JetMetrics


Гео и язык канала: Россия, Русский


Канал Димы Некрасова о системном подходе к метрикам продукта и бизнеса.
Хаб знаний – джетметрикс.рф
Кофаундер – JetMetrics.io
ex-CEO агенства – Datmark.com
12 лет в аналитике и BI
Строю единорога и мечтаю сделать аналитику более actionable

Связанные каналы

Гео и язык канала
Россия, Русский
Статистика
Фильтр публикаций


Тем временем, ребята из Эсборд выкатили библиотеку гайдов на своей платформе. Мы там тоже есть 🤴

Смотреть тут – https://sboard.online/dashboard/guides/author/230

UPD: Ссылку исправили


Мы закрыли JetMetrics

Может кто не в курсе, но нашим основным фокусом с 2022 года было приложение для магазинов на Shopify на международном рынке. От него же и пошло название Джетметрикс, канал в телеграм и всё остальное. Так вот это SaaS приложение перестало работать 1 июля.

Это был долгий и интересный путь. Но путь стартапа – это всегда высокий риск неудачи. Мы были к этому готовы.

Вот основные причины, почему не получилось:

1️⃣ Не подтвердили спрос деньгами

Когда мы опубликовали первую карту метрик, которая собрала 3+ млн просмотров в Линкедине, мы поняли, что попали в нерв. Мы сразу начали делать прототипы будущего продукта, показывать ЦА, а параллельно еще стали продавать карты метрик в Miro.

Так вот за карты метрик мы получили более 40.000 долларов, а вот предоплату за продукт мы побоялись брать. Мы просто поверили людям, которые говорили: "Да, мы будем пользоваться вашим продуктом. Разрабатывайте!"

2️⃣ Ошиблись с аудиторией

Первая версия продукта была с одним источником данных – самим Shopify (продажи, клиенты, ассортимент). Мы думали, что для небольших магазинов, у которых мало сторонних источников, этого будет достаточно.

В итоге у малого бизнеса боль была не такой ярко выраженной, а для компаний среднего размера мы не подходили – им нужно было сводить сразу несколько источников (Klaviyo, Meta Ads, GA4 и пр).

3️⃣ Двигались медленно из-за нехватки фокуса

Мы не брали кредитов, не привлекали инвесторов. Все расходы оплачивали из своих. Вроде звучит круто, но на деле нам постоянно приходилось тратить время на сторонние активности.

Как следствие, мы не могли сконцентрироваться на основном продукте на 100% и двигались медленно.

4️⃣ Мы опоздали к революции ИИ

Сделай мы тот же самый продукт 2 года назад, может темпы роста пользователей (а они были, кстати, забыл сказать) были иными. Но Shopify внедрил AI ассистента, Claude и ChatGPT были уже достаточно умными. А у нас в продукте AI вообще не было.

Поэтому единственным преимуществом JetMetrics для некоторых было то, что продажи можно было посмотреть в наглядном виде дерева метрик. Но этого недостаточно, чтобы платить 50-150 долларов.

5️⃣ Переоценили роль дашбордов вида карт метрик

Мы думали, что пользователи будут рады ВСЕГДА работать с дашбордами, построенными только в таком виде: стрелки, иерархия, связи между метриками. Это было нашим когнитивным искажением.

Ярким примером был DoubleLoop (по сути, наши конкуренты и одни из пионеров). Их купили Mixpanel, чтобы встроить целый продукт как один из (!) компонентов своей платформы. Как самостоятельный продукт DoubleLoop бы не выжил. Мы шли по схожему пути.

- - - -

❤️ Спасибо, что дочитали. Надеюсь, это кому-то окажется полезным. Понятно, что это были не единственные проблемы, но, как мне кажется, это самые существенные.

Сейчас же мы сконцентрировались на других продуктах и на клиентских проектах – всё можно посмотреть здесь. И канал этот будем активно развивать!

Но следующий большой проект не за горами, я не сомневаюсь. Так что следите за апдейтами! 🤘



528 0 12 6 24

🫥 Как разложить метрику, чтобы стало понятно, что делать

Попросите любого знакомого аналитика или продакта декомпозировать какой-нибудь важный показатель. Ну, скажем, "Средний чек".

В 9 случаях из 10 он разложит на основе формулы. И получится, что "Средний чек" раскладывается на "Выручку" и "Заказы". Формально тут не придраться, всё корректно.

