LightLogo
+7 (499) 350-13-90
Главная—Блог

Как оценить эффективность IT-продукта после релиза: основные метрики

Бизнес и эффективность
22 августа 2025
article preview

Содержание

  • Содержание
  • Что такое метрики в программировании и зачем они нужны
  • Основные метрики в IT: показатели успешности проекта
  • Бизнес и рост
  • Продукт и поведение пользователей
  • Надежность и производительность
  • Качество изменений
  • Клиентский опыт и поддержка
  • Как выбрать ключевые показатели эффективности
  • Как оценить результаты метрик
  • Как оценить эффективность продукта
  • FAQ по метрикам после релиза

Содержание

Что такое метрики в программировании и зачем они нужны

Метрики в IT — это измеримые показатели, которые помогают понять, насколько успешно работает продукт. Они фиксируют результат, дают команде обратную связь и становятся инструментом для принятия решений. Без метрик сложно сказать, есть ли у сервиса ценность и что работает хорошо.
Зачем нужен KPI продукта:
  • помогают заметить проблему до того, как она стала критичной;
  • показывают, работает ли гипотеза или требуется доработка;
  • фиксируют прогресс — насколько улучшился продукт после изменений;
  • помогают обосновать дальнейшие шаги — масштабировать, доработать или откатить релиз.
Показатели переводят цель в конкретные цифры и дают объективный способ понять, достигли вы ее или нет.

Какие бывают уровни метрик

Чтобы увидеть полную картину, метрики собирают на нескольких уровнях:
  • Бизнес и финансы. Как система влияет на деньги — выручку, окупаемость и сокращение расходов. Например, сколько денег приносит клиент за все время (LTV), сколько стоит привлечь клиента (CAC) и когда окупится вложение.
  • Продукт и поведение пользователей. Как люди пользуются системой — быстро находят информацию, возвращаются в приложение и проходят нужные шаги. К примеру: дошел до ключевого действия или вернулся через 7 дней.
  • Надежность и производительность. Насколько стабильно и быстро работает система и нет ли ошибок.
  • Качество релиза. Как быстро и безопасно команда выкатывает обновления. Например, частота релизов, среднее время до продакшна, доля неудачных релизов и баги на проде.
  • Поддержка и клиентский опыт. Что говорят пользователи и насколько они довольны продуктом и обслуживанием. К примеру, оценка удовлетворенности, готовность рекомендовать и время до ответа поддержки.
Выбор показателей зависит от цели проекта. Если нужно сократить затраты — подойдут финансовые метрики, а если повысить вовлеченность — нужны продуктовые и поведенческие.
Корректная метрика:
  • отвечает на конкретный вопрос;
  • считается однозначно и без двойных трактовок;
  • обновляется с нужной частотой;
  • отображается на понятном дашборде;
  • чувствительна к изменениям, но устойчива к выбросам;
  • имеет контрметрику. Если ускорили поставку — проверяем качество, а если растет конверсия — смотрим на жалобы и возвраты.
Разберем пример: вы улучшили сценарий регистрации. Цель — повысить и ускорить активацию новых клиентов. Какие метрики отслеживаем:
  • Целевая метрика — Activation rate — сколько пользователей дошли до первого ценного действия.
  • Опережающие метрики — Time to First Value (сократилось ли время до пользы) и конверсия в регистрацию (не теряются ли пользователи).
  • Запаздывающая метрика — Retention D7 — вернулись ли посетители через неделю.
  • Контрметрики — ошибки и брошенные регистрации, а также обращения в поддержку.
Если Time to Value улучшилась, но Retention осталась прежней, значит, ускорение не помогает удержанию. Если Retention падает — возможно, посетители регистрируются быстрее, но не понимают, как дальше использовать приложение.
В ERP для сервиса логистики и снабжения мы зафиксировали проблему: 93% заявок создавались в аварийном режиме — со сжатыми сроками и высокой нагрузкой на команду. Чтобы перевести процесс в плановый режим, задали цель — снижение доли таких заявок. Зафиксировали базовые значения, ввели статусы и автоматизировали логику маршрутизации в системе Totum. Это позволило отслеживать заявки на всех этапах и устранить «узкие места».
После запуска платформа обеспечила прозрачность процессов, а количество срочных заявок снизилось до 20%. Пример показывает, как четкая цель и правильно выбранные показатели превращают изменения в понятный результат.

