НАУЧИТЬСЯ ПОЛУЧАТЬ ДАННЫЕ САМОСТОЯТЕЛЬНО

Для анализа данных крайне важна скорость. Вы строите гипотезу, проверяете ее, строите новую, снова проверяете, и так далее. Если вы запрашиваете у кого-то данные для проведения анализа, ожидание ответа может занять от 15 минут до нескольких дней. Вот почему так важно научиться получать информацию самостоятельно.

Как это делать, зависит от компании. В одних компаниях действуют настраиваемые дашборды, и каждый PM может создать свой собственный дашборд. Это здорово! В других вы можете пользоваться только инструментами SQL. Тоже неплохо.

На самом деле даже при наличии индивидуального дашборда инструменты SQL могут оказаться очень удобными. Они позволяют более детально управлять анализом данных и в итоге экономят кучу времени. Не бойтесь, если вам не хватает для такой работы технических знаний; пары дней достаточно, чтобы изучить основы, а остальному научитесь по ходу дела.

СОЗДАТЬ ДАШБОРД ДЛЯ СВОЕЙ КОМАНДЫ

Каждому продукту нужен свой дашборд, которым будут пользоваться как PM, так и другие специалисты. Если вы еще ни разу не создавали подобные инструменты или хотите доработать имеющийся, помните о следующем:

• Показывайте метрики успеха: добавьте на дашборд графики, отображающие самые важные показатели успеха вашего продукта. Добиться серьезного изменения в них будет сложно, как и в случае с показателями удержания пользователей. Вы вряд ли увидите продвижение при запуске какого-то одного продукта, но со временем можно отследить тенденции.

• Ищите предпосылки: от чего зависят метрики успеха? Представим, что основным показателем является время, проведенное в сети. На него влияет число пользователей и количество публикаций каждого из них. Поэтому нужно отслеживать и эти данные. Так вы увидите на раннем этапе в худшую или лучшую сторону меняется продукт.

• Показывайте, как люди используют продукт: иногда команда перестает отслеживать, как люди на самом деле применяют продукт и что для них действительно важно. Добавьте на дашборд соответствующие показатели, такие как относительное использование различных функций. Даже если их значения меняются редко, они помогают вам и вашей команде всегда быть в курсе дела. А еще они служат постоянным напоминанием о том, что необходимо работать над теми элементами продукта, которые оказывают самое сильное воздействие на показатели.

• Уменьшите шум: подумайте, как можно разбить или отсортировать метрики, чтобы снизить разброс значений и шум. Например, вы хотите узнать количество пользователей, оставивших комментарии, а не количество самих комментариев. Если показатели количества и качества ежедневных новых пользователей сильно разнятся (например, из-за появления статей в прессе или попадания продукта в рекомендации магазина приложений), большинство графиков можно настроить так, чтобы они не учитывали пользователей, не прошедших качественный отбор. К примеру, можно оставлять только тех, кто завершил настройку или пользовался приложением по крайней мере три дня.

• Нормализуйте метрики: попробуйте нормализовать показатели, разделив их на количество активных пользователей, – так линии в графиках всегда будут горизонтальными, пока не будут зафиксированы значительные изменения. Так, к примеру, общее число ежедневных комментариев идет вверх при увеличении пользовательской базы, и, просто взглянув на график, сложно определить, стал ли каждый из пользователей оставлять больше комментариев. А если взять общее количество комментариев и разделить его на число активных пользователей, можно быстро это выяснить.