Метрики продукта на собеседовании продакт-менеджера
Зачем PM спрашивают про метрики
Метрики на собесе продакт-менеджера — это язык, на котором интервьюер проверяет, понимает ли кандидат продукт. «Сделаем лучше» без метрики — пустые слова. «Поднимем retention D30 с 28% до 35% за квартал» — план, под которым PM подписывается результатом.
Метрики приходят в трёх форматах: (а) определения — что такое X, как считается; (б) выбор — какая метрика подходит для продукта Y; (в) интерпретация — что значит, если X вырос, а Y упал. Чем выше грейд, тем больше внимания на (б) и (в). На собесе продакт-менеджера метрики — обязательный блок, обычно отдельным раундом 45-60 минут.
AARRR-воронка как основа
AARRR (pirate metrics) — самая распространённая структура для разговора о продуктовых метриках.
- Acquisition — привлечение. CAC, источники трафика, доля платного vs органического.
- Activation — активация. Доля юзеров, выполнивших ключевое действие в первой сессии.
- Retention — удержание. Возвращаются ли пользователи. D1, D7, D30, monthly cohort retention.
- Referral — реферальность. K-factor, доля приведённых юзеров.
- Revenue — монетизация. ARPU, MRR, LTV, conversion в платную фичу.
Полный разбор — AARRR-фреймворк. Карьерник чек-лист — шпаргалка метрик продукта.
North Star metric
North Star — главная метрика продукта, отражающая ценность для пользователя.
Критерии хорошей North Star:
- Отражает ценность для пользователя (не «количество кликов»)
- Коррелирует с долгосрочным retention и revenue
- Под контролем команды
- Меняется на горизонте недель-месяцев (не месяцев-лет)
Примеры: Airbnb — забронированные ночи. Slack — отправленные сообщения в активных командах. Spotify — время прослушивания. Netflix — часы просмотра. Карьерник — выполненные тренировки.
Подробнее — North Star для PM.
Метрики по типам продуктов
B2C массовые продукты. DAU, MAU, stickiness (DAU/MAU), sessions per user, retention D1/D7/D30.
Подписочные сервисы. Conversion в платную подписку, churn rate, MRR, LTV, payback period.
E-commerce. GMV, AOV, repeat purchase rate, retention buyers, average frequency.
Маркетплейсы. Дополнительно — take rate, liquidity (заполняемость спроса), retention sellers, NPS обеих сторон.
B2B SaaS. ARR, NRR, expansion, adoption rate (использование ключевых фич внутри платного аккаунта), qualified weekly active users.
Контентные / соцсети. Time spent, sessions, engagement (likes, shares, comments per active user), retention.
Edtech. Доходимость (completion rate), retention by week, NPS учителей.
Главные метрики на любом собесе
DAU / MAU / WAU. Daily / monthly / weekly active users. Stickiness = DAU / MAU.
Retention. Доля юзеров, вернувшихся через N дней. Cohort retention — главный инструмент анализа.
ARPU / ARPPU. Средний доход на пользователя / на платящего.
LTV / CAC. Жизненная ценность клиента vs стоимость привлечения. Здоровая ratio ≥ 3.
Conversion rate / funnel. Конверсия из шага N в шаг N+1.
Churn rate. Доля ушедших за период. Monthly / annual.
NPS / CSAT. Удовлетворённость и готовность рекомендовать. Подробнее — NPS простыми словами.
Contribution margin. Маржа после переменных издержек на единицу. Подробнее — contribution margin для PM.
Типичные вопросы на собесе
«Какую North Star выберешь для нашего продукта?» Структура ответа: (1) уточняющие — целевая аудитория, бизнес-модель; (2) предложить 2-3 кандидата на NS; (3) для каждой — почему отражает ценность, как мериться; (4) выбрать одну с аргументами.
«DAU/MAU = 0.5 — это хорошо?» Зависит от продукта. Для мессенджера — норма. Для e-commerce — отлично (обычно 0.1-0.2). Для онлайн-банка — норма (0.4-0.6).
«Метрика DAU выросла, retention упал. Что это значит?» Несколько объяснений: (1) одна сильная маркетинговая кампания привлекла плохо квалифицированную аудиторию; (2) сезонный спайк нерегулярных пользователей; (3) новая viral-фича повышает первичные сессии, но не retention. Нужна сегментация — новые vs старые юзеры, по каналам.
«Как считать LTV?» Простейшее: LTV = ARPU × срок жизни клиента. Для подписки: LTV = ARPU / churn_rate. Когортный подход точнее. Подробнее — как посчитать LTV в SQL.
«Чем guardrail отличается от secondary?» Secondary — метрики, которые помогают интерпретировать. Guardrail — те, что имеют право вето. Если guardrail нарушен, фича не катится, даже если primary улучшилась. Подробнее — guardrail-метрики.
Частые ошибки
Vanity-метрики. «У нас 10М установок» без активных юзеров — пустая цифра. Считай active users, не downloads.
Игнорировать сегменты. Среднее по всей аудитории всегда обманывает. DAU вырос на 5% — может быть рост у новых, спад у старых. Нужен разрез.
Зубрить определения без понимания. Знать формулу ARPU — мало. На собесе попросят разложить, что влияет на ARPU и как из него вытянуть рост.
Игнорировать связи. Метрики не живут отдельно. Acquisition без activation бесполезен. Activation без retention тоже. PM должен видеть всю воронку.
Не назвать guardrail. Когда обсуждаешь рост primary-метрики, упомяни, что мониторишь не упало ли что-то побочное.
FAQ
Какую метрику называют North Star?
Главная метрика продукта, отражающая ценность для пользователя. Одна на продукт или одна на крупный сегмент. Не путать с inputs (метрики-драйверы) — их 3-5.
Сколько метрик надо помнить наизусть?
15-20 ключевых формул и определений. Из них примерно 10 — частая база (DAU, MAU, retention, ARPU, LTV, CAC, churn, NPS, conversion, funnel). Остальные — про специфику домена.
Что если PM спросят формулу, которой я не помню?
Лучше честно: «не помню точную формулу, но смысл — это…» Чем выдумать. Интервьюер ценит честность больше, чем зубрёжку.
Как готовиться к метрикам собеса?
(1) Разобрать AARRR + North Star — фреймворковая база. (2) Заучить 10 ключевых формул. (3) Понять метрики целевого домена. (4) Тренировать ответы на «как поднять метрику X».
Спрашивают ли SQL по метрикам?
Иногда — на уровне «как ты посчитаешь retention в SQL». Не на уровне Leetcode. Базовый funnel и cohort retention — норма. Подробнее — нужен ли SQL продакт-менеджеру.