Но как увеличивать средний чек исходя из такой разбивки?

Выручку – растить
Заказы – снижать 🤡

Вроде логично, но это из серии "Делай хорошо, плохо не делай".

Так вот назовем это базовой, простой разбивкой. Она отвечает на вопрос "откуда взялось число". И это правда нужно – когда метрика снизилась, вы можете понять, что изменилось, числитель или знаменатель. Но вот для решений и планов это не годится, ведь совершенно не понятно, за счет чего именно растить тот же условный "Средний чек".

Тот же средний чек можно разбить на:
- цену позиции (SKU)
- позиций в заказе
- единиц в позиции
- долю покупок со скидкой

Арифметика тут тоже, кстати, корректная, ведь произведение даёт тот же средний чек. Но разница в том, что теперь видно, за счёт чего его растить.
а) продавать более дорогую продукцию
б) увеличить проникновение в ассортимент
в) стимулировать брать больше единиц
г) оптимизировать скидочную политику

Из базовой разбивки мы не смогли бы даже примерно очертить такие зоны решений. Смотрите несколько других примеров на шпаргалке выше.

Рассказать алгоритм такой разбивки?
🔥 – да

@jetmetrics | хаб знаний со всеми материалами

591 0 19 8 33

⚡️ Чем мы можем быть полезны?

Нас много раз спрашивали, делаем ли проекты для компаний, консультируем ли.

Нигде никакой информации об этом не было, но люди видели наш контент, продукты и понимали, что им это было бы полезно внедрить.

В таком вот режиме без сайта о наших услугах мы умудрились начать несколько проектов для очень классных компаний.

Но пора менять ситуацию.
Мы наконец-то оформили наши услуги для бизнеса в лендинг.

Смотрите, задавайте вопросы, оставляйте ваши заявки, пишите напрямую.

джетметрикс.рф/consulting


📂 5 шагов к дашборду, который открывают

Ранее я не очень подробно рассказывал в канале, как именно делать дашборды с учетом карт метрик – этот материал был доступен для студентов курса.

Но теперь будем это исправлять.

Мы подготовили разбор на примере конкретного дашборда и конкретной карты метрик (спойлер: «Поддержка клиентов»). Расписали все шаги с ходом мысли, пояснениями и скринами.

Читать статью тут

Ну а чтобы знания со всей статьи можно было унести в компактном виде, как обычно, запилили шпаргалку.

Enjoy!

@jetmetrics | хаб знаний со всеми материалами

759 0 27 2 19

❤️ 7 лет назад эта девушка пришла вести соцсети нашего агентства. Теперь она полноценный кофаундер и настоящий друлега (типа, друг и коллега в одном лице).

Знакомьтесь, это Маша.
Она участвует во всех инициативах и продуктах, о которых я пишу в канале. Сегодня мы скромно отметили 7 лет совместной работы.

Мне видится история нашего сотрудничества и ее карьерный трек очень интересными. Хотел бы наконец-то рассказать об этом публично.

Машу мы заприметили в 2019 году у одного знакомого. Она только-только закончила ВШЭ и вела соцсети для небольшого проекта. Мы ее пригласили к нам на парт-тайм, чтобы вести соцсети агентства Datmark. Все начиналось хорошо и было многообещающе.

Но когда началась пандемия и режим повышенной мобилизации, то я предложил Маше переквалифицироваться из СММщика в аналитика. Разворот был довольно крутой, и я предполагал, что она откажется. Но она согласилась и начала быстро осваивать новые скиллы.

Из девочки, которая боялась всего и ловила панички посреди рабочего дня, она превратилась в крутого профи (и уже без паничек). В последующие 2 года она вывозила сложнейшие проекты для разных компаний: Campari, Nielsen, ФК Локомотив и не только.

Машу полюбили BI разработчики за то, что она писала идеальные ТЗ.
Машу полюбили проджекты за то, что на неё можно было положиться.
Машу полюбили клиенты, потому что она умела объяснять им сложные вещи простым языком и была внимательна к их требованиям.

Под конец 2021 года я предложил ей попробовать делать продукт на международку. Это было бы трудно, долго и с высоким риском провала. Но она согласилась на это новое путешествие!

