UX KPI и метрики вовлеченности

1) Зачем UX-метрики и где их границы

• Быть привязан к целям экрана (одна цель — один главный KPI).
• Разделять поведение (что делают) и качество (насколько легко/понятно).
• Поддерживать A/B-эксперименты и «до/после».

2) Карта UX-KPI (уровни)

Глобальные (сквозные): активация (Activation), удержание (Retention), вовлеченность (Engagement), удовлетворенность (CSAT/NPS/SUS).
Страничные: FMC, TTV, Success Rate, Error Rate, Scroll Depth, Rage/Dead Clicks.
Компонентные: Adoption/Usage конкретных функций, Time on Task, Backtrack Rate.

3) Базовые поведенческие метрики

DAU/WAU/MAU — активная аудитория по окну времени.
Stickiness = DAU/MAU. Интерпретация: 0,2–0,6 для утилитарных продуктов; >0,5 для частых сценариев.
Sessions per User / Day — частота визитов.
Avg Session Duration — средняя длительность сессии (осторожно: не равно ценности).
Events per Session — глубина взаимодействия (в связке с целевыми событиями).

4) Активация и скорость до ценности

Activation Rate = пользователи, достигшие «первой ценности» / новые пользователи.
Примеры «первой ценности» в iGaming: запуск первой игры, успешный депозит, присоединение к турниру.
TTV (Time to Value) — время от входа до ключевой ценности (медиана/квантили).
FMC (First Meaningful Click) — доля пользователей, совершивших целевое действие ≤ N секунд от загрузки.
Success Rate (задачи) — % пользователей, завершивших сценарий (например, депозит).
Step Conversion — конверсия по шагам флоу (онбординг, KYC, касса).

5) Метрики качества взаимодействия

Error Rate = сессии с ошибкой / все сессии (делите на UI-валидации и сетевые/HTTP).
Backtrack Rate = возвраты на предыдущий шаг / все переходы внутри флоу.
Rage Click Rate = сессии с ≥3 быстрыми кликами в одной точке / все сессии.
Dead Click Share = клики без эффекта / все клики.
Scroll Depth p50/p90 — глубина просмотра (важно для лендингов/акций).
Mis-Click Distance — среднее расстояние от клика до ближайшей активной цели (прокси «ложного affordance»).

6) Метрики вовлеченности (Engagement)

Feature Adoption Rate = пользователи, использовавшие фичу / целевая база (eligible).
Repeat Usage = доля пользователей, вернувшихся к фиче ≥N раз за период.
Session Depth = целевые действия на сессию (запуски игр, добавления в избранное и т.п.).
Time in Feature — суммарное активное время с конкретным модулем (не путать с «висящей вкладкой»).
Share of Attention — доля времени/кликов на P1-зонах vs P2/P3.

7) Удержание и возвраты

N-day Retention (D1/D7/D30) — доля вернувшихся в N-й день (классика когорт).
Rolling Retention N — вернулся в любой день ≥N (мягче и нагляден).
Churn Rate = ушедшие / активные на старте периода.
Reactivation Rate — доля «проснувшихся» неактивных за период.
Survival Curve / Hazard — кумулятивное удержание и вероятность «падения» в моменте.

8) Субъективные метрики восприятия

CSAT — удовлетворенность (шкала 1–5).
CES (Customer Effort Score) — усилие для завершения задачи (1–7).
NPS — готовность рекомендовать (−100…+100).
SUS (System Usability Scale) — воспринимаемая удобство (0–100).

9) Метрики «качества интерфейса» (Web Vitals и доступность)

INP/LCP/CLS — отзывчивость, скорость первого контента, стабильность верстки.
A11y-метрики: доля экранов с видимыми focus-стилями, размер hit-area ≥44×44px, контраст AA/AAA на критических путях.

10) Связка UX ↔ бизнес (контекст iGaming)

Cashier Conversion = дошли до депозита / открыли кассу.
Net Depositing Users Rate (NDU) = депозировавшие / активные.
Journey to First Deposit: TTV до первого депозита + % отвалов по шагам.
Bonus/Promo Clarity: CTR на «Присоединиться» + Error/Backtrack в правилах/условиях.
Game Discovery Efficiency: FMC в запуск игры, Success Rate поиска/фильтров, TTV до первого запуска.

11) Формулы (короткий справочник)

FMC = пользователей с целевым кликом ≤N сек / всех пользователей экрана.
TTV = медиана(t(ценность) − t(вход)).
Success Rate (flow) = пользователей, завершивших шаг N / начавших шаг 1.
Error Rate (UI) = событий ошибки / целевых событий ввода.
Feature Adoption = использовавшие фичу / eligible-база.
Stickiness = DAU / MAU.
Rolling Retention D7 = пользователи, вернувшиеся в дни 2–7 / когорта D0.

