Мы впадаем в зависимость от так называемых метрик тщеславия (vanity metrics) с ранних лет. Возьмите, к примеру, школы или университеты, где учащиеся и студенты получают оценки. Означает ли оценка «5», что школьник действительно отлично знает предмет? И так ли уж безоблачно будущее тех, кто выпускается с красным дипломом?
Школьные отметки легко могут превратиться в метрики тщеславия, если они оценивают не прогресс ученика, а лишь относительное превосходство одного над другим, и тешат его самолюбие. Попасть в ловушку «отличника» очень легко.
Технический директор и основатель компании Looker Ллойд Табб (Lloyd Tabb) наблюдает тот же феномен и в бизнесе. Показатели, на которые многие сегодня опираются при оценке успеха компании — от числа ежедневных активных пользователей до темпа роста доходов — хороши, чтобы сравнивать вас с другими, но не делать лучше. Иными словами, эти метрики не дают увидеть, как бизнес может предоставить еще больше ценности своим клиентам.
Однако большинство маркетологов все еще одурманено мыслью заработать наивысший балл, ту самую «пятерку» — а значит, все вокруг заняты измерением неправильных показателей. Даже вы.
В этом эксклюзивном интервью Табб делится секретом, как с помощью метрик добиться того, чтобы ваша команда совершала только существенные для бизнеса действия; какие метрики являются тщеславными, а какие — чистыми, для четырех типов компаний: предоставляющих услуги, работающих в сфере рекламы, программного обеспечения и интернет-коммерции. Этот анализ поможет понять, как найти показатели, которые лучше прогнозируют изменение поведения клиентов со временем.
Метрики тщеславия или чистые показатели?
Для школьников при поступлении в университет имеют значение балл, который они наберут на ЕГЭ, и средний балл аттестата. Это одни из немногих показателей, которые дают оценку общего уровня знаний. Чтобы заставить инвесторов поверить в вашу компанию, вам придется обратиться к более широким метрикам. Эти показатели служат одной цели. «Метрики тщеславия не бесполезны. Они существуют для того, чтобы люди могли оценить вас по отношению к другим, — объясняет Табб. — Но не зацикливайтесь на них чрезмерно. Только опираясь на чистые показатели, вы сможете построить прочный бизнес».
Опишем разницу между этими показателями:
- Метрики тщеславия — это поверхностные показатели, которые могут выглядеть довольно эффектными, поскольку их значения чаще всего представлены какими-либо крупными цифрами. Так, например, показатель «число загрузок» может создать впечатление, что ваше приложение очень популярно. Используйте эти метрики, когда хотите установить партнерские отношения или когда привлекаете сторонников.
- Чистые показатели — это эксплуатационные метрики, например, число минут в день, когда ваш продукт использовался, или сколько времени потребовалось пользователю для получения услуги. Это скрытые механизмы, которые и ведут к росту. Используйте их, чтобы укрепить свое конкурентное преимущество.
Если перепутать эти метрики, можно устроить локальный апокалипсис для вашей компании. Фирмы могут быть настолько влюблены в метрики тщеславия, что оказываются неспособны построить жизнеспособную бизнес-стратегию. «В 2014 году одна рекрутинговая платформа стала вирусной после рассылки электронных писем всем друзьям пользователя в Facebook после его регистрации. Инвесторы добивались того, чтобы компания делала все ради увеличения числа ежедневных активных пользователей. Это все, на чем они фокусировались, — говорит Табб. — Эта стратегия сработала. 33 000 000 привлеченных пользователей и 49 000 000 долларов вложенных средств. И все это меньше чем за два года. Они были так сильно увлечены одной метрикой, что даже не успели понять, что теряют пользователей с такой же скоростью, с какой привлекают новых».
Заправив свой бизнес метриками тщеславия, вы сможете проехать достаточно далеко и даже получить первые инвестиции, но рано или поздно это топливо иссякнет.
