Я всегда любила схемы и таблички. Если нужно было разобраться в новом проекте/топике/проблеме — я рисовала схему этого. Если нужно было принять решение — делала таблицу. Если я не могла положить что-то в один из этих форматов, значит, нужно было копать тему дальше. В Miro накопилось десятки рабочих пространств. И всегда хотелось сделать основную, самую главную схему для продуктовой команды, которая позволяла бы быстро и чётко возвращать всех к единой цели с единым пониманием — куда, зачем и как именно копаем. Дерево метрик — самый действенный инструмент, который мне попадался.
Что такое дерево метрик и зачем оно нужно?
Дерево метрик — это иерархическая структура, которая связывает бизнес-цель с подчинёнными метриками и действиями, помогая понять, какие показатели влияют на результат и где искать точки роста или проблемы.
Если просто: дерево метрик — это инструмент, который связывает:
🎯 Цель (Objective)
📈 Ключевые результаты (KRs)
🌿 Actionable-метрики
🧪 Гипотезы и инициативы
Идея дерева метрик выросла из практик системного менеджмента (как в Toyota Production System), но адаптировалась под цифровые продукты с развитием аналитики и подходов вроде North Star Framework, growth accounting и causal analysis — когда стало важно видеть не только итоговую метрику, но и всю цепочку влияния на неё.
Дальше расскажу, как я его применяю:
для синхронизации под OKR,
для генерации и приоритезации гипотез,
и для выравнивания приоритетов между продактом, разработкой, маркетингом и бизнесом.
OKR + дерево: меньше расфокуса, больше выхлопа
Наверняка вам знакома ситуация: цель ясна, команда сильная, но каждый тянет в свою сторону. В итоге — красивая стратегия, но слабый выхлоп. Мне дерево метрик помогает выровнять усилия всей команды с целями бизнеса.
Как это работает:
Фиксируем ключевую цель
Пример: увеличить LTV на 12%
Строиим дерево от бизнес-цели вниз
KR1: Retention D30 → 20%
KR2: Retention D7 → 35%
Добавляеюем «листья» дерева — метрики, на которые можно влиять фичами и гипотезами:
% завершивших онбординг
Кол-во core-действий в первый день
Push opt-in rate
Нажатия на CTA
Вот так разные типы метрик расположены в дереве
Тип метрики | Где в дереве | Роль |
Бизнесовая | Вершина | Определяет цель |
Продуктовая | 1–2 уровень | Главные продуктовые драйверы |
Поведенческая | Нижние уровни | Основа для гипотез |
Прокси | Можно не включать Средний уровень | Косвенные индикаторы, можно размещать для удобства, если часто используете их в обсуждениях |
Vanity | Вне дерева или помечены ⚠️ | Не стоит использовать для выводов |
Как раз именно для продуктовых метрик мы проектируем гипотезы и проводим эксперименты. Такая детализация позволяет держать фокус и прорабатывать гипотезы детальнее. Об этом — ниже.
Где брать информацию?
Источник | Что можно взять для дерева |
Продуктовая аналитика (Amplitude, AppMetrica, Mixpanel) | Retention, Funnels, Activation, Core actions |
Маркетинг-аналитика (GA4, AppsFlyer, Facebook Ads, etc.) | Трафик, конверсии, CAC, Attribution |
Серверные ивенты / БД (Snowflake, BigQuery, SQL, попросить у разрабов) | Raw-события, агрегированные данные |
CRM / Billing (тут уже у каждого свое) | Revenue, ARPU, Churn, LTV |
Технические метрики (Sentry, Datadog, Appsflyer - спроси у devops) | Ошибки, перформанс, падения, delivery |
Опрашиваемые / survey данные (NPS, CSAT, CES) | Качество восприятия, фидбек |
✅ Что это нам даёт?
Концентрация усилий на цели
Генерятся и прорабатываются гипотезы для нужных направлений
Прозрачность ожиданий и действий
Как используем дерево для генерации гипотез
Найдим слабые ветки
Способы поиска слабых веток — это отдельная тема, подробнее тут. Если супер-кратко:
Ищем отклонения в метриках
Двигаемся по дереву сверху вниз, чтобы найти корреляцию
Сравниваем между собой фичи/сегменты/когорты
Пример:
Time-to-Value в среднем 11 мин, у платящих — 4 мин
Push-подписка только у 20% новых пользователей → Эти ветки — кандидаты на гипотезы
Формулируем гипотезу
Для каждой просевшей ветки — 1–3 гипотезы:
Ветка: Time-to-Value → Гипотеза: Упрощение онбординга (убрать один шаг) уменьшит TTV на 20%
Ветка: Push Opt-in Rate → Гипотеза: Показ pop-up на втором экране (а не первом) увеличит долю разрешений
Приоритизация через ICE (RICE /PIES) → Дерево помогает оценить Impact и Control более точнее, чем если смотреть “в общем”.
