+ 7 (495) 492-67-97
+ 7 (495) 492-67-97

Продуктовые метрики

продуктовые метрики
Одно точное измерение стоит тысячи экспертных мнений
В статье разберём, какие бывают основные продуктовые метрики, как их выбирать под конкретную цель, на что обращать внимание в зависимости от типа продукта, как выстроить систему отслеживания, которая работает на рост.

Часто кажется, что успех продукта можно почувствовать: клиенты довольны, команда спокойна, деньги приходят. Но без конкретных показателей даже самые уверенные ощущения могут оказаться обманчивыми. Именно поэтому в центре внимания продуктовых команд — продуктовые метрики. Это не просто цифры в дашборде, а способ понимать, что на самом деле происходит с продуктом: где он набирает темп, а где буксует.
Анализ метрик продукта помогает принимать точные решения — от запуска новых функций до изменений в цене. Он заменяет догадки фактами и показывает, куда смотреть, если выручка падает, пользователи не возвращаются или растёт нагрузка на поддержку. Они нужны на каждом этапе жизненного цикла — от MVP до зрелого масштабного решения.

Автор статьи – Product Mindset

Содержание
1. Как устроены метрики
2. Продуктовые метрики используются для принятия решений о ...
3. Почему важно отслеживать продуктовые метрики?
4. Опережающие и запаздывающие показатели
5. Категории продуктовых метрик
6. Анатомия структурированного KPI
7. Определение правильной метрики
8. Постановка целей
9. Основные продуктовые метрики
10. Научитесь создавать продукты в Product Lab

Как устроены метрики

Продуктовые метрики — это инструмент, с помощью которого команды могут смотреть на продукт глазами пользователя и понимать, как он работает в реальности. Это количественные показатели, которые фиксируют действия, вовлеченность, частоту использования, уровень удовлетворённости и доходность. Сами по себе метрики ничего не решают — их сила в интерпретации, сравнении и динамике.

Появились они с ростом цифровых сервисов, когда стало понятно: просто считать выручку и охваты недостаточно. Нужно отслеживать, что происходит внутри продукта — что люди делают, что бросают, куда возвращаются. Первопроходцами стали tech-компании: Google, Amazon, Netflix. Они начали принимать решения не на ощущениях, а на точных данных — это и стало отправной точкой продуктовой аналитики.

В основе простая логика: фиксируем действие (например, регистрация), считаем объём, возвращаемость, эффективность. Но важно понимать, что они не живут поодиночке. Они всегда связаны между собой и влияют друг на друга. Например, рост подписок может быть бесполезен, если падает CRR — коэффициент удержания клиентов.
ПМ делятся по своей направленности:
  • Качественные и количественные: первые отвечают за восприятие и эмоции, вторые — за измеримые действия.
  • Опережающие и запаздывающие: одни помогают прогнозировать, другие — подводить итоги.
  • Высокоуровневые и операционные: от «пульса» продукта до конкретного шага в воронке.
Чтобы они работали, нужно правильно выбирать под конкретные цели. В этом и кроется ключ к эффективной аналитике: не считать всё подряд, а видеть связи и понимать, как отдельный показатель влияет на рост.
метрика коэффициент оттока

Классификация

Чтобы анализ продукта был эффективным, важно уметь их группировать. В противном случае легко потеряться в массе показателей и сосредоточиться на несущественных цифрах. Поэтому команды делят метрики по назначению — в зависимости от того, на каком этапе находится пользователь, какую задачу решает продукт.

Привлечение

Они помогают понять, откуда приходят новые пользователи, сколько стоит их привлечение и какие каналы работают лучше других. Такие показатели особенно важны для запуска рекламных кампаний, продвижения новых фич и оценки воронки маркетинга.
Наиболее распространённые:
  • CTR — отражает соотношение кликов к числу показов, даёт представление о привлекательности рекламных сообщений.
  • CPC — помогает оценить стоимость каждого перехода.
  • CAC — показывает, сколько в среднем обходится привлечение одного клиента.
Если, например, у сервиса доставки еды растёт CAC, это сигнал к пересмотру рекламной стратегии или сегментации аудитории.

