Metriken sind Schwindel, werden Sie sagen, und Sie haben recht. In gewisser Weise.
TatsĂ€chlich, wenn es um Metriken geht, dann ist die erste Metrik, die einem in den Sinn kommt â die Besucherzahlen.
Viele lieben es, stundenlang auf das Diagramm der Besucherzahlen ihrer Website zu schauen.
Wie toll ist es, zu beobachten, wie die Linie hĂŒpft â hin und her, hin und her⊠Noch besser ist es, wenn die Besucherzahlen kontinuierlich steigen.
Dann breitet sich das selige WĂ€rmegefĂŒhl im ganzen Körper aus und der Geist schwebt in den Himmel, in der Erwartung der himmlischen Manna.
Ach, welche Freude, welches GlĂŒck!
Und selbst wenn das Bild traurig istâŠ
Von dem Diagramm kann man trotzdem seinen Blick nicht abwenden, so fesselnd ist es.
Es scheint, als ob im Diagramm ein geheimer Sinn verborgen ist. Nur noch ein wenig, und das Bild wird seine Geheimnisse enthĂŒllen und einen unglaublich einfachen und effektiven Weg zur Gewinnung einer riesigen Anzahl von Kunden aufzeigen. Und dann wird das Geld sicher in Strömen flieĂen.
Aber tatsĂ€chlich sind die Besucherzahlen eine typische âschmeichelhafte (eitel) Metrikâ, die nicht die nĂŒtzliche Bedeutung trĂ€gt.
Und solche Metriken sind die meisten. Die meisten der Metriken, die Sie sehen werden â sind schmeichelhaft. Und genau deshalb hat sich fĂŒr Metriken ein schlechter Ruf als sinnlose Zeit- und Kraftverschwendung entwickelt.
Aber in Wirklichkeit ist das ganz anders. Die richtigen Metriken liefern Ă€uĂerst wichtige und manchmal wertvolle Informationen fĂŒr das GeschĂ€ft und das Projekt.
Der Hauptvorteil und Zweck von Metriken ist, dass sie Ihnen die Möglichkeit geben, Ihr GeschÀft oder Ihr Projekt zu steuern.
Wie erkennt man, dass eine Metrik schlecht ist?
Lassen Sie uns ein sehr einfaches Beispiel betrachten â die Geschwindigkeit eines Autos.
Bitte sagen Sie, was die Geschwindigkeit bedeutetâŠ
100 km/h?
HmmâŠ
HmmâŠ
Was bedeutet sie also?
Ich denke, Sie haben sich wahrscheinlich schon gedacht, dass⊠sie nichts bedeutet!
Okay. Jetzt die zweite Frage:
Ist 100 km/h gut oder schlecht?
HmmâŠ
Weder noch?
Richtig!
Die Geschwindigkeit ist eine völlig nutzlose und unsinnige Metrik. Wenn man sie nicht im Kontext nutzt. In Kombination mit anderen Metriken kann sie natĂŒrlich etwas aussagen, aber alleine â ganz sicher nicht.
Die Besucherzahlen einer Website sind genau dieselbe Geschwindigkeit.
Deshalb macht es ĂŒberhaupt keinen Sinn, vor dem Diagramm der Besucherzahlen zu verharren. Es wird Ihnen nicht das Geheimnis des Lebens enthĂŒllen. Verstehen Sie jetzt?
Welche Metriken sind dann gut?
Zum Beispiel: die Churn-Rate. Diese Kennzahl zeigt, wie viele Kunden im Laufe der Zeit fĂŒr immer aus dem Unternehmen/der Website abgewandert sind.
Churn-Rate = 1 % bedeutet, dass wir nur 1 % der Kunden verlieren. Das heiĂt, wir verlieren fast niemanden.
Wenn die Churn-Rate jedoch 90 % betrÀgt, bedeutet das, dass wir fast alle unsere Kunden verlieren. Das ist furchtbar!
Sehen Sie den Unterschied zwischen dieser Kennzahl und der Geschwindigkeit?
