Разные сценарии использования дерева метрик

Дерево метрик, популярный инструмент, для того, чтобы анализировать текущие бизнес процессы, и понимать, от каких процессов зависит улучшение текущего процесса.

Изначально, концепция дерева метрик была озвучена как пирамида, но мне не очень зашла эта метафора, и я стал использовать термин — дерево метрик. Однако, последнее время я стал склоняться к тому, чтобы называть этот объект — графом метрик, особенно для сложных бизнес моделей.

При этом существует большое число различных материалов, от различных авторов, которые рассказывают о том, как делать дерево метрик. Часто это личный опыт автора, но бывает и чисто теоретические работы, которые показывают лишь некие гипотезы автора.

Сейчас я в работе имею три графа метрик, которые описывают одну и туже компанию, одни и те же бизнес процессы. Но почему их три?

Дело в том, что первый граф описывает как связаны метрики, с помощью которых мы описываем бизнес процессы с целевым показателям бизнеса, в моем случае это классическая прибыль компании, или (если нам так проще) EBITDA, причем начинаем мы эти связи снизу, от данных, которые мы собираем в результате фиксации событий — событийной аналитики. Этот граф метрик показывает как от данных мы приходим где прибыли.

Второй граф, решает обратную задачу, мы строим его от прибыли к метрикам процесса, то есть сверху в низ, как это принято изначально.

Третий граф, самый маленький — показывает связи снизу вверх относительно тех данных, которые мы реально собираем и можем отслеживать связь между метриками.

О том, как я решаю задачу по работе с таким графом я их хочу рассказать.

Построение графа метрик

Для начала, разберемся с вопросом о том, как создать граф метрик, так, чтобы это было удобно и быстро. 

Изначально я строил деревья метрик в Miro. В целом очень удобный инструмент для создания схем, связей, диаграмм. Очень простой и понятный интерфейс, красивая визуализация самих линий связи. Но оказалось, что именно для построения деревьев метрик не совсем удобное. 

Направления

Дело в том, что дерево метрик это все-таки направленный граф, то есть, мы связываем не просто два узла между собой, но еще и указываем, что один узел зависит от другого, и за связь крайне важна. 

Связи между тремя узлами, узел Node 1 зависит от Node 2 и влияет на Goal. Мне удобно такие связи отображать цветом. Красная связь показывает, что текущий узел имеет зависимые узлы. А синяя связь показывает, что данный узел влияет на другие узлы. Это самый простой элемент, которого лично мне не хватало в Miro.

Важно понимать, что если я выберу Node 2 все связи от него вверх будут синими, так как сам Node 2 является конечным, он не зависит от других узлов, но при этом влияет на Node 1, который, в свою очередь, влияет не Goal. 

И аналогично, если выбрать Goal то все связи будут красными — все узлы влияют  на него.

Формулы

Второе важное замечание при построение графа метрик — связь это не красивая линия на холсте, связь — это математическая формула, которая показывает как именно связаны метрики между собой.

Математическая связь это то, что отличает метрики действий от ванильных метрик. Ванильная метрика — это такая метрики изменение которой не приводит к понятному изменению целевой метрики. Сама по себе она может быть очень важной, но для работы продакт-менеджера бесполезной, именно из-за того, что нет четкой математической связи. 

В статье Немонетарные метрики на дереве метрик я описал как можно связывать метрики, если прямой математической формулы, вида X = A + B найти не удается, но связь есть и установить ее нужно.

Циклические связи в графе метрик

Существуют метрики, которые имеют циклическую связь. Простейший пример таких метрик — это UA, B и C₁. Все эти три метрики связаны простой формулой:

B = UA×C₁

Но связь эта циклическая и зависит от того, что мы имеет и что мы хотим получить в конкретный момент времени. Например, мы хотим получить фактическое значение метрик, например, Маржинальной прибыли, для расчета которой нам надо знать все три эти метрики. 

Но при этом, из значений, которые собирает бизнес нам известны UA и B, а С₁ мы вычисляем по формуле:

C₁ = B/UA

Таким образом мы имеем связи между метриками следующего характера. Метрика C₁ зависит от UA и B, которые, в свою очередь, связаны с событийной аналитикой.

Однако такой подход позволяет рассчитать правильные значения метрик, я называю эти значения фактическими или просто фактом.

При планировании же, когда мы отвечает на вопрос, какие метрики надо изменить, чтобы улучшить значение целевого показателя, мы не можем использовать ни эту формулу, ни сами значения метрики B. Мы просто не можем планировать эту метрику.

При планировании мы используем подход, влияние на метрику UA и C₁, а метрику B получаем по формуле

B = UA×C₁

Таким образом, граф метрик получает другие зависимости. Если раньше метрика C₁ зависела от UA и B, то при планировании метрика B зависит от UA и С₁.

При этом, метрика C₁ и UA не связаны уже с событиями, так как их значения для нас конечные и мы их планируем.

Фактически мы имеем один бизнес, одни бизнес процессы, одно дерево метрик, и даже одну формулы связывающую между собой некоторые метрики, но разные направления связей для разных задач. Как это отобразить?

Metric Tree Studio

Делюсь с вами решением, которое выбрал для себя — Metric Tree Strudio. Это специальный инструмент, для рисования графа метрик, который позволяет достаточно просто и привычно (почти как Miro) собрать граф метрик.

Данное решение позволяет указывать связи между метриками, задавать формулы, а также задавать значения метрик и смотреть как изменяется значение целевого показателя. 

Но в рамках нашей задачи, этот инструмент позволяет создавать разные сценарии использования: факт и план значений. Фактически мы строим одно дерево, а после создаем сценарий, в котором показываем отличия.

После чего, мы просто переключаемся между сценариями, что позволяет иметь один граф для понимания того, как мы получаем значения целевого показателя из данных, так и для того, какие метрики необходимо изменить, чтобы улучшить значения целевого показателя.

Первый сценарий — факт, как из данных событийной аналитики мы получаем значения целевого показателя.

Второй сценарий — план, какие метрики нужно изменить, чтобы достичь планового значения целевого показателя. 

При этом вы можете скрыть не нужные вам в текущем сценарии узлы, например, узлы данных событийной аналитики, не нужны для сценария планирования.

Пример

В данном интерактиве, вы можете видеть как выглядит дерево метрик, созданное в Metric Tree Studio и реализует как раз два сценария использования. 

Как видно, такой подход позволяет легко собирать граф метрик, причем сразу для нескольких сценариев использования. При этом во втором сценарии (Plan) скрывается часть метрик, перестраиваются связи и формулы.

Чтобы использовать этот инструмент в своих нуждах, вы можете потратить не более одной кружки кофе в неделю — менее 1€, кажется это сильно меньше, чем вы потратите на токены, чтобы завайбкодить себе такой инструмент.  

Несколько горячих клавиш, которые могут вам пригодиться:

1. i – показывает информацию об активном узле

2. s - показывает sidebar, на котором выводиться информация об активном узле и его связях

3. t - переключение темы (светлая/темная)

4. h - режим выбора узлов

5. v - режим выделения группы узлов

6. z - режим зум

В следующих материалах я покажу, как задавать формульные связи и как использовать данные для визуализации метрик. 

Подписывайтесь на блог, подписчики блога кроме доступа к закрытым темам получают доступ, так же и к Metric Tree Strudio.