Активация и вовлечённость

Эта группа отвечает на вопрос, как быстро и глубоко пользователь начинает взаимодействовать с продуктом после первого касания. Здесь важно не просто привести клиента, но и заинтересовать его настолько, чтобы он начал пользоваться основными функциями.
Что смотрят:
  • ARPU — средний доход на одного клиента.
  • DAU, WAU, MAU — активность в разрезе дня, недели и месяца.
  • Глубина просмотра, время сессии — показывают, насколько клиент вовлечён в работу.
  • Engagement Rate — насколько активно люди совершают действия внутри: комментируют, делятся, сохраняют.
Для цифровых медиа, образовательных платформ и маркетплейсов эти метрики дают представление о реальной «жизни» внутри продукта.

Удержание

Даже если привлечение и активация идут по плану, продукт не будет расти без возврата пользователей. Метрики удержания помогают понять, возвращаются ли клиенты, как долго они остаются активными и готовы ли рекомендовать сервис другим.
Ключевые показатели:
  • CRR — уровень удержания.
  • Churn rate — сколько клиентов уходит.
  • Repeat rate — как часто покупатели возвращаются за вторым заказом.
  • NPS / CSI — индекс лояльности и уровень удовлетворённости.
Пример: в «СберМаркете» фокус команды был на повторных заказах — они дали стабильный рост выручки без дополнительных вложений в рекламу.

Монетизация

Это показатели, отражающие экономическую отдачу от продукта. Они важны для стратегического планирования и оценки эффективности бизнес-модели. Здесь на первый план выходят не эмоции, а деньги.
Что отслеживают:
  • LTV — сколько пользователь приносит за всё время.
  • GMV — общий объём продаж.
  • Средний чек, доход на клиента, количество заказов.
В B2B и e-commerce часто строят прогнозы развития бизнеса именно на этих показателях.

Производительность

Даже самый удобный и полезный продукт потеряет пользователей, если будет работать медленно или с ошибками. Поэтому важна техническая стабильность: она влияет и на удержание, и на вовлечённость.
Критичные параметры:
  • Скорость загрузки приложения или сайта.
  • Количество сбоев или ошибок.
  • Время отклика системы при совершении действий.
Например, у российских банковских приложений снижение времени входа в личный кабинет с 6 до 2 секунд дало рост активности пользователей и снижение числа обращений в поддержку.
Курс-акселератор
«Полное погружение в продакт-менеджмент»
Обучение по методологии Product Focus, которую уже применяют в:
Систематизируйте знания, получите реальный рост бизнес-метрик, проработайте или создайте свой продукт прямо на курсе за 4 месяца
метрика активные пользователи

Что должно быть у каждого продукта

Есть ключевые метрики продукта, без которых невозможно принимать обоснованные решения. Эти показатели отражают здоровье продукта в текущий момент, динамику роста и точки, на которые стоит повлиять.

(Для постановки таких целей вы можете выбрать методологию OKR (Цели и Ключевые результаты), которая поможет вам в достижении, мониторинге и синхронизации амбициозных целей команд и компании в целом. Узнать подробнее о методологии OKR можно по этой ссылке - прим. ред.).

DAU / WAU / MAU — активная аудитория

Узнать подробнее и оставить заявку
Эти метрики продукта показывают, сколько уникальных пользователей зашли в продукт за день, неделю и месяц. Они позволяют понять масштаб аудитории, темпы роста, сезонность и вовлечённость.
Зачем отслеживать:
Чтобы оценить пользовательскую базу и реакцию на изменения или маркетинговой активности.
Пример:
В «Яндекс Афише» рост DAU после запуска функции «подборки по интересам» показал, что персонализация увеличила частоту входов в приложение.

