Meritve so sranje, boste rekli, in imeli boste prav. V nečem.
Dejansko, ko gre za meritve, je prva metrika, ki pride na misel, promet.
Mnogi ljudje radi več ur meditirajo in gledajo graf prometa na svojem spletnem mestu.
Kako kul je gledati, kako vrsta skače - naprej in nazaj, naprej in nazaj ... In še bolj kul je, ko promet na spletnem mestu nenehno raste.
Takrat se blažena toplota razširi po telesu in um se dvigne v nebesa v pričakovanju nebeške mane.
Ah, kakšno veselje, kakšna blaženost!
Pa četudi je slika žalostna ...
Še vedno ne morete odmakniti pogleda od grafikona, tako zasvoji.
Zdi se, da se v grafiki skriva skrivni pomen. Še malo in slika bo razkrila svoje skrivnosti in vam povedala neverjetno preprost in učinkovit način, kako privabiti ogromno strank. In potem bo denar zagotovo tekel kot reka.
A v resnici je obisk tipična »sladka (nečimrnost) metrika«, ki nima nobenega uporabnega pomena.
In to je večina meritev. V bistvu so vse meritve, ki jih vidite, sladke. In zato so metrike na slabem glasu kot nesmiselna izguba časa in truda.
A v resnici temu sploh ni tako. Prave metrike zagotavljajo izjemno pomembne in včasih neprecenljive informacije za podjetje in projekt.
Glavni bonus in namen metrik je, da omogočajo upravljanje vašega podjetja ali projekta.
Kako ugotoviti, ali je metrika slaba?
Poglejmo zelo preprost primer – hitrost avtomobila.
Prosim povejte mi kaj pomeni hitrost...
100 km/h?
Hmm ...
Hmm ...
Torej, kaj to pomeni?
Mislim, da ste verjetno sami uganili, da ... ne pomeni nič!
V REDU. Zdaj pa drugo vprašanje:
Je 100 km/h dobro ali slabo?
Hmm ...
Niti enega niti drugega?
Prav!
Hitrost je popolnoma neuporabna in neumna metrika. Razen seveda, če ga uporabljate samostojno. V kombinaciji z drugimi metrikami seveda lahko nekaj pove, sama po sebi pa zagotovo ne.
Promet na spletnem mestu je popolnoma enak.
Zato nima prav nobenega smisla viseti pred tabelo obiskanosti strani. Ne bo vam razkril skrivnosti življenja. Ali sedaj razumeš?
Katere meritve so potem dobre?
Na primer stopnja odliva. Ta metrika vam pove, koliko strank je skozi čas za vedno zapustilo podjetje/stran.
Stopnja odliva = 1 % pravi, da izgubimo le 1 % strank. Tisti. Skoraj nikogar ne izgubimo.
Če je stopnja odliva = 90 %, potem to pomeni, da izgubljamo skoraj vse naše stranke. Grozno je!
Ali vidite razliko med to metriko in hitrostjo?
Stopnja odliva je pomembna metrika, ki odgovarja na vprašanje, ali je nekaj dobro ali slabo. In ni vam treba ugibati, kaj to pomeni.
To je metrika, ki govori sama zase!
In zdaj smo pripravljeni sprejeti nujne ukrepe za zmanjšanje odliva strank.
Zato se takšne metrike imenujejo akcijske. Ker spodbujajo k delovanju.
Kriterij za "sladkost" metrike
Obstaja zelo preprost način, kako ugotoviti, da je metrika "nečimrnost".
Večina absolutnih meritev, kot so promet, število prenosov, število ponovnih tweetov, število e-poštnih sporočil/naročnikov, število všečkov itd. so sirasti.
Relativne, tehtane meritve so pogosto izvedljive. Ampak ne vsi!
Kar zadeva meritve kakovosti, tukaj ni gotovosti, ker kvalitativna ocena sama po sebi ne more biti točna in nedvoumna.
A po drugi strani se uporabnost programa lahko in mora ocenjevati ravno po stopnji percepcije končnih uporabnikov in nič drugače.
Kako na splošno pristopiti k meritvam?
Prva stvar, ki jo morate storiti, je, da obrnete svoje možgane.
Brez heca.
