Uvod u startap metrike

Uvod u startap metrike

Svaki biznis zahtijeva stalno donošenje odluka. I mada neke djeluju kao male i česte, a neke rjeđe i veće, sve odluke su važne jer (ne)uspjeh kompanije uvijek dolazi kao posljedica svih radnji zajedno.

Najbolje je donositi odluke instiktivno, iz prve. Svaki osnivač ima tačan osjećaj da li je na dobrom ili lošem putu i može uspješno da pretpostavi koji će aspekti proizvoda najviše odgovarati korisnicima. Obično prva verzija već bude dovoljno dobra i ne zahtijeva mnogo izmjena.

Nešto ne štima ovdje, zar ne? Posljednje što želimo je da donosimo odluke na osnovu pukih predstava u našoj glavi; nama su potrebne činjenice da bismo mogli da povučemo pravi potez. A ipak, mnogi preduzetnici često rade ono prvo. Zavede ih (u drugim situacijama prijeko potreban) optimizam i nisu svjesni da, na primer, 30% svih potencijalnih mušterija odustane od proizvoda prvog dana korišćenja. Dok to ne izmjere.

Tu dolazimo do metrika.

If you can’t measure it, you can’t manage it. – Drevna menadžerska izreka

dashboard

Zašto izgleda da su svi u startap svijetu opsjednuti metrikama? Imam broj registrovanih korisnika i on stalno raste. To je dovoljno, zar ne?

Recimo da ste skoro otvorili poslastičarnicu i prodajete sladoled. Poslije nekoliko nedjelja vas roditelj pita kako ide. Koji od ova dva odgovora uliva više povjerenja u budući uspjeh: a) Dobro je, dolaze ljudi, mislim da ih ima sve više mada kako-kad ili b) Dobro je, od prije dvije nedjelje kada sam stavio suncobrane prodajem 500 porcija više, a otprilike trećina ljudi je počela da dolazi redovno. Naravno, odgovor pod b) daje osoba upoznata sa osnovama praćenja metrika. Dobra stvar je što i nije tako teško naučiti da budete ta osoba.

U zavisnosti od faze startapa ili proizvoda, metrike igraju ulogu između, u ranoj fazi, mjerenja product-market fita i, kasnije, uspostavljanja mehanizma za dalji rast. U ranoj fazi nas ne zanimaju optimizacije od 5-10%, već tražimo neki novi uvid u ono što radimo, potencijalno velika otkrića ili propuste. Da li gađamo pravi customer base? Da li postoji neki segment koga nismo bili svjesni a koji bi nam povećao broj mušterija?

Kako mjeriti

1395868_18085927

Dobre metrike bole. One pozivaju na akciju. Donose promjenu u naše svakodnevne aktivnosti. Ne trebaju nam za pisanje izvještaja, već da pratimo napredak u ostvarivanju poslovnog cilja (osnovna pretpostavka je da znate šta je vaš poslovni cilj). Dobre metrike su uporedive i lako razumljive.

Jedan primjer šta nisu metrike je Google Analytics.

Pogled na metrike proizvoda treba da vam pruži nekoliko ključnih podataka na jednostavan način. Ovaj ekran je sve samo ne jednostavan. Google Analytics je odličan u pružanju tzv. metrika za tapšanje po ramenu. To su razni ukupni brojevi koji vam ne daju nikakav novi uvid u vaš biznis. Ne tjeraju vas ništa da radite. Ne možete da ih uporedite ni sa čim. Gledate taj broj posjeta vašem blogu, vidite da se on po malo povećava i super vam je.

Recimo da ste napravili jednostavan admin interfejs koji izlistava vaše korisnike. Imate 1000 registrovanih korisnika. Da li znate koliko njih aktivno koristi aplikaciju? Da bismo to riješili, prvo je potrebno definisati šta u vašem konkretnom slučaju znači “aktivno koristi”. Potom implementirati logiku koja to meri. Kada to imamo, onda možemo da jednu osobu proglasimo odgovornom da čini sve kako bi procenat aktivnih korisnika bio što veći.

Od svakog ukupnog broja je mnogo indikativniji odnos, ili broj u jedinici vremena. Na primjer, broj novih korisnika u jednoj nedjelji. Procenat aktivnih korisnika u odnosu na broj novih, kao i u odnosu na ukupan broj korisnika. Ti brojevi se onda mogu porediti iz nedjelje u nedjelju i služiti kao mjera uspješnosti nekih drugih poslovnih poteza.