Retention Rate — удержание

Retention — это процент пользователей, которые вернулись спустя определённое количество дней после первого контакта. Это помогает понять, насколько продукт действительно нужен и понятен клиентам.
Стандартные отсечки:
Day 1, Day 7, Day 30.
Пример:
В «СберЗдоровье» Retention на 7-й день вырос после внедрения автозаписи на повторный приём и напоминаний по e-mail. Это дало +16% к удержанию пациентов.
метрика коэффициент оттока

Churn Rate — отток

Churn — это обратная сторона удержания. Он показывает, какая доля пользователей перестала пользоваться товаром или услугой. Это тревожный индикатор, который помогает вовремя заметить системные ошибки.
Как считать:
Churn = (Пользователи, ушедшие за период) / (Пользователи на начало периода)
Пример:
Онлайн-школа зафиксировала резкий рост Churn после внедрения нового расписания: выяснилось, что оно не учитывало часовые пояса пользователей из Сибири.
метрика коэффициент оттока

LTV — пожизненная ценность клиента

Lifetime Value — это прогноз того, сколько денег принесёт клиент за всё время взаимодействия. LTV связана с окупаемостью маркетинга (CAC) и помогает принимать инвестиционные решения.
LTV = Средний чек × Частота покупок × Средняя продолжительность удержания
Пример:
Для подписного сервиса кино LTV увеличился после того, как платформа начала рекомендовать сериалы по завершении предыдущих. Это продлило срок подписки на 2,5 месяца.

ARPU — средняя выручка на пользователя

Average Revenue per User показывает, сколько в среднем зарабатывает проект с одного пользователя за выбранный период.
Когда полезно:
  • При сравнении разных сегментов аудитории
  • При расчётах unit-экономики
  • Для оценки эффективности монетизации
Пример:
Финтех-сервис заметил, что ARPU в корпоративном сегменте в 3 раза выше, чем в B2C, что повлияло на перераспределение маркетингового бюджета.

Conversion Rate — коэффициент конверсии

CAC
Одна из основных продуктовых метрик. Она показывает, какой процент пользователей совершает целевое действие: оформляет подписку, покупает товар, регистрируется в системе и т.д.
Формула:
CR = (Число целевых действий / Общее число визитов) × 100%
Пример:
В сервисе доставки еды CR вырос с 6% до 11% после упрощения карточек товара и добавления кнопки «повторить предыдущий заказ».
Не обязательно отслеживать все сразу. Важно выбрать 3–5 показателей, которые прямо влияют на текущую цель бизнеса. В будущем их можно расширять, объединять в дерево метрик, добавлять фреймворки вроде AARRR или HEART, и собирать дашборды для команд.

Как выбрать правильную метрику под задачу бизнеса

метрика коэффициент оттока
Одна из главных ошибок в продуктовой аналитике — считать всё подряд. Инструментов для анализа много, но не каждый из них отвечает на действительно важные вопросы. Чтобы продуктовые метрики работали, их нужно подбирать под конкретную цель.

Шаг 1. Понять контекст задачи

метрика коэффициент принятия
Сначала определите, какой именно результат вы хотите достичь:
  • Увеличить количество активных пользователей?
  • Снизить отток клиентов?
  • Проверить гипотезу о новой функции?
  • Повысить выручку в одном из сегментов?
Каждая из этих задач требует отслеживания разных метрик продукта. Например, для проверки гипотезы о новой функции важна активация, а не LTV.

Шаг 2. Найти связку «метрика ↔ поведение пользователя»

WAU
MAU
Она должна описывать не абстрактный показатель, а конкретное действие клиента. Если вы хотите понять, вовлекается ли пользователь в продукт, — считайте количество сессий, лайков, глубину просмотра, а не просто уникальных посетителей.

Шаг 3. Разобраться, метрика это результат или фактор

коэффициент конверсии
Важно различать:
  • Опережающие (leading) — влияют на результат (например, клики по кнопке «попробовать бесплатно»).
  • Запаздывающие (lagging) — показывают итог (например, число платных подписчиков через месяц).
Продуктовая команда должна управлять именно опережающими метриками, потому что на них можно влиять быстро и напрямую.

Шаг 4. Проверить: можно ли влиять на показатель?

метрика количество сессий
Полезная ключевая метрика продукта — та, на которую команда может повлиять. Если она не реагирует на изменения в продукте, смысла в ней мало. Например, DAU может не меняться, даже если вы улучшили onboarding. Зато Retention или Session Time скорее покажут эффект.

