AARRR — это фреймворк, описывающий переходы состояний пользователя в системе и позволяющий измерять ключевые этапы его вовлечения, удержания и монетизации.
- Acquisition (Привлечение) – как пользователи находят ваш продукт.
- Activation (Активация) – первое положительное взаимодействие (регистрация, первый запуск).
- Retention (Удержание) – возвращаются ли пользователи к продукту.
- Referral (Рефералы) – рекомендуют ли его другим (сарафанное радио, реферальные программы).
- Revenue (Доход) – как пользователи приносят прибыль.
1. Основы продуктовой аналитики
| Понятие |
Определение |
Для чего нужно |
| AARRR |
Модель продуктовой воронки: Acquisition, Activation, Retention, Referral, Revenue |
Структурирует путь пользователя от первого касания до денег |
| Метрика |
Измеримое значение, характеризующее состояние системы |
Всё, что можно считать и сравнивать |
| Cohort (когорта) |
Группа пользователей, начавших пользоваться продуктом в один период |
Позволяет отслеживать поведение разных «волн» |
| Retention |
Доля пользователей, вернувшихся в продукт спустя N дней |
Главный индикатор «полезности» и лояльности |
| Churn |
Отток — процент пользователей, которые перестали пользоваться продуктом |
Обратная сторона ретеншна |
| LTV (Lifetime Value) |
Прогнозируемый доход от одного пользователя за всё время его жизни |
Оправдывает затраты на привлечение |
| CAC (Customer Acquisition Cost) |
Стоимость привлечения одного пользователя |
Нужно сравнивать с LTV (LTV > CAC × 3) |
| ARPU |
Средний доход на одного пользователя |
Обобщённая оценка монетизации |
| MRR |
Месячный повторяющийся доход |
Отражает стабильный денежный поток |
| K-фактор |
Показатель вирусного роста: сколько новых пользователей приводит 1 текущий |
Если > 1, рост продукта экспоненциальный |
2. Событийная аналитика
| Понятие |
Определение |
Зачем нужно |
| Event (событие) |
Действие пользователя: start_bot, message_sent, payment_success и т.д. |
Базовая единица измерения поведения |
| Properties (свойства события) |
Доп. параметры: время, источник, платформа, uid |
Для фильтрации и сегментации |
| User ID |
Уникальный идентификатор пользователя |
Связывает все действия в рамках одного юзера |
| Session |
Период активного взаимодействия пользователя с ботом |
Основная единица «поведения» |
| Funnel (воронка) |
Последовательность шагов: start → message → pay |
Помогает найти, где «отваливаются» |
| Conversion Rate (CVR) |
% пользователей, прошедших от шага A до B |
Измеряет эффективность этапов |
| Stickiness |
DAU / MAU (например, 0.25 = 25 % ежедневно возвращаются) |
Чем выше, тем «привычнее» продукт |
3. Мониторинг и алёрты
| Понятие |
Определение |
Использование |
| Prometheus |
Система сбора метрик (в т.ч. бизнесовых) из разных сервисов |
Источник данных для визуализации и алёртов |
| Grafana |
Система построения дашбордов по метрикам |
Визуальное наблюдение за состоянием продукта |
| Alert |
Условие для оповещения: “если churn > 10% — пиши мне в Telegram” |
Автоматическое выявление проблем |
| RPS (requests per second) |
Кол-во запросов в секунду на сервис |
Нагрузка на бэкенд |
| Latency (задержка) |
Среднее / 95% время ответа сервиса |
Производительность и UX |
| Error Rate |
Доля запросов с ошибкой |
Сигнал багов и недоступности |
4. Хранилища и визуализация
| Понятие |
Определение |
Зачем нужно |
| ClickHouse |
Колонночная БД для аналитических запросов (очень быстро) |
Основа для построения сводок и воронок |
| Metabase |
Простой BI-интерфейс для SQL-запросов |
Построение дашбордов и выгрузок |
| Materialized View |
Предрасчитанная таблица из другой таблицы |
Быстрые агрегаты (например, kpi по дням) |
| ETL / ELT |
Extract, Transform, Load — процесс переноса и обработки данных |
Объединение данных из разных источников |
| Jitsu |
Open-source система для сбора и маршрутизации событий |
Альтернатива Segment / Rudderstack |
| Redis Streams |
Потоковая очередь событий (в вашем случае — промежуточное хранилище) |
Увязывает события из Telegram с аналитикой |
5. Поведение пользователей и UX
| Понятие |
Определение |
Зачем нужно |
| Time to First Action |
Время от создания юзера до первого meaningful-события |
Быстрая активация → выше шанс удержания |
| Feature Adoption Rate |
Сколько % пользователей попробовали ключевую фичу |
Чтобы понять, нужна ли она |
| Support Load |
Кол-во обращений в поддержку / 1000 юзеров |
Диагностика сложных/неудобных мест |
| Onboarding Funnel |
Последовательность шагов на входе: привет → регистрация → пробный опыт |
Чем быстрее пройти, тем выше Retention |
| Drop-off Point |
Шаг, где максимальное число юзеров покидает продукт |
Оптимизация и UX-работа |
1 лайк