В аналитической практике я сталкивался с расчётом широкого спектра KPI (Key Performance Indicators, ключевых показателей эффективности), охватывающих продуктовые, маркетинговые, финансовые и операционные аспекты. В зависимости от типа проекта и целей бизнеса, акцент делался на разные метрики. Ниже приведены наиболее часто используемые KPI, сгруппированные по категориям, с пояснением, как они рассчитываются и для чего применяются.

Продуктовые KPI

1. Retention Rate (уровень удержания пользователей)
Показывает, какой процент пользователей продолжает использовать продукт через определённое время после первого взаимодействия.

Формула:

Retention Rate = (Число активных пользователей на день N из когорты) / (Общее число пользователей в когорте) \* 100%

Применяется для оценки лояльности, качества онбординга, интереса к продукту.

2. Churn Rate (уровень оттока)
Показывает долю пользователей, прекративших использование сервиса.

Формула:

Churn Rate = (Пользователи, ушедшие за период) / (Всего пользователей в начале периода)

3. DAU, WAU, MAU (ежедневно, еженедельно, ежемесячно активные пользователи)
Отслеживают активность пользователей.

4. Stickiness (липкость продукта)
Формула:

Stickiness = DAU / MAU

Характеризует вовлечённость: насколько часто пользователи возвращаются.

5. Average Session Duration / Time in App
Среднее время, проведённое пользователем в приложении за одну сессию. Показывает уровень интереса.

6. Feature adoption rate
Процент пользователей, использующих новую функциональность после её выпуска.

Маркетинговые KPI

1. Conversion Rate (коэффициент конверсии)
Формула:

Conversion Rate = (Число пользователей, совершивших целевое действие) / (Общее число пользователей) \* 100%

Измеряется для различных этапов воронки: регистрация, покупка, активация.

2. CAC (Customer Acquisition Cost)
Стоимость привлечения одного пользователя.

Формула:

CAC = Маркетинговые расходы / Число новых клиентов

3. ROI (Return on Investment)
Показывает прибыльность инвестиций.

Формула:

ROI = (Доход - Расходы) / Расходы \* 100%

4. LTV (Lifetime Value)
Ожидаемая суммарная выручка от одного клиента за весь жизненный цикл.

Формула (одна из):

LTV = ARPU \* Средний срок жизни клиента (в месяцах)

5. CTR (Click-through rate)
Процент пользователей, кликнувших на ссылку/рекламу:

CTR = Клики / Показы \* 100%

6. Bounce Rate
Доля пользователей, покинувших сайт сразу после входа (веб-продукты).

Финансовые KPI

1. Revenue (выручка)
Общая сумма дохода от продаж.

2. ARPU (Average Revenue Per User)
Формула:

ARPU = Общая выручка / Число активных пользователей

3. MRR и ARR (Monthly / Annual Recurring Revenue)
Для SaaS-проектов: показывает устойчивость дохода от подписки.

4. Gross Margin
Разница между доходами и себестоимостью, важна для оценки прибыльности.

Операционные KPI

1. Time to Market
Сколько времени прошло от идеи до релиза функциональности.

2. Bug Rate / Error Rate
Число багов на 1000 пользователей или на сессию.

3. SLA / SLO Compliance
Процент соблюдения соглашения об уровне обслуживания, например, аптайм 99.9%.

4. Deployment Frequency
Как часто происходит релиз нового кода в продакшен.

Аналитика воронок (Funnel KPIs)

Используются для оценки пользовательского пути от первого взаимодействия до целевого действия. Основные шаги:

• Просмотр лендинга

• Регистрация

• Активация

• Добавление продукта в корзину

• Оплата

Для каждого шага рассчитывается:

Step Conversion Rate = Пользователи на текущем шаге / Пользователи на предыдущем шаге

KPI для службы поддержки и взаимодействия с клиентами

1. NPS (Net Promoter Score)
Мера лояльности клиента к продукту.
Вопрос: “Оцените, насколько вы порекомендуете продукт друзьям от 0 до 10”

Формула:

NPS = % Промоутеров (9-10) - % Критиков (0-6)

2. CSAT (Customer Satisfaction Score)
Прямой опрос удовлетворенности (обычно по шкале 1–5 или 1–10).

3. First Response Time (FRT)
Среднее время ответа на первый запрос пользователя в поддержку.

KPI для A/B тестов

1. Statistically Significant Conversion Rate
Оценивает разницу между контрольной и тестовой группами.

2. Lift — относительное улучшение метрики:

Lift = (Конверсия группы B - группы A) / группы A \* 100%

3. P-value / Confidence Interval
Используются для оценки статистической значимости результата теста.

Используемые инструменты для расчёта KPI

• SQL (ClickHouse, PostgreSQL, MySQL)

• Python (pandas, numpy, scipy, matplotlib)

• Tableau, Power BI, Google Looker Studio

• Amplitude, Mixpanel (для продуктовой аналитики)

• Excel / Google Sheets (для расчёта и презентации)

• Apache Superset / Metabase (open-source BI)

В реальной практике подбор KPI всегда зависит от конкретного контекста: бизнес-модели, продукта, целевой аудитории и стадии развития компании. Важно не просто измерять метрики, а уметь связывать их с гипотезами, действиями и последствиями, чтобы строить аналитически обоснованные решения.