Як виключити/відфільтрувати трафік в Яндекс.Метриці: свій, чужий, роботний, брендовий

Звичайно, що більше цифр по трафіку, то приємніше дивитися. Але все ж таки веб-аналітика потрібна не для краси, а для вирішення практичних завдань. Розбираємося, як перестати враховувати певні види трафіку в Яндекс.Метриці, щоб оцінювати просування більш об'єктивно.

Більше про веб-аналітика, а також SEO, SMM, PPC, CPA, - в навчальному центрі CyberMarketing. Статті, вебінари, відеокурси від експертів Promopult, myTarget, Click.ru та ін.

Як прибрати зі статистики свої перегляди/візити

Часто підприємець, керівник чи фахівець — найактивніший відвідувач, який може кілька разів на день заходити на сайт, проводити там багато часу, активно переходити зі сторінки на сторінку тощо. А коли сайт тільки починає просуватися, власні перегляди та візити складають значну частку, і може скластися помилкове уявлення про реальну відвідуваність. Для цього і корисно виключати такий трафік із статистики.

Для початку потрібно зайти на metrika.yandex.ru, вибрати відповідний лічильник, відкрити розділ «Налаштування» (у самому низу меню), а потім перейти на вкладку Фільтри.

Увімкнення опції «Не враховувати мої візити» дозволяє виключити статистику щодо заходів та дій на сайті, якщо їх здійснюють з браузера, на якому раніше відкривали звіти або налаштування Яндекс.Метрики.

Система веб-аналітики визначає це за файлами cookies. Виходить, якщо власник сайту зайде з іншого пристрою або браузера (або в режимі інкогніто), його дії все одно зарахуються в статистиці.

Більш надійний спосіб - виключити трафік по IP. Для цього потрібно натиснути кнопку «Додати фільтр» (поряд із чекбоксом «Не враховувати мої візити»), потім де «Поле» вибрати «IP-адреса» замість «Заголовок». (Свою IP-адресу можна дізнатися безкоштовно, без реєстрації та есемес через сервіси на кшталт 2ip.ru. З питання виключення IP-адрес всіх співробітників компанії краще звернутися до системного адміністратора.)

Мінус такого підходу — не вдасться протестувати працездатність цілей чи коректність визначення джерел трафіку навіть через режим інкогніто.

У процесі налаштування фільтра Яндекс.Метрики, який виключає трафік за IP-адресою(-ами).

NB! Перш ніж додавати нові фільтри та/або операції та натискати на «Зберегти», потрібно чітко усвідомлювати, що такі налаштування унеможливлюють трафік не в звітах, а на найнижчому рівні. Тобто візити, які відповідають заданим умовам, що виключають, просто не запишуться, — відключити потім фільтри і відновити дані за минулий період не вийде!

Якщо немає можливості/необхідності редагувати налаштування лічильника Яндекс.Метрики, можна використовувати сегментацію на рівні звітів. Один із варіантів: відкрити будь-який стандартний звіт, потім натиснути на плюсик поряд з «для людей, у яких», вибрати «Технології → IPі задати потрібний діапазон.

Вибір умов сегментації за IP-адресами у кастомному звіті Яндекс.Метрики

Як видалити чужі сайти зі звітів Яндекс.Метрики

За замовчуванням Яндекс.Метрика показує статистику з усіх сайтів, на яких встановлено код лічильника з відповідним ID (наприклад, він відображається у футері, поряд із назвою та адресою сайту). Тобто, це не баг, а фіча.

Деяким користувачам зручно аналізувати одразу кілька сайтів, хай вони й різної тематики.Інші так само відстежують ефективність платних розміщень (гостяних статей, спецпроектів), якщо тематичні майданчики дозволяють вставляти свій код. А треті, навпаки, можуть страждати від статистики зі сторонніх ресурсів, тому що ця функція відкриває можливості для спаму.

Рішення - залишити трафік тільки з основного сайту та додаткових адрес. Спочатку потрібно спочатку зайти на metrika.yandex.ru, вибрати відповідний лічильник, відкрити розділ «Налаштування» (у самому низу меню), а потім перейти на вкладку Фільтри. Далі клацнути на «Додати фільтр», поміняти тип фільтра на «Залишити тільки трафік», у сусідньому списку вибрати «URL сторінки», а умовою поставити «сайт та додаткові адреси».