За последние годы мы сделали много крутых вещей:
- придумали и развили подход карт метрик
- JetMetrics (SaaS решение для Shopify магазинов)
- разработали 60+ крутых продуктов (карты метрик, дашборды и пр.) на Gumroad
- а нашими наработками пользуются 70.000+ экспертов из 131 страны мира.

Дальше – больше. Я в этом не сомневаюсь.

Спасибо тебе, Маша, за наш классный симбиоз. Мы разные, но хорошо дополняем друг друга в работе. Трудно пожелать более крутого соратника, чем ты!

🍻🍻

(можете поздравить или пожалеть Машу своим лайком!)


🤪 "Нам нужно вывести основные метрики на дашборд"

Признайтесь, что не один раз слышали такой запрос на разработку отчета. А может, и сами говорили.

Вот еще вариации:
"Хотим отслеживать показатели, чтобы принимать решения на основе данных"
или моё любимое: "Хотим видеть ситуацию в целом"

Так и появляются дашборды, в которых
- есть бесполезные метрики вроде "Всего клиентов в базе"
- 10 не связанных между собой KPI и набор цветастых визуализаций на одном листе

Они первые кандидаты в дашборды-зомби.

На практике всё не так просто, как кажется.

Надо и задачу точно определить по JTBD, и назвать решения, которые дашборд поддержит.
Надо и метрики с умом подобрать под задачу, а не просто вывести "Выручка", "Расходы", "Прибыль".
Еще и с визуализациями не переборщить, и акценты грамотно расставить: какая метрика ключевая и что на неё влияет.

Так что дело определенно не в том, чтобы просто вывести показатели на экран.

@jetmetrics | хаб знаний со всеми материалами


📌 Не каждую метрику надо растить
и не каждую надо снижать

К весьма любопытному наблюдению мы подошли однажды, разрабатывая базы знаний по метрикам.

Есть метрики, где рост – это практически всегда хорошо. Ну просто потому что больше денег, больше клиентов, больше трафика – это же круто! При прочих равных, конечно же.

Есть метрики, где чем меньше, тем лучше: отток, отписки, количество возвратов.

А есть показатели, где резкое изменение далеко не всегда полезно. Возьмем, например, "Среднее время на сайте". Если оно выросло, то это:
- может быть хорошо, потому что люди больше вовлекаются в контент
- а может быть плохо, потому что пользователи не могут найти нужной информации

Мы такие метрики окрестили метриками баланса.

Смысл в том, что такие метрики нет смысла постоянно форсировать. Надо определить оптимальный диапазон значений и стараться держать их внутри него.

В качестве примере держите шпаргалку с метриками программ лояльности.

@jetmetrics | хаб знаний со всеми материалами


👩‍🎨 Аккуратный и/или полезный дашборд

Много лет назад мы в агентстве старались сделать дашборды для клиентов красивыми, аккуратными и заполнить всё возможное пространство метриками, графиками и таблицами. А еще мы обожали делать красивые подложки, чтобы все смотрелось дорого-богато.

Я думал, что так клиент оценит наши скиллы и увидит разницу между нормальным агентством и фрилансером с биржи фриланса.

Да и сейчас постоянно вижу посты в соцсетях от биайщиков, где они хвастаются своими навыками дизайна и датавиза – кто на что горазд, ей-богу! Уверен, что некоторые воспринимают свою работу, как искусство.

Однако всё чаще сталкиваюсь с кейсами, когда минимальные, страшненькие и неказистые дашборды используют на регулярной основе. А те, на оформление которых потратили кучу времени, становятся "зомби-дашбордами" (то есть они существуют, обновляются, но их попросту не открывают).

И в этом есть серьезное противоречие – вам нужно, чтобы было красиво или чтобы решало задачу?

Первое даст кратковременный вау-эффект.
Второе – долгосрочную пользу вам и вашей команде.

@jetmetrics | хаб знаний со всеми материалами

817 0 5 12 17


774 0 12 6 17

Так кто виноват?
Опрос
  •   🔴 Маркетинг
  •   🔵 Продажи
18 голосов


🔫 Как решить войну и маркетинга и продаж

Когда продажи снижаются, а вы когда пытаетесь найти причину, то появляется эта классика:
"Мы приводим вам много лидов, а вы их не дожимаете"

– говорит отдел маркетинга
"Вы приводите некачественные лиды"

– отвечает отдел продаж

Давайте честны – это старо как мир.

