Говори на языке бизнеса — и влияй на решения, которые меняют компанию
- 745 метрик, 28 карт — финансы, SaaS, ритейл, маркетинг, HR, e-commerce и ещё 22 направления
- Каждая метрика с формулой, типом и связями — ничего не нужно гуглить и строить с нуля
- Приходишь с ответом, а не с версиями — и тебя наконец слушают на совещаниях
Доступ сразу после оплаты — карты в Miro, копируешь в своё пространство и работаешь.
Получить доступ к картам метрик
Вот как это изменит вашу работу
Карты метрик — готовые визуальные схемы связей между 745 метриками бизнеса. Открываешь карту по своей сфере → видишь цепочку зависимостей → находишь узкое место. Приходишь с ответом, а не с версиями. За 10 минут, а не за час.
Это для вас, если руководитель спросил «Почему упала выручка?»
Вы листаете таблицы, строите гипотезы, час уходит на «версии». Отвечаете неуверенно. Руководитель говорит «ладно, разберёмся».
Открываете карту финансов или e-commerce. Смотрите по цепочке: выручка = чеки × средний чек. Чеки упали → конверсия упала → трафик тот же. Находите узкое место за 10 минут. На совещании выглядите как человек, который знает систему.
Это для вас, если коллеги срочно просят сделать новый дашборд
Смотрите, какие данные есть в базе, и «лепите» их на экран. Через неделю руководитель говорит «добавь ещё столбец». Через месяц дашборд — неуправляемое месиво из 40 метрик.
Сначала открываете карту → определяете ключевые метрики результата → определяете диагностические метрики к ним → строите дашборд с логикой. Через месяц — никаких «добавь ещё столбец», потому что структура видна сразу.
Это для вас, если команда спорит, какие KPI поставить
Маркетинг хочет считать CPL, продажи — выручку, продукт — DAU. Совещание на 3 часа, расходятся без решения.
Открываете карту на проекторе. Видно: CPL → CAC → LTV → Чистая прибыль. У каждого показателя своё место. 30 минут — и все договорились, потому что есть единая логика, а не личные предпочтения.
Это для вас, если вы запустили 5 фичей за квартал, а North Star не сдвинулась
Релизите фичи, смотрите на DAU и retention — не растёт. Непонятно, какая фича сработала, какая нет. На ревью говорите «нужно больше данных». Стейкхолдер спрашивает: «А зачем мы это делали?» — и у вас нет внятного ответа.
Открываете продуктовую карту → видите цепочку: онбординг → активация → retention → LTV. Понимаете, что ваши фичи влияли на вовлечённость, но не на активацию — вот почему North Star стоит. Следующий спринт — точечный. На ревью показываете не список релизов, а логику влияния.
Это для вас, если вам принесли отчёт на 12 страниц, а что делать — непонятно
Аналитик показывает 40 графиков. Конверсия упала, CAC вырос, retention в норме. Что из этого критично? Какая связь? Вы киваете и принимаете решение интуитивно. Или ждёте, пока аналитик «разберётся» — а он в отпуске.
Открываете карту и за 10 минут видите: CAC вырос → LTV/CAC ниже порога → канал убыточен. Не нужно ждать аналитика — логика связей перед глазами. Вы сами видите, где проблема и что делать.
Это для вас, если...
Аналитикам
Вы аналитик данных, продуктовый или бизнес-аналитик с 2+ годами опыта, и хотя бы один из этих пунктов — про вас:
Продакт-менеджерам
Вы управляете продуктом и хотя бы один из этих пунктов — про вас:
Руководителям
Вы CEO, директор по маркетингу, коммерческий директор или Head of Product, и хотя бы один из этих пунктов — про вас:
Карты метрик не подойдут, если вы только начинаете карьеру и ещё не работаете с реальными задачами — продукт рассчитан на практиков, которым нужен следующий уровень системы, а не базовые знания.
Что такое карта метрик — и чем она отличается от списка KPI
Большинство компаний имеют список метрик: выручка, конверсия, CAC, LTV, retention. Это список.
Карта метрик — это следующий уровень.
Она показывает связи: какой показатель влияет на какой, является ли это прямым влиянием или обратным, управляемая это метрика или она — следствие других.
Список KPI
Видите цифры. Не видите логику.
Карта метрик
Видите цифры. Видите, почему они такие. Знаете, на что нажать.
Как устроена каждая метрика в карте
Каждая карточка — это не просто название и формула. Самое важное в ней — это Тип метрики. Системная аналитика начинается с понимания того, на что вы можете влиять напрямую, а что является лишь следствием.
Результат
Количественные показатели итогов периода (например, выручка или прибыль). Вы не можете повлиять на них напрямую — они растут только за счёт изменения других, «младших» метрик.
