Оценка ROI до разработки
Считаем потенциальную выгоду каждой фичи до того, как потратите деньги. Инвестируете только в то, что окупится.
Продуктовая аналитика для вашего проекта
Обновление приложения стоит миллионы. Мы показываем, какие изменения принесут деньги, а от каких лучше отказаться.
Почему обновления не приносят результата
Вы тратите на разработку 10-30 млн в год. Команда релизит фичи, закрывает задачи, отчитывается о прогрессе. Но выручка не растёт. Или растёт, но непонятно — благодаря обновлениям или вопреки им.
Проблема в том, что решения о разработке принимаются без данных. Какие фичи используют? Где пользователи уходят? Что мешает покупать? Ответов нет — есть только гипотезы и мнения.
Мы находим эти ответы. За 14 лет работы с Burger King, Магнит, Ригла и ещё 200+ крупными компаниями мы научились показывать, какие изменения в продукте приносят деньги, а какие — нет.
[ НАШЕ РЕШЕНИЕ ]
Аналитика, которая показывает ROI каждой фичи
Переводим данные в решения: какие доработки окупятся, а от каких лучше отказаться.
Оценка ROI до разработки
Считаем потенциальную выгоду каждой фичи до того, как потратите деньги. Инвестируете только в то, что окупится.
Приоритизация бэклога по деньгам
Из 200 задач выделяем 5-7, которые дадут максимальный эффект. С расчётом потенциальной выручки.
Поиск точек роста в воронке
Находим, где именно приложение теряет деньги. Burger King: 3 точки роста → +85% продаж.
Проверка гипотез до релиза
Тестируем идеи на данных, а не на бюджете. Ошибки стоят часы анализа, а не месяцы разработки.
[ ЧТО ВЫ ПОЛУЧАЕТЕ ]
Экономика развития продукта
Понимание, что окупается — видите, какие функции приносят деньги, а какие просто существуют. Принимаете решения о разработке на основе ROI, а не мнений.
Приоритеты для бэклога — не 200 задач одинаковой важности, а 5-7 изменений, которые дадут максимальный эффект. С расчётом потенциальной выгоды.
Контроль эффективности разработки — после каждого релиза видите, сработало или нет. Перестаёте тратить на то, что не работает.
Честный ответ: иногда лучше не обновлять — если данные покажут, что проблема не в приложении (а в маркетинге, ценах или рынке) — мы скажем. Сэкономите миллионы на ненужной разработке.
[ КАК ЭТО РАБОТАЕТ ]
Как проходит продуктовая аналитика
От первой встречи до готовых рекомендаций — 2-4 недели.
[ 01 ]
Понимаем цели
Выясняем, какие бизнес-метрики важны: выручка, конверсия, retention. Определяем, что считать успехом.
[ 02 ]
Анализируем данные
Изучаем воронки, поведение пользователей, точки отказа. Находим, где приложение теряет деньги.
[ 03 ]
Считаем ROI
Для каждой гипотезы оцениваем потенциальную выгоду. Вы видите, какие изменения окупятся.
[ 04 ]
Даём приоритеты
Передаём список изменений с расчётом эффекта. 5-7 задач, которые дадут максимальный результат.
[ ПОЧЕМУ ВЫБИРАЮТ НАС ]
14 лет продуктовой аналитики для крупного бизнеса
Большинство аналитиков дают отчёты. Мы даём ответы: куда вложить деньги, чтобы они вернулись.
Считаем в деньгах, а не в метриках
Не «конверсия вырастет на 2%», а «это принесёт +15 млн ₽/год». Говорим на языке бизнеса.
Знаем типовые проблемы индустрий
Ритейл, фудтех, банки, аптеки — понимаем, где искать точки роста в каждой нише.
Можем и проанализировать, и внедрить
После аналитики можем взять на себя разработку изменений. Или передать рекомендации вашей команде.
200+ проектов за 14 лет
Burger King, Магнит, Ригла, Бетховен — знаем, как превращать данные в рост выручки.
[ КЕЙСЫ ]
Результаты для крупного бизнеса
Не просто внедрили аналитику — показали, что менять, и помогли вырастить метрики.
[ FAQ ]
Частые вопросы
Инструменты собирают данные. Мы превращаем их в решения. AppMetrica покажет, что конверсия 3%. Мы покажем, почему она 3%, что мешает расти и сколько денег вы теряете. И главное — что с этим делать.
Типичный результат — рост конверсии на 20-50% после внедрения рекомендаций. Для приложения с выручкой 50-100 млн/год это 10-50 млн дополнительной выручки. Стоимость аналитики — 500 000 - 1 500 000 ₽. ROI: 500-3000%.
2-4 недели от старта до готовых рекомендаций. Первые инсайты — через неделю. Финальный отчёт с приоритетами и расчётом ROI — к концу четвёртой недели.
Тогда мы это покажем. Иногда аналитика выявляет, что продукт в порядке, а проблема в маркетинге, ценообразовании или конкурентной среде. Это тоже ценный результат — вы перестаёте искать проблему там, где её нет.
Да. После аналитики можем взять на себя разработку: UX-изменения, оптимизацию воронок, новые функции. Или передадим рекомендации вашей команде — они самодостаточны.
Решения
Услуги
Технологии