كيفية تحديد أولويات العمل مع مؤشرات الأداء الرئيسية

الجزء 2 من 2 (الجزء الأول)

في مشاركتي الأخيرة ، تحدثت عن أشجار KPI وكيف يمكن لفرق المنتجات استخدامها. التطبيق الأكثر وضوحا هو تحديد الأولويات بين المشاريع المختلفة. على سبيل المثال ، يمكن لشجرة KPI المساعدة في الإجابة على السؤال: "لدينا مشروعان محتملان بنفس الصعوبة. واحد سوف يحسن التحويل بنسبة 0.5 ٪ آخر سوف يقلل من معدل اتصال العملاء بنسبة 10 ٪؟ أي واحد يجب علينا فعله أولاً؟ ".

هذه المرة ، سوف أعمق في مقارنة تأثير المشروع في مناطق مختلفة تمامًا من المنتج ، وأشارك صيغة نمو المنتج التي يجب على فرق المنتج أن تزيدها إلى الحد الأقصى وتجيب على السؤال أعلاه. ولكن لنبدأ مع قالب شجرة KPI الأكثر شيوعًا.

قالب شجرة KPI
بعد بناء أشجار KPI مع العديد من الفرق المختلفة ، لاحظت أن معظمها لديها بنية مماثلة. لدى Root فرعين يمثلان القيمة الإجمالية للخدمات المقدمة والربح لكل وحدة قيمة. يحدد نوع المنتج القيمة ، على سبيل المثال ، يمكن أن يكون حجم الأموال المحولة لـ TransferWise ، وهو إجمالي عدد جلسات البحث في Google ، أو العدد الإجمالي أو مدة جلسة القيادة للفريق الذي يعمل على منتج للسائقين في Uber . ثم ينقسم فرع القيمة إلى فروع تمثل عددًا من المستخدمين النشطين والقيمة لكل مستخدم نشط. فرع الأرباح في فترته يقسم إلى الإيرادات والتكاليف لكل وحدة من القيمة. في النتيجة ، يمكن أن تبدو شجرة KPI الأكثر شيوعًا مثل تلك الموضحة في الصورة أدناه.

قالب شجرة KPI الذي يعمل لمعظم المنتجات

يمكننا كتابة قالب KPI هذا مع مجموعة الصيغ:

ربح المنتج =
= القيمة الإجمالية * الربح لكل وحدة قيمة =
= (المستخدمون النشطون * القيمة لكل مستخدم) * (الإيرادات لكل وحدة قيمة - التكلفة لكل وحدة).

القيمة لكل مستخدم = التفاعل لكل مستخدم * متوسط ​​القيمة لكل تفاعل.

من حيث القيمة أعني القيمة التي يجلبها المنتج للعميل ، وليس القيمة التي يجلبها العميل إلى الشركة. ترتبط ، والمنتج الأكثر قيمة للعميل يمكن للمستخدم ربحية أعلى توليد للشركة: ربح شهري لكل مستخدم = القيمة الشهرية لكل مستخدم * (الإيرادات لكل وحدة قيمة - تكلفة وحدة القيمة)

المستخدمون النشطون (AU) هم عملاء ، سيقومون بإجراء تفاعل واحد على الأقل مع المنتج في المستقبل. هذا القياس صعب القياس ، وسأحكي المزيد عن كيفية التعامل مع هذا المقياس في المستقبل. وفي الوقت نفسه ، هناك وكيل واسع النطاق للمستخدمين النشطين وهو أسهل بكثير لقياس المستخدمين النشطين الشهريين (MAU) ، المستخدمين الذين أجروا تفاعلًا واحدًا على الأقل مع المنتج في الشهر الماضي. تميل MAU إلى وجود علاقة خطية مع AU ، بمعنى ، المستخدمون النشطون الذين يساويون MAU مضروبون في بعض المعامل الثابت.

اسمحوا لي أن أقدم بعض الاختصارات للمقاييس التي سأستخدمها كثيرًا:
المستخدمون الجدد شهريًا = MNU (العملاء الذين يقومون بأول تفاعل مع المنتج خلال الشهر)
المستخدمون المختلطون الشهريون = MCU (العملاء الذين يتوقفون عن استخدام المنتج خلال الشهر التالي)

صيغة تحديد الأولويات الرئيسية

قد تكون مقارنة تأثير الاستحواذ (MNU) والاحتفاظ بها (MCU) صعبة ، وإذا قارناها مباشرة ، فقد نتوصل إلى استنتاجات خاطئة. دعنا نقول أن لدينا مشروعين من نفس الحجم ؛ سيحضر أول 100 مستخدم إضافي جديد شهريًا ، بينما سيوفر آخر 100 عميل من المداخن. أي واحد يجب علينا إعطاء الأولوية؟ 100 عميل جديد هم نفس 100 عميل تم توفيرهم من المخرج ، لذلك لا يجب أن يكون هناك فرق بين أي مشروع نختار؟ ليس صحيحا.