Die Churn-Rate ist eine sinnvolle Kennzahl, die die Frage beantwortet, ob das gut oder schlecht ist. Und Sie mĂŒssen nicht raten, was sie bedeutet.
Das ist eine Kennzahl, die fĂŒr sich selbst spricht!
Und jetzt sind wir bereit, dringende MaĂnahmen zu ergreifen, um den Kundenverlust zu verringern.
Genau aus diesem Grund werden solche Kennzahlen als handlungsfÀhig bezeichnet. Denn sie motivieren zum Handeln.
Das Kriterium fĂŒr "SĂŒĂlichkeit" von Kennzahlen
Es gibt einen sehr einfachen Weg, um festzustellen, dass eine Kennzahl "sĂŒĂlich / eitel" (engl. vanity) ist.
Die meisten absoluten Kennzahlen, wie die Besucherzahlen, die Anzahl der Downloads, Retweets, E-Mail-Adressen/Abonnenten, Likes usw. sind sĂŒĂlich..
Relative, gewogene Kennzahlen sind oft handlungsfÀhig. Aber nicht immer!
Was die qualitativen Kennzahlen angeht, so gibt es hier keine Eindeutigkeit, da die qualitative Bewertung an sich nicht genau und eindeutig sein kann.
Aber andererseits kann und sollte die Benutzerfreundlichkeit eines Programms genau nach dem MaĂ der Wahrnehmung der Endnutzer bewertet werden und nicht anders.
Wie begegnet man Kennzahlen im Allgemeinen?
Zuerst muss man sein Denken umkehren.
Ohne Scherz.
Jeder (!) der mit Kennzahlen in BerĂŒhrung kommt, beginnt zuerst nach dem Grund ihres Daseins zu suchen. Aber den werden sie leider nicht aufzeigen.
Kennzahlen sind so einfach wie ein gewöhnliches Lineal, mit dem wir alles messen, was wir wollen.
Sie suchen schlieĂlich keinen Grund fĂŒr das Dasein eines gewöhnlichen Hol-Lineals, oder?
Die Suche nach dem Sinn des Lebens in einem Lineal ist das, was man "Bottom-Up-Ansatz" nennt.
FĂŒr ein richtiges Arbeiten mit Kennzahlen muss man das Paradigma wechseln und andersherum arbeiten, von oben nach unten.
Das heiĂt, zunĂ€chst eine Handlung vorzunehmen und dann mit Hilfe von Kennzahlen die daraus resultierende Wirkung zu messen.
Kennzahlen sollten einfach als gewöhnliches Messinstrument verwendet werden und nicht mehr.
Denken Sie ĂŒber diese Worte nach.
Messen Sie mit Hilfe von Kennzahlen die Wirkung Ihrer Handlungen und erfinden Sie keine Handlungen auf der Grundlage der MaĂe eines Hol-Lineals.
Dieser Ansatz wird auch als "Hypothese->Messung" bezeichnet.
Okay, das ist klar.
Frage Nr. 2: "Was genau messen? Wie finde ich die richtigen Metriken?"
Wie stelle ich mein eigenes Metrikset zusammen?
Wenn Sie im Internet suchen, werden Sie sicherlich Dutzende, wenn nicht Hunderte verschiedener Metriken zu einem und demselben Thema finden.
Zum Beispiel gibt es etwa hundert Metriken zur SoftwarequalitÀt. Dazu gehören die Standards GOST R ISO, die in SonarQube berechneten Metriken, einige selbstgeschriebene Varianten und sogar "qualitative" Metriken, die auf Benutzerbewertungen basieren.
Welche sollte man also verwenden und welche nicht?
Der beste Ansatz ist, sich an dem "Hauptwert" zu orientieren.
OMTM (One Metric That Matters)
Lassen Sie uns ein Beispiel betrachten.
Es ist klar, dass, wenn Sie die QualitÀt Ihres Softwareprodukts verbessern möchten, Sie diese QualitÀt auf verschiedene Arten messen können.