Ниже представлены рекомендации, как найти, измерить и ориентировать свой бизнес на реальные показатели. Как было сказано выше, данный анализ проводится для нескольких типов фирм.
Компании, предоставляющие услуги
Если вы предоставляете услуги, то, скорее всего, вы оцениваете свой успех при помощи такой метрики тщеславия, как число людей, использующих ваш сервис. Сравнение роста компании с конкурентами покажет, кто же одержал верх в этой гонке, но не почему или как.
«Для предприятий сферы услуг важно найти такие показатели, которые позволили бы измерить счастье, удовлетворенность ваших покупателей. Ваша цель — ответить на вопрос: получают ли клиенты хороший сервис? Я знаю, что это сложный вопрос, потому что услуга — это нечто, что оценивается субъективно, — говорит Табб. — Как только вы найдете такой показатель, отслеживайте его изменение со временем».
Как компании могут найти эти показатели? Выход за пределы своей отрасли может помочь вам начать думать более свободно и креативно. Например, попробуйте представить, что вам предстоит оценить уровень обслуживания в ресторане.
«Есть много дорогостоящих способов измерить своевременность обслуживания в ресторане. Например, вы можете подсчитать, как много людей пытаются установить зрительный контакт с официантом. Но это ничего нам не даст, поскольку мы не знаем, пытаются ли эти люди на самом деле привлечь внимание официанта либо им просто скучен собеседник за столом. Нет общей цели измерения, — продолжает Табб. — Вам же необходима метрика, которая проста для измерения и не может быть истолкована двояко. Как вариант — вы могли бы измерять уровень заполненности бокалов. Процент полных стаканов позволит говорить о качестве обслуживания в целом. Это идеальный показатель, потому что его дешево измерить и легко наблюдать на протяжении определенного времени».
Совет для этой модели: Вернитесь на ранние этапы предоставления услуги.
Чистые показатели дают возможность делать прогнозы. Для компаний, предоставляющих услуги, взгляд на ранние этапы их предоставления помог бы найти такие метрики. Возьмите, к примеру, каршеринговые компании. Наиболее часто эксплуатируемая метрика — это ежемесячное число активных водителей.
«Но этот показатель вам ничего, кроме раздутого эго, не даст. Он не покажет, почему люди возвращаются в вашу компанию и как вы можете улучшить свой сервис. Чтобы сделать сервис лучше, измерьте время доставки автомобиля. Чем быстрее придет машина, тем выше шансы, что я вновь воспользуюсь этим сервисом, — отмечает Табб. — Разница в ожидании между одной минутой и десятью — это и есть четкий индикатор качества вашего сервиса. Анализ данных покажет вам приемлемое время ожидания. Отслеживая этот показатель, вы сможете в разы улучшить качество сервиса и, соответственно, уровень удовлетворенности клиентов».
Этот урок актуален и для самого Табба, который провел год, изучая данные виртуального колл-центра компании LiveOps, пытаясь выяснить, как предсказать качество работы операторов. Одинаковых звонков не бывает, потому что операторы и клиенты всегда разные.
«Я пробовал измерять продолжительность вызова. Моя гипотеза заключалась в том, что если разговор непродолжительный, то оператор справился с вопросом быстро, и значит он отличный специалист. Однако это плохой показатель, потому что он не дает представления о качестве оказанного сервиса, — поясняет Табб. — Я пробовал также считать процент вызовов, в ходе которых операторам удавалось совершить дополнительную продажу. Но это прогнозировало прибыль, не сервис».
Затем его осенило. Все операторы LiveOps были наемными подрядчиками. Они сами выбирали время своей работы.
«Поэтому я выбрал действие, которое можно было измерить: посещаемость. Мы начали отслеживать, кто приходил на работу, а кто нет. Как итог: посещаемость стала тем самым фактором, который определял качество работы оператора, — говорит Табб. — Это не было очевидным. Даже во время звонка не происходило чего-либо, что позволило бы определить качество работы. Однако нужно было найти показатель, который был бы стандартом при оценке работы того или иного сотрудника. Еще один показатель успеха — сделали ли вы то, что обещали. Мы начали направлять звонки на лучших агентов — тех, которые делали то, о чем говорили — и выручка выросла для всех наших клиентов».