Додавання нового фільтра у Метриці, який виключає трафік із сторонніх сайтів.

Після збереження налаштувань Метрика збиратиме дані лише за тими адресами, які вказані у вкладці «Лічильник».

"Налаштування → Лічильник" - саме тут вказується основна адреса сайту, а також додаткові, наприклад, різні піддомени.

Але що робити, якщо немає доступу до редагування лічильника? Чи відстеження сторонніх ресурсів загалом потрібне, але далеко не у всіх звітах? Тоді можна видаляти статистику по «лівим» доменам за допомогою сегментації.

Один з варіантів: натиснути на плюсик порядВізити, в яких» (цей блок трохи вище графіка в будь-якому звіті) потім вибрати «Поведінка → Сторінка входу» і задати там умову на кшталт «https://site.ru/*», щоб врахувати лише ті сторінки та розділи, які відповідають такій URL-адресі.

А якщо у звіті як групування вибрано те, що пов'язане з адресою сторінки (наприклад, «Сторінка входу» або «URL матеріалу»), можна також задіяти фільтр «Знайти» (у верхній частині таблиці між назвою угруповання та «Разом і середні»). Працює тільки якщо угруповання одне, а якщо їх кілька — поле «Знайти» пропадає.

Приклад таблиці звіту Яндекс.Метрики, де використовується функція «Знайти»

Як зробити, щоб роботи та боти не заважали веб-аналітиці сайту

Користувач Яндекс.Метрики може стикатися не лише зі сторонніми сайтами у звітах, але й із неіснуючими людьми — бот-трафіком. (І необов'язково, що в цьому винен несумлінний підрядник або співробітник: накруткою поведінкових факторів, щоб якось у гірший бік вплинути на SEO можуть займатися і конкуренти.)

Такий трафік, звичайно, збільшує загальну відвідуваність, але зазвичай занижує час на сайті і глибину перегляду, завищує частку окремого джерела (це можуть бути як прямі заходи, так і соціальні мережі, реклама). Загалом, він заважає займатися веб-аналітикою і правильно приймати рішення, краще позбавлятися такої зайвої статистики. (Причому такі штучні накрутки не завжди визначаються стандартним звітом.Моніторинг → Роботи».)

Що робити? Змінити налаштування фільтрації роботів. Вони знаходяться у тій же вкладці Фільтри: metrika.yandex.ru → вибір лічильника → «Налаштування». Далі потрібно проскролити до кінця: блок «Фільтрування роботів» нижче фільтрів та операцій. Замість стандартного варіанта потрібно вибратифільтрувати роботів за суворими правилами та поведінкою». (Зворотної дії не буде, але з моменту зміни налаштування дані почнуть збиратися по-іншому.)

Налаштування фільтрації роботів в Яндекс.Метриці

Чи можуть тут спрацювати сегментація лише на рівні звітів, фільтрація по IP? Навряд.У ботів, що накручуються на сайт, можуть бути різні регіони і IP-адреси. А такі метрики, як час на сайті, глибина перегляду чи новизна, звісно, ​​неунікальні, і можуть збігтися з характеристиками живих людей. Найнадійніший спосіб, мабуть, це саме жорсткіша фільтрація роботів в налаштуваннях Яндекс.Метрики.

Як відфільтрувати брендовий пошуковий трафік

Брендові запити — це коли люди знаходять сайт не за якимись цільовими тематичними запитами («просування сайту», «агентство маркетингу», «послуги копірайтера» тощо), а за назвою самого сайту чи компанії (наприклад, «promopult .ru», «промопульт офіційний сайт» та ін.).

І в оцінці ефективності роботи співробітників/підрядників, які займаються пошуковим просуванням (SEO), потрібно такий брендовий пошуковий трафік виключати. Адже це не їхня заслуга, а наслідок впізнаваності бренду, зростання постійної лояльної аудиторії, сарафанного радіо, згадок у ЗМІ, телевізійної реклами тощо.

Припинити враховувати такий трафік через фільтри в налаштуваннях лічильника Яндекс.Метрики, як це було в попередніх кейсах, не вийде (та й не потрібно). Рішення - сегментація на рівні звітів.

