Метрики продукта на собеседовании продакт-менеджера

Зачем метрики на собесе

Главная цель интервьюера — понять, умеете ли вы переводить продуктовое решение в число и обратно. PM, который оперирует метриками только из методичек, на проде беспомощен — он не знает, какую считать конкретно сейчас, как декомпозировать падение и где проверить гипотезу.

На собесе за 30 минут проверяют три вещи: словарь (понимаете ли термины), причинность (что движет метрикой), декомпозицию (как разложить агрегат на компоненты). Вопросы задают в трёх форматах:

1. Дефиниционные: «Что такое retention 7-дневный?»
2. Аналитические: «Метрика X упала на 15% — куда смотреть?»
3. Дизайн-метрик: «Запускаем фичу Y — какие метрики выберешь?»

North Star и иерархия

North Star — главная метрика продукта, отражающая ключевую ценность для пользователя. У Spotify — minutes listened. У Airbnb — nights booked. У Карьерника — это завершённые тренировочные сессии.

Хороший North Star:

• Связан с ценностью для пользователя, а не с выручкой напрямую
• Считается часто (минимум еженедельно)
• Двигается продуктовыми решениями, не маркетингом

Под North Star строится иерархия метрик. Обычно 3 уровня:

1. L1 — North Star (1 метрика)
2. L2 — драйверы (5–7 метрик: новые юзеры, активация, retention, частота использования, выручка с активного юзера)
3. L3 — операционные (фичевые метрики: CR воронки, время до первого действия и т.д.)

На собесе могут попросить нарисовать иерархию для конкретного продукта. Тренируйтесь на 3–4 знакомых продуктах.

Метрики вовлечения

DAU/WAU/MAU — уникальные активные пользователи за день/неделю/месяц. Главная ловушка: что считаем «активностью». Login? Любое действие? Действие в core flow? Всегда уточняйте определение перед расчётом.

Stickiness = DAU/MAU — доля месячных юзеров, которые заходят ежедневно. Хороший показатель частоты использования. Норм для соцсети — 50%+, для редко используемого продукта — 5–15%. На собесе спрашивают: «Stickiness вырос — это хорошо или плохо?» Ответ: смотрите на DAU и MAU отдельно. Если DAU вырос быстрее MAU — да. Если MAU упал — это просто отток случайных юзеров, не победа.

Active days per user — сколько дней в месяц юзер активен. Тонкая замена stickiness, иногда лучше ловит реальное вовлечение.

Метрики активации и retention

Активация — момент, когда новый юзер получил core value первый раз. У Slack — отправил 2000 сообщений в команде. У Карьерника — закончил первую тренировку. На собесе попросят определить активацию для абстрактного продукта — берите ту метрику, которая больше всего коррелирует с D7+ retention.

Retention — доля юзеров, вернувшихся через N дней после первого визита. Считают двумя способами:

• Classic retention — вернулся именно в день N
• Range retention — вернулся в любой день между N и N+M

На собесе уточняйте, какой именно вариант ждут. По умолчанию — classic.

Retention curve — график от дня 0 до дня 30/60/90. Здоровый продукт: резкое падение в первые дни, потом плато (smiling curve). Если плато не наступает — у продукта нет habit-loop, юзеры не возвращаются.

Cohort retention — раскладываем юзеров по неделе/месяцу первого визита и смотрим retention каждой когорты отдельно. На собесе спрашивают: «Что покажет когортная таблица, если мы сломали активацию в феврале?» Ответ: когорта февраля будет иметь более низкий retention начиная с D1.

Монетизация и юнит-экономика

ARPU = Revenue / Active users — средний доход на активного юзера. Помогает сравнивать прибыльность сегментов.

ARPPU = Revenue / Paying users — средний доход на платящего. Если ARPPU растёт, а ARPU нет — растёт средний чек платящих, но платящих всё ещё мало.