Ллойд ТаббПродвижение и реклама
По словам Табба, именно компании, связанные с продвижением и рекламой онлайн, очень падки на метрики тщеславия. Показы объявлений отражают степень воздействия, не результат. Они также не позволяют предсказать поведение.
«Достаточно компаний прогорели, так и не узнав, что атрибуция пользователей — вот что имеет значение, — говорит Табб. — Если вы не отслеживаете кликабельность и метрики покупки, в конечном счете вы получите число людей, которые просто кликнули по объявлению. И вы не будете знать, что же они сделали дальше. Миллионы людей могли посетить ваш веб-сайт, но так ничего и не купить. Без контекста вы так и не поймете, почему они поступили именно так».
Все, что вы измеряете — пользователей, клики, транзакции — взаимосвязано. Так зачем делить их на разные потоки данных?
Табб предостерегает: «Ваши метрики влияют друг на друга. Вы должны следить за тем, как. Недостаточно просто отслеживать клики, которые ведут к покупкам. Необходимо следить за пользователями с их первого контакта с вами до пребывания на сайте и транзакции. Вы должны все это связать друг с другом».
Если ваша компания — это интернет-магазин, то вы должны сделать еще больше.
«Как только у вас появляется новый посетитель, вы должны определить, откуда он пришел к вам, сколько он вам стоил, и время, которое вам потребовалось, чтобы окупить эту сумму. Не оставайтесь на поверхности. Вы заплатили за эти клики. Вы должны знать. И это единственный способ, как вы сможете по-настоящему понять важность пожизненной ценности клиента», — объясняет Ллойд. — Как-то мы работали с одним интернет-реселлером модной одежды, который не скупился на подарки своим клиентам, полагая, что вернуть эти деньги он сможет довольно быстро, как только первые зарегистрировавшиеся пользователи начали вести себя как постоянные покупатели. Но давать что-то бесплатно — опасно. Компания стала свидетелем разного рода нежелательного поведения и большинство этих новых клиентов так и не продемонстрировало поведение нормального покупателя. Компания смогла это увидеть только тогда, когда начала отслеживать путь «клиентов» от момента регистрации до совершения покупки».
Совет для этой модели: Организуйте свои данные в потоки событий.
Разрозненность данных будет искажать реальные показатели.
«Прежде всего, объедините все действия пользователи и ключевые события в единый поток. Потоки событий покажут, как люди продвигаются по воронке, и позволят проанализировать их поведение. Для многих это не естественный выбор. Компании, как правило, сегментируют своих пользователей по демографическим показателям или строят свои данные в отдельные таблицы. Отдельные таблицы легче интерпретировать, да и для программ их проще обрабатывать. Но они не дадут вам полное представление, что происходит с пользователями».
Пример потока событий: подписка, клик, добавление продукта в корзину, покупкаОтветьте на эти вопросы, чтобы начать создавать свой поток событий:
- когда пользователь подписался на ваш продукт/сервис?
- он совершил покупку?
- сколько активных минут они провели с вами?
- где они проводят больше всего времени, где — меньше всего? Какие показатели предсказывают такое поведение?
- как изменилось их поведение с течением времени?
- когда и где они перестали использовать ваш продукт?
После создания потока событий Табб рекомендует попробовать выполнить простое упражнение: «Посчитайте количество активных пятиминутных блоков, которые пользователь провел с вами за целый день, и найдите кластеры действий — и промежутки бездействия — в их поведении. Это наиболее дешевый способ понимания, чем на самом деле заняты ваши клиенты. Они тратят много времени на странице, потому что им действительно интересно или они просто запутались? Если они совершают покупку, как много страниц сайта они пересмотрели до этого? Если у вас не будет потока событий, вы никогда не сможете ответить на все эти вопросы».