Наприклад, можна відкрити стандартний звіт «Відвідуваність», вибрати потрібний період та деталізацію. Далі натиснути на плюсик поруч ізВізити, в яких», потім клацнути на «Джерела → Останнє значуще джерело → Пошукова фраза». (І так само можна вибрати «Тип останнього значущого джерела» → «Пошукові системи», якщо потрібно дивитися лише SEO-трафік.)

Тепер - задати всі умови у вигляді регулярного виразу (це спеціальна мова для роботи з різними текстовими рядками):

• ‘!’ знак оклику на початку показує, що потрібно заперечувати умову.Це якраз потрібно в даному випадку, адже брендовий пошуковий трафік потрібно забрати зі звіту.
• ‘~’ знак тильди повідомляє Метриці, що далі саме регулярне вираження. Метрика підтримує синтаксис RE2, як і Google Таблиці
• ‘|’ - Вертикальна риса замінює логічний вираз OR (або), її використовують, коли потрібно вказати кілька варіантів.

У результаті має вийти щось на кшталт «!~company|компанія|ру|ru|рф» - при складанні списку варто врахувати і назву сайту, і назву бренду (латинське та кириличне написання, плюс синоніми, абревіатури), і можливі друкарські помилки, і імена-прізвища ключових представників компанії.

Щоправда, є нюанс — Метрика фактично не визначає ключових слів при переходах з Google, тому відфільтрувати брендовий трафік із цієї пошукової системи не вдасться. Треба це мати на увазі.

Приклад звіту «Відвідуваність» із сегментацією по небрендовому пошуковому трафіку. До речі, у правому верхньому кутку одразу видно, яку частку він становить від загальної кількості візитів.

Щоб щоразу не задавати всі умови заново, можна зберегти звіт, натиснувши відповідну кнопку в правому верхньому кутку, та/або зберегти отриманий сегмент. Де написано «Сегмент N умова(-я)», там є невелика стрілочка, яка відкриває список із заповітним пунктом «Зберегти як». Тоді можна швидко та зручно застосувати відповідний сегмент до будь-якого звіту Яндекс.Метрики.

У процесі створення нового сегменту, коли звіт уже збережено

Сегментація у звітах — потужний інструмент, яким насправді можна відфільтрувати що завгодно, не лише брендові запити. Можна вивчати трафік та інші показники окремих розділів, а не лише сайту («Поведінка → Сторінка входу»); порівняти, скільки нових, а скільки повторних відвідувачів («Історія → Новий/повернутий відвідувач»); подивитися, з яких пристроїв більше конверсій («Технології → Пристрій») і т.д.

Як очистити посилання від непотрібних параметрів, тегів, якір

Якщо аналізувати кількість візитів, глибину перегляду, досягнення цілей та будь-які інші метрики на конкретних сторінках сайту, може виникнути інша проблема. Неможливо нормально оцінити відвідуваність та ефективність, коли дані поділяються між звичайними URL видуsite.ru/page1» та адресами на кшталт «site.ru/page1?utm…» та «site.ru/page1?fbclid…». За умовчанням Метрика вважає їх різними сторінками, а треба їх якось об'єднати в одне. І тут є кілька рішень.

По-перше, можна вивантажувати дані як є, а потім вичищати та об'єднувати у сторонніх інструментах, наприклад, Excel та Google Таблицях (через «Знайти та замінити», консолідацію, регулярні вирази та інше). Але це досить складно і дуже незручно – набагато простіше та краще вивантажувати максимально чисті дані.

По-друге, можна прибрати всі ці доповнення на найнижчому рівні - Через вже знайомий розділ «Налаштування» та вкладку Фільтри. Крім самих фільтрів, там є операції, які теж проводяться над вихідними даними - вони модифікують адреси сторінок звітного або сайту, що посилається, які відображаються у звітах. З їх допомогою можна:

• Вирізати окремо задані параметри, наприклад, вищезгадані 'fbclid' та 'utm'.
• Вирізати якір ('#anchor').
• Вирізати взагалі всі можливі параметри, які йдуть після питання «?».
• А ще – замінювати https на http, змінювати адресу домену, а також приводити всі URL та реферери до нижнього регістру (site.ru/PaGe → site.ru/page).

Але в такому разі не вийде скористатися перевагами цих параметрів. Наприклад, визначати ефективність джерела трафіку аж до конкретного посту в соцмережі, рекламної оголошення або гостьової публікації — адже UTM-мітки тощо додаткові дані взагалі будуть відсутні у звітах Яндекс.Метрики .(До речі, для одного лічильника можна задати максимум 30 фільтрів і 30 операцій.)