Цикл: тест → дерево → новые гипотезы
После A/B-теста: результаты → обновление значений в дереве
Видишь, какие ветки сработали
Запускаешь гипотезы в следующих ветках
Цикл замыкается 🔁
✅ Что это нам даёт?
Мы не плаваем в хаосе гипотез, а двигаемся структурно
Уходим от “идеи ради идеи” → к обоснованному выбору
Обоснование действий для команды, стейкхолдеров, инвесторов
Мы не тратите время на слабосвязанные метрики
Выравниваем приоритеты между командами
Каждый департамент смотрит на продукт со своей стороны:
Продукт — через поведение пользователей
Маркетинг — через воронки и охваты
Разработка — через стабильность и долги
Аналитика — через метрики и data quality
Бизнес — через выручку и ROI
Дерево показывает, какая команда влияет на какую метрику, и как это связано с бизнес-целью.
Каждая ветка — это потенциальная зона ответственности разных отделов:
Ветка дерева | Команда, вовлечённая в реализацию |
Onboarding completion | Продукт + Дизайн + Разработка |
Push opt-in & engagement | Маркетинг CRM + Мобильная разработка |
Time-to-value | UX / UI + Продукт |
App performance (crashes) | QA + DevOps + Мобильные разработчики |
➡️ Это переводит разговор из «мне кажется» в «вот цифры»
Обоснование инициатив: «Почему эта задача важнее других» Вместо абстрактного «надо срочно добавить такую фичу», ты говоришь:
Эта фича потенциально улучшает Time-to-Value,
А это узкое горлышко в Retention D1,
Который влияет на Retention D30 — наш OKR на квартал.
Управление конфликтами приоритета Если, например, DevOps говорит: «Мы хотим фокус на технический долг», а продукт говорит: «Нужно пилить новую фичу», ты возвращаешься к дереву:
Вот ветка: App Stability
Мы видим, что 12% пользователей теряются из-за крэшей → Улучшение стабильности влияет на удержание → Это совпадает с целью — мы не просто «чинить баги», а работаем с ретеншеном.
Фактически дерево становится тем документом, с которым мы сверяемся на постоянной основе. Его же мы используем, чтобы отслеживать прогресс.
Этап | Как помогает дерево метрик |
Постановка OKR | Выявить реалистичные KRs, а не абстрактные |
Планирование | Декомпозировать KRs в метрики нижнего уровня → выбрать действия |
Еженедельные чекины | Отслеживать ветви: где прогресс, где просадка? |
Ретроспектива | Видно, какие ветки дали вклад в цель, какие — нет |
Когда применять и когда нет дерево метрик
Этап | Что происходит | Роль дерева метрик | Стоит ли строить? |
🐣 0. Идея / Pre-seed / Прототип | Поиск Product-Market Fit, MVP, эксперименты, нет стабильной метрики | ❌ Не нужно — метрики ещё не устоялись, смысла в дереве нет | Нет |
🧪 1. MVP с первыми пользователями | Идёт валидизация гипотез, первый реальный трафик, базовая аналитика | ⚠️ Можно обозначить верхний уровень дерева (North Star + 2–3 метрики) для понимания фокуса | Минимально, без детализации |
🌱 2. Поиск роста / Post-PMF | Есть ядро пользователей, продукт приносит ценность, начинается масштабирование | ✅ Отличный момент: нужно выстраивать системный анализ и оптимизацию | Да! |
🚀 3. Рост / Скейл | Команды расширяются, появляются направления, появляются OKR, эксперименты, A/B | ✅ Обязательный инструмент: дерево помогает синхронизировать фокус, зоны влияния и отслеживать эффект | Да, стратегически важно. В моем последнем проекте это позволило ускорить рост почти в 3 раза |
🧩 4. Мультипродукт / зрелый бизнес | Несколько юнитов / продуктов, синхронизация команд, рост затрат | ✅ Нужно строить несколько деревьев по направлениям, плюс глобальное бизнес-дерево | Да, но по приоритетным потокам |
📉 5. Стагнация / Переосмысление | Метрики буксуют, нужен фокус и диагностика | ✅ Дерево помогает найти просевшие ветки, восстановить связи между метриками и действиями | Да, как инструмент RCA и рестарта. Я видела пример супер успешного пивота для проекта, который хотели перевести в режим поддержки с сдаиванием того, что осталось |
Я буду рада если вы поделитесь своими лайфхаками работы с деревом метрик или другими способами выравнивания продуктовой команды и гипотез под OKR.