LTV (Lifetime Value) — суммарная прибыль с одного юзера за всё время. Простая формула:

LTV ≈ ARPU × (1 / churn) × margin

На собесе важно уметь декомпозировать LTV: что произойдёт с LTV, если мы снизим churn в 2 раза? Ответ: LTV увеличится в 2 раза при прочих равных. Это и есть рычаг.

CAC (Customer Acquisition Cost) — затраты на привлечение одного юзера. Бывает blended (по всему трафику) и paid-only (только платный). На собесе уточняйте, какой именно ждут.

LTV/CAC ratio — здоровое соотношение от 3:1. Меньше — продукт убыточен, больше — недоинвестируем в рост.

Payback period — за сколько месяцев CAC окупается. Норм для SaaS — до 12 месяцев, для b2c — обычно меньше.

Декомпозиция метрики

Главный навык на собесе. Любую метрику можно разложить на компоненты.

Revenue = Users × Conversion × ARPU

ARPU = ARPPU × (Paying / Total)

DAU = New + Returning − Churned

Retention = Activated_today / Cohort_size

Декомпозиция нужна для двух задач:

1. Понять, что движет метрикой (если revenue упал — это новые юзеры, конверсия или ARPU?)
2. Найти зону для эксперимента (улучшать конверсию vs ARPU — где быстрее результат?)

На собесе попросят разложить любую метрику. Натренируйтесь раскладывать DAU, retention, revenue, conversion на 3 уровня вглубь.

Кейс «метрика упала»

Самый частый сценарий. Условие: «DAU упал на 15% за неделю. Что делаешь?»

Структура ответа за 5 минут:

1. Уточнить (30 сек): какой именно DAU? По какому событию? Сразу упал или плавно? Это первый раз? Все сегменты или какой-то один?
2. Гипотезы (1 мин): технический баг, маркетинг (упала закупка), сезонность, релиз сломал что-то, конкурент запустил агрессивную акцию, изменения в платформе (App Store/Google Play).
3. План проверки (2 мин): начни с самых дешёвых проверок. Логи деплоев → данные по платформам → разрез по новым vs returning → разрез по странам → fraud/боты.
4. Что делать с findings (1 мин): если технический — фикс и postmortem. Если маркетинг — координация с растом. Если внешнее — ничего не делаем, если эффект временный, иначе пересматриваем стратегию.

Главное — не предлагать решения, пока не знаешь причину. Готовый ответ «давайте улучшим UX» без анализа — провал.

Частые ошибки

Считать «средний» там, где нужна медиана. Если метрика — деньги, время, или что-то с длинным хвостом — медиана точнее. Среднее тянут выбросы.

Путать классическое и rolling retention. Если в компании retention считают по-другому, чем вы привыкли — спросите. Не предполагайте.

Не учитывать сезонность. Падение DAU на 5% в новогодние праздники — это не баг, это норма для b2b-продуктов. На собесе говорите про сезонность в первой минуте анализа.

Сводить всё к одной метрике. «У нас вырос DAU» — без guardrails это могут быть боты или повторная активация неактивных через спам. Всегда смотрите 2–3 метрики вместе.

Использовать LTV без horizon. LTV «навсегда» — бесполезен. На собесе всегда уточняйте: LTV за 6 месяцев? За год? Это меняет цифру в разы.

FAQ

Какие метрики обязательно знать junior PM?

DAU/MAU, retention (D1/D7/D30), conversion воронки, активация, ARPU, LTV, CAC. Это минимум для скрининга. Без них дальше не пройти.

В чём разница между retention и churn?

Это две стороны одной монеты. Retention — доля оставшихся, churn — доля ушедших. Если retention 30% за 30 дней, то 30-day churn — 70%. На собесе используют оба термина.

Что важнее на собесе — много метрик знать или одну глубоко?

Глубже несколько ключевых, чем поверхностно много. Знать DAU, retention, активацию, LTV на уровне «декомпозиция за 30 секунд» лучше, чем поверхностно говорить про 20 метрик.

Это официальная информация?

Нет. Статья основана на общедоступных материалах и опыте кандидатов. Конкретные определения метрик могут отличаться от компании к компании — всегда уточняйте на собесе.