Šta je sa onima koji ipak odlaze? Koliko naloga je otkazano prošle nedjelje? To su sve primjeri brojeva koji su korisni. Kada znate ko je otkazao, možete ga kontaktirati lično i pitati za utiske. Sigurno ćete saznati nešto korisno.

Vrste i odnosi metrika

vrste

Kada posmatramo neke metrike, gledamo šta možemo novo iz njih da zaključimo. Jedna od stvari koju možemo uočiti je zavisnost između dvije ili više metrika. Pri tome treba pažljiv i razlikovati korelaciju i zavisnost. Kada se dvije metrike mijenjaju zajedno, na primjer broj posjeta sajtu i broj registrovanih korisnika, to je korelacija. Korelacija vam omogućava da kasnije predvidite promjene. Nekada metrike u korelaciji izgledaju kao da su u međusobnoj zavisnosti, a nisu. Toga se treba paziti.

Sa druge strane, odnos dizajna reklame i broja novih korisnika je primjer zavisnosti. Pronalaženje takvih zavisnosti koje direktno utiču na poslovni uspjeh je teško, ali kada pronađete pravu vezu bićete gospodar svoje sudbine.

Većina metrika mogu da budu dio nekog izvještaja. Na primjer, koliko smo tema prodali prošle nedjelje. Koliko korisnika je deaktiviralo nalog. Neke od tih brojki su možda rezultat nekog eksperimenta, pa time direktno podstiču neki dalji potez. Često, a u fazi još nedefinisanog proizvoda i stalno, je potrebno ući u dubinu mnogobrojnih podataka i otkriti “nepoznate nepoznate”.

Tada govorimo o istraživačkim (exploratory) metrikama. Neka od tih otkrića mogu i da značajno promijene vaš proizvod. Recimo, može da se desi da tokom analiziranja niskog stepena aktivnosti korisnika otkrijete novu i mnogo isplativiju ciljnu grupu korisnika.

Često imate samo neku kvalitativnu metriku u vidu korisničkog fidbeka. Ponekad su testovi na Semaphoreu spori. Šta to znači? Počeli smo da grupišemo slične test komande raznih grupa korisnika i crtamo grafike. Pokazalo se da “sporo” zapravo znači “češće nego što bi trebalo Semaphore ne sačuva pakete od kojih moj projekat zavisi, već ih instalira od nule”.

Onda smo nacrtali grafik koliko često se to instaliranje dešava i zapanjili se koliko se stotina sati nepotrebno troši svakog dana. Onda smo tek došli do konkretnog radnog zadatka: cache hit rate nije dovoljno dobar i treba ga povećati da teži 100%.

Ovakve analize i implementacija mjerenja mogu da traju danima, tokom kojih korisnicima možda ni ne stignete da isporučite ništa novo. To je OK, zato što ćete kada završite znati tačno šta vašim korisnicima treba i kako to da im pružite. Jedino što nije OK je ne mjeriti.

Žalbe korisnika su takođe odličan primjer vodećih (leading) metrika, koje su pokazatelj moguće budućnosti. Ukoliko vaš proizvod ne odgovori na njih, ti korisnici će prestati da ga koriste i postaće stavka u izvještaju koji se bavi otkazima (lagging metric). Tada je taj korisnik već vjerovatno zauvjek izgubljen. U praksi nije mali izazov odrediti šta od takvog fidbeka zahtijeva trenutnu reakciju, a šta se može odložiti za kasnije. Ukoliko se previše stvari odlaže može se neprimjetno doći u poziciju da je značajan broj mušterija izgubljen jer se nije na vrijeme našlo vremena za manje korekcije.

Vodeće metrike ne dolaze samo kroz support formu. Češće postoji neko ponašanje koje je moguće detektovati i izmjeriti. Na primjer, neko ne uspijeva da danima namjesti svoj projekat na Semaphoreu. Broj koji to može da mi kaže je broj uspješno pokrenutih testova; ako je taj broj jednak nuli i poslije par dana, to je znak da je tom korisniku potrebna pomoć.

 

Izvor: Start.it

Redakcija
Redakcija
Redakcija Ekonomista donosi ekonomske i poslovne vijesti iz Crne Gore i svijeta, doprinosi promovisanju dobrih poslovnih praksi i razvijanju preduzetničke svijesti.

Komentariši

Top