قد نكون في الأيام الأولى للمنتج مع عدم وجود قاعدة مستخدمين نشطة ولدينا 100 عميل في كل شهر قد يعني أن العملاء لا يلتزمون بالمنتج ، وفي هذه الحالة لن يؤدي تغيير 100 عميل إضافي إلى التغيير كثيرًا ، حيث سيتركون المنتج في نفس الشهر. بدلاً من ذلك ، يمكننا التحدث عن المنتج الناضج مع قاعدة المستخدمين المخلصين الكبيرة ولكن مع قنوات الاستحواذ الصغيرة وإضافة 100 عميل جديد كل شهر سيجعلهم البقاء على قيد الحياة لسنوات مع المنتج وجلب الكثير من القيمة. في الحالة الأولى ، يجب أن نركز بوضوح على الاستبقاء بينما في الحالة الثانية على الاستحواذ. ولكن كيف نفهم ما هو الخيار الأفضل في كل حالة معينة؟

الهدف هو زيادة القيمة على المدى الطويل بما يتناسب مع عدد منتجات Active Users التي ستحصل عليها في ذلك الوقت. ولكن كيف يمكننا معرفة ما سيكون عدد المستخدمين النشطين على المدى الطويل؟ هناك خدعة واحدة يمكن أن تساعدنا في تقديرها. في المدى الطويل ، سيصل المنتج إلى الحالة المتوازنة ، نقطة التوازن عندما يكون عدد العملاء الجدد مساوٍ لعدد العملاء ، MNU = MCU. اعتقد المستخدمون الذين يستخدمون المداخن الشهرية المتصلين بالمستخدمين النشطين أن معدل التغير الشهري (CR) والعلاقة بين معظم المنتجات يمكن تقريبها جيدًا بواسطة الصيغة البسيطة MCU = AU * CR. الذي يعطينا:

MNU = MCU = future AU * CR =>

الاتحاد الافريقي في المستقبل = MNU / CR

تتمثل مهمة فريق المنتج في زيادة قيمة المنتج على المدى الطويل والتي تساوي عدد المستخدمين النشطين على المدى الطويل مضروبًا في الربح لكل مستخدم. إذا قمنا بتدوينها ، فسنحصل على صيغة تحديد الأولويات الرئيسية:

الحد الأقصى (VU * AU) = الحد الأقصى (VU * MNU / CR)

مهمة فريق المنتج هي تحسين القيمة المستقبلية أو زيادة عدد المستخدمين الجدد / معدل الزبد * القيمة لكل مستخدم

ملاحظة: أنا لا أتطرق إلى تأثيرات الشبكة وشرورتها في هذه المقالة. بعبارة قليلة ، قاموا بتعيين علاقة إيجابية بين المستخدمين النشطين والمضاعفات في صيغة تحديد الأولويات ، أولاً وقبل كل شيء ، المستخدمون الجدد شهريًا. بمعنى آخر ، كلما زاد عدد المستخدمين النشطين لدينا ، زاد عدد المستخدمين الجدد ، وقد يكون عدد مرات الدخول أقل وقيمة أعلى لكل مستخدم نحصل عليه. لا يمكن أن يؤدي ذلك فقط إلى زيادة السرعة التي يصل بها النظام إلى الحالة المتوازنة ولكن أيضًا يجعله أعلى.

مثال

دعنا نستخدم هذه الصيغ للإجابة على السؤال الذي حددناه في البداية. ما الأفضل: تحسين التحويل بنسبة 0.5٪ أو خفض معدل اتصال العملاء بنسبة 10٪؟

يرتبط معدل التحويل ارتباطًا مباشرًا مع المستخدمين الجدد شهريًا ، وبالتالي فإن معدل التحويل المحسن سيرتفع MNU بنسبة 0.5٪. من جانب آخر ، لنفترض حالة تكلفة دعم العملاء مقابل 10٪ من إجمالي تكاليفنا. أيضًا ، دعنا نفترض أن هامش الربح لدينا هو 30٪ من تكاليفنا. في هذه الحالة ، يؤدي انخفاض معدل الاتصال بنسبة 10٪ إلى تخفيض التكلفة بنسبة 1٪. سيصبح هذا 1٪ من التكاليف جزءًا من الهامش ، أو سيتغير 30٪ تقريبًا إلى 31٪ ، أي ما يعادل 3.3٪ نمو الهامش. زيادة الهوامش التي تتناسب مع نمو القيمة الشهرية لكل مستخدم (MVU). سيكون لارتفاع MVU بنسبة 3.3٪ تأثير أعلى تقريبًا 7x على MVU * MNU / CR مقارنة بارتفاع MNU بنسبة 0.5٪ ، لذلك يجب أن نعمل على معدل الاتصال.

القيمة الشهرية لكل مستخدم والمستخدمين الجدد شهريًا سهلة القياس. قيمة المستخدم الشهرية تتكون من التكلفة والإيرادات لكل تفاعل وعدد التفاعل لكل مستخدم نشط. كل هذه المقاييس متوفرة في أي نظام تحليلي تقريبًا. يعد معدل المداخن الأكثر صعوبة في القياس ، وسأركز عليه في أحد مشاركاتي التالية.