У процесі операцій у вкладці «Фільтри» розділу «Налаштування» Яндекс.Метрики. потім фільтри та відновити дані за минулий період не вийде!)

По-третє, можна спробувати підібрати у звіті правильне угруповання, яка забере непотрібні параметри без втрати цінних даних.

Допустимо, потрібно вивчити відвідуваність матеріалів блогу, які знаходяться на сторінках виду site.ru/blog/category/article/. І при виборі угруповання «URL матеріалу» адреси поділяються на звичайні і ті, що з додатковими параметрами.Сторінка входу ур.4».У рядках таблиці виявляться лише сторінки з відповідним URL, - тобто в списку не буде самих розділів і головної блогу, - і параметрів теж не буде (Єдине, що в списку можуть траплятися адреси на зразок). site.ru/products/category/?parameter, тому що вони як би теж 4 рівня, але такі включення вичищаються вищезгаданою функцією «Знайти»).

Замість сторінок входу також можна використовувати групування «Шлях сторінки входу» - це частина URL-адреси після домену і до знаку питання '?', після якого йдуть ті самі мітки та параметри.Під час вивантаження звітів можна буде легко відновити повне посилання, наприклад, за допомогою текстових функцій Таблиць Google.

Так виглядає таблиця кастомного звіту Яндекс.Метрики з угрупуванням «Шлях (повний) сторінки входу»

Щоб глибше поринути у тонкощі SEO, SMM, PPC, CPA та веб-аналітики, вивчайте освітній контент CyberMarketing. Великий вибір статей, вебінарів, відеокурсів для фахівців, керівників, бізнес-власників.

«Іноді за нескінченним збором даних ховається небажання ухвалити рішення». Як бізнесу правильно працювати з метриками і не допускати помилок у їх аналізі

Збір та аналіз даних вже стали буденністю у бізнесі. А для деяких компаній навіть рутиною. Вони збирають усе, що можуть, але не використовують для розвитку. Партнер компанії «Лідери змін» Іван Селеверстов бачить це постійно — і у великих, і невеликих компаніях. Під час Agile Day в Сбері експерт провів воркшоп про роботу з метриками продуктів і бізнесу, а після цього розповів порталу «Про бізнес» про те, які метрики важливі, як їм довіряти і де шукати аналітиків даних.

«Метрика має спонукати управлінців до конкретних дій»

— Які, в принципі, є метрики в бізнесі і на які з них зараз потрібно звертати увагу будь-якому підприємцю?

— Метрики — це вимірювачі, які завжди мають бути пов'язані із метою. Без мети вони нікому не потрібні: так, є показник, так, ми на нього дивимося, але він стає метрикою, коли його пов'язали з тим, чого хоче бізнес. Тобто метрика має спонукати управлінців до конкретних дій. Крім того, метрика має бути вимірною.Я маю на увазі, що бізнес може знати, що таке LTV або Churn Rate, але без уміння їх вимірювати та правильно інтерпретувати вони безглузді.

Ось бачить власник компанії, що у нього Churn Rate високий, тобто відтік клієнтів. І в голові одразу має клацати думку: «Треба зробити клієнтський шлях оптимальнішим». Наприклад, можна спростити оплату або змінити цільову аудиторію.

Загалом метрик дуже багато і в кожному бізнесі є свої особливості. Узагальнювати дуже важко. Однак є цілком чіткий поділ численних показників на три типи метрик, які часто застосовують у продуктовому підході:

• Бізнес-метрики, на які дивиться топ-менеджмент і, відповідно, ухвалює стратегічні рішення (скажімо, «ми хочемо захопити весь ринок», «ми хочемо працювати з певною аудиторією»). Тобто вони пов'язані найчастіше з показниками, які легко вимірюються в грошах, в охопленні аудиторії, на ринку. Але це зазвичай запізнювальні метрики: дивлячись на них, ми не знаємо, куди тікати.
• Продуктові метрики відображають ефективність продукту для бізнесу чи клієнта. Вони відповідають питанням «Як продукт закриває потреба клієнта?» та «Як клієнт оцінює якість роботи з продуктом?». Бізнес може бути побудований на одному продукті – такі компанії називають монопродуктовими (наприклад, amoCRM), і на кількох – мультипродуктовими (наприклад, будь-який банк). Від кількості продуктів залежатиме і кількість метриків, що вимірюються компаніями.
• Операційні метрики - Відбивають ефективність роботи процесів всередині компанії, ефективність виробництва. Багато хто знає таку метрику як Time to market (T2M), яка часто відображає швидкість постачання цінності від ідеї до можливості клієнта.