Шаг 5. Избегать «ванильных» метрик

Не стоит выбирать те, которые «просто красиво звучат». Например, общее количество установок приложения — это приятный фон, но он не говорит, пользуются ли люди продуктом, и как он влияет на бизнес.

Выбор инструмента в зависимости от цели

Цель бизнеса

Подходящая метрика

Увеличить выручку

LTV, ARPU, CR

Повысить лояльность

CRR, NPS, Retention

Снизить стоимость привлечения

CAC, CPC, CTR

Запустить новый функционал

Activation rate, Time to value

Проверить гипотезу об удобстве UX

Conversion rate, Session time

Постановка целей

метрика коэффициент принятия
Метрики сами по себе — это просто цифры. Они начинают работать только тогда, когда становятся инструментом достижения целей. Чтобы связать анализ продукта с реальными результатами, важно уметь правильно ставить цели и превращать их в осмысленные, измеримые ориентиры.

Как формулировать цели

Хорошая цель отвечает на вопрос «Что хотим изменить и как поймём, что получилось?». Для этого цели должны быть:
  • конкретными (например, «повысить удержание» — слишком размыто),
  • измеримыми (должна быть метрика: Retention, CRR, NPS),
  • выполнимыми (на которую реально повлиять через продукт),
  • временными (указывается срок: неделя, месяц, квартал).
Пример: «Увеличить 7-дневный Retention с 34% до 45% среди новых пользователей до конца квартала».

KPI — не всегда о деньгах

Часто бизнес измеряет успех только выручкой. Но ключевые метрики продукта могут быть нефинансовыми — особенно на ранних стадиях:
  • Если продукт только выходит на рынок — KPI по активации или приобретению пользователей.
  • Если продукт стабильно работает, но мало удерживает — KPI по Retention.
  • Если стоит задача роста LTV — KPI по среднему чеку, частоте покупок, долготе жизненного цикла.
Важно: KPI ≠ NSM. Метрика Полярной звезды (North Star Metric) — это стратегическая цель, вокруг которой выстраивается аналитика. А KPI — операционные вехи, с которыми работает команда на ежедневной основе.

Ошибки в работе с KPI

  • Ставить KPI без команды — сотрудники не понимают, откуда взялись цифры и зачем они нужны.
  • Менять метрику после запуска — подгонять результат под желаемое.
  • Следить только за одной метрикой — игнорировать другие показатели, которые могут влиять на бизнес (например, рост DAU при одновременном падении CRR).
  • Считать без динамики — смотреть на цифру в отрыве от тренда или контекста.
Пример: в российском финтех-продукте команда поставила цель — увеличить CRR на 10% за квартал. Для этого сегментировали пользователей по источникам трафика и персонализировали пуш-уведомления. Итог: рост CRR на 13%, увеличение LTV на 8%.

Фреймворки для работы с метриками: HEART, AARRR, NSM

Когда ключевые метрики продукта уже определены, важно выстроить системную работу с ними. Без этого даже самые точные данные не приведут к росту продукта. Чтобы не теряться в десятках показателей, аналитики и продакт-менеджеры используют фреймворки — проверенные подходы, которые помогают структурировать и интерпретировать метрики продукта.

HEART: фокус на пользовательский опыт

Фреймворк от Google, полезный для продуктовых команд, которые развивают интерфейс, UX или работают с мобильными приложениями. HEART помогает смотреть не только на цифры, но и на качество взаимодействия.
Пять групп:
  • Happiness (удовлетворённость) — оценки, отзывы, NPS.
  • Engagement (вовлечённость) — ER, количество сессий, действия пользователя.
  • Adoption (принятие) — рост новой аудитории, количество регистраций, установок.
  • Retention (удержание) — CRR, Churn Rate.
  • Task Success (успешность задач) — количество ошибок, время выполнения целевого действия.
Пример: в EdTech-продукте HEART помог выявить, что низкий уровень Retention был связан не с качеством контента, а с неудобной навигацией — после доработки CRR вырос на 19%.

