Я всегда любила схемы и таблички. Если нужно было разобраться в новом проекте/топике/проблеме — я рисовала схему этого. Если нужно было принять решение — делала таблицу. Если я не могла положить что-то в один из этих форматов, значит, нужно было копать тему дальше. В Miro накопилось десятки рабочих пространств. И всегда хотелось сделать основную, самую главную схему для продуктовой команды, которая позволяла бы быстро и чётко возвращать всех к единой цели с единым пониманием — куда, зачем и как именно копаем. Дерево метрик — самый действенный инструмент, который мне попадался. 

Что такое дерево метрик и зачем оно нужно?

Дерево метрик — это иерархическая структура, которая связывает бизнес-цель с подчинёнными метриками и действиями, помогая понять, какие показатели влияют на результат и где искать точки роста или проблемы.

Если просто: дерево метрик — это инструмент, который связывает:

• Цель (Objective)

• Ключевые результаты (KRs)

• Actionable-метрики

• 🧪 Гипотезы и инициативы

Идея дерева метрик выросла из практик системного менеджмента (как в Toyota Production System), но адаптировалась под цифровые продукты с развитием аналитики и подходов вроде North Star Framework, growth accounting и causal analysis — когда стало важно видеть не только итоговую метрику, но и всю цепочку влияния на неё.

Дальше расскажу, как я его применяю:

• для синхронизации под OKR,

• для генерации и приоритезации гипотез,

• и для выравнивания приоритетов между продактом, разработкой, маркетингом и бизнесом.

OKR + дерево: меньше расфокуса, больше выхлопа

Наверняка вам знакома ситуация: цель ясна, команда сильная, но каждый тянет в свою сторону. В итоге — красивая стратегия, но слабый выхлоп. Мне дерево метрик помогает выровнять усилия всей команды с целями бизнеса.

Как это работает:

1. Фиксируем ключевую цель 

   Пример: увеличить LTV на 12%

2. Строиим дерево от бизнес-цели вниз 

   KR1: Retention D30 → 20%

   KR2: Retention D7 → 35%  

3. Добавляеюем «листья» дерева — метрики, на которые можно влиять фичами и гипотезами:

• % завершивших онбординг

• Кол-во core-действий в первый день

• Push opt-in rate

• Нажатия на CTA

Вот так разные типы метрик расположены в дереве

Как раз именно для продуктовых метрик мы проектируем гипотезы и проводим эксперименты. Такая детализация позволяет держать фокус и прорабатывать гипотезы детальнее. Об этом — ниже.

Где брать информацию? 

Что это нам даёт?

• Концентрация усилий на цели

• Генерятся и прорабатываются гипотезы для нужных направлений

• Прозрачность ожиданий и действий

Как используем дерево для генерации гипотез

1. Найдим слабые ветки 

   Способы поиска слабых веток — это отдельная тема, в эту статью уже совсем на помещается. Если супер-кратко:

   • Ищем отклонения в метриках

   • Двигаемся по дереву сверху вниз, чтобы найти корреляцию

   • Сравниваем между собой фичи/сегменты/когорты

   Пример:

   • Time-to-Value в среднем 11 мин, у платящих — 4 мин

   • Push-подписка только у 20% новых пользователей → Эти ветки — кандидаты на гипотезы

2. Формулируем гипотезу 

   Для каждой просевшей ветки — 1–3 гипотезы:

   • Ветка: Time-to-Value → Гипотеза: Упрощение онбординга (убрать один шаг) уменьшит TTV на 20%

   • Ветка: Push Opt-in Rate → Гипотеза: Показ pop-up на втором экране (а не первом) увеличит долю разрешений

3. Приоритизация через ICE (RICE /PIES) → Дерево помогает оценить Impact и Control более точнее, чем если смотреть “в общем”.

4. Цикл: тест → дерево → новые гипотезы

   • После A/B-теста: результаты → обновление значений в дереве

   • Видишь, какие ветки сработали

   • Запускаешь гипотезы в следующих ветках

5. Цикл замыкается

Что это нам даёт?

• Мы не плаваем в хаосе гипотез, а двигаемся структурно

• Уходим от “идеи ради идеи” → к обоснованному выбору

• Обоснование действий для команды, стейкхолдеров, инвесторов

• Мы не тратите время на слабосвязанные метрики

Выравниваем приоритеты между командами

Каждый департамент смотрит на продукт со своей стороны:

• Продукт — через поведение пользователей

• Маркетинг — через воронки и охваты

• Разработка — через стабильность и долги

• Аналитика — через метрики и data quality

• Бизнес — через выручку и ROI

Дерево показывает, какая команда влияет на какую метрику, и как это связано с бизнес-целью.

Каждая ветка — это потенциальная зона ответственности разных отделов:

Это переводит разговор из «мне кажется» в «вот цифры»

3. Обоснование инициатив: «Почему эта задача важнее других» Вместо абстрактного «надо срочно добавить такую фичу», ты говоришь:

• Эта фича потенциально улучшает Time-to-Value,

• А это узкое горлышко в Retention D1,

• Который влияет на Retention D30 — наш OKR на квартал.

4. Управление конфликтами приоритета Если, например, DevOps говорит: «Мы хотим фокус на технический долг», а продукт говорит: «Нужно пилить новую фичу», ты возвращаешься к дереву:

• Вот ветка: App Stability

• Мы видим, что 12% пользователей теряются из-за крэшей → Улучшение стабильности влияет на удержание → Это совпадает с целью — мы не просто «чинить баги», а работаем с ретеншеном. 

Фактически дерево становится тем документом, с которым мы сверяемся на постоянной основе. Его же мы используем, чтобы отслеживать прогресс.

Когда применять и когда нет дерево метрик

Я буду рада если вы поделитесь своими лайфхаками работы с деревом метрик или другими способами выравнивания продуктовой команды и гипотез под OKR.