The post has been translated automatically. Original language: Russian
Companies have been investing in digitalization for years, implementing CRM, ERP, BI platforms and monitoring systems. It seemed that the more data a business collected, the easier it was for it to make decisions. But today it is becoming obvious that the availability of data does not guarantee effective management.
Almost every modern company knows how to build reports. The manager can find out the sales volume, average receipt, number of orders, conversion rate or financial indicators for any period in a few seconds.
But a legitimate question arises:
If data is available to everyone, why are some companies growing faster than others?
The answer is that most organizations have learned how to collect information, but have not yet learned how to turn it into management decisions.
When BI stops helping
Imagine a typical executive morning.
There are dozens of graphs on the screen.:
- sales by branches;
- number of new clients;
- average check;
- remnants of goods;
- employee effectiveness;
- loading the contact center;
- execution of plans.
Everything looks beautiful.
But the main question arises:
What should I do with this information?
Let's say sales decreased by 12%.
Is this a problem?
Maybe.
But BI does not explain:
- why there was a decrease;
- what process caused the problem?;
- who caused it;
- how will this affect profits in a week;
- what actions need to be performed today.
It turns out to be a paradoxical situation: there is more and more data, but there is no less uncertainty.
From reports to recommendations
There has been a major shift in recent years.
If earlier analytics answered the question:
"What happened?"
Today, the business expects answers to completely different questions.:
- Why did this happen?
- What will happen next?
- What are the risks?
- What needs to be done right now?
That is why analytical systems are gradually becoming intelligent assistants to the head.
Artificial intelligence is able not only to process millions of records, but also to find patterns that are difficult for a person to notice on their own.
Let's imagine a regular contact center
The classic BI system will show:
- number of calls;
- average talk time;
- the speed of the operators' response;
- the number of missed requests;
- employee rating.
Is it useful?
Definitely.
But AI analytics goes much further.
It automatically analyzes the content of conversations and is able to identify:
- what questions do clients ask most often?;
- why do customers refuse to buy;
- does the operator follow the communication script;
- how emotional is the conversation;
- what promises were made to the client;
- has the employee completed the required actions;
- which topics are starting to repeat more often than usual.
In fact, the manager no longer needs to listen to thousands of recordings — the system itself identifies problem areas and shows them in an understandable way.
A similar situation occurs in production
The usual report shows:
- how many products are manufactured;
- how many orders have been completed;
- how many employees worked in the shift.
AI analysis is able to see much more.
For example:
- one production site regularly becomes a bottleneck;
- semi-finished products run out earlier than estimated time;
- a certain shift is slower than the others;
- some of the equipment starts to work with deviations;
- delays in orders appear long before deadlines are violated.
Instead of reacting to a problem, the business gets the opportunity to prevent it in advance.
AI begins to understand not only the numbers, but also the meaning.
This is one of the main differences between modern technologies.
Previously, analytical systems worked exclusively with structured data:
- tables;
- sales;
- leftovers;
- financial indicators.
Today, artificial intelligence is able to analyze almost any information.:
- phone conversations;
- correspondence between employees;
- customer requests;
- reviews;
- documents;
- email address;
- internal regulations.
That is, not only the numbers are analyzed, but also the context.
That is why completely new opportunities are emerging.
For example:
- automatically identify the causes of negative reviews;
- identify violations of internal processes;
- find recurring customer issues;
- detect a decrease in the quality of service even before complaints appear.
The biggest mistake companies make
Many people continue to believe that the digital transformation ends after the introduction of the next information system.
In practice, this is just the beginning.
Without proper analytics, even the most modern CRM or ERP is gradually turning into a huge repository of information that almost no one uses.
The amount of data is growing every year.
The number of decisions taken is not.
That is why today the main competitive advantage is no longer technology per se, but the company's ability to quickly extract meaning from information.
What will be the next stage of analytics development?
In the coming years, the role of analytical systems will change even more.
The supervisor will stop opening dozens of reports.
Instead, the system will generate daily recommendations by itself.
For example:
Today, it is worth paying attention to branch No. 3 — the waiting time for customers has increased by 27%.
The number of refusals after consultation increased by 18%. The main reason is the lack of the desired product.
Operators have become less likely to offer related services, which has already affected the average receipt.
The AI found repeated complaints about the speed of delivery in one region.
Such conclusions allow us to move from analyzing the past to managing the future.
Instead of a conclusion
We are entering a stage where the winners are not those companies that collect more data, but those that turn information into actions faster.
BI will remain an important tool. But its role is gradually changing: from visualization of indicators to intellectual decision—making support.
It is in this direction that global analytics is developing today. Artificial intelligence does not replace the head and does not make decisions for him. It takes over the routine analysis of large amounts of data, helps to see the relationships and suggests options for action.
In a world where there is more and more information, it is no longer the data itself that creates value, but the ability to understand its meaning and make timely decisions.
«У нас выросло количество регистраций.»
«Мы выпустили десять новых функций.»
«Посещаемость сайта увеличилась на 30 %.»
На первый взгляд кажется, что продукт развивается успешно. Но действительно ли эти показатели говорят о его успехе?
Цифры сами по себе не приносят пользы. Важно понимать, какие из них отражают реальную ценность для бизнеса и пользователей, а какие лишь создают иллюзию прогресса.