— Більшість бізнесів, на мою думку, збирають цифри заради цифр. А іноді й зібрати не можуть… Як зробити так, щоби все працювало?

— Щоб рухатися у бік управління за даними, потрібно, по-перше, знайти інструменти збирання правильних метрик, а по-друге, робити їх регулярний аналіз. Для вирішення першого завдання вам потрібні хороші айтішники, які роблять зрозумілі для звичайних людей та управлінців дешборди, а для другої – хороші аналітики даних. І якщо з IT-фахівцями ще можна вирішити проблему, то знайти досвідченого та талановитого аналітика даних буде вкрай важко. Ця компетенція зараз дуже потрібна на ринку, а людей, які можуть налаштувати правильний взаємозв'язок різних показників, мало. Адже від цього залежить правильність прийнятих надалі бізнес-рішень.

Уявимо, що є компанія, яка росте за виручкою. Керівники хваляться тим, що зростання обумовлено активним виведенням нових продуктів. Але якщо розпочати аналіз метрик, виявляється, що виручка зростає не через нові продукти, а тому що ситуація на ринку змінилася.

— Якщо на аналітиків даних майже буквально йде полювання, то де їх шукати? Переманювати? Вирощувати всередині компанії? А головне — що робити малому бізнесу, де ресурсів на роздмухування штату зовсім немає?

— У невеликих компаніях цю роль зазвичай виконує власник продуктів (найчастіше це власник). Тобто він знає, як улаштований бізнес, які є джерела доходу і що впливає на їхню зміну. Тому підприємцю можна пройти хоча б мінімальні курси з аналітики та взяти у помічники сервіси з ІІ. Деякі зараз так роблять.

Якщо ж говорити про великі компанії, то знання накопичуються всередині команд, що працюють із digital-сервісами. Особливо у digital-сервісах.Наприклад, в онлайн-кінотеатрі вже точно є бізнес-модель, що склалася, розуміння, хто твій клієнт і як він поводиться, на які показники дивитися і як їх можна прогнозувати. Тобто як мінімум з'являється прогнозна модель. Після цього ви вже фактично припускаєте, які метрики на що можу вплинути, будуєте гіпотези та формуєте систему. Можна вибрати з команди пару-трійку айтішників, яким цікаво не просто писати код, а й думати ширше. Аналітика даних завжди знаходиться на стику кількох компетенцій, тому перевчений айтішнік - один із непоганих можливих варіантів. Це має бути людина, яка і бізнес розуміє, і знає, як розвивати продукт, і чітко бачить, на що чекає клієнт. Є, наприклад, курси, які переучують маркетологів на аналітиків даних.

Ще один варіант — створити команду з кількох людей із різними компетенціями та віддати завдання з аналітики даних їм як окремий проект.

— Тобто не обов'язково, щоб цим займалася одна людина?

— Так, тому що важко знайти того, хто гармонійно поєднає у собі всі необхідні для хорошого аналітика даних якості та навички. А команда здатна швидко дати результат для бізнесу. Фактично, всі ті фахівці, які зараз вже є на ринку, створили себе самі. Адже поки що немає університетів, де конкретно цьому навчали б. Аналітик даних - це трохи математик, трохи маркетолог, трохи програміст, трохи продакт-менеджер із системним мисленням. Це роль, яка розуміє та бачить, як пов'язані цифри та бізнес.