Vsak(!), ki se sreča z metrikami, najprej začne iskati razlog za bivanje v njih. Ampak tega žal ne bodo pokazali.
Metrike so kot navadno ravnilo, s katerim merimo vse, kar želimo.
Ne iščete razloga za obstoj v navadnem lesenem ravnilu, kajne?
Iskanje smisla življenja v vrsti je tako imenovani "pristop od spodaj navzgor".
Če želite pravilno delati z meritvami, morate spremeniti paradigmo in začeti delati obratno, od zgoraj navzdol.
Tisti. najprej naredite nekaj dejanja, nato pa uporabite meritve za merjenje učinka, ki iz tega izhaja.
Metriko je treba uporabljati kot običajen predmet merjenja in nič več.
Razmislite o teh besedah.
Izmerite učinek svojih dejanj z metriko, namesto da si izmišljate dejanja na podlagi odčitkov lesenega ravnila.
Ta pristop se imenuje tudi »Hipoteza->Meritev«.
Ok, to je jasno.
Vprašanje št. 2: »Kaj natančno meriti? Kako najti prave meritve?
Kako ustvariti lasten niz meritev?
Ko brskate po internetu, boste verjetno našli na desetine ali celo stotine različnih meritev na isto temo.
Najdete lahko na primer približno sto meritev kakovosti programske opreme. Ti vključujejo standarde GOSTR-ISO, meritve, izračunane v SonarQube, nekatere možnosti, ki jih sami napišete, in celo meritve "kakovosti", ki temeljijo na ocenah uporabnikov.
Katere se torej splača uporabljati in katere ne?
Najboljši pristop je, da vas vodi "temeljna vrednota".
OMTM (ena metrika, ki je pomembna)
Vzemimo primer.
Jasno je, da če želite izboljšati kakovost svojega programskega izdelka, lahko to kakovost merite na različne načine.
Kakovost ni le število napak. Če pogledate kakovost kot celoto, potem je to:
število incidentov v industriji,
enostavnost uporabe in enostavnost zaznavanja,
hitrost dela,
popolnost in pravočasnost izvedbe načrtovane funkcionalnosti,
varnost.
Kriterijev je veliko in nemogoče je delati z vsemi hkrati. To storijo zelo preprosto: izberejo eno, trenutno najpomembnejše merilo, in delajo samo z njim.
Ta pristop se imenuje OMTM (One Metric That Matters) – ena (ena) pomembna metrika.
Za kakovost programske opreme OMTM je logično, da izbere število resnih (pomembnih in kritičnih) incidentov v industrijskem okolju.
Za spletne trgovine vam sploh ni treba razmišljati o OMTM - to je obseg prodaje ali dobiček (odvisno od vaše odločitve).
Ta ena pomembna metrika bo temeljna vrednost za vaš niz meritev. In od tega bo odvisen njihov končni niz.
Vrednost v notranjosti
Pogosto začnejo sestavljati nabor metrik »kar naenkrat«, tako da brskajo po internetu in iz najdenega izberejo najboljše možnosti po načelu: »Oh! To nam bo ustrezalo!«
Kot razumete, to ni najboljši način, kajne?
Toda kako se odločite, katero metriko izbrati in katero ne?
Pogosto se na primer merijo različne vrste konverzij uporabnikov.
A zakaj merijo uporabnike in ne kaj drugega? Ste razmišljali o tem vprašanju?
Seveda obstaja odgovor.
Poglejmo si spletno trgovino kot najlažji primer za razumevanje.
Recimo, da želite povečati svojo prodajo. Katere meritve boste potrebovali za to? Kako pristopiti k temu?
Obstaja en preprost, logičen in delujoč način. Vse se postavi na svoje mesto, ko odgovorite na vprašanje:
KDO PROIZVAJA VREDNOST?
Delamo glede na obseg prodaje, kajne? Želimo ga povečati, kajne?
Na koga in na kaj je treba vplivati za povečanje prodaje?
Seveda,
treba vplivati na vzrok -
na tistega, ki »proizvaja« vrednost.
Kdo služi denar v spletni trgovini? Od kod prihaja denar?
Zelo preprosto: od strank.
Kje točno v spletni trgovini lahko vplivate na kupce?
Da, kjerkoli!
