Метрики в аналитике: как выбрать ключевые и использовать их для роста бизнеса

Дата-аналитику недостаточно просто собрать данные — важно понимать, что с ними делать. Для этого он опирается на ключевые показатели, которые помогают оценивать ситуацию, находить закономерности, проверять гипотезы и принимать обоснованные решения. В статье разберем, какие бывают метрики и как их применять, чтобы улучшать бизнес-результаты.

Введение

Метрики в аналитике — это числовые коэффициенты, которые показывают, насколько хорошо работают процессы, продукты или бизнес-решения. Их можно посчитать, сравнить и понять, как идут дела в компании. 

Возьмем пример из жизни. Вы заказали пиццу на дом, а реклама пиццерии обещает, что доставка займет 30 минут. Если пиццу привезли за 25 минут, это хорошо. Если привезли через час, это повод для жалобы. Среднее время доставки — метрика, с помощью которой вы сравниваете реальное время с обещанным, чтобы выбрать самый быстрый сервис.

В бизнесе много важных показателей. Бывают маркетинговые, продуктовые и финансовые, но основной — выручка (Revenue). Это все деньги, которые приносит компания, и почти все изменения направлены на ее рост.

Еще важны:

• DAU — активные пользователи за день.
• PU — платящая база.
• Retention — удержание, сколько людей возвращается в продукт после первого использования. 

Бизнес-показатели делятся на три типа: целевые, прокси- и контр-метрики. Разберем на примере онлайн-кинотеатра «Кинопоиск» и площадки объявлений «Авито». 

Целевая метрика — главное действие пользователя, в котором бизнес наиболее заинтересован.

• Для «Кинопоиска» это время просмотра фильмов и сериалов. Чем больше люди смотрят, тем дольше остаются подписчиками.
• Для «Авито» — общая сумма проданных товаров (GMV). Чем больше сделок, тем лучше для площадки.

Прокси-метрика — косвенный показатель, который быстрее реагирует на изменения.

• Для «Кинопоиска» это количество кликов по кнопке «Смотреть». Если люди чаще запускают фильмы, то и общее время просмотра, скорее всего, вырастет.
• Для «Авито» — количество просмотров объявлений. Если пользователи активнее ищут товары, значит, и покупок станет больше.

Контр-метрика — показатель, который описывает риски.

• Для «Кинопоиска» это доля пользователей, которые бросают фильм в первые 5 минут. Если метрика растёт, значит, рекомендуемый контент неинтересен.
• Для «Авито» — количество жалоб на мошенников. Если показатель растет, доверие пользователей к площадке падает.

Основные типы 

Ключевые метрики в аналитике данных можно классифицировать по тому, как они помогают понять собранный объем информации. Получается четыре типа.

Описательные 

Описывают, что произошло без объяснения причин. Например:

• количество пользователей приложения за день;
• общий доход за месяц;
• среднее время на сайте. 

Представьте, что у вас интернет-магазин стройтоваров. В прошлом месяце было 10 000 заказов и общий доход составил 10 млн рублей. Это описательные метрики — просто зафиксированные факты.

Диагностические 

Помогают понять, почему какое-то событие произошло. Примеры диагностических метрик:

• сравнение конверсий из веб-поиска, рекламы и социальных сетей; 
• показатель отказов (bounce rate) на страницах сайта.

Возвращаемся к вашему строймагазину: аналитик заметил, что заказов в апреле было меньше, чем в марте. Специалист сравнил производительность страниц в оба периода по Core Web Vitals, проанализировал поведение пользователей (рост отказов, снижение времени на сайте) и понял, что падение конверсии связано с медленной загрузкой страниц. 

Предсказательные 

Используют исторические данные и модели, чтобы прогнозировать будущее. Например:

• прогноз доходов на следующий квартал, исходя из текущих продаж;
• модели churn (оттока клиентов);
• прогноз количества заказов на основе сезонности.

Аналитик может предсказать, что в мае продажи магазина вырастут на 15%, потому что так было в предыдущие годы, ведь в это время начинается строительный сезон.

Прескриптивные 

Подсказывают, что сделать, чтобы улучшить ситуацию, и помогают составить оптимальный план действий. Например:

• рекомендации по ценовой политике, чтобы больше зарабатывать;
• оптимизация рекламных кампаний, чтобы получать больше денег с вложений;
• A/B-тесты и симуляции разных сценариев работы, чтобы оценить влияние изменений на поведение пользователей .

В аналитике форм такие метрики используют, чтобы отслеживать, как пользователи взаимодействуют с формами на сайте или в приложении. Это помогает понять, насколько удобно заполнять формы, на каких этапах возникают трудности и где можно улучшить опыт пользователя.

