Что такое продуктовые метрики и зачем они нужны
Зачем придумали метрики, какие они бывают и как упростить работу с ними — объясняем весьма запутанную тему просто и на примерах.
Чтобы создать приложение или сервис, одной идеи мало. Нужно измерять и анализировать показатели, исследовать реакцию пользователей и дорабатывать продукт. Для этого и придумали метрики.
Пишет про управление в Skillbox. Работала координатором проектов в Русском музее, писала для блога агентства CRM-маркетинга Out of Cloud.
Что такое метрики
Метрика — это качественный или количественный показатель, который отражает ту или иную характеристику и уровень успешности продукта.
Количественные показатели проще отслеживать, поэтому они используются чаще. На основании этих чисел можно делать выводы о том, что вообще происходит: нужен ли такой продукт пользователям, насколько он им нравится, решает ли их проблему. Например, вы создали приложение, которое сообщает автомобилистам о ситуации на дорогах. Кажется, что идея хорошая, продукт нужный, а люди всё никак не хотят им пользоваться. Как понять, в чём проблема? Что-то не так с идеей, а может, вы ошиблись с аудиторией или продвижением?
Метрики помогают ответить на эти и другие вопросы. Главное — знать, какие из них, как и когда использовать. Понять это не всегда просто, потому что на любой вопрос можно найти несколько ответов, а каждый полученный показатель — понять по-разному.
Чтобы вам было проще сориентироваться, мы объясним основные понятия и термины, покажем, как выбирают и используют метрики в компаниях, и расскажем, куда бежать, если хочется разобраться в этой теме глубже.
Какие метрики бывают и от чего зависят
Метрик много, их можно делить на разные категории. Например, бывают продуктовые, маркетинговые и бизнес-метрики.
А можно выделять тематические — по целям, которых они помогают достичь. Ниже — несколько примеров таких метрик.
Метрики привлечения пользователей
Они помогают понять, как и откуда в продукт приходят пользователи, сколько их всего, какие из них активные.
Метрики использования продукта
Сюда входят все показатели, которые демонстрируют, как люди пользуются продуктом, какие есть сценарии.
Это показатели, которые дают понять, сколько вы зарабатываете на продукте.
Любые метрики — это просто числа, которые сами по себе не дают важной информации. Чтобы от них была польза, все показатели нужно смотреть в динамике. То есть надо выбрать определённый период и проанализировать, как изменилась метрика за это время, что происходило с другими показателями и в чём может быть причина.
Метрики должны зависеть от целей бизнеса. Прежде чем выбирать, какие показатели измерять, подумайте, чего хотите достичь.
Например: получить прибыль, привлечь инвестиции, добиться лояльности пользователей. Во всех этих случаях вам понадобятся разные метрики.
Важно не только, какие метрики выбрать, но и как использовать полученные показатели. Есть два основных подхода, на которые ориентируются в продуктовой разработке:
Cначала получают цифры, а потом на их основе принимают решения. Команда выбирает метрики и считает показатели. Полученные числа — первое, на что они посмотрят, решая, куда двигаться дальше.
Метрики только частично влияют на принятые решения. Показатели — это важно, но не главное. На них можно ориентироваться в одном случае и не учитывать в другом.
Что такое Иерархия и Пирамида метрик
Иерархия и Пирамида метрик — это модели, которые помогают упорядочить показатели, определить зависимости между ними и лучше следить за изменениями.
Иерархия метрик — это древовидная структура или схема, во главе которой находится основная метрика продукта. Чтобы такую построить, нужно проанализировать данные и понять реальные зависимости между метриками. Например, подумать, что случится, если показатели будут слишком низкими или часто меняться, — насколько это повлияет на изначальную иерархию метрик.
Сергей Тихомиров определяет иерархию метрик как «формулу ценности продукта, выраженную в конкретных метриках». В блоге он объяснил, что это значит, на примере проекта LAF24.
Пирамида метрик — это, как и Иерархия метрик, инструмент для анализа показателей продукта. Чтобы правильно построить Пирамиду, нужно не только определить зависимости между метриками, но и классифицировать их по целям.