Компании, реализующие программное обеспечение
Когда вы запускаете продукт — будь это приложение или SaaS-платформа — число пользователей, готовые заплатить за него, как правило, является ключевым аргументом при диалоге с инвесторами и партнерами. Табб представляет свой контраргумент: «Сколько раз вы загружали программное обеспечение, а потом не пользовались им или использовали лишь какой-то короткий промежуток времени, а потом напрочь забывали? Число людей, загрузивших ваше приложение, не коррелирует с выживательным потенциалом компании. Много раз нам приходилось наблюдать, как приложение, на какой-то момент приобретшее вирусный характер, спустя несколько месяцев или даже недель становилось никому не нужным. Софтверным компаниям нужно ориентироваться на такой показатель, как число активных минут работы пользователя с продуктом. Это та метрика, которая нам нужна».
Активное участие — это первая метрика, которую Табб измерил в Looker: «Сколько времени они проводят, работая в программе, сколькими минутами исчисляется их активность? Я не забочусь о прибыли или количестве пользователей. Когда у нас появляется новый клиент, единственное, что меня заботит, — действительно ли он использует наш продукт. Метрики тщеславия легко вводят в заблуждение. Кто-то может хвастаться тем, что 90% сотрудников заказчика зарегистрированы в сервисе, но сколько из них действительно пользуются им? Кто-то может задействовать весь потенциал программы, а у кого-то она работает фоном. Такая же история и с количеством аккаунтов. Этот показатель не подскажет вам, как люди используют ваш продукт. Порой вам приходится самим звонить им и спрашивать».
Совет для этой модели: Поднимите трубку и позвоните тем клиентам, которые отличаются активным использованием продукта, и тем, кто не использует его вовсе
Каждый раз, когда Табб находит в базе пользователей компании Looker тех клиентов, которые резко отличаются от остальных, он находит их контактную информацию и связывается с ними. В первые годы работы он делал это ежедневно. «Я звоню людям, потому что хочу знать, как они себя чувствуют, используя наше программное обеспечение. Если они не используют Looker, я хочу узнать почему. Что-то не так? Им что-то непонятно? Если это активные пользователи, я хочу понять их опыт и как мы можем улучшить его. Этому я научился, работая в LiveOps. Например, как-то один из операторов отличался особенно длинными звонками. Я мог видеть, как он что-то неторопливо объясняет, но человек на том конце провода был очень вовлечен в этот разговор, даже больше, чем кто-либо другой. Долгие разговоры в этом случае — это совсем неплохо».
На ранних этапах работы Табб обращал внимание и на отсутствие взаимодействия.
«Когда я заметил, что генеральный директор одного из наших первых клиентов просто открыл пару закладок, которые я послал ему, но не стал работать с сервисом, я нанес ему визит, — рассказывает Ллойд. — Оказалось, что он просто не разобрался с тем, как устроен интерфейс Looker, и не он один. В итоге я разработал обучающий курс по работе с системой. После обучения работа в системе стала для людей делом гораздо более комфортной. Это изменило наш подход к клиентам».
Довольно распространенной Табб находит ошибку в чрезмерной зависимости от сплит-тестов при расшифровке закономерностей в данных.
«Есть исключения. А/Б-тестирование может быть полезно в некоторых случаях, например, когда пользователи не идентифицируют себя на сайте. Этот тип исследования может помочь определить анонимных пользователей. Но большую часть времени оно просто бесполезно. Во-первых, если ваши данные разрознены, сплит-тест спрогнозирует немедленный результат, но не долгосрочный. Например, с уменьшением размера кнопки мы заметили удвоение показателя CTR, что, вероятно, случилось из-за ошибочных кликов, которые в итоге не приводили к конверсии. Даже если у вас есть миллиарды пользователей, вы не найдете ни малейшей закономерности в данных, если они будут разрозненны. Вместо этого, исследуйте потоки событий. Звоните отдельным людям. Начните это сейчас. Делайте это чаще. Возьмите, наконец, трубку телефона и начните реальный разговор».
