TGStat
TGStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • flag Russian
    Язык сайта
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов и чатов Региональные подборки Тематические подборки Платные каналы Поиск каналов
    Добавить канал/чат
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Telegram
  • Продвижение
    Реклама через Яндекс Бизнес Реклама в каналах через TGStat Agency Реклама на сайте TGStat.ru
Qetzal · ad libitum, ad infinitum

20 Jan 2025, 18:49

Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться

Мне задали вопрос:

> Какие есть секреты по постепенному развороту большой организации от денежных метрик (условного GMV) к продуктовым? Какие трюки хорошо сработали в твоем опыте? Если вообще была такая проблема в эквиде

В ответе есть две части: про метрики и про разворот большой компании.

1) Метрики это проекция реального мира на числа. Они дают управляемость и позволяют работать с этой моделью мира. Но как и любая модель — не описывают мир во всех его деталях, могут ошибаться.

Как и у гипотез — ошибки модели сводятся к двум общим типам:
— Ложноотрицательные: в реальном мире что-то произошло, но метрики этого не показали.
— Ложноположительные: метрики что-то показали и объяснили, мы пришли к какому-то заключению, но в реальном мире этого нет или же причина изменений метрик — другая.

Правильная модель стремится к минимизации этих ошибок. Чтобы метрика была достаточно чувствительна, чтобы реагировать на наши действия (и желательно только на них, исключая внешние воздействия), но при этом модель была достаточно точна, чтобы мы по ней могли делать достоверные заключения о реальном мире и законах его изменения. Последний момент важен — необходимо не только описать мир, но и понимать причинность событий, возможность предсказывать реакцию на наши действия с бóльшей точностью.

Поэтому разделение метрик на "денежные" и "продуктовые" — непродуктивно. Вам вот надо идти от "денежных" к "продуктовым". В это же время похожая компания думает о важности перехода от "продуктовых" метрик к "денежным", ближе к бизнесу и клиентам. (а потом мы все слушаем доклады на конференциях об этих замечательных трансформациях)

Вместо этого нужно обсуждать — какие метрики должны быть, чтобы минимизировать ошибки двух типов при движении к нужной нам цели. Чтобы метрики были достаточно чувствительны, чтобы реагировать именно на наши действия ("горячо/холодно") и в то же время их изменения описывали мир, а вы могли лучше понять по ним реальный мир и его движущие силы.

2) Я не эксперт по развороту больших компаний, но мнение и опыт взаимодействия с ними имею. Главная мысль такая — поймите настоящие цели и приоритеты большой компании и её ключевых людей. Адаптируйте ваше предлагаемое изменение, чтобы оно помогало эти настоящие цели достичь. Или более простыми словами — плывите по главному сильному течению, а не против.

Проблема тут в том, что настоящие цели и декларируемые цели могут(и будут) отличаться. На словах одно, но на деле важным считается другое. И главный секрет в том, чтобы понять, что же на самом деле компании нужно (а она себе в этом явно может и не признаваться) и делать вещи, которые этому помогают.

Да, можно (и иногда нужно) идти против течения. Это требует умения и накопленной репутации. Но если у вас уже есть и умение и репутация — мой совет для ваc прозвучит как что-то очень базовое(и наивное) и точно не нужен.
Темная сторона метрик и KPI — когда метрики стреляют нам в коленку
В сентябре 2019 я выступил на фестивале 404 с рассказом про тёмную сторону метрик. Рассказал, когда они могут вредить, мешать и неожиданно стрелять в коленку.

2.4k 4 38
Каталог
Каталог каналов и чатов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал/чат
Рейтинги
Рейтинг каналов Telegram Рейтинг чатов Telegram Рейтинг публикаций Рейтинги брендов и персон
API
API статистики API поиска публикаций API Callback
Наши каналы
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Почитать
Академия TGStat Исследование Telegram 2019 Исследование Telegram 2021 Исследование Telegram 2023
Контакты
Справочный центр Поддержка Почта Вакансии
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Публичная оферта
Наши боты
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot