охват или число подписчиков, то ER или ERR может снижаться. Это естественное явление. Чем шире аудитория, тем сложнее угодить всем сразу.

Обычно показатели вовлечённости важны для популярных -товаров, а также продуктов с большой эмоциональной составляющей в потреблении — например, для модных брендов или мест для отдыха и развлечения.

Если цель — собрать лиды, то с помощью публикаций, нацеленных на лайки, этого не добиться. Часто в Сети можно встретить посты, цель которых — собрать реакции. Благодаря алгоритмам ленты они повышают органический охват, но не всегда решают поставленные коммуникационные задачи. Пост «ставь лайк, если любишь маму» никак не поможет застройщику продать квартиру.

Подсчёт ERR для отдельных постов поможет отследить, насколько аудитории понравилась та или иная тема и формат. Эти данные подскажут SMM-специалисту и маркетологу направление движения.

Лучший способ — делать интересный контент и продвигать его на свою целевую аудиторию.

Пример конкурса, который получил высокое вовлечение подписчиков. ER = 136,9%, ERR = 3,7%Скриншот: сообщество Tau House во «ВКонтакте»

Пример публикации, созданной на основе UGC. ER = 1,16%, ERR = 10,27%Скриншот: аккаунт ЖК «Тетрис» в «Инстаграме»*

Пример публикации с динамикой строительства. ER = 0,88%, ERR = 9,94% Скриншот: аккаунт ЖК «Тетрис» в «Инстаграме»*

Пример публикации, которая создана на основе UGC. ER = 1,04%, ERR = 6,12%Скриншот: аккаунт Headliner в «Инстаграме»*

Пример публикации о сотруднике компании. ER = 6,21%, ERR = 21,62%Скриншот: аккаунт контент-бюро «Ишь, Миш!» в «Инстаграме»*

Если вы планируете размещать рекламу, стоит запросить статистику для расчёта ER и ERR, чтобы оценить «мёртвую» аудиторию аккаунта. Вот зачем это нужно:

Расчёт ER и данные по охватам поста помогут понять, какая доля аудитории реально видит контент блогера и реагирует на него. Если у аккаунта-миллионника на каждый пост приходится по триста лайков, это повод задуматься, что за «мёртвые души» на него подписаны.
Расчёт ERR покажет, насколько контент блогера — высокая вовлечённость выводит посты и сообщество в рекомендации, а органический охват, превышающий количество подписчиков блога, отражает его популярность.
Это важно для контента, который вы планируете разместить в аккаунте блогера, — показатели вовлечённости помогут спрогнозировать вовлечённость аудитории в отношении вашего промоконтента.

Анализируйте не только то, какие посты имеют самые высокие показатели вовлечённости, но и то, почему это произошло. Не спешите отказываться от продуктовых постов из-за того, что они получают меньше реакций, — они тоже решают задачи бизнеса.

Следите за тем, как достигаются цели рекламной кампании:

Получаете ли вы новых подписчиков и клиентов?
Работают ли объявления для сбора лидов?
Собирают ли объявления охват или аудитория для рекламы уже исчерпана?

Главная оценка эффективности работы в соцсетях — достижение целей, которые вы ставите, будь то вовлечённость, количество лидов или создание сильного комьюнити бренда.

ER — это показатель вовлечённости аудитории, который отражает отношение среднего числа реакций на пост к числу подписчиков страницы. Актуален для соцсетей, в которых нет алгоритмической ленты и рекомендаций, — например, для Telegram.
ERR отражает отношение среднего числа реакций на пост к числу охваченных пользователей. Пригодится для анализа постов, которые получили дополнительный органический или рекламный охват, и для соцсетей с алгоритмической выдачей.
В работе с блогерами ER и ERR помогут оценить живую аудиторию и построить прогноз эффективности рекламной кампании. Дополнить данные можно отчётом об органических и рекламных охватах.
Повысить ER помогают вовлекающие посты — игры и конкурсы, а ещё максимально близкий для подписчиков контент. Например, UGC или контент по динамике производства продукта.
Помните, что «нормы» вовлечённости не существует — сравнивайте собственные посты между собой, чтобы выбирать лучшие максимально объективно. Пусть ER и ERR станут инструментом для оценки эффективности контента, а не самоцелью.
При составлении отчётов делайте упор на выполнение поставленных перед соцсетями маркетинговых и коммуникационных целей — пусть вовлечённость лишь дополнит общую картину.

