В работе продакт-менеджера я стараюсь оценивать успех продукта через призму как пользовательской ценности, так и бизнес-результатов. Ключевые метрики определяю в зависимости от стадии развития продукта и его стратегических целей, но всегда исхожу из того, какую задачу мы решаем для пользователя и какую цель — для компании.

Метрики вовлеченности и удержания

Если продукт находится на стадии активного роста или масштабирования, для меня важнейшими становятся показатели вовлеченности (engagement) и удержания (retention).

Я смотрю на то, насколько часто пользователи возвращаются, как они взаимодействуют с продуктом, какие функции используют, а какие игнорируют.

Ключевые метрики, которые применяю на этом этапе:

• DAU/MAU (Daily Active Users / Monthly Active Users) — соотношение показывает, насколько продукт становится частью повседневной жизни пользователя.
• Retention rate (коэффициент удержания) — помогает понять, удерживаем ли мы аудиторию и насколько продукт решает их задачу на длительном горизонте.
• Churn rate (отток пользователей) — важный индикатор, особенно если цель продукта — долгосрочное использование.

Я анализирую не просто цифры, а динамику и контекст. Например, падение Retention не всегда сигнализирует о проблеме — иногда это следствие сезонности или изменений в сегменте аудитории.

Метрики ценности для пользователя

Цифры вовлеченности не дают полной картины без понимания ценности, которую получает пользователь. Поэтому я уделяю внимание NPS (Net Promoter Score) и CSAT (Customer Satisfaction Score) — они помогают понять эмоциональную составляющую взаимодействия с продуктом.

Я регулярно провожу короткие опросы внутри продукта или после ключевых взаимодействий, чтобы выявить, что именно пользователи ценят, а что вызывает затруднения.

Отдельно выделяю метрику времени до достижения первой ценности (Time to Value) — она показывает, насколько быстро пользователь осознает пользу продукта. Если этот показатель велик, я ищу узкие места в онбординге или UX.

Бизнес-метрики и экономика продукта

Как продакт, я не могу оценивать успех продукта в отрыве от бизнес-результатов.
Для этого я отслеживаю:

• Conversion Rate (CR) — коэффициент конверсии на ключевых этапах воронки;
• LTV (Lifetime Value) — совокупная ценность пользователя за время взаимодействия;
• CAC (Customer Acquisition Cost) — стоимость привлечения клиента;
• LTV/CAC ratio — базовый показатель эффективности юнит-экономики.

Если LTV ниже стоимости привлечения, значит, продукт пока не приносит устойчивую прибыль, и это повод вернуться к анализу сегмента, модели монетизации или стратегии удержания.

Также я обращаю внимание на ARPU (Average Revenue per User) и MRR (Monthly Recurring Revenue) для оценки стабильности доходов.

Метрики роста и масштабирования

Когда продукт уже прошел стадию product-market fit, я начинаю активно смотреть на метрики роста (growth metrics):

• темпы прироста новых пользователей;
• коэффициенты вирусности (K-factor);
• эффективность каналов привлечения.

Я часто использую North Star Metric (NSM) — ключевой ориентир, отражающий, как продукт приносит ценность пользователю. Например, для образовательной платформы это может быть количество завершенных уроков на пользователя в месяц, а для маркетплейса — число успешных покупок.

Все остальные метрики я подстраиваю под NSM — они служат для объяснения изменений основного показателя.

Метрики операционной эффективности

Чтобы понимать, насколько слаженно работает команда и процесс, я анализирую скорость разработки (velocity), время до релиза (lead time) и количество багов после релиза. Эти показатели позволяют поддерживать баланс между скоростью поставки и качеством.

Кроме того, я применяю метрики принятия решений — сколько гипотез было проверено за месяц, какой процент оказался успешным, сколько идей дошло до продакшена. Это помогает оценить не только результат, но и эффективность подхода к управлению продуктом.

Как я выбираю метрики

Я не использую одинаковый набор для всех проектов. Обычно начинаю с постановки цели по модели SMART или OKR, определяю, какие метрики напрямую отражают движение к ней, и фиксирую их как основные. Остальные — поддерживающие, для объяснения изменений или поиска причинных связей.

Важно, чтобы метрики не конфликтовали между собой. Например, если команда фокусируется на росте MAU, но игнорирует Retention, можно быстро набрать пользователей, но потерять лояльную базу. Поэтому я всегда формирую сбалансированный набор метрик, который одновременно отражает пользовательскую ценность, бизнес-результаты и устойчивость продукта.