12) Инструментирование: что логировать

session_id, user_bucket (A/B), device, page ui_click(zone, component_id, outcome)
ui_error(type, code, field, step)
ui_state_change(component_id, state)
route_change(from, to)
visibility(zone, time_in_view)
experiment_variant, cohort (signup_date)

Стабильные селекторы: `data-ux-zone`, `data-component-id` — не завязывайтесь на CSS-классы.
Гигиена: маскирование полей, отсутствие PII в событиях, consent/opt-in.

13) Дашборды (скелеты)

A. Главный UX-дашборд

FMC и TTV по ключевым экранам (домашний, каталог, игра, касса).
Success/Step Conversion в критических флоу.
Rage/Dead Clicks и Error Rate (тренды 7/28 дней).
Scroll Depth vs CTR ключевых CTA.
Web Vitals (INP/LCP/CLS) по устройствам.

B. Вовлеченность и удержание

Stickiness, DAU/WAU/MAU, Sessions per User.
Feature Adoption/Repeat Usage по модулям (поиск, избранное, турниры).
Retention D1/D7/D30 по когортам, Survival-кривая.

C. Касса и монетизация (UX-срез)

Cashier Conversion по шагам (с ошибками).
TTV до первого депозита, Abandonment@Step.
Ошибки валидации/сети, Backtrack Rate.

14) Аналитика и методы

Когортный анализ: группируйте по регистрации/первому депозиту/первому запуску игры.
Power-анализ A/B: заранее оценивайте объем трафика и эффект-размер (чтобы не «стрелять в тьму»).
Причинность: используйте эксперименты и метод «до/после» с контрольными экранами.
Сегментация: новые vs возвращающиеся, mobile vs desktop, каналы трафика, VIP-кластеры.
Триангуляция: метрики + тепловые карты + записи сессий + тикеты/саппорт.

15) Целевые пороги (ориентиры, адаптируйте под продукт)

FMC (герой-CTA): ≥35–50% в первые 5–8 сек.
TTV (запуск первой игры): P50 ≤ 30–60 сек.
Success Rate (депозит флоу): ≥75–85% при понятных лимитах/комиссиях.
Rage Click Rate: <1–2%.
Dead Click Share: <8–12% на ключевых экранах.
Stickiness: 0,25–0,45 (частые сценарии ближе к верхней границе).

16) ОКР-примеры (как формулировать цели)

KR1: снизить TTV до первого запуска игры с 75с → 50с (медиана).
KR2: повысить FMC по главному CTA с 38% → 50% в первые 8 сек.
KR3: снизить Rage Click Rate в кассе с 2,3% → <1,2%.
KR4: поднять Success Rate депозита с 78% → 86%.
KR5: увеличить Feature Adoption нового поиска до 35% eligible-пользователей.

17) Процедура внедрения (ритуал команды)

1. Обозначьте цель экрана и главный KPI.
2. Проведите аудит иерархии (единственный P1, контраст, hit-area).
3. Сформулируйте гипотезы → приоритизируйте (P1/P2/P3).
4. Запустите A/B или релиз «до/после» с логированием.
5. Измерьте FMC/TTV/Success/Errors/Scroll и бизнес-дельты.
6. Зафиксируйте решения в дизайн-системе и гайдах.
7. Повторяйте итерации (еженедельные/спринтовые циклы).

18) Анти-паттерны

«Ванити-метрики»: средняя сессия и «время на сайте» без привязки к целям.
Смешивание мобильных и десктопных данных в одном выводе.
Интерпретация метрик без статистики (нет доверительных интервалов).
Заключения по теплокартам без outcome-метрик (Dead/Rage/Success).
Эксперименты без power-анализа и без заранее заданных критериев успеха.
Отсутствие маскирования PII и согласия пользователя.

19) Acceptance Criteria для UX-задач с KPI

Определен главный KPI экрана и целевой порог.
Добавлены события в data layer и проверены на стейджинге.
Построен виджет в дашборде (реал-тайм/ежедневно).
Запланирован A/B или окно «до/после» с контрольной выборкой.
Есть критерии «Go/No-Go» (например, FMC +8 п.п., TTV −20%).
Результаты задокументированы и внесены в дизайн-систему.

20) TL;DR

Выберите по одному главному KPI на экран (FMC, TTV, Success Rate…), измеряйте их стабильно, связывайте с удержанием и кассой, подтверждайте A/B-тестами. Избегайте ванити-метрик, сегментируйте трафик и фиксируйте улучшения в дизайн-системе. UX-метрики — это дисциплина принятия решений, а не набор красивых цифр.