• Как поменялись графики для тех или иных показателей по сравнению с предыдущим периодом? Они пошли вверх или вниз? Что вызвало эти изменения?
• Отмечается ли влияние недавних продуктовых или маркетинговых изменений на показатели?
• Превысил ли какой-либо показатель свой порог настолько, что это стоило бы отметить?[28]
• Прослеживаются ли какие-нибудь долгосрочные тенденции? Можно ли увидеть, какие показатели подтверждают или опровергают продуктовую стратегию?
В некоторых командах вводят очередность отслеживания показателей. Каждую неделю назначается человек, который анализирует метрики и отслеживает любые непредвиденные изменения. Благодаря этому вся команда в курсе изменения показателей и существует гарантия, что проверка действительно проводится.
ИЗУЧАТЬ ДАННЫЕ
Так же как пользовательские исследования дают новые сведения о клиентах, так и изучение данных о продукте может выявить новые возможности для его развития. К использованию данных можно подходить творчески, но, чтобы это делать, нужно понимать, какие данные вообще существуют. Приведем пример.
Однажды моя команда в Google решила использовать IP-адреса пользователей, чтобы выдавать релевантные по местоположению результаты поиска на запросы типа «пиццерия». Мне казалось, что IP-адреса для этого было достаточно. Но как я могла это доказать? Мы не горели желанием сразу же проводить эксперимент – он не смог бы показать, как точно можно предсказать местоположение пользователя по IP-адресу. А множество ошибочных результатов поисковой выдачи сильно бы раздражали клиентов.
РАССМОТРИМ ТАКОЙ СЦЕНАРИЙ
Представьте, что вы работаете в Google. Как вы докажете, что IP-адреса соответствуют местоположению людей, если вы не знаете, где именно они находятся?
Вероятно, существует много ответов на этот вопрос. Я поступила так.
Прежде всего, я предположила, что часть пользователей в какой-то момент ввела почтовый индекс (предположительно, свой) для поиска прогноза погоды или расписания сеансов кинотеатра. И я могла быть уверена, что местоположения их IP-адресов примерно соответствовали местам с указанным индексом. Пока все было хорошо.
Но IP-адреса все равно могли находиться за много миль от местоположения пользователей, даже если почтовый индекс был указан правильно. Как определить, что точнее: IP-адрес или почтовый индекс? Опять же, представьте, что вы работаете в Google и решаете эту проблему. Какие данные могут быть вам полезны?
Я подумала, что те же самые пользователи также периодически искали конкретные рестораны или магазины. Теперь вопрос заключался в следующем: когда они искали конкретные адреса, они совпадали с почтовым индексом или с IP-адресом?
Оказалось, что IP-адрес был намного точнее, чем почтовый индекс, а значит, он в принципе