Sakysite, kad metrika yra kvailystė, ir būsite teisūs. Kažkuriame.
Iš tiesų, kalbant apie metriką, pati pirmoji metrika, kuri ateina į galvą, yra srautas.
Daugelis žmonių mėgsta medituoti valandų valandas žiūrėdami į savo svetainės srauto grafiką.
Kaip šaunu stebėti linijos šokinėjimą – pirmyn ir atgal, pirmyn ir atgal... Ir dar šaunu, kai svetainės srautas nuolat auga.
Tada palaiminga šiluma pasklinda po visą kūną, o protas pakyla į dangų laukdamas dangiškosios manos.
Ak, koks džiaugsmas, kokia palaima!
Ir net jei vaizdas liūdnas...
Vis tiek negalite atitraukti akių nuo diagramos, tai tokia priklausomybė.
Atrodo, kad grafikoje slypi slapta prasmė. Dar šiek tiek, ir paveikslėlis atskleis savo paslaptis ir papasakos neįtikėtinai paprastą ir veiksmingą būdą pritraukti daugybę klientų. Ir tada pinigai tikrai tekės kaip upė.
Tačiau iš tikrųjų lankomumas yra tipiškas „saldus (tuštybės) rodiklis“, kuris neturi jokios naudingos reikšmės.
Ir tai yra dauguma metrikų. Iš esmės visi matomi rodikliai yra saldūs. Štai kodėl metrikos turi prastą reputaciją kaip beprasmiškas laiko ir pastangų švaistymas.
Tačiau iš tikrųjų taip nėra. Tinkami rodikliai suteikia itin svarbios ir kartais neįkainojamos informacijos verslui ir projektui.
Pagrindinis metrikų pranašumas ir tikslas yra tai, kad jie leidžia valdyti jūsų verslą ar projektą.
Kaip nustatyti, ar metrika yra bloga?
Pažiūrėkime į labai paprastą pavyzdį – automobilio greitį.
Pasakyk man, prašau, ką reiškia greitis...
100 km/val.?
Hm…
Hm…
Taigi ką tai reiškia?
Manau, jūs tikriausiai patys atspėjote, kad... nieko nereiškia!
GERAI. Dabar antras klausimas:
100 km/h geras ar blogas?
Hm…
Nei vienas, nei kitas?
Teisingai!
Greitis yra visiškai nenaudingas ir kvailas rodiklis. Nebent, žinoma, naudosite jį atskirai. Kartu su kitais rodikliais tai, žinoma, gali kažką pasakyti, bet savaime tai tikrai ne.
Svetainės srautas lygiai toks pat greitis.
Štai kodėl visiškai nėra prasmės kabinėtis prieš svetainės srauto diagramą. Jis tau neatskleis gyvenimo paslapties. Ar dabar supranti?
Kokie rodikliai tada yra geri?
Pavyzdžiui, „Churn rate“. Ši metrika parodo, kiek klientų laikui bėgant paliko įmonę / svetainę visam laikui.
Atsisakymo rodiklis = 1 % reiškia, kad prarandame tik 1 % klientų. Tie. Mes beveik nieko neprarandame.
Jei churn rodiklis = 90%, tai reiškia, kad prarandame beveik visus savo klientus. Tai siaubinga!
Ar matote skirtumą tarp šios metrikos ir greičio?
Nusipirkimo rodiklis yra reikšmingas rodiklis, atsakantis į klausimą, ar kažkas yra gerai, ar blogai. Ir jums nereikia spėlioti, ką tai reiškia.
Tai metrika, kuri kalba pati už save!
O dabar esame pasirengę imtis skubių veiksmų, kad sumažintume klientų trūkumą.
Štai kodėl tokios metrikos vadinamos veiksmingomis. Nes jie skatina veikti.
Metrikos „saldumo“ kriterijus
Yra labai paprastas būdas nustatyti, ar metrika yra „tuštybė“.
Labiausiai absoliuti metrika, pvz., srautas, atsisiuntimų skaičius, pakartotinių įrašų skaičius, el. laiškų / prenumeratorių skaičius, patinkančių skaičius ir kt. yra sūrūs.
Santykinė, svertinė metrika dažnai yra tinkama. Bet ne visi!
Kalbant apie kokybės rodiklius, čia nėra tikrumo, nes kokybinis vertinimas pats savaime negali būti tikslus ir nedviprasmiškas.
Tačiau, kita vertus, programos tinkamumą naudoti galima ir reikia vertinti būtent pagal galutinių vartotojų suvokimo lygį, o ne daugiau.
Kaip apskritai vertinti metrikas?
Pirmas dalykas, kurį reikia padaryti, yra pasukti savo smegenis.