Больше материалов Skillbox Media по SMM

После многочисленных споров в сети и ввиду отсутствия единой точки зрения, мы решили основательно разобрать вопрос как все-таки должен подсчитываться коэффициент (степень или уровень) вовлеченности аудитории, какая формула наиболее корректная и почему.

Engagement Rate (ER) – коэффициент вовлеченности страницы, показатель, отображающий какой процент аудитории проявляет активность у публикаций.

Короткий ответ по общепринятым формулам:Engagement Rate (ER) = (Сумма всех реакций, комментариев, репостов)/число подписчиковСредний Engagement Rate (ERpost) = (Сумма всех реакций, комментариев, репостов у всех постов)/(Число постов)/(число подписчиков)Daily Engagement Rate (ERday) = (Сумма всех реакций, комментариев, репостов у всех постов за сутки)/(число подписчиков)

Если вам нужно понять какой Engagement Rate является хорошим и насколько ваша страница эффективна в этом отношении, то посмотрите полные версии наших исследований за последние годы, в них подсчитан средний уровень вовлечения страниц по разным социальным сетям (статистика по этому показателю в самом последнем разделе):

Активность аудитории в 2021 году

Активность аудитории в 2020 году

Активность аудитории в 2019 году

Далее мы подробнее расскажем что такое Engagement Rate, какие способы расчёта существуют, чем они хороши и каковы их минусы:

Для начала, разберем основные определения, которые могут пригодиться и с которыми часто путают Engagement Rate:

Объем вовлечения (Engagement Volume) – общее количество вовлечений (сумма всех вовлечений).

Уровень привлекательности (Love Rate) – количество лайков в пересчете на размер аудитории (общее кол-во всех лайков/кол-во подписчиков*100%).

Уровень общительности (Talk Rate) – количество комментариев в пересчете на размер аудитории (общее кол-во всех комментариев/кол-во подписчиков*100%).

При расчетах на среднюю публикацию в знаменатель добавляют количество записей:

Охват (Reach) – количество людей, имевших хотя бы один контакт с публикацией (или рекламным объявлением).

Методы подсчета уровня вовлеченности в зарубежном SMM

Там тоже нет единого мнения – чаще всего склоняются к нескольким базовым формулам и определениям:

Коэффициент вовлеченности – метрика, измеряющая уровень (степень) вовлечения, которую получает определенная часть опубликованного контента от аудитории. *- https://trackmaven.com/marketing-dictionary/engagement-rate/

Коэффициент вовлеченности бывает трех основных видов: ER в пересчете на день (daily engagement rate или ER day), ER в пересчете на пост (engagement rate или ER post) и ER в пересчете на охват (engagement rate by reach или ERR). Стоит отметить, что зарубежные сервисы и компании очень редко разделяют показатели по типам: вам могут в одном контексте назвать классическим показатель ER post, а в другом – ERR, поэтому в работе над сервисом Popsters мы сразу стали разделять эти метрики, чтобы не возникало путаницы.

Виды и значение разных показателей вовлеченности ER

Базовая формула для одной публикации выглядит так:

Итоговое значение покажет % людей, которые проявили активность у конкретной записи.

Средний ERR покажет средний % людей, который проявляет интерес к публикациям страницы среди тех, кто их увидел.

Один из минусов этого показателя заключается в том, что данные по охвату доступны только администраторам страницы, и посчитать его, не имея отношения к странице, не получится (за исключением данных открытой статистики некоторых страниц в ВКонтакте).

