Метрика — не объяснение, а сигнал. Она говорит «что-то изменилось», но не отвечает ни «почему», ни «хорошо ли это». Метрика полезна, когда вы понимаете, какой механизм за ней стоит. Без этого понимания числа превращаются в иллюзию контроля.
Типовая ошибка — оптимизировать число, не проверив, отражает ли оно цель. Команда ставит OKR по DAU, растит DAU, но ценность продукта не растёт. Метрика стала целью вместо того, чтобы остаться индикатором. Модуль учит различать: что метрика измеряет, зачем она выбрана и когда она перестаёт работать.
Как устроена связь между целью и метрикой
Цель
Чего хотим достичь
→
Механизм
Через что это работает
→
Метрика-прокси
Что измеряем вместо цели
→
Риск подмены
Когда прокси расходится с целью
→
Guardrails
Что ограничивает вред
Прокси-метрика — это всегда компромисс: она проще, быстрее, доступнее реальной цели. Но чем активнее вы оптимизируете прокси, тем выше риск, что она отвяжется от цели. Guardrails нужны, чтобы вовремя это заметить.
Карта типов метрик
Тип
Зачем
Типовая ошибка
North Star
Отражает ценность продукта для пользователя в долгосрочной перспективе
Ставить North Star, которую легко считать, а не ту, что отражает ценность
Primary
Основная метрика в эксперименте — по ней принимается решение go/no-go
Выбирать primary, не проверив связь с North Star
Proxy
Измеряет то, что коррелирует с целью, но быстрее или проще доступно
Оптимизировать прокси до точки, где корреляция с целью исчезает (Goodhart)
Diagnostic
Помогает понять механизм: почему primary изменилась или не изменилась
Игнорировать диагностику, если primary выглядит хорошо
Guardrail
Сигнализирует, что оптимизация основной метрики наносит побочный вред
Не ставить guardrails или ставить, но не реагировать на их срабатывание
Пример: OKR по DAU
Продуктовая команда ставит цель: DAU +15% за квартал. В конце квартала DAU +18%, но revenue/user −12%, а NPS упал. Что произошло?
Реальная цельРост здоровой аудитории — пользователей, которые получают ценность и платят
Что выбралиDAU как прокси — легко считать, понятно для стейкхолдеров
Механизм ростаПуши, акции, геймификация — привлекли и вернули пользователей с низкой ценностью
Подмена проксиDAU рос за счёт «пустых» визитов. Доля активных платящих пользователей в DAU снизилась
Что ставить вместоNorth Star: weekly active users с ≥1 целевым действием. Guardrails: revenue/user, NPS, retention D14
Типовая ошибка интерпретации
«DAU вырос на 18% — квартал успешный, цель достигнута.»
DAU — прокси, а не цель. Рост DAU за счёт низкоценных визитов размывает аудиторию, снижает ARPU и ухудшает продукт для ядра. Квартал «успешный» только по формальной метрике. Без guardrails и проверки механизма роста — это Goodhart в чистом виде.
Что вы начинаете видеть после модуля
Разницу между метрикой-целью и метрикой-прокси — и момент, когда прокси отвязывается от цели
Ситуации, когда «метрика выросла» не означает «стало лучше»
Как выбрать primary, diagnostics и guardrails под конкретную задачу
Где в вашем продукте уже работает закон Гудхарта — и как это проверить
Почему форма кривой (retention, usage) говорит больше, чем одно число