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.
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.
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.
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.
Вы аналитик данных, продуктовый или бизнес-аналитик с 2+ годами опыта, 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 аналитики — продукт рассчитан на практиков, которым нужен следующий уровень системы, а не базовые знания.
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.
Видите цифры. Не видите логику.
Видите цифры. Видите, почему они такие. Знаете, на что нажать.

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.
Количественные показатели итогов периода (например, выручка или прибыль). Вы не можете повлиять на них напрямую — они растут только за счёт изменения других, «младших» метрик.
Относительные показатели (например, конверсии). Через них нельзя управлять процессом напрямую, но они как приборная панель показывают статус «здоровья» продукта.
Те самые рычаги управления. Это показатели, на которые мы можем непосредственно влиять своими бизнес-действиями, чтобы в итоге изменить метрики результата.
Показатели, на рост которых просто «приятно смотреть». В картах четко видно, почему оптимизировать их бессмысленно — они не ведут к росту ключевых результатов.
Деньги, %, количество, время
Что это такое простыми словами
Как именно считать
Стрелками показано, что на что влияет — прямо или обратно
Сразу после оплаты — ссылка на доску Miro. Копируете к себе в рабочее пространство и используете.
Личная 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
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.
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 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ |
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.
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.
Карты метрик стоят 10 000 ₽. Это окупается меньше чем за неделю.
Доступ — сразу после оплаты. Нужен бесплатный аккаунт в Miro (создаётся за 2 минуты).

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.
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.
Аналитики, которых зовут на стратегические совещания, не потому что они знают Python лучше остальных. А потому что они умеют объяснять бизнес через систему метрик.
Карты метрик — это готовая система, которую вы берёте и начинаете использовать сегодня.
745 метрик. 28 карт. Причинно-следственные связи. Формулы. Готово.