Другой минус гораздо более серьезен: охват – относительный показатель. Цифры могут меняться под влиянием разных факторов: времени суток, вирального потенциала записи, веса страницы для пользователей в социальных сетях с алгоритмической лентой и других.

Для большинства случаев социальные сети не разделяют охват от подписчиков и общий охват. В таком случае, публикация с достаточным виральным потенциалом (вирусная запись), выйдя за счет шеров за пределы сообщества, и оказавшись в ленте их друзей и подписчиков, получит больший охват и относительно малое вовлечение (относительно общей цифры охвата). Как итог процентный показатель ERR публикации упадет.

В другой ситуации, особенно это касается социальных сетей с алгоритмической лентой, запись может появиться в ленте очень узкой части аудитории (на примере маленьких страниц это наиболее заметно) – всего пары десятков человек, которые вероятно проявят активность, т.к. изначально заинтересованы в контенте этой страницы. Тогда при очень низком охвате получится относительно высокий уровень вовлечения.

В итоге, при сравнении ERR виральной записи и ERR записи из второй ситуации, показатель вовлечения второй окажется заметно выше.

Выводы: вовлеченность по охвату (engagement rate by reach) подойдет в ситуации, когда нужно оценить примерный % людей, проявляющих активность, среди просмотревших запись, но абсолютно не подойдет для сравнения качества этих публикаций, их популярности и будет необъективен при сравнении разных страниц и их записей.

Дневная вовлеченность (daily engagement rate или ER day)

Базовая формула для расчета ER day для выбранного дня или периода:

Итоговое значение покажет, предположительно, % проявивших активность за день людей от числа подписчиков.

“Предположительно” потому, что условия, при которых рассчитывается эта метрика, не учитывают достаточно большую погрешность – как и у других показателей ER, каждый активный подписчик мог проявить активность несколько раз, только в случае с ERday такая погрешность становится заметней, т.к. активность одного человека у разных записей, опубликованных за один день, сильнее повлияет на конечное значение.

Еще один отрицательный момент этой метрики заключается в том, что не учитывается частота публикаций: хотите повысить ERday – просто публикуйте больше записей (до тих пор, пока будет соблюдаться правило: чем больше постов за день, тем больше суммарная активность у них).

Выводы: дневная вовлеченность поможет понять примерный % активности по отношению к числу подписчиков, другими словами “эффективный охват” (объем вовлечений) страницы, но вряд ли можно считать этот показатель более полезным, чем чистый объем вовлечений при переводе в %-ное значение (engagement volume).

Вовлеченность публикации (engagement rate или ER post)

Базовая формула выглядит так:

В отличии от ERR данный показатель основывается на абсолютном значении в знаменателе – количестве подписчиков, и не будет кардинально различаться от публикации к публикации. Благодаря этому качественные и интересные публикации при сортировке окажутся на самом верху.

Выводы: ER post поможет оценить насколько интересны публикации у аудитории, сравнить между собой посты и активность в разных сообществах (с корректировкой, если размер аудитории сильно разнится).

Другие вариации расчета Engagement Rate

При своей работе некоторые компании и сервисы используют другие варианты расчета показателя ER:

Вовлеченность по просмотрам (Engagement rate by views)

Средний ER view = (Сумма ER view всех записей в анализируемом периоде)/(Кол-во записей в анализируемом периоде)

Вовлеченность с множителями

Как можно заметить, во всех предыдущих вариациях ER – это % показатель от размера аудитории (или охвата). Таким образом, можно сказать:

Коэффициент вовлеченности ER – это метрика, отображающая % аудитории, вовлекающийся в события сообщества.

Как следствие, вовлеченность (engagement rate) с множителями не может называться ER, т.к. при коэффициентах умножения неравных 1 окончательная цифра не будет показывать % вовлеченной аудитории. Можно было бы называть такие метрики некими “индекс активности” или “индекс виральности”, в зависимости от используемых множителей, но никак не коэффициентом вовлеченности.