Программное обеспечение заставляет людей думать и вести себя по-другому. А/Б тестирование — это наблюдение без взаимодействия. Опустите бинокль. Поднимите трубку телефона и позвоните.
Интернет-коммерция
Рынок компаний электронной коммерции — это борьба за лояльность. Чтобы одержать верх над конкурентами, вам нужно, чтобы люди раз за разом покупали у вас, а не у них. «Поэтому главная метрика, которой следует уделить внимание, — вовсе не как много у вас покупают, а как часто. Самый очевидный пример — Amazon. Если смотреть со стороны, то Amazon Prime — это программа лояльности. Бесплатная, двухдневная доставка заставит вас покупать чаще? Безусловно. Amazon знает, что если вы будете получать свои товары быстрее, вы вернетесь, когда вам нужно будет еще что-то. Они правы. Участники этой программы тратят в год в среднем 1200 долларов. Все остальные тратят только $500».
Netflix изначально отслеживал аналогичный показатель. Компания провела опрос, где поинтересовалась у клиентов, как быстро они получали свои DVD по почте? «Они отслеживали период доставки, чтобы понять, нужно ли открывать новые сервисные центры, чтобы уменьшить это время. Amazon, скорее всего, делает то же самое. Компания фокусируется на выполнении своих обещаний, не на прибыль. Они инвестируют в дроны, потому что неустанно заботятся о предвосхищении ожиданий».
Улучшайте логистику, чтобы повысить лояльность. У каждой компании есть чистые показатели, связанные с логистикой. Цель заключается в создании чувства надежности и устранении неприятных сюрпризов. Это то, что служит фундаментом лояльности. Ответьте на следующие вопросы, чтобы определить ваши реальные показатели логистики:
- какие клиенты заказывают у вас чаще всего?
- что у них общего?
- можете ли вы определить тот переломный момент, когда они начали заказывать больше?
- как вы можете сделать ваши предложения более привлекательными для них?
- что вы можете сделать, чтобы все остальные покупатели начали относиться к вам с той же лояльностью?
Заключение
У каждой модели бизнеса есть свои метрики тщеславия и чистые показатели. Будьте уверены, у вас уже есть достаточно данных, чтобы понять разницу. Вам просто нужна дисциплина. Начинайте отдавать приоритет тем метрикам, которые позволяют прогнозировать поведение покупателей, а не просто фиксируют ваше состояние для сравнения с конкурентами. Организуйте поток событий, чтобы обеспечить хронологическое представление, как люди движутся по воронке, и вы могли проверить каждую ее часть. Не попадайтесь в ловушку сплит-тестирования. Вместо этого, позвоните своим клиентам, когда вы заметили что-то неладное в их поведении: данные не могут показать, что чувствуют люди. Убедитесь, что каждое подразделение имеет представление о собственном уровне неисполнения и всех средствах, чтобы снизить его. Логистика — ключевой элемент любого бизнеса. Научите свою команду, как нужно анализировать данные. Вам нужна команда высококлассных детективов, а не один Шерлок.
«Каждый отдел в любой компании: поддержка клиентов, дизайн, развитие бизнеса — должен инвестировать в анализ данных. Вы должны беспрестанно копаться в данных, чтобы найти чистые показатели. Как только вы находите в данных что-то выделяющееся, вы должны копать еще тщательнее. Я вижу мир, где люди могут исследовать данные таким же образом, как они находят информацию через Google. Вспомните время, когда вы впервые использовали поисковую систему: потребовалось время, чтобы научиться находить то, что вам надо. В конце концов, вы узнали, как это делать — и тогда все на свете оказалось перед вами на расстоянии одного клика. Так же и в аналитике. Вы не должны становится жертвами метрик тщеславия. Ищите усерднее и смотрите в оба. Тогда вам откроются реальные критерии успеха».
Делайте бизнес на основе данных!
По материалам: firstround.com. Изображение: ziggalig