AARRR: воронка продукта от привлечения до денег

Один из самых популярных фреймворков для анализa метрик продукта — его используют стартапы, e-commerce и B2C-сервисы.
Пять этапов:
  • Acquisition — как человек узнал о продукте. Пример: CAC, CTR, CPC.
  • Activation — первый успешный опыт. Пример: время до первого действия, глубина взаимодействия.
  • Retention — вернулся ли пользователь. Пример: CRR, Churn Rate.
  • Referral — стал ли он рекомендовать. Пример: NPS, приглашения друзей.
  • Revenue — готов ли платить. Пример: LTV, ARPU, GMV.
Пример: в «МТС Маркетолог» анализ по AARRR показал, что после активации пользователи теряются. Добавили онбординг с подсказками — Retention вырос на 24%.

NSM — North Star Metric

Это метрика, вокруг которой выстраивается стратегия всей компании. NSM помогает держать в фокусе одну ключевую цель и подчинять ей все продуктовые решения.
Важно: NSM должна отражать ценность, которую получает пользователь, а не просто рост показателей.
  • У Netflix — это «часы просмотра».
  • У маркетплейса — «количество завершённых заказов».
  • У образовательной платформы — «число завершённых курсов».
Пример: для российской платформы для онлайн-консультаций NSM стала «количество уникальных платящих сессий в неделю». Это связало маркетинг, продукт и поддержку в одну внятную цель.

Дерево метрик: как связать показатели с бизнес-целями

Когда команда отслеживает десятки показателей, важно не потеряться в деталях. Дерево метрик помогает понять, как связаны между собой цифры и какие из них действительно влияют на результат. Это визуальная модель, в которой метрики расположены от общего к частному — от главной цели до операционных показателей.
метрика коэффициент оттока

Как устроено дерево

На вершине — North Star Metric или стратегическая цель бизнеса. Например, для e-commerce это может быть GMV (общий объём продаж), для стриминга — среднее время просмотра.
Затем дерево разветвляется:
  • GMV = Кол-во заказов × Средний чек
  • Кол-во заказов = Кол-во пользователей × Заказы на одного пользователя
  • Средний чек = Кол-во товаров в заказе × Средняя цена товара
На каждом уровне — ключевые метрики продукта, которые отвечают за конкретные зоны роста. Если упал GMV, дерево помогает быстро найти узкое место: чек не вырос? заказов меньше? реже покупают?

Зачем строить дерево

  1. Прозрачность: продуктовая, маркетинговая и аналитическая команды работают с одними и теми же приоритетами.
  2. Фокус: понятно, какие показатели важны сейчас.
  3. Контроль: можно отслеживать прогресс и управлять изменениями в продукте.
Пример: в «Авито» с помощью дерева метрик выявили, что падение выручки связано не с уменьшением трафика, а с просадкой ARPU в ключевых категориях — и усилили предложения для B2B-продавцов.

Как визуализировать дерево

После структуры — следующий шаг: дашборд, который показывает динамику каждой ветки. Используют:
  • Yandex DataLens — удобно интегрируется с Яндекс.Метрикой и BigQuery;
  • Tableau — гибкий инструмент для аналитики в крупном бизнесе;
Google Looker Studio — бесплатный и понятный вариант для небольших команд.

Как выбрать правильные метрики и выстроить цели

Даже самая мощная аналитика не работает, если команда смотрит на «не те» цифры. Поэтому в основе анализа метрик продукта — грамотный выбор: какие именно показатели отслеживать и зачем.
Удачная продуктовая метрика отвечает трём критериям:
  1. Измерима. Это не субъективная оценка, а число, которое можно регулярно фиксировать.
  2. Влияемая. На неё можно повлиять через продуктовые решения.
  3. Значимая. Она соотносится с реальной ценностью для бизнеса и клиента.
Пример: «Установки приложения» — неэффективная метрика, если цель — рост выручки. Лучше смотреть на LTV или CRR.