Разберемся, как выбрать метрики, которые помогут принимать решения, а не просто украшать отчеты.
Почему нельзя измерять всё подряд
Современные цифровые продукты собирают огромное количество данных.
Можно отслеживать:
- количество пользователей;
- клики;
- просмотры экранов;
- время в приложении;
- ошибки;
- скорость загрузки;
- средний чек;
- удержание;
- десятки других показателей.
Проблема возникает тогда, когда команда начинает следить сразу за всем.
В результате появляется множество красивых графиков, но становится сложнее ответить на простой вопрос:
Становится ли продукт лучше?
Хорошая система метрик должна помогать принимать решения, а не усложнять их.
Начните с бизнес-цели
Первая ошибка многих команд — выбирать метрики еще до того, как определена цель продукта.
Представим три разных сервиса.
Интернет-магазин хочет увеличить продажи.
Мобильный банк стремится повысить активность клиентов.
Образовательная платформа заинтересована в завершении курсов.
Очевидно, что одинаковые показатели не смогут одинаково хорошо описывать успех каждого из этих продуктов.
Поэтому сначала необходимо ответить на вопрос:
Какую главную задачу сейчас решает продукт?
И только после этого выбирать показатели эффективности.
Не путайте метрики с результатами
Количество опубликованных функций — не показатель успеха.
Количество закрытых задач — тоже.
Даже рост регистраций сам по себе еще ничего не означает.
Например, если регистраций стало больше на 40 %, но большинство пользователей покидают приложение через несколько минут, продукт не стал успешнее.
Важно измерять не действия команды, а изменения в поведении пользователей.
Используйте пирамиду метрик
Удобный подход — разделить показатели на несколько уровней.
Бизнес-метрики
Они показывают влияние продукта на компанию.
Например:
- выручка;
- прибыль;
- количество платящих клиентов;
- средний чек;
- удержание клиентов;
- пожизненная ценность клиента (LTV).
Продуктовые метрики
Помогают понять, насколько продукт полезен пользователям.
Например:
- ежедневная активность (DAU);
- ежемесячная активность (MAU);
- коэффициент удержания;
- конверсия;
- время выполнения ключевого сценария;
- количество успешных операций.
Технические метрики
Показывают стабильность системы.
Например:
- скорость загрузки страниц;
- время ответа API;
- количество ошибок;
- доступность сервиса;
- частота инцидентов.
Все три уровня важны. Если ориентироваться только на один из них, можно упустить серьезные проблемы.
Выбирайте несколько ключевых показателей
Иногда встречаются дашборды, содержащие сотни графиков.
На практике ими почти никто не пользуется.
Лучше определить несколько действительно важных метрик, которые команда сможет регулярно анализировать.
Например, для сервиса доставки еды это могут быть:
- количество заказов;
- конверсия в оформление заказа;
- среднее время доставки;
- доля повторных заказов;
- удовлетворенность клиентов.
Такой набор уже позволяет увидеть реальную картину.
Следите за метриками, которые меняют поведение команды
Хорошая метрика должна помогать принимать решения.
Представим, что команда ежедневно отслеживает скорость регистрации пользователей.
Если показатель начинает снижаться, появляется повод разобраться:
- изменилась форма регистрации;
- возникли технические проблемы;
- появились ошибки;
- ухудшился пользовательский опыт.
Метрика становится сигналом к действию.
Если же показатель никак не влияет на принимаемые решения, возможно, его вообще не стоит отслеживать.
Осторожно с «тщеславными» метриками
В продуктовой разработке существует понятие vanity metrics — показатели, которые выглядят впечатляюще, но мало говорят о реальной ценности продукта.
Например:
- количество скачиваний приложения;
- количество просмотров сайта;
- число зарегистрированных пользователей;
- количество подписчиков.
Все эти показатели могут расти, пока реальные продажи, удержание или прибыль остаются на прежнем уровне.
Именно поэтому важно задавать себе вопрос:
Если эта метрика вырастет, станет ли продукт успешнее?
Если ответ неоднозначен, стоит поискать более полезный показатель.
Регулярно пересматривайте систему метрик
По мере развития продукта приоритеты меняются.
На этапе запуска важнее всего может быть количество первых пользователей.
После выхода на рынок — удержание.
Во время масштабирования — прибыльность и эффективность процессов.
Поэтому набор ключевых метрик нельзя считать постоянным.
Полезно регулярно пересматривать его и исключать показатели, которые перестали помогать в принятии решений.
Практический пример
Представим платформу онлайн-обучения.
Главная цель — увеличить количество студентов, успешно завершивших курс.
В этом случае логичнее отслеживать:
- процент завершения курса;
- ежедневную активность студентов;
- среднее время между занятиями;
- удовлетворенность обучением;
- повторные покупки новых курсов.
А вот количество зарегистрированных пользователей будет лишь вспомогательной информацией.
Итоги
Метрики — это инструмент управления продуктом, а не украшение дашбордов.
Хорошая система показателей начинается с понимания целей бизнеса, помогает оценивать поведение пользователей и позволяет своевременно принимать решения.
Не стремитесь измерить всё. Гораздо полезнее выбрать несколько действительно значимых метрик, регулярно анализировать их и использовать результаты для развития продукта.
Именно такой подход помогает цифровым продуктам расти не за счет количества функций, а за счет создания реальной ценности для пользователей и бизнеса.
Share