Основные метрики в IT: показатели успешности проекта

Чтобы объективно оценить, насколько успешно работает IT-продукт после релиза, одного показателя мало. Нужно смотреть на систему метрик, которые охватывают факторы успеха проекта, потому что только в связке они дают полную картину. Собрали ключевые блоки метрик, пояснения, зачем они нужны и как их правильно считать.

Бизнес и рост

Этот блок отвечает на главный вопрос заказчика: окупается ли продукт и приносит ли он ценность бизнесу.

LTV — пожизненная ценность клиента

Lifetime Value фиксирует, сколько маржинальной прибыли приносит один клиент за весь срок жизни. Это основа юнит-экономики, которая показывает, насколько ценно привлекать и удерживать клиентов.
Для подписочных продуктов формула выглядит так:
LTV = (ARPA × CM%) / Churn Rate, где:
  • ARPA (Average Revenue per Account) — средний доход на аккаунт в месяц;
  • CM% (Contribution Margin) — маржа, выручка минус переменные издержки обслуживания — хостинг, комиссии, поддержка;
  • Churn rate — месячный отток клиентов.
В транзакционных моделях (e-commerce) LTV считается иначе — через средний чек (AOV), частоту покупок и маржу:
LTV = AOV × среднее число заказов × CM%.

CAC — стоимость привлечения клиента

Customer Acquisition Cost — сколько в среднем стоит привлечение одного клиента. 
Формула: CAC = затраты на маркетинг и продажи / число новых клиентов за период.

ARPU и ARPPU — доход на пользователя или платящего клиента

Average Revenue per User — доход на одного активного пользователя.
Average Revenue per Paying User — только на тех, кто платит.
Формулы:
  • ARPU = общий доход за период / количество активных пользователей за период;
  • ARPPU = общий доход за период / количество платящих пользователей за период.
Если ARPU растет — возможно, вы успешно продаете дополнительные функции или повышаете цены. Если падает — стоит проверить структуру пакетов и ценовую политику.

Payback — срок окупаемости клиента

Метрика показывает, сколько месяцев нужно, чтобы вернуть вложения в одного клиента. Чем быстрее Payback, тем проще масштабировать продукт.
Формулы: 
  • Для B2C — Payback = CAC / (ARPA × CM%);
  • Для B2B — Payback = CAC / (ARPPU × CM%).
Если маржа отрицательная (вы тратите больше на обслуживание клиента, чем зарабатываете), payback не имеет смысла — сначала нужно пересчитать юнит-экономику.

MRR или ARR — повторная выручка

Monthly Recurring Revenue — это ежемесячная повторяющаяся выручка. Она показывает, сколько вы зарабатываете на подписках и регулярных платежах. 
Annual Recurring Revenue — годовая версия той же метрики.
Формула: ARR = MRR × 12.

Churn — отток клиентов или выручки

Churn — это скорость потери клиентской базы. Бывает двух видов:
  • Logo churn — доля ушедших клиентов. Формула: (ушедшие клиенты / все клиенты на начало месяца) × 100.
  • Revenue churn — доля потерянной выручки. Формула: (потерянный MRR / MRR на начало месяца) × 100.
В корпоративном lean-сервисе мы внедрили систему расчета экономического эффекта инициатив. Благодаря прозрачной аналитике клиент получил подтвержденную эффективность на 20 млрд рублей, охват 34 предприятий и 1 700 пользователей, а собственная разработка решает больше задач по сравнению с зарубежным продуктом.
Релиз это в it

Продукт и поведение пользователей

Метрики показывают, как именно люди используют продукт, на каких этапах теряются и что можно улучшить.

