UX-аналитика продуктов: метрики, дашборды и процесс решений

UX аналитика продуктов связывает поведение пользователей с конверсией, выручкой и качеством работы интерфейсов. Без неё дизайн быстро превращается в «вкусовщину». Мы разберём, как определить метрики задач и качества, как моделировать события и атрибуты, как проектировать dashboard UX паттерны и готовить Figma UI Kit дашборд, чтобы продуктовые команды быстрее принимали решения. Сроки/стоимость разработки уточняйте по контактам на сайте.

1) Метрики: задачи и качество

Начинаем с определения задач пользователя и целей бизнеса. На их основе выделяем метрики: результативность (CR, завершения действий), эффективность (время/клики до цели), удовлетворенность (CSAT/NPS), стабильность (ошибки/отказы) и перфоманс (LCP/INP/CLS). «Зелёная зона» должна быть определена заранее, иначе спорят не о продукте, а о границах успеха.

• Task Success Rate, Time on Task, Error Rate, Abandonment.
• Сервисные метрики: аптайм, скорость API, очереди событий.
• Поведенческие: непрерывность сценариев, возвраты, когортный анализ.

2) События и атрибуты: проектируем логи

Хороший лог — это не «клик на кнопку», а событие с контекстом: роль, источник, версия эксперимента, размеры списка, видимость элемента, сетевые задержки. Схема событий существует в Figma/Notion и в коде. Имена атомарны, атрибуты однотипны, значения валидируются.

Чек-лист схемы

• event_name, entity_id, role, ab_variation, latency_ms, visible, list_size.
• Идемпотентные серверные события; client/server time skew.
• Реестр событий и владельцы; ревью и версия схемы.

3) Dashboard UX паттерны

Дашборд — это не «много графиков». Его задача — показать отклонения и подсказать действия. Выводим ограниченное число ключевых показателей, выделяем тренды и «аномалии», делаем быстрые фильтры, добавляем пресеты по ролям и ссылку на детальные отчёты. Важно фиксировать цветовую систему, шкалы и формат чисел в Figma UI Kit дашборд, чтобы один и тот же KPI выглядел одинаково в разных модулях.

1. Главный KPI + 3–5 вспомогательных; «последние 7/30 дней» по умолчанию.
2. Алерты и пиктограммы при выходе за пороги; ховеры с пояснениями.
3. Сравнение периодов и когорт; отметки релизов и кампаний.
4. Стейт-машина: загрузка → пусто → данные → ошибка → повтор.

4) Figma UI Kit дашборд: единый язык визуализации

Чтобы дашборды были единообразными, создаём библиотеку компонентов: оси, легенды, маркеры, подсказки, таблицы сравнения, карточки метрик, плитки трендов. Компоненты содержат правила: округления, сокращения больших чисел, подписи для «нулей» и пропусков, доступные цвета.

• Семантические цвета и их контрасты (WCAG), режим тёмной темы.
• Состояния: нет данных, outliers, частичная загрузка, агрегации.
• Шаблоны панелей: KPI, тренды, распределения, воронки, карты.

5) Алерты, разборы и процесс решений

Алерт без контекста — шум. У каждого уведомления есть владелец, действие и дедлайн. Для регулярных разборов готовим «one-pager»: что случилось, почему, что делаем и когда замерять эффект. В ретроспективе фиксируем, какие гипотезы сработали и какие сигналы оказались ложными.

6) Перфоманс и качество данных

Метрики UX бессмысленны без валидных данных. Проверяем полноту событий, дубликаты, отставание пайплайна, локальные часы, долю «приватных» браузеров. Перфоманс UI-части контролируем по LCP/INP/CLS, а также по доменным метрикам: время расчёта отчёта, доля тайм-аутов, коллизии фильтров.

7) Анти-паттерны

• «Ставьте все события» — неработающие дашборды и шум в алертах.
• Разные форматы дат/валют/округлений — сравнение «на глаз».
• Нет владельцев KPI — пороги «гуляют», решений нет.
• Дашборды без связки с задачами — метрики ради метрик.

Вывод: UX аналитика продуктов — это система: согласованные метрики, грамотная схема событий, понятные dashboard UX паттерны и библиотека для Figma UI Kit дашборд. Тогда исследования и дизайн превращаются в измеримые улучшения. Сроки/стоимость разработки уточняйте по контактам на сайте.