Елена Серёгина, аналитик и основатель DataLatte, определяет Пирамиду метрик как «иерархию и классификацию». В своём блоге на Medium она рассказала про обе модели и когда нужно и не нужно использовать Пирамиду метрик.
В компаниях Пирамиду и Иерархию метрик используют по-разному: вместе или отдельно друг от друга. Иногда их даже определяют как одну модель.
Например, в «Едадиле» используют модель Пирамиды метрик, но с древовидной структурой. В компании её строят для приложения в целом и отдельные пирамиды для функций, показатели по которым важно отслеживать.
Продуктовые и маркетинговые метрики: для чего нужны и в чём разница
Продуктовые метрики показывают, как работает и используется продукт. С их помощью можно понять, насколько ценят продукт сами пользователи, всё ли с ним хорошо или что-то не так.
Маркетинговые метрики показывают, как продукт продвигается на рынке. Поскольку это тоже относится к продукту, можно сказать, что маркетинговые метрики входят в состав продуктовых.
Маркетинговые метрики — объективные, легко измеримые, относятся к коммерции. Например, количество пользователей, которые зашли на сайт, — маркетинговая метрика.
В отличие от маркетинговых, продуктовые метрики сложно измерить. Не всегда понятно, от чего зависит счастье пользователя или как повлияет на людей определённая функция продукта, многих ли она затронет.
Например, когда в Apple захотели улучшить пользовательский опыт и решили отказаться от привычных USB-разъёмов и карт памяти в ноутбуках, сначала пользователи были недовольны. Им казалось, что продукт станет хуже, его будет неудобно использовать. То есть показатель «счастье пользователя» ухудшился.
Apple сознательно временно ухудшили восприятие своего продукта, потому что были уверены, что это пойдёт ему на пользу в долгосрочной перспективе. Так и случилось. Замена устаревших разъёмов на более современные USB-C и отказ от карт памяти сделали ноутбуки Apple более функциональными, а пользователи постепенно привыкли и оценили преимущества новых разъёмов.
Продуктовые метрики: как и когда использовать
Метрики помогают отличить субъективное от объективного и принимать решения, основываясь на реальных данных.
По сути, метрики — это просто цифры и данные, относящиеся к продуктам, источник информации о них. Метрики нужны для разных целей. Кто-то хочет проверить, как в целом идут дела, поэтому смотрит основные показатели. Кто-то хочет больше узнать о финансовых показателях или реакции пользователей — чтобы понять это, общих метрик будет недостаточно, нужно выбрать другие.
Вариантов использования метрик множество: они зависят от продукта, подхода, логики и даже фантазии продакт-менеджера или маркетолога. Сколько раз в год, как и в каких соотношениях измерять метрики — решают те, кто занимается продуктом.
Общая схема использования метрик:
Ниже мы собрали несколько примеров использования метрик.
Допустим, половина команды считает, что в интерфейсе приложения нужна красная кнопка, а половина — что зелёная. Чтобы получить реальные данные, а не принимать решение, основываясь только на предположениях команды, можно использовать сплит-тест: подготовить оба варианта, показать пользователям и понять, какая из кнопок реально решает задачу.
Вы создали мобильное приложение и хотите заняться его продвижением. С помощью метрик можно измерить результат какого-то действия и запланировать расходы. В таком случае метрика CAC или customer acquisition cost поможет понять, сколько стоит привлечь в приложение одного пользователя.
Чтобы правильно рассчитать этот показатель, нужно учитывать характеристики продукта и точно знать, кто и за что платит деньги. Например, в Dropbox пользователь покупает только PRO-версию продукта, а в Facebook платит за рекламу, поэтому формула расчёта CAC будет отличаться.
Вы выпустили приложение, его скачивают, но вы хотите понять, сколько вам платит каждый постоянный пользователь. Для этого нужно рассчитать LTV, или Lifetime Value продукта с помощью одного из методов или калькулятора от Ingate.