Вовлеченность на подписчика

Эта метрика практически идентична расчету показателя ER post, только конечный множитель не 100%, а просто 100. В итоге метрика демонстрирует не “% аудитории, вовлеченной в публикации”, а “среднее количество реакций на каждые 100 подписчиков”. С помощью такой формулировки нивелируется общий для %-ных показателей ER минус – возможность наличия нескольких реакций от одних и тех же подписчиков, т.к. не происходит отсылки к размеру аудитории.

В новой формулировке и заключается проблема такого варианта: классическая интерпретация ссылается на аудиторию, объем которой так же нужно учитывать, а в новом формате этого нет, из-за чего возникает ошибочное впечатление, что этот показатель – абсолютное значение, и его можно сравнивать между собой у разных страниц без учета размера аудитории.

Заключение

Так о чем говорят разные показатели и при какой оценке они могут быть полезны?

ER по охвату не может считаться объективным при оценке качества публикаций или сравнении различных страниц между собой, т.к. является относительным показателем. На наш взгляд корректнее сравнивать охваты сами по себе, или же показатель “охваты/кол-во подписчиков”, тогда вы увидите примерный % аудитории, который достигают публикации страницы.

Показатель ER day пригодится для оценки вовлеченного % аудитории в целом, но стоит помнить об отрицательных моментах этого показателя, и он точно не подойдет для оценки качества контента.

Наиболее полезной на практике оказывается метрика ER post – она поможет оценить и сравнить популярность разных публикаций, сравнить (с корректировками на разные размеры аудиторий) различные страницы между собой. Соответственно, в случае если для коммьюнити-менеджмента ставится цель развитие вовлеченности аудитории, то есть смысл смотреть на динамику этого показателя у страницы за разные периоды.

Стоит добавить про два дополнительных показателя – LR (Love Rate) и TR (Talk Rate). По формуле расчета они практически идентичны ER post, но в одном случае первая метрика делает акцент на проявление “любви” к публикациям страницы, а другой – на общительность подписчиков. По этим показателям можно сравнивать страницы по степени привлекательности их постов или уровню общительности аудитории.

Что такое продуктовые метрики и зачем они нужны

Зачем придумали метрики, какие они бывают и как упростить работу с ними — объясняем весьма запутанную тему просто и на примерах.

vlada_maestro / shutterstock

Пишет про управление в Skillbox Media. Работала координатором проектов в Русском музее, писала для блога агентства CRM-маркетинга Out of Cloud.

Чтобы создать приложение или сервис, одной идеи мало. Нужно измерять и анализировать показатели, исследовать реакцию пользователей и дорабатывать продукт. Для этого и придумали метрики.

Метрика — это качественный или количественный показатель, который отражает ту или иную характеристику и уровень успешности продукта.

Количественные показатели проще отслеживать, поэтому они используются чаще. На основании этих чисел можно делать выводы о том, что вообще происходит: нужен ли такой продукт пользователям, насколько он им нравится, решает ли их проблему. Например, вы создали приложение, которое сообщает автомобилистам о ситуации на дорогах. Кажется, что идея хорошая, продукт нужный, а люди всё никак не хотят им пользоваться. Как понять, в чём проблема? Что-то не так с идеей, а может, вы ошиблись с аудиторией или продвижением?

Метрики помогают ответить на эти и другие вопросы. Главное — знать, какие из них, как и когда использовать. Понять это не всегда просто, потому что на любой вопрос можно найти несколько ответов, а каждый полученный показатель — понять по-разному.

Чтобы вам было проще сориентироваться, мы объясним основные понятия и термины, покажем, как выбирают и используют метрики в компаниях, и расскажем, куда бежать, если хочется разобраться в этой теме глубже.

Метрик много, их можно делить на разные категории. Например, бывают продуктовые, маркетинговые и бизнес-метрики.

А можно выделять тематические — по целям, которых они помогают достичь. Ниже — несколько примеров таких метрик.

Метрики привлечения пользователей

Они помогают понять, как и откуда в продукт приходят пользователи, сколько их всего, какие из них активные.

RR, retention rate — коэффициент удержания пользователей.
CR, churn rate — коэффициент оттока пользователей.