Activation rate — доля активации

Метрика показывает, какой процент новых пользователей дошел до первого полезного действия.
Формула: Activation rate = (пользователи, достигшие первой активации / новые регистрации) × 100.
Если из 100 зарегистрировавшихся только 40 начали использовать сервис по назначению — нужно дорабатывать онбординг или сценарий первого запуска.

Time to Value — время до ценности

Отслеживает, сколько времени в среднем проходит от регистрации до первого полезного действия. Чем меньше TTV, тем выше шанс, что пользователь останется.
Например, пользователь зарегистрировался в таск-трекере и создал первую задачу через 15 минут — это и есть его Time to Value.

Retention — удержание

Метрика показывает, сколько пользователей вернулось через 1, 7, 30 или 90 дней после первого визита.
Формула: Retention = (пользователи на день Х / пользователи в первый день) × 100.
Связь с оттоком: Churn% = 100% − Retention%.
Если Retention D7 = 20%, значит только 20 из 100 пользователей вернулись через неделю — выясните, почему остальные ушли.

DAU/MAU и stickiness — липкость

Липкость продукта измеряет, как часто аудитория им пользуется.
Формула: Stickiness = DAU / MAU.
Если значение ближе к 1 — сервис используется ежедневно. 

Feature adoption — принятие функции

Показатель измеряет, насколько активно функционал используется в реальности.
Формула: Adoption rate = (количество пользователей, использовавших функцию / активные пользователи) × 100.
Если adoption <10%, стоит пересмотреть реализацию, расположение или подачу новой возможности.

Engagement depth — глубина вовлечения

Метрика показывает, как активно пользователь работает в продукте: сколько создает задач, отправляет сообщений или загружает документов. Обычно используют медиану действий в неделю или месяц, чтобы отделить активных пользователей от однодневных.

Completion rate — завершение сценария

Данные помогают понять, сколько пользователей завершили ключевой процесс: оплатили заказ, прошли курс или отправили заявку.
Формула: Completion rate = (завершившие / пользователи, достигшие первого шага сценария) × 100.
Если на старте 100 человек, а до финиша доходит 30 — ищем и устраняем барьеры в сценарии.
В EdTech-платформе СМИТАП мы реализовали личные кабинеты, элементы геймификации и визуальные дашборды. Это позволило отследить путь ученика от регистрации до первого домашнего задания и повысить ежедневную активность до 8 000 пользователей. Завершение курсов стало управляемым за счет наглядных подсказок, удобного интерфейса и аналитики прогресса.
Что такое метрики в тестировании

Надежность и производительность

Метрики тестирования помогают контролировать качество технической стороны продукта.

Availability — доступность

Это доля времени, когда продукт был доступен для пользователей. Метрика рассчитывается как:
Availability = (доступное время / общее время) × 100.

Latency p95 и p99 — задержка отклика

Среднее время отклика может скрывать реальные проблемы: один ждал 3 секунды, а второй — 2 минуты. Чтобы понять, как чувствует себя большинство пользователей, используют p95 и p99 — значения, в которые укладываются 95% и 99% запросов.
Например, p95 = 500 мс означает, что 95% пользователей получили ответ быстрее, чем за полсекунды.

Crash-free — стабильность ПО

Стабильность приложений. Метрика отвечает на вопрос: сколько пользователей или сессий не столкнулись с ошибками. 
Формула: Crash-free = стабильные сессии / все сессии.
Например, если из 10 000 сессий только 100 закончились сбоем, crash-free = 0,99.

MTBF, MTTD или MTTR — надежность и реакция на проблемы

Три ключевых метрики, характеризующие техническую зрелость:
  • Mean Time Between Failures — среднее время между сбоями. Чем больше — тем стабильнее система.
  • Mean Time To Detect — сколько времени уходит на то, чтобы заметить сбой.
  • Mean Time To Recovery — сколько времени требуется на восстановление после сбоя.
Чем быстрее команда замечает и устраняет сбои, тем меньше негативный эффект для бизнеса и пользователей.
В интерфейсе медицинской установки «Плазморан» мы внедрили механизмы самотестирования, защиту от ошибочных действий и крупные элементы управления, адаптированные под полевые условия и работу в перчатках. Такой подход обеспечил устойчивость сценариев даже в стрессовой среде, снизил количество ложных нажатий и повысил надежность интерфейса.