Как упростить работу с метриками: фреймворки для исследований
При работе с метриками, как мы уже сказали, возникает много вопросов. Какие и когда выбирать, как измерять, как анализировать? А как понять, что метрики подходят продукту, и вы не будете считать и сравнивать показатели, которые не дают никакой информации — или дают, но совсем не ту, которую важно знать для развития продукта?
Чтобы упростить работу с метриками, в крупных компаниях, например, в Google, используют фреймворки для проведения исследований. Это готовые методы, которые помогают измерять и анализировать показатели продукта. Вот некоторые из них.
HEART
Фреймворк HEART (Happiness, Engagement, Adoption, Retention и Task Success) был создан в Google и используется чаще всего в digital-сфере. Позволяет отслеживать опыт пользователя (для него часто используется обозначение UX, User Experience) по определенным категориям: счастье, вовлечённость, принятие, удержание, успех (выполнения задач).
В него не входят конкретные метрики, поэтому их придётся продумывать индивидуально. Это неслучайно, потому что для различных продуктов важны разные показатели.
| Happiness Счастье | Отношение пользователя к продукту. Примеры метрик: удовлетворение пользователя, лёгкость использования продукта и др. |
| Engagement Вовлечённость | Уровень заинтересованности в продукте. Начав пользоваться продуктом, пользователь продолжает это делать. Примеры метрик: частота визитов пользователя, длительность визитов и др. |
| Adoption Принятие | Использование продукта постепенно становится привычкой: клиент пользуется различными функциями продукта, ждёт выхода новых и рассказывает о них друзьям. Примеры метрик: сколько пользователей ставят новую версию программы, количество новых подписок и др. |
| Retention Удержание | Пользователь становится лояльным к продукту и возвращается к нему. Примеры метрик: количество повторных покупок, активность пользователя на протяжении некоторого времени и др. |
| Task Success Успех | Успех ключевых задач. Это технические показатели, такие как эффективность, производительность и количество ошибок. Примеры метрик: скорость загрузки фото на сайт, успешный поиск информации и др. |
Чтобы узнать больше про HEART и понять, как он работает:
PULSE
Фреймворк PULSE (Page views, Uptime, Latency, Seven-day active users и Earnings) подходит для измерения и оценки показателей производительности. В отличие от HEART, он скорее про работу продукта, чем про пользовательский опыт, но, как и HEART, применяется в первую очередь в digital-сфере.
PULSE включает в себя конкретные показатели. С его помощью измеряют количество просмотров страниц, время безотказной работы сервиса, задержку в работе, количество активных пользователей, которые возвращаются на сайт в течение семи дней подряд, и заработанные деньги.
Больше информации о фреймворке PULSE:
Воронка AAARRR (или AARRR)
AAARRR — маркетинговая воронка основных этапов взаимодействия клиента с продуктом. Она нужна, чтобы разделить работу с пользователем на этапы и отслеживать показатели на каждом из них. Таких этапов может быть шесть, если начать с Awareness, информирования, или пять, если с Acquisition, привлечения (в зависимости от этого используется аббревиатура AAARRR либо AARRR).
Маркетинговая воронка помогает оценить успешность привлечения клиентов и монетизацию.
| Awareness Информирование | Знакомство клиента с продуктом: например, он пришёл на сайт. |
| Acquisition Привлечение | Клиенту стало интересно, и он оставил свои контакты. |
| Activation Активация | Клиент понял ценность продукта и стал им пользоваться. |
| Retention Удержание | Клиент постоянно пользуется продуктом. |
| Referral Виральность | Клиент делится информацией о продукте. |
| Revenue Доходность | Клиент платит за продукт. |
Чтобы лучше понять, что такое AAARRR:
Заключение
Как мы уже писали выше, метрики — тема столь же непростая, сколь и важная. Мы дали общие ориентиры, которые помогут вам не заблудиться между продуктовыми и маркетинговыми показателями, Пирамидой метрик и фреймворками. Но чтобы уверенно ими пользоваться, нужно более глубокое погружение в тему, доступ к опыту практиков и помощь наставника. Получить такую поддержку можно на нашем курсе «Управление продуктом».
