В прошлых статьях мы познакомились с общей теорией ICED и продвижением по векторам «I» (Infrequent, степени редкости) и «C» (степень контроля над пользовательским опытом). В этой статье хочу рассказать, каким образом продвигаться вправо по векторам «E» (engagement, вовлечение) и «D» (distinctiveness, самобытность).

В предыдущей статье мы познакомились с общей теорией ICED, с особенностями стохастических и редких продуктов. В этой статье хочу рассказать, каким образом продвигаться вправо по векторам «I» (Infrequent, степени редкости) и «C» (степень контроля над пользовательским опытом).

Не все классические метрики и инструменты одинаково полезны для каждого продукта. Retention, churn, DAU/MAU и пр. — это всё замечательно, если у тебя продукт по духу близок к FAANG-истории, где всё взаимодействие, ключевая ценность находится в рамках продукта, а контакт с пользователем регулярный и прогнозируемый. Но бывает так, что ключевой пользовательский опыт происходит в офлайне, продуктом могут пользоваться раз в несколько лет и, к тому же, мы не можем повлиять на возникновение потребности у конкретного Пользователя. Что выбрать как показатель успеха? На что смотреть, если Retention, оттоки и активации не работают или их не удается жёстко связать с изменениями?