Метрики использования продукта

Сюда входят все показатели, которые демонстрируют, как люди пользуются продуктом, какие есть сценарии.

Это показатели, которые дают понять, сколько вы зарабатываете на продукте.

CAC, customer acquisition cost — стоимость привлечения клиента — сколько денег в среднем нужно потратить на рекламу и продвижение, чтобы привлечь одного пользователя.
GMV, gross merchandise volume — валовый объём торговых операций — сколько вы заработали на продаже продукта.
LTV, lifetime value — сколько денег приносит пользователь за время, что он пользуется продуктом, или за определённый выбранный срок.
ARPU — средняя прибыль от одного пользователя за определённый срок.
ARPPU — средняя прибыль от одного платящего пользователя за определённый срок.

Любые метрики — это просто числа, которые сами по себе не дают важной информации. Чтобы от них была польза, все показатели нужно смотреть в динамике. То есть надо выбрать определённый период и проанализировать, как изменилась метрика за это время, что происходило с другими показателями и в чём может быть причина.

Метрики должны зависеть от целей бизнеса. Прежде чем выбирать, какие показатели измерять, подумайте, чего хотите достичь.

Например: получить прибыль, привлечь инвестиции, добиться лояльности пользователей. Во всех этих случаях вам понадобятся разные метрики.

Важно не только, какие метрики выбрать, но и как использовать полученные показатели. Есть два основных подхода, на которые ориентируются в продуктовой разработке:

Cначала получают цифры, а потом на их основе принимают решения. Команда выбирает метрики и считает показатели. Полученные числа — первое, на что они посмотрят, решая, куда двигаться дальше.

Метрики только частично влияют на принятые решения. Показатели — это важно, но не главное. На них можно ориентироваться в одном случае и не учитывать в другом.

Иерархия и Пирамида метрик — это модели, которые помогают упорядочить показатели, определить зависимости между ними и лучше следить за изменениями.

Иерархия метрик — это древовидная структура или схема, во главе которой находится основная метрика продукта. Чтобы такую построить, нужно проанализировать данные и понять реальные зависимости между метриками. Например, подумать, что случится, если показатели будут слишком низкими или часто меняться, — насколько это повлияет на изначальную иерархию метрик.

Сергей Тихомиров определяет иерархию метрик как «формулу ценности продукта, выраженную в конкретных метриках». В блоге он объяснил, что это значит, на примере проекта LAF24.

Пирамида метрик — это, как и Иерархия метрик, инструмент для анализа показателей продукта. Чтобы правильно построить Пирамиду, нужно не только определить зависимости между метриками, но и классифицировать их по целям.

Елена Серёгина, аналитик и основатель DataLatte, определяет Пирамиду метрик как «иерархию и классификацию». В своём блоге на Medium она рассказала про обе модели и когда нужно и не нужно использовать Пирамиду метрик.

В компаниях Пирамиду и Иерархию метрик используют по-разному: вместе или отдельно друг от друга. Иногда их даже определяют как одну модель.

Например, в «Едадиле» используют модель Пирамиды метрик, но с древовидной структурой. В компании её строят для приложения в целом и отдельные пирамиды для функций, показатели по которым важно отслеживать.

Продуктовые метрики показывают, как работает и используется продукт. С их помощью можно понять, насколько ценят продукт сами пользователи, всё ли с ним хорошо или что-то не так.

Маркетинговые метрики показывают, как продукт продвигается на рынке. Поскольку это тоже относится к продукту, можно сказать, что маркетинговые метрики входят в состав продуктовых.

Маркетинговые метрики — объективные, легко измеримые, относятся к коммерции. Например, количество пользователей, которые зашли на сайт, — маркетинговая метрика.

В отличие от маркетинговых, продуктовые метрики сложно измерить. Не всегда понятно, от чего зависит счастье пользователя или как повлияет на людей определённая функция продукта, многих ли она затронет.