Базовые продуктовые метрики
Продуктовые метрики — это количественно измеримые показатели, которые компания отслеживает и анализирует для оценки успеха своего продукта. Примерами продуктовых показателей являются коэффициент конверсии, коэффициент оттока и ежемесячный доход от повторного использования.
Простыми словами — это то, что можно посчитать, сравнить и проанализировать, чтобы потом сделать аналитику и получить однозначные выводы. Представьте, что вам необходимо уговорить своего папу купить именно новый игровой компьютер за 70 тыс. рублей, а не на ладан дышащий ACER у вашего соседа Петьки с третьего этажа за 20 тыс. рублей. Лучший способ — это предоставить ему конкретные цифры. Например, указать на то, что игровой компьютер (при должном уходе) прослужит порядка семи лет, а вот старенький ACER, скорее всего, продержится максимум год. Также вы подчеркнете, что на ACER не стоит SSD, в отличие от игрового, следовательно работать он будет достаточно медленнее. Кроме того, вы приведете информацию о весе каждого компьютера и его памяти. Все это в данном случае — продуктовые метрики, при условии, что вы выполняли роль менеджера по продуктам, а ваш отец — роль руководителя, который рассматривает возможность инвестирования в ваш продукт.
Ниже мы попытаемся разобраться в том, что такое продуктовые метрики, какие есть виды и зачем они нужны.
Определение правильных метрик для мониторинга и анализа приводит к более разумному принятию решений на протяжении всего процесса разработки продукта.
Эти метрики иногда называемые ключевыми показателями эффективности (KPI) дают компании количественные данные о том, какие аспекты продукта или потребительского опыта находят отклик у клиентов, а какие нет.
Команды по разработке продукта, маркетингу и продажам могут использовать эту информацию, основанную на конкретных данных, для лучшего понимания того, что движет их клиентами. Эти данные помогают компании постоянно совершенствовать свои продукты.
Без таких метрик менеджеры по продукту вынуждены полагаться на догадки при принятии решения о приоритетности конкретного продукта или фичи.
Как объясняет директор по продукту Пол Йокота в эпизоде подкаста This Is Product Management, интуиция менеджера по продукту важна, но интуиция должна применяться в сочетании с продуктовыми метриками.
Вторая причина использования продуктовых метрик заключается в том, что они обеспечивают объективную поддержку при реализации планов, которые менеджеры по продуктам предлагают своим руководителям в процессе представления продуктового роадмапа.
Ваши руководители захотят увидеть доказательства того, что компания получит положительную отдачу от инвестиций, если они одобрят предлагаемый вами продукт (вспомним пример с отцом и ноутбуком).
Ниже мы разберем подвиды базовых метрик, а также на примерах рассмотрим их использование.
Как вам хорошо известно, кампании по привлечению новых клиентов направлены на привлечение новых пользователей для обеспечения роста компании. Так как же построить надежную кампанию UA, не выходя за рамки бюджета? Это непростая задача.
Метрики привлечения демонстрируют, откуда пришли пользователи и сколько вам это стоило. Зная базовые метрики привлечения, можно умно построить бюджет кампании по привлечению клиентов.
CPI рассчитывается путем деления расходов на рекламу (за определенный период времени) на количество новых привлеченных пользователей за тот же период.
Математика исчисление CPI достаточно проста, и с ней справится любой второклашка, если у него под рукой калькулятор:
Формула: Общая стоимость маркетинговой компании / количество новых пользователей привлеченных в ходе этой компании
При запуске вашего продукта вы потратили на маркетинг (онлайн или оффлайн) 250.000 рублей. По аналитике за период хода маркетинговой компании вы насчитали 5000 новых пользователей.