QualitÀt ist nicht nur die Anzahl der Fehler. Betrachtet man die QualitÀt im Ganzen, dann umfasst sie:
die Anzahl der VorfÀlle in der Produktion,
Benutzerfreundlichkeit und VerstÀndlichkeit,
Geschwindigkeit,
die VollstÀndigkeit und zeitgerechte Umsetzung der geplanten Funktionen,
Sicherheit.
Es gibt viele Kriterien, und es ist unmöglich, mit allen gleichzeitig zu arbeiten. Man geht ganz einfach vor: Man wÀhlt ein Kriterium aus, das im aktuellen Moment am wichtigsten ist, und arbeitet nur damit.
Dieser Ansatz nennt sich OMTM (One Metric That Matters) â eine (einzige) wichtige Metrik.
FĂŒr die SoftwarequalitĂ€t ist es logisch, die Anzahl schwerwiegender (wichtiger und kritischer) VorfĂ€lle in der Produktionsumgebung auszuwĂ€hlen.
FĂŒr Online-Shops muss man gar nicht lange ĂŒber OMTM nachdenken â es ist der Umsatz oder Gewinn (je nach Ihrer Entscheidung).
Diese eine wichtige Metrik wird der Hauptwert fĂŒr Ihr Metrikset sein. Und genau davon wird der finale Satz abhĂ€ngen.
Wertvoll im Inneren
Das Zusammenstellen eines Metriksets beginnt oft "aus dem Stegreif", indem man im Internet nachschaut und die besten Optionen nach dem Prinzip auswÀhlt: "Oh! Das könnte uns passen!"
Wie Sie verstehen, ist das nicht der beste Weg, oder?
Aber wie entscheidet man, welche Metrik man nehmen soll und welche nicht?
Zum Beispiel misst man hÀufig verschiedene Arten von Benutzerkonversionen.
Aber warum misst man gerade die Benutzer und nicht etwas anderes? Haben Sie darĂŒber nachgedacht?
NatĂŒrlich gibt es eine Antwort darauf.
Lassen Sie uns einen Online-Shop als das einfachste und verstÀndlichste Beispiel betrachten.
Angenommen, Sie möchten den Verkaufsumfang erhöhen. Welche Kennzahlen benötigen Sie dafĂŒr? Wie gehen Sie das an?
Es gibt einen einfachen, logischen und funktionierenden Weg. Alles fĂŒgt sich zusammen, wenn Sie die Frage beantworten:
WER SCHAFFT WERT?
Wir arbeiten am Verkaufsvolumen, richtig? Wir wollen es erhöhen, nicht wahr?
Auf wen und was muss man einwirken, um das Verkaufsvolumen zu steigern?
NatĂŒrlich,
muss man die Ursache beeinflussen â
denjenigen, der den Wert "schafft".
Wer erzeugt Geld im Online-Shop? Woher kommt das Geld?
Ganz einfach: von den Kunden.
Wo genau im Online-Shop kann man auf die Kunden Einfluss nehmen?
Ăberall!
Genau. In jeder Phase des Kundenlebenszyklus.
Um den Lebenszyklus darzustellen, ist es praktisch, einen sogenannten "Trichter" zu bauen, der die Bewegung des Kunden durch den Prozess zeigt.
Ein Beispiel fĂŒr den Trichter eines Online-Shops:
Warum gerade so? Weil Kunden genau bei den ĂbergĂ€ngen von einem Schritt zum nĂ€chsten verloren gehen.
Indem wir die Anzahl der Kunden auf einem bestimmten Niveau des Trichters erhöhen, steigern wir automatisch das resultierende Verkaufsvolumen.
Ein einfaches Beispiel.
Die Kennzahl âProzentsatz der abgebrochenen Warenkörbeâ zeigt im Grunde die Konversionsrate beim Ăbergang von der Warenkorbseite zur Abschlussseite an.
Angenommen, bei der ersten Messung haben Sie festgestellt, dass 90 % der Warenkörbe verloren gehen, d.h. von 10 Warenkörben entsteht nur 1 Bestellung.
Mit dem Warenkorb stimmt eindeutig etwas nicht, oder?