Чтобы подготовиться к высокому сезону, аналитик рекомендует строймагазину поменять дизайн каталога. После A/B-тестирования выбрали вариант, который значительно ускорил загрузку страниц и понравился пользователям.

Основные метрики для анализа данных

Метрики центральной тенденции

Позволяют понять, какую величину в данных можно считать среднестатистической.

• Медиана — срединное значение при сортировке данных. Учитывает выбросы.
  В зарплатах (30 000, 35 000, 40 000, 200 000) медиана = 37 500, а среднее ≈ 76 250 рублей.
• Мода — наиболее частое значение.
  Если чаще всего покупают товар за 500 рублей, то 500 — мода.
• Среднее арифметическое — сумма всех значений, поделенная на количество.
  Средний чек = (1000 + 1500 + 2000 + 1200) / 4 = 1425 рублей.

Метрики разброса

Помогают оценить отклонения данных от среднего.

• Дисперсия — среднее квадратичное отклонение.
  Во время акции средний чек 3000 рублей, но есть покупки на 1000 и 10 000. Дисперсия показывает отклонение.
• Стандартное отклонение — корень из дисперсии.
  Если средний чек — 2000 рублей, а отклонение — 500, то большинство чеков в диапазоне 1500–2500.
• Размах — разница между максимумом и минимумом.
  Размах = 5000 – 100 = 4900 рублей.

Метрики корреляции

Измеряют взаимосвязь переменных.

• Коэффициент Пирсона (от -1 до 1) показывает линейную зависимость.
  r = 0.9 → больше рекламы — выше продажи.
  r = -0.8 → больше скидок — ниже средний чек.
  r = 0 → погода не влияет на продажи компьютеров.
• Коэффициент Спирмена измеряет связь между величинами, при которой они меняются в одном направлении.

Чем выше рейтинг товара, тем больше продаж.

Примеры метрик для разных типов данных

Метрики для временных рядов

Используются для анализа данных, изменяющихся со временем.

• Скользящее среднее — убирает резкие перепады в данных и помогает увидеть общий тренд.

Если продажи мороженого в понедельник низкие, а в пятницу высокие, то среднее по неделям покажет, растут продажи или нет.

• Автокорреляция — связь значений в разные дни.

Если в жаркие дни продажи мороженого растут, а в холодные падают, это повторяющийся паттерн.

• Сезонность — повторяющиеся закономерности.

Если каждый июль продажи мороженого растут, а в декабре падают, это сезонность.

Метрики для категориальных данных

Данные, которые можно разделить на группы.

• Частота — сколько раз встречается каждое значение.
  Из 10 человек 4 любят кофе, 6 — чай. Частота «кофе» = 4, «чай» = 6.
• Процентное соотношение — доля категории в процентах.
  40% любят кофе, 60% — чай.
• Индекс разнообразия — оценивает равномерность распределения категорий.
  Если все пьют чай, разнообразие низкое, если поровну — высокое.

Метрики для числовых данных

То, что можно измерить, взвесить или посчитать, анализируется с помощью метрик, которые показывают средние значения, разброс и частоту встречаемости.

Как выбрать подходящие метрики для вашего анализа

Недостаточно просто знать все метрики в работе аналитика данных: как проводить анализ, чтобы получить инсайты для бизнеса и избежать ошибок? Давайте разбираться.

Определите цели анализа

Что именно нужно узнать? Представьте, вы владеете кофейней. Если цель — поднять прибыль, нужны метрики про продажи и средний чек. Если хочется повысить лояльность клиентов, тогда смотрим на повторные покупки и отзывы. 

Учитывайте контекст данных

Не все метрики одинаково полезны. В маркетинге нужно следить за кликами и просмотрами, а на производстве важнее скорость работы и процент брака.

Проверяйте доступность данных

Можно придумать идеальную метрику для дата-аналитика, но без доступа к точным цифрам, она будет бесполезна. Например, вы хотите оценить, сколько людей приходят в кофейню по рекламе. Если нет системы учета купонов или цифровых карт, эту метрику просто не собрать.

Комбинируйте

Иногда один показатель не даёт полной картины. Например, если просто смотреть на доход, можно не заметить, что расходы тоже растут. Поэтому используют сложные метрики. К примеру ROI (окупаемость инвестиций) — он учитывает и прибыль, и затраты. 

Инструменты и методы для расчета метрик

Чтобы было проще сравнивать варианты, сделали обзорную таблицу. В ней вы найдете основные характеристики инструментов. А примеры нужных сервисов и программ приведем ниже.