Таким образом, CPI = 250000(руб) : 5000 (чел) = 50 руб/чел
При всей простоте расчета этой метрики, у CPI есть несколько подводных камней. Так, CPI показывает достаточно узкий сегмент стоимости приобретения новых пользователей или клиентов. Другие способы привлечения пользователей включают органический трафик, привлечение пользователей, партнерство с другими маркетологами или другие маркетинговые действия в области контента (например, блог, веб-сайт или электронная почта).
Формула: ARPU = общий доход за период / на количество пользователей за этот же период
У вас есть сервис просмотра фильмов и сериалов (каждый стоит определенную сумму). За февраль 2020 года его использовали 5000 пользователей. За этот же февраль 2020 года вы заработали 250.000 рублей.
Таким образом, используя вышеприведенную формулу, мы получаем, что ваш ARPU = 250.000 руб : 5000 чел, то в среднем один пользователь принес вам 50 рублей.
Стоит отметить, что ARPU может легко стать бесполезной метрикой, если ее не отслеживать в контексте других показателей, таких как общий доход или соотношение LTV:CAC. Кроме того, если у вас приложение по подписке без других покупок внутри приложения, ваш ARPU будет предопределен ценой подписки, тогда эту метрику рассчитывать не нужно. Приложение по подписке, скорее всего, не будет менять ARPU очень часто (если только вы не будете часто менять цены), что делает отслеживание этой метрики менее ценным.
Все же ARPU полезен для определения рентабельности маркетинговых усилий и расчета LTV (о которой мы поговорим ниже). Эта метрика также полезна для оценки структуры ценообразования (стоит ли назначать более высокую цену?) и понимания того, как ARPU меняется со временем (таким образом, можно проследить прогресс).
LTV измеряет доход, который получает ваш бизнес от любого конкретного клиента. Это оценка среднего валового дохода, который приносит клиент за все время использования продукта.
Данная метрика немного сложнее предыдущих и потребует дополнительных расчетов. Чтобы рассчитать пожизненную ценность клиента для вашей компании, вам понадобятся некоторые цифры. Во-первых, вам нужно знать, как долго в среднем клиент остается с вами до того, как откажется от услуг. Потому что, конечно же, чем дольше клиент остается с вами, тем более ценным он является.
Вам также необходимо знать % валовой маржи (процент прибыли, который остается после оплаты расходов на продукт или услугу), а также сколько денег приносит средний клиент каждый месяц.
Формула: LTV = Валовая маржа % X ( 1 / ежемесячный отток) X средний ежемесячный доход от подписки на клиента.
Основная причина, по которой LTV так важен для вашего SaaS-бизнеса, заключается в том, что он определяет, сколько вы можете потратить на приобретение новых клиентов. Если ваша стоимость привлечения клиента (CAC) составляет 1000 рублей, а LTV этого же клиента составляет 5000 рублей, вы, по сути, печатаете 4000 рублей. Именно на этом примере можно понять, почему очень часто LTV рассчитывается не один, а в соотношении с CAC.
Очевидно, что чем выше LTV и ниже CAC, тем быстрее вы сможете развивать свой бизнес.
Если вы знаете, какова ценность клиента в течение его пребывания на вашем сервисе, вы можете принимать более разумные решения о том, сколько нужно потратить на приобретение клиента.
Хорошее эмпирическое правило гласит: если LTV/CAC не превышает 3, вы тратите слишком много средств на привлечение.
Отслеживая показатели вовлеченности клиентов, вы сможете понять, как ваша аудитория реагирует на ваш маркетинговый контент, и что можно улучшить, чтобы повысить вовлеченность.
У маркетологов есть целый арсенал инструментов для привлечения новых клиентов: содержание блога, целевые страницы, платные рекламные кампании и многое другое.
Как узнать, что эти усилия увенчались успехом? Отслеживая показатели вовлеченности клиентов. С помощью этих данных вы сможете понять, как ваша аудитория реагирует на маркетинговый контент, и что можно улучшить, чтобы повысить вовлеченность.
Как эта метрика вошла в обиход? DAU/MAU стала популярной метрикой благодаря Facebook, который ее популяризировал. В результате, когда о ней заговорили, другие потребительские приложения стали часто оцениваться по тем же KPI.