Например, когда в Apple захотели улучшить пользовательский опыт и решили отказаться от привычных USB-разъёмов и карт памяти в ноутбуках, сначала пользователи были недовольны. Им казалось, что продукт станет хуже, его будет неудобно использовать. То есть показатель «счастье пользователя» ухудшился.

Apple сознательно временно ухудшили восприятие своего продукта, потому что были уверены, что это пойдёт ему на пользу в долгосрочной перспективе. Так и случилось. Замена устаревших разъёмов на более современные USB-C и отказ от карт памяти сделали ноутбуки Apple более функциональными, а пользователи постепенно привыкли и оценили преимущества новых разъёмов.

Метрики помогают отличить субъективное от объективного и принимать решения, основываясь на реальных данных.

Вариантов использования метрик множество: они зависят от продукта, подхода, логики и даже фантазии продакт-менеджера или маркетолога. Сколько раз в год, как и в каких соотношениях измерять метрики — решают те, кто занимается продуктом.

Общая схема использования метрик:

измеряем количественные показатели, оцениваем (насколько это возможно) качественные показатели;
стараемся смотреть показатели не порознь, а во взаимосвязи, чтобы видеть цельную картину;
делаем это с некоторой периодичностью, чтобы понять динамику;
получив эту информацию, думаем, как её использовать: либо просто принимаем к сведению, либо же решаем что-то изменить, экспериментируем;
продолжаем анализировать метрики, чтобы и дальше понимать, что происходит.

Ниже мы собрали несколько примеров использования метрик.

Допустим, половина команды считает, что в интерфейсе приложения нужна красная кнопка, а половина — что зелёная. Чтобы получить реальные данные, а не принимать решение, основываясь только на предположениях команды, можно использовать сплит-тест: подготовить оба варианта, показать пользователям и понять, какая из кнопок реально решает задачу.

Вы создали мобильное приложение и хотите заняться его продвижением. С помощью метрик можно измерить результат какого-то действия и запланировать расходы. В таком случае метрика CAC или customer acquisition cost поможет понять, сколько стоит привлечь в приложение одного пользователя.

Вы выпустили приложение, его скачивают, но вы хотите понять, сколько вам платит каждый постоянный пользователь. Для этого нужно рассчитать LTV, или Lifetime Value продукта с помощью одного из методов или калькулятора от Ingate.

При работе с метриками, как мы уже сказали, возникает много вопросов. Какие и когда выбирать, как измерять, как анализировать? А как понять, что метрики подходят продукту, и вы не будете считать и сравнивать показатели, которые не дают никакой информации — или дают, но совсем не ту, которую важно знать для развития продукта?

Чтобы упростить работу с метриками, в крупных компаниях, например, в Google, используют фреймворки для проведения исследований. Это готовые методы, которые помогают измерять и анализировать показатели продукта. Вот некоторые из них.

В него не входят конкретные метрики, поэтому их придётся продумывать индивидуально. Это неслучайно, потому что для различных продуктов важны разные показатели.

прочитайте, как фреймворк используют в Google (русская и английская версии);
посмотрите, как HEART применяют в «Альфа-банке».

Больше информации о фреймворке PULSE:

AAARRR — маркетинговая воронка основных этапов взаимодействия клиента с продуктом. Она нужна, чтобы разделить работу с пользователем на этапы и отслеживать показатели на каждом из них. Таких этапов может быть шесть, если начать с Awareness, информирования, или пять, если с Acquisition, привлечения (в зависимости от этого используется аббревиатура AAARRR либо AARRR).

Маркетинговая воронка помогает оценить успешность привлечения клиентов и монетизацию.

Чтобы лучше понять, что такое AAARRR:

Как мы уже писали выше, метрики — тема столь же непростая, сколь и важная. Мы дали общие ориентиры, которые помогут вам не заблудиться между продуктовыми и маркетинговыми показателями, Пирамидой метрик и фреймворками. Но чтобы уверенно ими пользоваться, нужно более глубокое погружение в тему, доступ к опыту практиков и помощь наставника. Получить такую поддержку можно на нашем курсе «Управление продуктом».