Я впевнений, що у найближчі п'ять років бізнеси розвиватимуться не за рахунок класичної бізнес-моделі, а завдяки роботі з даними.Тобто ті, хто має більше даних і хто краще їх інтерпретує, обганятимуть усіх інших. Поясню свою думку на прикладі. Багато людей зараз їдуть працювати та жити в інші країни. Припустимо, що компанія створює сервіс адаптації для таких людей у ​​чужій державі. Класична бізнес-модель звучатиме так: я беру гроші з людини, щоб допомогти їй влаштувати життя в іншій країні (знайти житло, познайомитися з місцевими, вивчити мову, отримати роботу тощо). А нова бізнес-модель, яка базується на грамотному використанні даних, звучатиме так: створюємо безкоштовний сервіс, але збираючи дані людей, продаємо припущення того, що людині необхідно в даний момент. Грубо кажучи, ми аналізуємо дані та розуміємо, що людині зараз необхідно буде шукати житло та продаємо цей інсайт девелоперу, який зможе запропонувати хороші варіанти для цієї людини. Ти про клієнта знаєш все і продаєш саме це знання.

«Цифри все ж таки не виключають повністю підприємницьку інтуїцію»

— Це не суперечить захисту персональних даних?

— Дані можуть бути знеособлені. Крім того, якщо людина дає згоду на обробку даних та передачу їх третім особам, то тут не буде проблем.

— Чи правильно я розумію, що в бізнесі більше ні на що, окрім цифр, не можна спиратися? Чи таки ви не виключаєте якусь складову підприємницької «чуйки», інсайтів?

— Усі ці інсайти я називаю «стрибком віри». Часто можна почути історії бізнесменів від сохи, які, нічого не знаючи і не розуміючи, ризикнули, стрибнули — і в них вийшло. Є й протилежні ситуації, коли людина повністю заряджена всіма даними, цифрами, але так і не зробила кроку для створення бізнесу.Тож «стрибок віри» справді не виключає розвитку бізнесу. Просто згодом таких «стрибків» стає дедалі менше. Здебільшого «стрибають» не туди. Тому і закривається більшість стартапів.

Але загалом цифри таки не виключають повністю підприємницьку інтуїцію. Завдання продуктового менеджменту та самих бізнесменів якраз у тому, щоб робити ці «стрибки віри», тому що не завжди ви можете зібрати всі дані, чітко спрогнозувати, побудувати модель. Але треба мінімізувати ризики втрати грошей за таких «стрибків». Чим коротшим буде «стрибок», чим менше грошей ви витратите, тим більше грошей у вас буде для другого, третього, четвертого «стрибка». У цьому вся суть продуктового підходу. Якщо ж ви «стрибнете» один раз і дуже дорого, то або довго збиратимете гроші для наступного стрибка, або ніколи більше не зможете запустити бізнес-ідею.

Крім того, є ринки, які не зайняті: там що не роби, все одно досягнеш результату. Але для розвитку все одно доведеться дивитися на цифри, а не діяти навмання.

— А як правильно мінімізувати ризики за «стрибків віри» за допомогою метрик?

— Це дуже індивідуально залежно від бізнесу, стану ринку, багатьох інших чинників. Можна використовувати і глибинні інтерв'ю з клієнтами та кількісні дослідження. Наприклад, якщо ви працюєте в B2B, то у вас може бути обмежений сегмент та вартість, тривалий час угоди. У такій ситуації ризик втрати ресурсів на бізнес ідею значний, і потрібно все максимально прорахувати. Ви розумієте, якщо випустити «нову штуку» для B2B, то купити її клієнт може вперше і через рік. Тут краще витратити більше часу та грошей на дослідження.Якщо виявиться, що це нікому не потрібне, втрати будуть мінімальні.

— Чи можна сказати, що варто приймати рішення, коли маєш хоча б 70% інформації, яку ти можеш зібрати?

— Звісно. Це однозначно, бо 100% інформації ти ніколи не збереш.

— Бажання постійно збирати дані говоритиме про те, що ти просто відтягуєш ухвалення рішення?

— Так, це означає, що ти просто не готовий і ховаєшся за формальною причиною — недостатньо інформації. Ти сам собі кажеш: «Чекай, я не готовий». Завжди є хоч якась частина невизначеності, ймовірність провалу. Але що раніше ти з'ясував це на мінімальному бюджеті, то краще.

— Тобто, метрики не рятують від помилок?

- Ні. Вони дозволяють прогнозувати результат трохи раніше, якщо правильно вибрати метрики. Ключовий момент – знайти показники, які дадуть адекватне розуміння результату. Адже багато хто робить надто швидкий і невірний висновок про провал експерименту, позбавляючи себе перспективного продукту. Грубо кажучи, якщо в перший місяць продажу не злетіли до небес, то власники вважають, що продукт пора згортати.