Важно определить, какое действие пользователь должен совершить в вашем бизнесе, чтобы быть определенным как «активный» пользователь, поскольку оно не одинаково для каждого бизнеса. Является ли активным пользователем тот, кто входит в систему? Или это тот, кто совершает более конкретное действие с вашим продуктом, например, читает статью, отправляет запрос или комментарий, скачивает документ и т.д.
Как эта метрика вошла в обиход? DAU/MAU стала популярной метрикой благодаря Facebook, который ее популяризировал. В результате, когда о ней заговорили, другие потребительские приложения стали часто оцениваться по тем же KPI.
Важно определить, какое действие пользователь должен совершить в вашем бизнесе, чтобы быть определенным как «активный» пользователь, поскольку оно не одинаково для каждого бизнеса. Является ли активным пользователем тот, кто входит в систему? Или это тот, кто совершает более конкретное действие с вашим продуктом, например, читает статью, отправляет запрос или комментарий, скачивает документ и т.д.
Когда вы смотрите на соотношение DAU/MAU, популяризированное такими платформами, как Facebook, вы видите количество ежемесячных клиентов, которые взаимодействуют с вашим продуктом или услугой в течение одного дня. Формула выглядит следующим образом:
Количество ежедневных активных пользователей / количество ежемесячных активных пользователей = процент DAU/MAU.
Причина, по которой это число важно, заключается в том, что доход генерируется «постоянным количеством активных пользователей». Именно повторные клиенты, преданные вашему продукту или услуге, помогут стимулировать рост. Число, превышающее 20 процентов, обычно считается хорошим показателем.
Ошибки при измерении вовлеченности
Показатели вовлеченности пользователей могут быть очень полезны для организаций, но есть распространенные ошибки, которые допускаются, когда компании впервые измеряют эти показатели. Вот некоторые из них:
1. Отчет об общем количестве:
Когда вы сообщаете общее количество активных пользователей, рост этого числа обычно свидетельствует о росте числа пользователей, а не об использовании. Это не дает представления о состоянии продукта или его росте и критикуется как просто бесполезная метрика.
2. Измерение всего или того, что измеряют другие компании:
Вам не нужно измерять все, когда речь идет о показателях вовлеченности. Целенаправленно определите, что и зачем вы отслеживаете, и направьте свои усилия туда. Не полагайтесь на подражание другой компании. Каждая компания уникальна, и то, что отслеживают там, может оказаться не самым полезным для вашего бизнеса.
3. Не позволять цифрам нормализоваться:
При первом запуске нового приложения, нового сайта или нового бизнеса может наблюдаться большой отток пользователей. Например, для веб-сайтов и веб-приложений обычно наблюдается 60-80-процентная потеря новых пользователей в течение первой недели после регистрации. Существует множество тактик запуска бизнеса, таких как PR-кампании и специальные предложения, которые могут изначально завысить показатели вовлеченности. Важно дать цифрам нормализоваться в течение нескольких месяцев, чтобы получить достоверные данные.
4. Продукты, которые не используются ежедневно, но имеют высокую ценность:
Более частое использование не всегда свидетельствует о высокой ценности, поэтому соотношение DAU/MAU может не подходить для вашего бизнеса. Примите во внимание эпизодический характер использования таких продуктов, как Airbnb. Большинство людей не планируют путешествия ежедневно, а когда планируют, то по более высокой цене. Дифференцирующие факторы, уникальные для бизнеса и отраслей, являются причиной того, что показатели вовлеченности должны быть настроены в соответствии с уникальными потребностями вашего бизнеса.
Данные о вовлеченности могут быть очень полезными для бизнеса и могут помочь определить приоритетность разработки новых продуктов и инвестиций, а также дать представление о том, что ваша целевая аудитория считает ценным.
Чтобы рассчитать коэффициент удержания, разделите количество активных пользователей, которые продолжают подписку в конце определенного периода, на общее количество активных пользователей в начале этого периода.