Постановка целей

  • Определите конечную цель. Что бизнес хочет изменить — увеличить выручку, сократить отток, повысить удержание?
  • Выберите показатель, напрямую с этим связанный. Это может быть NSM, CRR, ARPU, Churn Rate и т. д.
  • Проверьте: влияет ли команда на эту метрику?
  • Поставьте реалистичный KPI. Он должен быть достижимым, но мотивирующим.
  • Добавьте промежуточные результаты. Они подскажут, движетесь ли вы в правильном направлении.
Пример: если цель — увеличить CRR на 10%, промежуточные результаты могут включать % завершённых онбордингов, частоту повторных заказов, глубину сессии.

Как не ошибиться в работе с метриками

  • Избегайте vanity metrics. Это красивые, но бесполезные цифры вроде количества лайков или установок.
  • Не измеряйте всё подряд. Сосредоточьтесь на 3–5 инструментах, которые отражают текущее состояние продукта.
Регулярно пересматривайте набор. Метрика, которая была важной в прошлом году, может устареть.
метрика коэффициент оттока

Заключение

Продуктовые метрики — это не просто цифры в отчёте. Это язык, на котором продуктовая команда разговаривает с бизнесом. Они позволяют понять, где продукт «проседает», в чём его сила, какие функции действительно ценны для пользователей, а какие — нет. Правильные ключевые метрики продукта помогают находить точки роста, проверять гипотезы, аргументировать решения перед инвесторами и руководством.
Важно понимать: сами по себе метрики ничего не решают. Их сила — в связке с вопросами, которые задаёт команда:
  • Почему пользователи перестали возвращаться?
  • Что мешает довести покупку до конца?
  • Какие функции влияют на рост LTV?
  • Какое изменение интерфейса улучшило вовлечённость?
Хорошая продуктовая аналитика отвечает на эти вопросы без догадок. Она показывает поведение пользователей в динамике, помогает избегать ошибок и усиливает фокус команды на действительно важных задачах.
Чтобы метрики работали на результат, держите в голове четыре принципа:
  1. Осознанный выбор. Не гонитесь за количеством — достаточно 3–5 метрик, которые соотносятся с целями продукта.
  2. Связь с бизнесом. Каждая метрика должна быть «встроена» в дерево целей: от продукта — к стратегии.
  3. Гибкость. Пересматривайте метрики по мере роста продукта или смены приоритетов.
  4. Прозрачность. Данные и выводы на их основе должны быть понятны всей команде, а не только аналитикам.
В условиях растущей конкуренции и информационного шума выигрывают те, кто умеет быстро адаптироваться, видеть тренды и опираться на точные данные. В этом смысле анализ метрик продукта становится не просто инструментом контроля, а ключевым элементом стратегического управления.
nps

Научитесь создавать продукты в Product Lab

Если вы хотите освоить продуктовый подход, завести полезные знакомства и довести свой продукт от идеи до прототипа, то можете оставить заявку на наш тренинг по Product Management.

Вы научитесь:

1. Разбираться в юнит-экономике
Мыслить как предприниматель и понимать бизнес-контекст, управлять стратегией продукта, рассчитывать Unit-экономику, создавать Go-to-market-strategy

2. Работать с гипотезами
Формулировать гипотезы, приоритезировать и оценивать их, проверять гипотезы и проводить эксперименты, приоритизировать задачи и фичи

3. Проводить клиентские исследования
Проводить клиентские исследования/JTBD-исследовани, анализировать тренды, рынок, конкурентов и находить прорывные идеи и другие возможности, разрабатывать ценностное предложение

4. Запускать новые продукты
Создавать стратегию развития продукта, запускать новые продукты и решения от прототипа до MVP

5. Разрабатывать ценностное предложение
Определять продуктовые метрики и ориентироваться на них, ставить цели по OKR, создавать видение продукта, разрабатывать ценностное предложение, применять методологию Product Led Growth

6. Работать в команде
Взаимодействовать с продуктовой командой
Узнать подробнее и оставить заявку
Подписывайтесь на рассылку со статьями, которую читают лидеры рынка
Телеграм-канал Product Lab

Больше статей по теме

Получить консультацию
Заполните форму и получите ответы
на все вопросы.
Прорывной продукт быстрее, чем у конкурентов
Узнайте, как системно создавать продукты, которые взлетят, избегая распространенных ошибок!
БЕСПЛАТНО
МИНИ-КУРС