Диагностические
Относительные показатели (например, конверсии). Через них нельзя управлять процессом напрямую, но они как приборная панель показывают статус «здоровья» продукта.
Действия
Те самые рычаги управления. Это показатели, на которые мы можем непосредственно влиять своими бизнес-действиями, чтобы в итоге изменить метрики результата.
Тщеславие
Показатели, на рост которых просто «приятно смотреть». В картах четко видно, почему оптимизировать их бессмысленно — они не ведут к росту ключевых результатов.
Помимо типа, в каждую карточку зашито:
Деньги, %, количество, время
Что это такое простыми словами
Как именно считать
Стрелками показано, что на что влияет — прямо или обратно
Что вы получаете после оплаты
Сразу после оплаты — ссылка на доску Miro. Копируете к себе в рабочее пространство и используете.
Вводный раздел «Атлас метрик»
- Типы метрик и что означает каждый (Результат / Диагностика / Действие / Затраты)
- Типы связей между метриками (прямое влияние / обратное / корреляция)
- 6 практических способов использовать карты в работе
- Инструкция по навигации по картам в Miro
Персональная консультация
БизнесЛичная встреча с Дмитрием Некрасовым, автором продукта
Погружаемся в ваш кейс, подсвечиваем проблемы, составляем план работы
Вы показываете карту метрик, деревья решений, ТЗ или дашборд — получаете обратную связь
Входит в расширенную версию · вы работаете напрямую с экспертом-практиком
Ваша проблема — не в Python. И не в компании.
78% руководителей аналитических отделов говорят, что карьерный рост аналитика тормозит не нехватка технических навыков — а отсутствие стратегического мышления.
Вы знаете SQL. Вы умеете строить дашборды. Вы разобрались в Python. Но руководитель по-прежнему принимает решения без вас.
Почему?
Потому что знать инструменты — это одно. А видеть бизнес как систему метрик, где каждый показатель влияет на другой — совсем другое.
Аналитик, который понимает причинно-следственные связи между метриками, может:
Вот разница между «человеком с данными» и «человеком, которого слушают».
И эта разница — не в курсах. Она в наличии системы.
Если вы продакт — ваша проблема не в количестве фичей
Вы провели discovery. Собрали гипотезы. Приоритизировали. Команда отработала спринт. А метрика не сдвинулась.
Проблема не в том, что вы мало делаете. А в том, что между вашим действием и бизнес-результатом — невидимая цепочка из 5–7 метрик. Если вы не видите эту цепочку, вы стреляете вслепую.
Продакт, который мыслит деревом метрик, не «делает больше» — он делает точнее. И может объяснить стейкхолдеру не «мы сделали фичу», а «эта фича сдвинет активацию, которая влияет на retention, который определяет LTV».
Если вы руководитель — ваша проблема не в аналитиках
У вас есть данные. У вас есть аналитик. Но вы всё равно принимаете решения интуитивно — потому что между отчётом из 40 графиков и ответом «что делать» нет моста.
Проблема не в людях. А в том, что у вас нет единой карты, которая связывает действия команд с финансовым результатом. Когда руководитель видит систему — он перестаёт зависеть от интерпретаций. Он сам видит: где узкое место, что на что влияет, куда направить ресурсы.
Почему нельзя просто попросить ChatGPT
Мы понимаем. Первая мысль: «А зачем платить, если ChatGPT за 10 секунд выдаст список метрик?»
Выдаст. И вот в чём проблема.
ИИ выдаёт список. Просто перечень названий, иногда с определениями. Без системы.
Карты метрик — это архитектура: какие показатели являются результатом, какие — управляемыми рычагами, какие — диагностическими, как они связаны между собой.
Именно эту архитектуру не умеет строить ИИ без глубокой экспертизы в основе.
Если вы сами не знаете, что Retention влияет на LTV, а LTV/CAC определяет рентабельность маркетингового канала — вы не сможете проверить, правильно ли ИИ расставил связи. Нейросеть легко напишет убедительную, но неверную логику метрик.
Карты метрик — это 3 года исследований реальных систем отчётности, проверенные на практике аналитиков, руководителей и продуктовых команд. Это не генерация — это экспертная структура, которой можно доверять как основе.
| Карты метрик | ChatGPT | Курс по аналитике | Консультант | Строить самому | |
|---|---|---|---|---|---|
| Показывает связи между метриками | ✅ | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ |
| Готово сразу | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Формулы для каждой метрики | ✅ | ⚠️ Проверяй | ✅ | ✅ | ✅ |
| Можно адаптировать под себя | ✅ | — | — | ✅ | ✅ |
| Стоимость | 10 000 ₽ | Бесплатно | 70–170K ₽ | 50–300K ₽ | 40+ часов |
| Остаётся на руках навсегда | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ |
Мы сделали работу за вас
База знаний — это 3 года исследований и разработки продукта JetMetrics.