Zur Vereinfachung nehmen wir an, dass der Betrag einer Bestellung 100 Rubel betrÀgt. Somit betrÀgt das gesamte Verkaufsvolumen nur 100 Rubel.
Nach der Verbesserung des Warenkorbs sank der Prozentsatz der abgebrochenen Warenkörbe um 10 % auf 80 %. Wie sieht das in Zahlen aus?
Von 10 Warenkörben wurden 2 abgeschlossenen Bestellungen. 100 Rubel * 2 = 200 Rubel.
Aber das ist doch eine Steigerung des Verkaufsvolumens um 100%! Bingo!
Indem Sie die Konversion des Schrittes nur um 10 % erhöhten, steigerten Sie das Verkaufsvolumen um 100 %.
Fantastisch!
Aber genau so funktioniert es.
Verstehen Sie jetzt, was die VorzĂŒge richtig aufgebauter Kennzahlen sind?
Mit ihnen können Sie einen fantastischen Einfluss auf Ihre Prozesse erzielen.
Beim Online-Shop ist alles ziemlich einfach, aber wie ĂŒbertrĂ€gt man das auf die QualitĂ€t des Softwareprodukts? Genau so:
- Wir wÀhlen den Hauptwert, an dem wir arbeiten. Zum Beispiel reduzieren wir die Anzahl der VorfÀlle im Livebetrieb.
- Wir verstehen, wer und was diesen Wert schafft. Zum Beispiel der Quellcode.
- Wir bauen den Lebenszyklus-Trichter des Quellcodes auf und setzen Metriken in jedem Schritt des Trichters. Alles.
Hier sind einige QualitÀtsmetriken, die dabei entstehen könnten (auf die Schnelle)...
Wertindikator:
- Fehlerdichte pro 1000 Codezeilen
Metriken basierend auf dem Lebenszyklus des Quellcodes:
- Anteil der fehlgeschlagenen Kompilierungen,
- Testabdeckung,
- Anteil der fehlgeschlagenen Tests,
- Anteil der fehlgeschlagenen Deployments.
Metriken basierend auf dem Lebenszyklus von Fehlern:
- Dynamik der Fehlerentdeckung,
- Dynamik der Behebung,
- Dynamik der Wiedereröffnungen,
- Dynamik der Fehlerabweichungen,
- Durchschnittliche Wartezeit auf Behebung,
- Durchschnittliche Behebungszeit.
Ergebnisse
Wie Sie sehen, ist das Thema Metriken wirklich sehr wichtig, notwendig und interessant.
Wie man Metriken richtig auswÀhlt:
WĂ€hlen Sie OMTM, ĂŒberdenken Sie ihren Hauptwert und messen Sie die Produzenten dieses Wertes.
Bauen Sie Metriken basierend auf dem Lebenszyklus-Trichter des Herstellers auf.
Versuchen Sie, keine absoluten Metriken zu verwenden.
Was Sie sonst noch zu diesem Thema lesen können
Das Thema Metriken wurde durch die Lean Startup-Bewegung populĂ€r, deshalb ist es am besten, die LektĂŒre mit den PrimĂ€rquellen zu beginnen â den BĂŒchern âLean Startupâ (Ăbersetzung ins Russische â âBusiness von Null. Die Lean Startup-Methodeâ auf Ozon) und âLean Analyticsâ (es gibt keine Ăbersetzung, aber das Buch ist auf Englisch auf Ozon erhĂ€ltlich).
Einige Informationen sind sogar im Internet auf Russisch zu finden, aber ein umfassendes Lehrbuch konnte leider bisher nicht einmal im westlichen Segment gefunden werden.
Ăbrigens gibt es jetzt sogar spezielle "Produktologen", deren Aufgabe es ist, ein richtiges Metriksystem fĂŒr ihr Produkt zu entwickeln und Wege zu ihrer Verbesserung vorzuschlagen.
Das wÀre alles.
Wenn Ihnen der Artikel geholfen hat, das Wesen des Themas besser zu verstehen, wĂŒrde sich der Autor ĂŒber ein âLikeâ und eine Weiterverbreitung freuen.
Quelle: habr.com