Таким образом, формула коэффициента удержания довольно проста: количество активных пользователей, продолжающих подписку / общее количество активных пользователей в начале периода = коэффициент удержания.
Формула коэффициента оттока клиентов: ( Количество ушедших клиентов / Первоначальное количество клиентов) x 100
Опять же, допустим, в начале года у компании было 100 клиентов, но к концу того же года она потеряла 10 клиентов. Коэффициент оттока клиентов составит 10 процентов: (10/100) x 100 = 10 процентов
Определить количество потерянных клиентов может быть сложнее, чем кажется на первый взгляд, хотя момент оттока имеет несколько определений. Например, можно считать, что клиент уходит, когда он отменяет подписку или когда подписка заканчивается, и он не продлевает ее. Но все не так просто: клиент может отменить подписку Disney+ после завершения WandaVision, но затем начать смотреть «Сокол и зимний солдат» до окончания срока действия услуги и в конечном итоге возобновит подписку.
Аналогичным образом, компании решают, какой тип клиентов следует считать ушедшим. Допустим, компания предлагает бесплатную пробную версию своего продукта, и некоторые клиенты отказываются от нее по окончании пробной версии. Должна ли компания считать этих клиентов откликнувшимися, даже если они никак не повлияли на доход?
Подобные вопросы помогают использовать несколько показателей удержания клиентов для более глубокого понимания, почему одни клиенты остаются, а другие уходят.
Эта метрика связана с количеством транзакций или вызовов за определенный период времени. Это очень важно, поскольку важно быть уверенным, что при увеличении нагрузки производительность вашего приложения не снизится. Нагрузка может быть скачкообразной для некоторых приложений, поэтому необходимо знать, что приложение может справиться с внезапными изменениями нагрузки без промедления.
В текущих реалиях, время загрузки может сыграть ключевую роль в использовании вашего продукта. Вы можете потратить около 1 миллиона рублей на маркетинг и рекламу, но какой в этом смысл, если ваш продукт запускается 10 секунд? Верно, никакого.
На этапе soft-launch внимательно следите за этой метрикой и старайтесь докрутить ее до 2-3 секунд, это базовое значение при котором пользователь не испытывает негативных эмоций и готов ждать.
Ваша команда разработчиков может быстро оценить % пользователей без сбоев, используя инструмент отчетности о сбоях и ошибках.
Задержка обычно измеряется в миллисекундах (мс) и является неизбежной из-за того, как сети взаимодействуют друг с другом. Она зависит от нескольких аспектов сети и может меняться при изменении любого из них.
Существует четыре основных компонента, которые влияют на задержку сети, включая:
Физический путь между начальной и конечной точками. Тип среды передачи может влиять на задержку. Например, старые сети на основе медных кабелей имеют более высокую задержку, чем современные оптические волокна.
Чем дальше друг от друга находятся два узла, тем больше задержка, поскольку задержка зависит от расстояния между двумя взаимодействующими узлами. Теоретически, задержка пакета, отправляющегося в круговое путешествие через весь мир, составляет 133 мс. В реальности такое путешествие занимает больше времени, хотя задержка уменьшается, когда достигается прямое соединение через сетевые магистрали.
Эффективность, с которой маршрутизаторы обрабатывают входящие данные, напрямую влияет на задержку. Переходы от маршрутизатора к маршрутизатору могут увеличить задержку.
4. Задержки при хранении данных:
Доступ к сохраненным данным может увеличить задержку, поскольку сети хранения может потребоваться время для обработки и возврата информации.
Задержку можно уменьшить, обратившись к вышеупомянутым компонентам и обеспечив их правильную работу. Она также может быть уменьшена за счет использования выделенных сетей, которые упрощают сетевой путь и обеспечивают прямую связь между узлами.
Провайдеры сетей доставки контента (CDN), такие как StackPath, предоставляют клиентам частные сети, которые позволяют им обходить публичный интернет. Эти частные сети уменьшают задержку, обеспечивая более эффективные пути для прохождения пакетов данных.