Архитектор карт метрик. Систематизирует показатели и выстраивает связи между ними.
Эксперт по BI и метрикам, формирующий новые стандарты бизнес-аналитики.
Выберите свой уровень доступа
Аналитик с зарплатой 200 000 ₽/мес стоит около 1 250 ₽ в час.
Построение системы метрик с нуля — это 40–80 часов работы. То есть 50 000 – 100 000 ₽ стоимости вашего времени.
Продакт, который квартал оптимизирует не ту метрику — теряет не 10 000 ₽, а квартал roadmap.
Руководитель, который принимает решение без системы — рискует не часом рабочего времени, а бюджетом направления.
Карты метрик стоят 10 000 ₽. Это окупается меньше чем за неделю.
Стандарт
10 000 ₽Бизнес
РекомендуемДоступ — сразу после оплаты. Нужен бесплатный аккаунт в Miro (создаётся за 2 минуты).
Что говорят те, кто уже использует карты
В рамках проекта заказывали у команды разработку карты метрик под наши бизнес-процессы и продуктовые KPI. Сотрудничество прошло на высочайшем уровне: команда обладает редкой для рынка комбинацией аналитической и бизнес-экспертизы в области метрик.
Подход карт метрик оказался чрезвычайно полезным. Особенно ценно, что сложные концепции объяснены простым и доступным языком. Это вдохновило применить методологию для роста наших продуктов.
Это сильно экономит мне время на исследования и помогает точнее определить и настроить KPI для конкретных людей, ролей или каналов. Я бы не стал изобретать велосипед и рекомендовал бы это любому маркетологу или менеджеру.
Это ваш обычный рабочий день?
Аналитик
Приходит запрос: «Сделай выгрузку срочно». Вы делаете. Через день: «А теперь сделай по-другому». Вы делаете снова.
На еженедельном митинге руководитель смотрит на ваш отчёт 2 минуты, кивает и закрывает. Решение всё равно принимается «по ощущениям».
Вы видите, что данные говорят одно — а бизнес делает другое. Пытаетесь объяснить — вас слушают вполуха.
Коллега с таким же опытом, но без ваших знаний SQL, получил повышение. Потому что он «умеет доносить». Вы думаете: наверное, нужно изучить ещё Python. Или ML. Или взять ещё один курс.
И ещё — фоном — тревога: ChatGPT обрабатывает выгрузки за секунды. «1 мидл + ИИ = 3 джуна».
Карты метрик — это не ещё один курс. Это структура, которой не хватало, чтобы всё это изменить.
Продакт
Вы провели discovery, собрали гипотезы, запланировали спринт. Через месяц смотрите на метрики — ничего не изменилось. Стейкхолдер спрашивает: «А зачем мы это делали?»
Вы не можете ответить — потому что связь между фичей и бизнес-метрикой у вас в голове, а не на схеме. Вы «чувствуете», что фича важна, но доказать это через цепочку метрик не можете. И в итоге приоритизация снова превращается в торг, а не в логику.
Руководитель
Понедельник. Три отчёта от трёх команд. Маркетинг отчитывается по CPL, продукт — по retention, продажи — по выручке. Каждый в плюсе. А общая прибыль — в минусе.
Вы хотите разобраться — но для этого нужен аналитик. А он в отпуске. Или занят другим проектом. Или объясняет так, что яснее не становится. Вы снова принимаете решение «по ощущениям» — и фоном думаете: «А вдруг я сейчас трачу бюджет не туда?»
Частые вопросы
Это курс или инструмент?
Чем это отличается от списка KPI из интернета?
Почему нельзя просто попросить ChatGPT сгенерировать список метрик?
Для каких сфер подойдёт?
Я не умею пользоваться Miro. Это сложно?
Что если продукт мне не подойдёт?
Когда я получу доступ?
Можно ли использовать это в BI-системах?
Подойдёт ли это для небольшой компании?
Нужно ли адаптировать карты под свой бизнес?
Сколько времени потребуется, чтобы начать использовать?
Я не аналитик. Мне это подойдёт?
Я руководитель, у меня есть аналитик. Зачем мне это?
Одна система — для всех, кто принимает решения
Аналитик — перестань быть «руками». Стань тем, кого слушают.
Продакт — перестань стрелять вслепую. Видь цепочку от фичи до бизнес-результата.
Руководитель — перестань зависеть от чужих интерпретаций. Читай бизнес как систему.
Карты метрик — это готовая система, которую вы берёте и начинаете использовать сегодня.
745 метрик. 28 карт. Причинно-следственные связи. Формулы. Готово.