Качество изменений

Метрики качества — это то насколько оперативно, аккуратно и предсказуемо команда выпускает изменения.

Deployment frequency — частота релизов

Метрика показывает, как часто команда выкатывает изменения в продакшн. Чем чаще релизы — тем быстрее продукт откликается на запросы пользователей и бизнеса.
Также необходимо соблюдать качество: при высокой частоте релизов нужно быть уверенными в безопасности изменений.

Lead time for changes — время до продакшна

Какое количество времени в среднем проходит от первого коммита до момента, когда функционал или багфикс доходит до продакшна. Если изменения застревают на этапе тестирования или на согласованиях, это тормозит процессы и развитие продукта.

Change failure rate — доля неудачных релизов

Метрика показывает, сколько запусков вызывают инциденты или баги. Чем ниже CFR, тем безопаснее процессы релизов.
Формула: CFR = (релизы с инцидентами / общее число релизов) × 100.

Defect escape rate — утечка дефектов в продакшн

Какая доля багов обнаруживается уже после релиза, то есть проскочила мимо тестирования. 
Формула: Escape Rate = баги на проде / (баги на тесте + баги на проде).
Чем выше показатель, тем хуже работает тестовая среда. Метрика позволяет отследить эффективность QA.

Test coverage — покрытие тестами

QA-метрика показывает, какая доля кода покрыта автотестами. Это не гарантия отсутствия багов, но страховка от регрессий и способ безопасно ускорять релизы.

Bug backlog age — возраст багов

Медианное время, которое баги проводят в открытом статусе. Если дефекты висят неделями или месяцами, это сигнал — ошибки плохо приоритизируются либо команда не успевает их закрывать.
Например, средний возраст багов в багтрекере — 40 дней. Это может говорить об отложенных технических долгах или слабом фокусе на качестве.

Клиентский опыт и поддержка

Метрики этого блока помогают понять, как пользователи воспринимают продукт и насколько качественно работает поддержка.

CSAT — оценка удовлетворенности

Customer Satisfaction Score показывает, насколько пользователи довольны конкретным взаимодействием: работой поддержки, интерфейсом, процессом оформления заказа и так далее. Метод: после ключевого действия пользователю предлагают оценить опыт по шкале — от 1 до 5 или от 1 до 10.
Формула: CSAT = (сумма ответов с высокой оценкой / количество ответов) × 100.

NPS — индекс лояльности

Net Promoter Score оценивает готовность пользователя рекомендовать продукт другим. Вопрос: «С какой вероятностью вы порекомендуете сервис друзьям или коллегам?» — шкала от 0 до 10. Ответы делятся на 3 группы:
  • Промоутеры (9-10) — лояльные пользователи, скорее всего, порекомендуют сервис.
  • Нейтралы (7-8) — довольны, но не настолько, чтобы делиться опытом.
  • Критики (0-6) — скорее всего, будут отговаривать от сотрудничества или использования продукта.
Прод и дев что это
Формула: NPS = % промоутеров − % критиков.

CES — усилие пользователя

Customer Effort Score показывает, насколько просто пользователю было выполнить нужное действие: найти информацию, получить помощь или пройти онбординг. Чем меньше усилий — тем выше шанс, что человек вернется.
Пример вопроса: «Насколько легко было решить ваш вопрос?» — шкала от 1 (сложно) до 5 (очень просто).

FRT или ART — время до первого ответа или до решения

  • First Response Time — среднее время, за которое поддержка впервые отвечает на запрос клиента.
  • Average Resolution Time — среднее время, за которое запрос полностью закрывается.
Чем быстрее поддержка реагирует и решает проблему, тем выше доверие и лояльность пользователей.