Є й інша крайність — працювати за накатаною, боятися будь-яких змін. Ось робиш 10 угод на місяць і нічого не робить, щоб їхня кількість зросла: «Раптом тільки гірше зроблю?». Тут також про розвиток можна забути.

«Від тунельного мислення рятує лише погляд із боку»

— Отже, підприємцям треба змінювати мислення?

— Я сказав би, що треба навчитися усвідомлювати реальність. Важливо приймати рішення не на основі своїх амбіцій, бажань і навіть страхів, а, виходячи з реальної картини світу.

— Але ж може бути, що й цифри теж брешуть?

— Як тоді визначати міру довіри до даних?

— А ось тут ми повертаємось до того, з чого почали, — вимірювачі мають бути максимально зрозумілими. Тоді і ймовірність помилок буде мінімальною. Я завжди на тренінгах наводжу такий приклад. Припустимо, що ви вирішили схуднути і стали щодня робити по 150 віджимань. Ось день робите, другий — встаєте на терези, а нічого не змінилося. На третій день взагалі плюс кілограм. І тут два варіанти - або з вагами щось не так (тобто вимірник не викликає довіри), або для схуднення вам треба ще й за харчуванням стежити, або просто почекати результату довше.

І тут виникає питання, наскільки ти сам занурений у свій бізнес і чи розумієш, як він працює. Іноді проблема саме в тому, що ти сам не розумієш, що й навіщо вимірюєш. Є ще перфекціоністи, які кажуть: Ми збираємо все. Але збирати багато — отже, не збирати нічого. Тобто ти на це все дивишся і тебе нічого не спонукає до дій.

— Як не опинитись у ментальній пастці, коли серед цифр ти просто шукаєш підтвердження своїх гіпотез та переконань?

- Тут важливий контекст. Коли йдеться про «власника продукту», то він, звичайно, намагатиметься всіляко довести, що продукт класний і що він вистрілить. Ця віра затемнює всі негативні наслідки, дозволяє продовжувати витрачати гроші, коли всім очевидно, що не вистрілить. Тут завжди врятує лише погляд із боку. Багато компаній використовують трекерів - людей, які постійно ставлять незручні питання розробникам нових продуктів.

Загалом, треба позбавлятися тунельного мислення, зашореності погляду. Найчастіше питайте команду про те, що вона думає про ваші ідеї, радьтеся.Деякі люди, на жаль, із цього стану не можуть вийти: ти їх повертаєш, щоб показати ситуацію під іншим кутом, а вони ображаються.

— Виходить, що насамперед підприємцю треба припинити приймати одноосібні рішення, а вже потім дивитися на метрики?

— Швидше, так: підприємцю треба бути самокритичним, скептичним, і розуміти, що та стратегія чи модель, яку він обрав, може бути не єдиною і не найкращою. Чим більше думок ти збереш, тим повноцінніша і реальніша у тебе картина.

— Загалом, якщо ти ІП, то краще хоч із дружиною порадитись?

- Так, чи іншому. Стартаперів вже давно вчать так перевіряти свої гіпотези, а з бізнесом, що діє, ніби може бути по-іншому. Але все аналогічно. Коли ти комусь розповідаєш свою ідею, одразу починаєш розуміти, які в ній є мінуси, слабкі місця.

— В одній із відповідей ви згадали про те, що малий бізнес задля економії може використовувати ІІ для аналізу даних. Наскільки ефективним є такий варіант?

— Поки що ІІ продовжує навчатися, але з кожним днем ​​він робитиме дедалі точніший аналіз. Він зможе охопити більше кейсів, більше даних та пропонувати більш релевантні рішення. Тому навіть великі компанії не гидують застосовувати цю технологію. І далі цього буде дедалі більше.

— Але ж остаточне рішення все одно залишиться за людиною?

— Рішення з критичною відповідальністю, звичайно, залишаться за людиною, але й у цьому випадку ІІ допоможе ухвалити більш об'єктивне рішення, оскільки машина не має жодних забобонів і переконань.

Тому однозначно компанії, які збирають дані, візуалізують їх і формують гіпотези, розвиватимуться швидше за інших. Ті компанії, які зможуть ефективно на основі даних генерувати гіпотези та швидко їх перевіряти, точно стануть лідерами у своїх галузях.