Бизнес-эффективность в ИТ: особенности продуктовых метрик для сегментов B2B и B2C

Елизавета Бурдина

Руководитель продуктового офиса

Зачем ИТ-компаниям отслеживать ключевые метрики продуктовой эффективности, как в B2B и B2C-сегментах измеряют успешность продуктов и принимают решения об их развитии, на какие показатели ориентироваться разработчикам ПО.

Успех — измерим. По крайней мере тогда, когда это касается продуктов, в том числе – программных. Для того чтобы посчитать его, нужно использовать набор количественных показателей — так называемых «продуктовых метрик». В их число входят, например, коэффициент конверсии, оттока, индекс лояльности и многие другие. 

Для каждой из метрик есть готовые формулы, отшлифованные на тысячах компаний. Однако большинство из них ориентировано на B2C-продукты — они выстроены вокруг покупателя и его потребностей. Для B2B-сегмента такие метрики не подходят — возникает ряд противоречий, например:

• в B2C пользовательские выборки — шире, и обратную связь от клиентов получить проще. Больше возможностей для проверки разных гипотез для пользователей на основе формирования разной пользовательской выборки;

• в B2C сегменте покупатель = потребитель (в большинстве случаев). В B2B пользователь и бизнес-заказчик — обычно разные люди;

• в B2C стоимость потери клиента ниже, чем в B2B. В B2B приходится учитывать не только финансовые, а еще и репутационные риски отказа покупателя от сотрудничества;

• не получится повторить продажу после неудачной попытки.

А также множество других тонкостей, которые не позволяют использовать те же метрики. К примеру, для B2B важнее не частота возврата клиента, а сроки контракта или широта освоения рынка. Поэтому у B2B — свои критерии эффективности цифровых продуктов. Лучше всего, если их продумывают еще на момент запуска продукта — и закладывают возможность  пересмотра в зависимости от изменения условий ведения бизнеса и целей компании. 

Как установить метрики успешности продуктов в B2B

Бизнес более тщательно и скурпулезно подходит к выбору конкретных решений — особенно сейчас, в условиях экономической неопределенности. Это влияет и на метрики, которые используются для оценки их успешности.

Подходов, по которым они формулируются, десятки. Наиболее комплексный и популярный в продуктовой среде — так называемый North Star Metric. Суть в том, что компания выбирает всего одну ключевую метрику для оценки эффективности продукта, например, достижение точки безубыточности. Уже от этой метрики декомпозируются все остальные, вплоть до оценки того, как запуск конкретной фичи скажется на главенствующей метрике. Такой подход особенно актуален среди стартапов, которые выживают за счет единственного core продукта. 

Когда ключевая метрика становится неактуальной — например, если компания меняет фокус продукта или переходит на этап масштабирования — ее можно заменить на другую: пусть для иллюстрации это будет gmv (оборот объема товаров). Теперь декомпозировать нужно будет именно ее. Но важно понимать, что это повлечет за собой и реальные изменения в бизнес-процессах вокруг продукта — все они будут подчинены новой цели.

Если продуктовое направление в бизнесе развивается достаточно давно, либо является не центральным звеном всего бизнеса — можно воспользоваться методиками KPI или OKR. И если аббревиатура KPI всем более-менее понятна, то OKR стоит расшифровать. Речь идет о методике постановки целей, которая подразумевает декомпозицию каждой цели на несколько задач с измеримыми результатами. 

Пример OKR: успешно запустить продукт X = получить 100 регистраций на бесплатную версию + получить 40 регистраций на платную версию + получить 5 положительных отзывов.

При этом KPI или OCR, устанавливаемые для продуктового подразделения, могут отличаться от тех, что приняты во всей компании. Но обязательно должны соотноситься с общекорпоративными целями. 

Для B2B продуктов также распространен прозрачный подход к метрикам — оценивать воронку продаж. К примеру, компания может поставить себе KPI в одну продажу на 10 холодных лидов. При простых транзакционных продажах, когда покупатель знаком с продуктом и согласен с предложенной ценой, этого достаточно. То есть множество подходов к расчетам конверсий, которые компания определяет для себя, как наиболее целесообразные.

При прямых продажах задача усложняется. В B2B сегменте они могут быть длительные по времени, предположим, в цикл сделки входят все этапы от выезда к заказчику до комплексного аудита процессов. Таким образом, в метриках воронки будет важно учитывать длительность сделки и стоимость обработки каждого лида, что отразится на юнит-экономике продукта. 

В качестве примера приведу наш продукт для управления проектами и командами Орион. Это сложное многокомпонентное решение, которое приобретают после длительного пресейла: демонстрации, общения с менеджерами, проработки особенностей бизнеса заказчика, его процессов. Кроме того, на метрики повлияет стадия его развертывания и отладки до ввода в эксплуатацию — все это тоже время и ресурсы. Для нашей бизнес-модели мы оцениваем эффективность продукта с учетом всех описанных факторов.  

Нередко после выхода продукта на некоторую регулярную кривую (то есть после подтверждения product market fit) требуется “откалибровать” модель метрик. Нужно обязательно считать ROI — возврат инвестиций с учетом запуска и продвижения продукта. Это может быть как отдельной метрикой для оценки эффективности продукта, так и частью KPI или OKR.  

Когда пересматривать метрики 

Как правило, пересмотр метрик связан с изменениями в бизнесе: если продукт был ориентирован на B2C-аудиторию, а затем начал осваивать и B2B-сегмент. 

Хороший пример — мессенджер Slack. На первом этапе он был предназначен исключительно для программистов. Так удалось получить постоянный поток аудитории, отклик, конверсию. Со временем продукт дорабатывали по таким метрикам, как возвращаемость, частота использования, подписка. Целевая аудитория мессенджера росла и разработчики смогли вложить оборотные средства в разработку более дорогостоящих с точки зрения создания и поддержки корпоративных функций. 

Постепенно Slack начали использовать как корпоративный мессенджер в ИТ-компаниях. И на этом этапе метрики его успеха поменялись. Стали важны уже не показатели возвращаемости конкретного человека и частоты использования продукта, а широта распространения продукта в B2B-сегменте, скорость подключения компаний-клиентов, сроки действия корпоративной подписки — более дорогостоящей, чем индивидуальная. 

Таким образом, продуктовые метрики не статичны — они должны развиваться вместе с самим продуктом. Только так можно всегда держать руку на пульсе и вовремя адаптироваться к изменениям на рынке и в потребительском поведении. 

Итого

• Успешность продуктов можно измерять в конкретных показателях — продуктовых метриках.

• Измеряя ключевые метрики продуктовой эффективности, компании могут не только следить за своей текущей производительностью, но и выявлять области для инноваций и улучшений.

• Продуктовые метрики для B2B-сегмента отличаются от тех, что используют в B2C. Это связано с особенностями целевой аудитории в B2B. 

• Для исключительно продуктового бизнеса лучше всего устанавливать метрики эффективности по принципу North Star: брать один ключевой показатель и декомпозировать его. 

• Для более сложных процессов и масштаба компаний подходят установка KPI или OKR, или же оценка эффективности по воронке продаж. 

• Продуктовые метрики не статичны. Они меняются вслед за развитием продукта.