Contact rate — частота обращений

Показывает, как часто пользователи обращаются в поддержку.
Формула: Contact Rate = (число обращений / количество активных пользователей за период) × 100.
Если метрика растет, это может указывать на:
  • проблемы в приложении;
  • недостаточную документацию;
  • сложные интерфейсы или бизнес-процессы.
В модуле планировщика интерьеров для ГК ФСК мы реализовали сохранение и редактирование проектов. Пользователь мог спроектировать интерьер и вернуться к изменениям позже. Это повысило вовлеченность аудитории, снизило нагрузку на отдел продаж и позволило компании анализировать предпочтения клиентов — от популярных планировок до часто выбираемой мебели. 

Как выбрать ключевые показатели эффективности

Метрики помогают команде и бизнесу принимать решения: масштабировать продукт, дорабатывать слабые возможности и останавливать то, что не работает. Чтобы получить пользу и не запутаться в цифрах, нужно осознанно подбирать показатели.

1. Сформулируйте цель релиза

Ответьте на простой вопрос: что именно должно измениться после релиза? Это может быть поведение пользователя, чтобы он быстрее находил информацию, повышение конверсии или снижение нагрузки на поддержку.
Корректная цель звучит как конкретный результат:
  • «Сократить среднее время до первого действия на 20%»;
  • «Увеличить конверсию до 4%»;
  • «Снизить количество обращений в поддержку по сценарию X на 30%».

2. Переведите цель в измеримую метрику

Далее нужно понять, как вы увидите, что цель достигнута. Если цель — упростить регистрацию, метрикой может быть:
  • Time to value (TTV) — сколько времени проходит от первого входа до первого полезного действия;
  • Completion rate — процент тех, кто завершил регистрацию;
  • CSAT — средняя оценка удобства процесса.
Задайте контрметрику — она покажет, нет ли обратного эффекта. Например, если вы упростили регистрацию, а Retention D7 (удержание на 7-й день) просел — значит, пришла не та аудитория, и изменения требуют доработки.

3. Добавьте 2-3 причинные метрики

Целевая метрика показывает итог, а причинные — помогают понять, почему результат получен.
Если вы хотите повысить выручку, причинными метриками могут быть:
  • ARPU — средний доход на пользователя;
  • Conversion Rate на отдельных этапах;
  • Churn rate — отток пользователей после первого действия.
Причинные метрики помогают найти узкие места или точки роста, даже если итоговая цель пока не достигнута.

4. Проверьте доступность данных

Прежде чем включать метрику в план, убедитесь, что она может быть рассчитана. Ответьте на следующие вопросы:
  • Откуда можно получить данные? 
  • Какие события нужно отслеживать и где их собирать?
  • Есть ли нужные отчеты в BI-инструментах?
Если данных нет — подумайте, как их внедрить. Например, настроить события и подключить мониторинг.

5. Установите базу, целевые значения и границы

Для каждой выбранной метрики задайте три ключевые точки:
  • Базовое значение — как метрика выглядит до релиза.
  • Целевое значение — на что вы ориентируетесь.
  • Границы — допустимый диапазон, что считать улучшением, нормой и ухудшением.
Пример: Time to Value = 2,5 дня. Ваша цель — снизить до 36 часов. Граница — не более двух дней. Если остается выше — пересматриваем подход или делаем откат.
Когда заранее известно, что делать при отклонении, время на реакцию сокращается, а управляемость проекта растет.

6. Разделяйте данные по сегментам

Агрегированные показатели маскируют реальные проблемы. Чтобы увидеть слабые места и точки роста, анализируйте метрики по отдельным группам пользователей:
  • платформам;
  • типам пользователей — новые и вернувшиеся;
  • каналам привлечения;
  • регионам.
Сегментация помогает точнее понимать поведение разных групп, выдвигать гипотезы и принимать обоснованные продуктовые решения.