Prav. Na vsaki stopnji življenjskega cikla stranke.
Za predstavitev življenjskega cikla je priročno zgraditi tako imenovani. »lijaka« gibanja stranke skozi proces.
Primer lijaka spletne trgovine:
Zakaj je temu tako? Ker se kupci izgubijo ravno pri prehodu iz enega koraka lijaka v drugega.
S povečanjem števila strank na kateri koli stopnji lijaka samodejno povečamo nastali obseg prodaje.
Preprost primer.
Meritev »Cart Abandonment Rate« v bistvu prikazuje stopnjo konverzije iz nakupovalnega vozička v dokončano naročilo.
Recimo, da ste pri prvem merjenju ugotovili, da je 90% košaric izgubljenih, tj. Od 10 košaric je samo 1 naročilo.
Očitno je nekaj narobe z nakupovalnim vozičkom, kajne?
Za poenostavitev bomo predpostavili, da je znesek enega naročila 100 rubljev. to. končni obseg prodaje bo le 100 rubljev.
Zaradi izboljšav vozičkov se je odstotek zapuščenih vozičkov zmanjšal za 10 % na 80 %. Kako to izgleda v številkah?
Od 10 košaric sta začeli oddajati 2 naročila. 100 rubljev * 2 = 200 rubljev.
Ampak to je povečanje obsega prodaje za 100%! Bingo!
S povečanjem konverzije korakov za samo 10 % ste povečali obseg prodaje za 100 %.
Fikcija!
Ampak točno tako deluje.
Ali zdaj razumete, kaj je lepota pravilno sestavljene metrike?
Z njihovo pomočjo lahko dosežete fantastičen vpliv na svoje procese.
S spletno trgovino je vse precej preprosto, a kako vse to prenesti na primer na kakovost programskega izdelka? Ja popolnoma enako:
- Izberemo temeljno vrednoto, na kateri delamo. Na primer, zmanjšujemo število incidentov v industriji.
- Razumemo, kdo in kaj proizvaja to vrednost. Na primer izvorna koda.
- Gradimo tok življenjskega cikla izvorne kode in nastavimo meritve na vsakem koraku lijaka. Vse.
Tukaj, na primer, katere meritve kakovosti bi lahko pridobili (na pamet) ...
Indikator vrednosti:
- Gostota industrijskih napak na 1000 vrstic kode
Meritve, ki temeljijo na življenjskem ciklu izvorne kode:
- delež neuspelih kompilacij,
- pokritost samodejnega testiranja,
- odstotek neuspešnih samodejnih testov,
- stopnja napak pri uvajanju.
Meritve, ki temeljijo na življenjskem ciklu napake:
- dinamika odkrivanja napak,
- dinamika korekcije,
- dinamika ponovnih odkritij,
- dinamika odstopanj napak,
- povprečna čakalna doba za popravilo,
- povprečni čas za popravilo.
Rezultati
Kot lahko vidite, je tema metrike res zelo pomembna, potrebna in zanimiva.
Kako izbrati prave meritve:
Izberite OMTM, razmislite o njegovi temeljni vrednosti in izmerite proizvajalce te vrednosti.
Zgradite meritve na podlagi proizvajalčevega življenjskega cikla.
Izogibajte se uporabi absolutnih meritev.
Kaj še prebrati na to temo
Tema metrike je postala priljubljena po gibanju Lean Startup, zato je najbolje, da začnete brati iz primarnih virov - knjig "Lean Startup" (prevod v ruščino - "Business from Scratch. The Lean Startup Method" na Ozonu) in “Lean Analytics” (ni prevoda, vendar se knjiga v angleščini prodaja na Ozonu).
Nekaj informacij je na internetu mogoče najti tudi v ruščini, a na žalost celostnega učbenika še ni bilo mogoče najti niti v zahodnem segmentu.
Mimogrede, zdaj obstajajo celo posamezni "strokovnjaki za izdelke", katerih naloga je zgraditi pravilen sistem meritev za svoj izdelek in predlagati načine za njihovo izboljšanje.
To je vse.
Če vam je članek pomagal bolje razumeti bistvo vprašanja, bi bil avtor hvaležen za "všeč mi je" in ponovno objavo.
Vir: www.habr.com