В AI-продуктах легко измерять то, что доступно технически: количество запросов, токены, время ответа. Но эти цифры не отвечают на главный вопрос — получил ли пользователь ценность и захотел ли вернуться.
North Star должна описывать полезное действие человека, а не активность модели.
Пять уровней продуктовой воронки
- Привлечение: источник, стоимость перехода, качество аудитории.
- Активация: доля пользователей, дошедших до первого персонального результата.
- Полезное действие: выполненный план, запись в дневнике, завершённая практика или понятный ответ.
- Удержание: возврат D1, D7, D30 и частота полезного действия.
- Монетизация: просмотр paywall, начало оплаты, успешная подписка, продление и отмена.
Активация важнее регистрации
Регистрация ничего не доказывает. Для приложения питания активацией может быть полученный персональный план и первая запись в дневнике. Для дыхательных практик — завершённая сессия. Для AI-помощника врача — полученный структурированный ответ с понятным следующим шагом.
Нужно заранее определить событие `value_received` и время до него. Чем длиннее анкета и сложнее вход, тем больше людей потеряется до демонстрации пользы.
Качество AI как отдельный контур
Обычной web-аналитики недостаточно. Нужны технические и качественные сигналы: время ответа, стоимость запроса, доля fallback, ошибки провайдера, пользовательская оценка, повторная генерация и эскалация к человеку.
- `ai_response_completed` — ответ получен.
- `ai_response_regenerated` — пользователь запросил другой вариант.
- `ai_response_rated` — оценка результата.
- `safety_escalation_shown` — показана безопасная рекомендация обратиться к специалисту.
Особенность продуктов в здоровье
Продукт не должен подменять врача или обещать диагноз, если для этого нет правовых и клинических оснований. Аналитика также не оправдывает сбор лишних чувствительных данных. Сначала определяется минимально необходимый набор, срок хранения и доступы.
Минимальный дашборд основателя
На старте достаточно одной таблицы или панели: новые пользователи, активация, недельное удержание, платящие, MRR, churn, переменная AI-себестоимость и три главные ошибки сценария. Такой набор помогает принимать решения, а не любоваться отчётами.
Если метрика не меняет решение команды, её не обязательно выводить на главный экран.