Прокси-метрика — вспомогательная метрика, коррелирующая, влияющая и формирующая целевую метрику. Все верхнеуровневые бизнес-метрики так или иначе состоят из множества подметрик (привет, воронка конверсии: визит → рега → активация → оплата → возврат и т.д.). Также, иногда нет хорошего способа напрямую измерить то, что вам нужно измерить, поэтому вы используете другую метрику, которую вы можете измерить и которая коррелирует с той, которую вы не можете измерить. Пример прокси для понимания — ВВП на душу населения (где основная метрика – качество уровня жизни населения). Прокси-метрики, при их грамотном выборе и интеграции, часто используются как вспомогательный аналитический инструмент, данные из которых могут сигнализировать о происходящих изменениях раньше, чем это будет отражено в основной метрике. Более наглядные продуктовые примеры (прокси/бизнес): – Engagement → Retention – Количество заказов → Оборот – ARPU → LTV – CAC → ROI – ROI → Прибыль – и т.д. в том числе, более глубокие взаимосвязи. Как видите, всё в этой Вселенной взаимосвязано и влияет друг на друга. Особенности работы с прокси-метриками: - прокси-метрики может быть любая метрика, которая оказывает влияние на другую метрику и может с ней коррелировать; - прокси-метрики более отзывчивые и чувствительны к изменениям, а значит через них быстрее/легче проверять некоторые гипотезы; - прокси-метрики более коварны, чем основные (тот же Engagement можно хакнуть кликбейтом или dark patterns, но такой рост не будет работать для Retention в долгосрочной перспективе); - прокси-метрики, в отличие от бизнесовых, могут устаревать со временем. Например, вы считаете кол-во взаимодействий пользователя с фичей, но спустя год вы ввели новую фичу с новыми механиками и метриками, на которую перетекла большая часть пользовательской активности. Все в недоумении и целый месяц ищут в чём же причина падения прокси-метрики, когда вот она. Собственно, поэтому стоит пересматривать приоритеты прокси-метрик и их актуальность в новых пользовательских сценариях хотя бы раз в год. Глубже на тему прокси-метрик: – Как определить метрику для подтверждения или опровержения ваших гипотез и измерения прогресса – Как повысить долю успешных A/B-тестов на 30% через внедрение нового процесса работы с гипотезами