Nejuokauju.
Kiekvienas(!), susidūręs su metrikomis, pirmiausia ima ieškoti priežasties, kodėl jose yra. Bet jie to neparodys, deja.
Metrika yra kaip įprasta liniuotė, su kuria matuojame viską, ko norime.
Jūs neieškote egzistavimo priežasties paprastoje medinėje liniuotėje, tiesa?
Gyvenimo prasmės radimas eilutėje yra vadinamasis „požiūris iš apačios į viršų“.
Norint teisingai dirbti su metrika, reikia pakeisti paradigmą ir pradėti dirbti atvirkščiai – iš viršaus į apačią.
Tie. pirmiausia atlikite tam tikrą veiksmą, o tada naudokite metriką, kad įvertintumėte jų poveikį.
Metrika turėtų būti naudojama kaip įprastas matavimo objektas ir nieko daugiau.
Pagalvokite apie šiuos žodžius.
Išmatuokite savo veiksmų poveikį naudodami metriką, o ne sugalvokite veiksmus, pagrįstus medinės liniuotės rodmenimis.
Šis metodas taip pat vadinamas „Hipotezė->Matavimas“.
Gerai, tai aišku.
Klausimas Nr. 2: „Ką tiksliai matuoti? Kaip rasti tinkamą metriką?
Kaip susikurti savo metrikų rinkinį?
Naršydami internete tikriausiai rasite dešimtis ar net šimtus skirtingų metrikų ta pačia tema.
Pavyzdžiui, galite rasti apie šimtą programinės įrangos kokybės metrikų. Tai apima GOSTR-ISO standartus, SonarQube apskaičiuotą metriką, kai kurias savarankiškai parašytas parinktis ir net „kokybės“ metriką, pagrįstą vartotojų atsiliepimais.
Taigi kuriuos verta naudoti, o kuriuos ne?
Geriausias būdas yra vadovautis „pagrindine vertybe“.
OMTM (viena svarbi metrika)
Paimkime pavyzdį.
Akivaizdu, kad jei norite pagerinti savo programinės įrangos produkto kokybę, galite ją įvertinti įvairiais būdais.
Kokybė – tai ne tik klaidų skaičius. Jei pažvelgsite į kokybę kaip visumą, tai yra:
incidentų skaičius pramonėje,
naudojimo paprastumas ir suvokimo paprastumas,
darbo greitis,
planuojamo funkcionalumo užbaigtumas ir savalaikiškumas,
saugumas.
Kriterijų yra daug ir su visais iš karto dirbti neįmanoma. Jie tai daro labai paprastai: pasirenka vieną, patį svarbiausią kriterijų šiuo metu, ir dirba tik su juo.
Šis metodas vadinamas OMTM (One Metric That Matters) – viena (viena) svarbi metrika.
Programinės įrangos kokybės OMTM logiška pasirinkti rimtų (svarbių ir kritinių) incidentų pramoninėje aplinkoje skaičių.
Internetinėms parduotuvėms visai nereikia galvoti apie OMTM – tai pardavimų apimtis arba pelnas (priklauso nuo jūsų sprendimo).
Ši viena svarbi metrika bus pagrindinė jūsų metrikos rinkinio vertė. Ir nuo to priklausys jų galutinis rinkinys.
Vertė viduje
Jie dažnai pradeda rinkti metrikų rinkinį „ne netikėtai“, naršydami internete ir rinkdamiesi geriausius variantus iš to, ką rado pagal principą: „O! Tai mums tiks!"
Kaip suprantate, tai nėra geriausias būdas, tiesa?
Bet kaip nuspręsti, kurią metriką naudoti, o kurią ne?
Pavyzdžiui, dažnai matuojamos įvairių tipų naudotojų konversijos.
Bet kodėl jie matuoja vartotojus, o ne ką nors kita? Ar pagalvojote apie šį klausimą?
Natūralu, kad yra atsakymas.
Pažiūrėkime į internetinę parduotuvę kaip lengviausiai suprantamą pavyzdį.
Tarkime, kad norite padidinti pardavimus. Kokios metrikos tam reikės? Kaip prie to prieiti?
Yra vienas paprastas, logiškas ir veikiantis būdas. Viskas stoja į savo vietas, kai atsakai į klausimą:
KAS GAMINA VERTĘ?
Mes dirbame pagal pardavimo apimtis, tiesa? Mes norime jį padidinti, tiesa?
Kam ir ką reikia daryti įtaką, kad padidėtų pardavimai?
Žinoma,
reikia paveikti priežastį -
ant to, kuris „gamina“ vertę.
Kas uždirba pinigus internetinėje parduotuvėje? Iš kur atsiranda pinigų?
