Читаем Блиц-масштабирование полностью

Вы уже имеете дело с изрядной долей неизвестных, поскольку ваша компания растет с бешеной скоростью, поэтому имеет смысл искать определенность везде, где только можно. Чтобы легче было совершать этот переход от вдохновляющих идей (или импровизации) к данным, лучше начать с основ. Отслеживайте несколько ключевых статистических показателей, например численность пользователей (число зарегистрированных пользователей, загрузок приложения, розничных покупателей и т.д.), коэффициенты текучести клиентской базы и первичной вовлеченности. Когда Селина Тобакковала начала работать в SurveyMonkey в 2009 году, ей пришлось в ускоренном режиме создавать инфраструктуру данных компании. «До 2009 года у них в принципе не было аналитики, — поделилась Селина на нашем занятии по блиц-масштабированию в Стэнфорде. — У них был только ежедневный отчет по кассе и все. Я твердо убеждена, что касательно компании в целом вам не удастся подсчитать больше трех–пяти параметров. К числу ключевых, которые мы отобрали, относились численность бесплатных пользователей, численность бесплатных пользователей, которые перешли на платную подписку, а также параметр вовлеченности пользователей — число опросов и доля повторных обращений к сервису».

Порой даже единственный параметр может о многом поведать. Работая в YouTube, Шишир Мехротра решил, что их единственным уточняющим параметром будет время просмотра. «Нашей целью было достичь показателя времени просмотра в миллиард часов в день, — сообщил он. — В то время у нас было лишь 100 миллионов часов в день. У Facebook этот показатель был примерно вдвое больше. На все телевидение в целом приходилось 5,5 миллиарда часов в день… Выбрать единственный уточняющий параметр очень непросто, но он вносит ясность в принятие решений и в то, что считать успехом».

Какой(-ие) бы параметр(-ы) вы ни выбрали, эта информация должна быть легко доступна и давать четкое понимание о происходящем. Когда компания еще невелика и ограничена малым штатом сотрудников, особенно важны инвестиции в инфраструктуру, необходимую для поддержания быстрого, основанного на данных процесса принятия решений. Текстовый логфайл формально может предоставить вам все необходимые данные, но любой, кому всякий раз придется вручную его обрабатывать и представлять в виде удобного для использования графика, быстро откажется от использования этих данных при принятии решений. Важно не то, какие данные вы собираете, а то, что именно вы представляете лицам, принимающим решения.

Выбор ключевых статистических показателей будет меняться с ростом вашей компании. Когда дело касается данных, вы не можете просто «выбрать и забыть». Параметры, играющие важнейшую роль в долгосрочном прогнозировании бизнеса, могут существенно разниться по мере увеличения масштабов компании, особенно если быстро меняются внешние условия. Собственно говоря, и само ваше понимание «долгосрочности» претерпит серьезные изменения. На стадии Семьи следующий месяц нередко уже может считаться «долгосрочной перспективой», в то время как на стадии Государства компания может строить многолетние планы. В LinkedIn мы начинали с того, что пристально следили за числом регистраций пользователей, которое служило нам в качестве ключевого статистического показателя, но на сегодняшний день для нас важнее долгосрочная приверженность пользователей сервису и множество других статистических показателей.

Это не означает, что вы должны отбросить все свои прежние параметры; они могут иметь большое значение для поддержания целостности. К примеру, Мариам Нафиси из Minted говорила мне: «Смысл в том, чтобы последовательно задавать вопросы и не менять их со временем, так как это единственный способ сравнить параметры на длительном временном отрезке. Мы пользовались Индексом потребительской лояльности (Net Promoter Score, NPS) с самого начала».