Рассмотрим, какие именно инструменты позволяют эффективнее работать с метриками, готовить отчеты и принимать обоснованные решения.

Табличные процессоры

Microsoft Excel, WPS Spreadsheet, Google Sheets, Apple Numbers 

Удобны для простых расчетов и визуализации данных. Подходят для небольших проектов, где важно быстро получить результаты.

Специализированные программы

Stata, Python (с библиотеками Pandas и NumPy), JMP (от SAS), R

Подходят для сложного анализа, работы с большими данными и построения моделей машинного обучения. Необходимы для детальных исследований.

BI-платформы

Yandex DataLens, Looker (Google Cloud), SAP BusinessObjects

Помогают визуализировать данные и создавать интерактивные отчеты. Это удобно при анализе и принятии решений.

Облачные сервисы

Яндекс Метрика, Google Analytics, Adobe Analytics

Дают возможность анализировать данные в реальном времени, автоматизировать процессы и работать с большими объемами информации.

Примеры использования метрик в реальных проектах

Маркетинг

Netflix начинал с рассылки DVD по почте. Компания выяснила, что пользователи с минимум тремя DVD в очереди реже отказываются от подписки. Упростив интерфейс и улучшив рекомендации, Netflix увеличил долю таких пользователей с 60% до 90%, что повысило удержание клиентов и прибыль.

Финансы

Метрики в финансах помогают анализировать прибыль, расходы, риски, чтобы оптимизировать инвестиции, управлять ликвидностью и повышать устойчивость бизнеса.

В 2008 году многие банки имели высокий уровень долговой нагрузки, но игнорировали рост рисков. Например, у Lehman Brothers были низкие резервы капитала по сравнению с обязательствами, что привело к банкротству. Если бы компания тщательнее анализировала свои метрики риска, она могла бы вовремя принять меры.

Производство

В авиастроении Boeing и Airbus используют метрику First Pass Yield — процент продукции, прошедшей контроль качества с первого раза. Если показатель падает, компания анализирует причины: возможно, это ошибки сборки или проблемы с поставщиками.

В 2019 году Boeing столкнулся с увеличением числа дефектов в производстве самолетов модели 737 MAX, что привело к авиакатастрофам, дополнительным проверкам и миллиардным убыткам.

Здравоохранение

В США страховая программа Medicare использует показатель Readmission Rate (уровень повторных госпитализаций) для оценки качества больниц. Например, если у пациентов с сердечной недостаточностью высокий уровень повторных госпитализаций в течение 30 дней, клинике могут сократить финансирование. Это мотивирует больницы разрабатывать программы реабилитации и амбулаторного наблюдения, чтобы повысить эффективность и снизить количество повторных случаев.

Образование

В образовании активно используют анализ среднего балла (GPA). В Гарвардском университете средний GPA среди выпускников составляет 3.9 из 4.0, что свидетельствует о высоком уровне академической успеваемости.

В российских вузах средний балл оценивают по пятибалльной системе: например, студенты с GPA 4.7 и выше могут претендовать на повышенную стипендию.

Подведем итоги

Числовые коэффициенты помогают анализировать данные, выявлять закономерности и принимать взвешенные решения в различных сферах. Важно понимать, какие показатели использовать, а также учитывать контекст, доступность данных и цели исследования.

Система аналитики — метрики и инструменты — позволяет не просто собирать данные, а превращать их в ценные инсайты для бизнеса и управления.

Вопрос-ответ

Как метрики помогают принимать стратегические решения?

Дают точные данные о результатах. Показывают, что работает, а что нет, позволяют предсказать тренды, распределять ресурсы, находить слабые места и избегать рисков. С их помощью можно быстро менять стратегию, если что-то идет не так. Это снижает неопределенность и делает решения более обоснованными.

Как часто следует пересматривать и обновлять метрики для анализа данных?

Старайтесь делать это регулярно:

• раз в месяц или квартал — для оценки работы бизнеса;
• раз в неделю или день — для быстро меняющихся данных (например, в маркетинге);
• раз в год или при больших изменениях в компании, чтобы показатели оставались полезными.

Главное — следить за точностью данных, иначе выводы могут быть ошибочными.

Какие инструменты наиболее популярны для сбора и анализа метрик?

К таким инструментам относятся Google Analytics для отслеживания посещаемости сайтов, платформа для визуализации данных Tableau и программа для бизнес-аналитики Power BI. Для обработки данных в реальном времени используют Apache Kafka, а для работы с БД — SQL. Python с библиотеками Pandas и Matplotlib применяют для анализа и визуализации данных. А Mixpanel — для анализа поведения пользователей.