Labai paprasta: iš klientų.
Kur tiksliai internetinėje parduotuvėje galite paveikti klientus?
Taip, bet kur!
Teisingai. Kiekviename kliento gyvavimo ciklo etape.
Gyvenimo ciklui reprezentuoti patogu statyti vadinamąjį. kliento judėjimo proceso „piltuvas“.
Internetinės parduotuvės piltuvo pavyzdys:
Kodėl taip yra? Nes klientai pasimeta būtent pereidami nuo vieno piltuvo laiptelio prie kito.
Didindami klientų skaičių bet kuriame kanalo lygyje, automatiškai padidiname pardavimo apimtį.
Paprastas pavyzdys.
Metrika „Krepšelio atsisakymo rodiklis“ iš esmės rodo konversijų rodiklį iš pirkinių krepšelio į užbaigtą užsakymą.
Tarkime, pirmo matavimo metu atradote, kad 90% krepšelių yra pamesta, t.y. Iš 10 krepšelių atliekamas tik 1 užsakymas.
Akivaizdu, kad pirkinių krepšelyje kažkas negerai, tiesa?
Paprastumo dėlei manysime, kad vieno užsakymo suma yra 100 rublių. Tai. galutinė pardavimo apimtis bus tik 100 rublių.
Dėl vežimėlio patobulinimų paliktų vežimėlių procentas sumažėjo 10% iki 80%. Kaip tai atrodo skaičiais?
Iš 10 krepšelių pradėti pateikti 2 užsakymai. 100 rublių * 2 = 200 rublių.
Bet tai yra pardavimo apimties padidėjimas 100%! Bingo!
Padidinę žingsnių konversiją tik 10%, padidinote pardavimo apimtį 100%.
Grožinė literatūra!
Bet būtent taip ir veikia.
Ar dabar suprantate, koks yra teisingai sudarytų metrikų grožis?
Jų pagalba galite pasiekti fantastišką poveikį savo procesams.
Su internetine parduotuve viskas gana paprasta, bet kaip visa tai galima perkelti, pavyzdžiui, į programinės įrangos produkto kokybę? Taip, lygiai tas pats:
- Mes pasirenkame pagrindinę vertę, su kuria dirbame. Pavyzdžiui, mes mažiname incidentų skaičių pramonėje.
- Suprantame, kas ir kas gamina šią vertę. Pavyzdžiui, šaltinio kodas.
- Sukuriame šaltinio kodo gyvavimo ciklo kanalą ir kiekviename kanalo žingsnyje nustatome metriką. Visi.
Štai, pavyzdžiui, kokius kokybės rodiklius galima gauti (iš galvos)…
Vertės indikatorius:
- Pramoninių defektų tankis 1000 kodo eilučių
Metrika, pagrįsta šaltinio kodo gyvavimo ciklu:
- nesėkmingų kompiliacijų dalis,
- automatinio testo aprėptis,
- nesėkmingų automatinių testų procentas,
- diegimo nesėkmių procentas.
Metrika, pagrįsta defekto gyvavimo ciklu:
- defektų aptikimo dinamika,
- korekcijos dinamika,
- iš naujo atradimų dinamika,
- defektų nukrypimų dinamika,
- vidutinis sutvarkymo laukimo laikas,
- vidutinis laikas pataisyti.
rezultatai
Kaip matote, metrikų tema tikrai labai svarbi, reikalinga ir įdomi.
Kaip pasirinkti tinkamą metriką:
Pasirinkite OMTM, pagalvokite apie jo pagrindinę vertę ir įvertinkite tos vertės gamintojus.
Kurkite metriką pagal gamintojo gyvavimo ciklo piltuvą.
Venkite naudoti absoliučią metriką.
Ką dar skaityti šia tema
Metrikos tema išpopuliarėjo prasidėjus Lean Startup judėjimui, todėl geriausia pradėti skaityti nuo pirminių šaltinių – knygų „Lean Startup“ (vertimas į rusų kalbą – „Verslas nuo nulio. Lean Startup Method“ Ozone) ir „Lean Analytics“ (vertimo nėra, bet knyga anglų kalba parduodama „Ozone“).
Kai kurios informacijos internete galima rasti net rusų kalba, bet, deja, išsamaus vadovėlio dar nerasta net vakarietiškame segmente.
Beje, dabar yra net pavieniai „produktų specialistai“, kurių užduotis yra sukurti teisingą savo produkto metrikų sistemą ir pasiūlyti būdus, kaip jas tobulinti.
Štai ir viskas.
Jei straipsnis padėjo jums geriau suprasti problemos esmę, autorius būtų dėkingas už „patinka“ ir pakartotinį paskelbimą.
Šaltinis: www.habr.com