Но что, если оперировать не мнениями, а конкретными метриками? Да еще и сведёнными в карту со связями, где есть конкретное разграничение: вот метрики маркетинга, а вот метрики продаж.

Тогда подобные дискуссии теряют силу. Можно сразу понять причины просадки.

Да, у нас в эфире непостоянная рубрика "Бизнес-головоломка".
Посмотрите на эту карту метрик и скажите, кто виноват в том, что продажи снизились на 18%?

🔴 Маркетинг, который приводит плохие лиды
🔵 Продажи, которые не дожимают

Проголосуйте в опросе ниже, а обсудить можно в комментах!

@jetmetrics | хаб знаний со всеми материалами


Два слоя аналитики, без которых данные не становятся решениями
И в чем разница между ними

Предположим, у вас есть таблицы, выгрузки по API, может, даже хранилище данных. Только это ещё не значит, что за сотнями показателей и срезов стоит системность и бизнес-логика.

Без неё:
– дашборды собирают по принципу "вывести на экран побольше метрик"; 😳
– показатели считают по-разному и не факт, что корректно;
– метрики рассматривают по отдельности, не понимая, как одни влияют на другие.

В итоге данные редко превращаются в действия.
А если превращаются, то не всегда в верные.

Чтобы аналитика стала системой, которая отражает бизнес, поверх данных нужны 2 слоя:

1) семантический слой
2) наши любимые карты метрик (на английском – это causal layer; однако «причинно-следственный слой» звучит так себе)

Про первый я в канале почти не рассказывал – это не наш фокус. Хотя его элементы – справочник метрик с формулами и определениями – часто входят и в сами карты метрик.

Чем они отличаются, разобрал на шпаргалке.
Сохраняйте и делитесь с коллегами.

@jetmetrics

835 0 16 3 13


992 0 28 7 25



👥 Все способы сегментации клиентов на одной карте

Когда я спрашиваю, как компания сегментирует своих клиентов, то обычно отвечают, что по выручке. В лучшем случае – по когортам или по RFM.

Но не одними когортами и RFM едины!

Ловите исчерпывающую памятку по всем основными (и даже сильно заумным) способам сегментировать клиентов.

А более подробно можно разобраться в теме тут:
1) Библия сегментации клиентов
2) Библия удержания клиентов 2026

@jetmetrics


🔢 Диагностические матрицы

Помните, мы публиковали шпаргалки про то, что метрики всегда надо рассматривать в сочетании с другими? Вот первая и вот вторая.

Это, по сути, примеры одного из важных артефактов — диагностических матриц. Они являются производными от карт метрик и деревьев драйверов.

Такие матрицы упрощают интерпретацию изменения показателей. Их можно «зашивать» в дашборды и ИИшку.

Еще их можно дополнить пороговыми значениями, чтобы метрики подсвечивались только в случае существенного ухудшения.

Итого:

Карты метрик (основа) — как показатели связаны друг с другом
⬇️
Деревья драйверов — как влиять на ключевые показатели
⬇️
Диагностические матрицы — как интерпретировать изменения нескольких метрик совместно

@jetmetrics

884 0 19 1 16

💬 5 вопросов для разбора падения метрики

По моему опыту, одна из самых частых проблем – это понять не что изменилось, а почему.

Если у вас есть карта метрик, то вы быстро поймёте, какие еще показатели и срезы проверить.

А выстроить это в единый процесс поможет алгоритм на шпаргалке, который мы подготовили выше.

@jetmetrics


Что такое метрики-противовесы

Их можно называть по-разному:
- противовесы (как я написал в прошлом посте)
- предохранители
- защитные метрики

Какого-то устоявшегося термина на русском я не видел. Но суть от этого не меняется.

Это метрики, которые нужно отслеживать, чтобы общая система оставалась в балансе, то есть чтобы в погоне за каким-то KPI не просела другой важный показатель.

Тонкость в том, что очень часто такие метрики не связаны с вашими KPI напрямую.

Возьмите показатель, над которым вы сейчас работаете и подумайте: чем его проще всего накрутить и какая метрика от этого ухудшится?

Её-то и надо обязательно добавлять в отчеты и дашборды.

Для наглядности привел несколько примеров в шпаргалке.

@jetmetrics

Показано 20 последних публикаций.