7. Сформируйте набор метрик на релиз

Итогом работы становится управляемый набор метрик:
  • одна целевая метрика — итог;
  • две-три причинные — что влияет;
  • одна контрметрика — что может пострадать.
Набор метрик позволит отслеживать эффект от изменений, управлять рисками и принимать решения о масштабировании, доработке или откате.

Как оценить результаты метрик

Сами по себе цифры ничего не решают. Чтобы понять, успешен ли релиз, метрики нужно интерпретировать в контексте целей и других данных. Это позволяет принимать обоснованные решения: улучшить, масштабировать или остановить.
Данные становятся полезными только тогда, когда вы понимаете:
  • что именно изменилось после релиза;
  • насколько результат соответствует ожиданиям;
  • как это влияет на пользователей и бизнес;
  • что стоит делать дальше — масштабировать, переделывать или откатывать.
Для каждой ситуации формулируйте следующий шаг. Например:
  • Пользователи теряются на одном шаге — упростите форму и добавьте подсказки.
  • Падает удержание — пересмотрите онбординг и добавьте триггеры для возвращения.
  • Увеличились ошибки — приостановите продвижение и исправьте баги.

Как оценить эффективность продукта

Эффективность IT-продукта невозможно оценить без метрик. Чтобы они работали на результат, их нужно подбирать исходя из целей проекта. Правильно выбранные показатели показывают, что действительно изменилось: в поведении пользователя, выручке или стабильности системы.
Фиксируйте значения до релиза, задавайте пороги успеха и сценарии на отклонение. Анализируйте результаты по сегментам и в динамике — это поможет принять верное решение.

FAQ по метрикам после релиза

Зачем вообще измерять KPI IT-проектов после релиза, если «и так видно, что работает»?

Метрики показывают масштаб и причину изменений: где теряются пользователи, как сдвинулась выручка и выросла ли нагрузка. Без цифр невозможно обоснованно решить, что делать дальше.

Какой минимальный набор метрик взять на один релиз?

Одна целевая метрика (главный эффект), две-три причинные (что влияет на результат) и одна контрметрика (что может пострадать: стабильность, жалобы и ошибки). 

Как часто смотреть метрики качества продукта и кто за это отвечает?

В первую неделю — ежедневно, затем по спринтам команды. За мониторинг отвечают продакт и аналитик, за реакцию на технические риски — DevOps. Набор метрик пересматривают минимум раз в квартал и после значимых релизов.

Что делать, если метрики противоречат друг другу?

Изучите данные по сегментам аудитории, проверьте их качество и приоритезируйте по бизнес-целям. Например, сейчас важнее скорость роста или стабильность. 

Когда масштабировать, а когда дорабатывать или откатывать?

Масштабировать — когда эффект стабилен в нескольких сегментах и контрметрики не просели. Дорабатывать — если рост локальный или нестабильный. Откатывать — если целевая метрика просела и растут жалобы, а техриски увеличились.
0
0
0

Подпишись и будь в курсе новых статей!

Услуги
Разработка
Создадим надежную архитектуру и сильный функционал
Аналитика
Проведем исследования и предложим лучшие решения для продукта
Больше классных услуг нашей компании
Читайте также
Когда веб-продукту нужен редизайн: как добавлять новые функции и обновлять действующий интерфейс
Зачем тестировать веб-продукты
MVP продукта: зачем и когда использовать
Robot
VC
VC
VC
VC
VC
VC
VC
VC
VC
VC
Telegram
Telegram
Telegram
Telegram
Telegram
Telegram
Telegram
Telegram
Telegram
Telegram
Dribbble
Dribbble
Dribbble
Dribbble
Dribbble
Dribbble
Dribbble
Dribbble
Dribbble
Dribbble
Behance
Behance
Behance
Behance
Behance
Behance
Behance
Behance
Behance
Behance
Dprofile
Dprofile
Dprofile
Dprofile
Dprofile
Dprofile
Dprofile
Dprofile
Dprofile
Dprofile