# North star metric: що це таке, 10 прикладів і розібраний кейс

> Що таке north star metric? Приклади для 10 типів продуктів, тест, що викриває слабку метрику, і кейс: MAU проти метрики цінності на даних за пів року.

- Джерело: https://productovi.com/uk/blog/north-star-metric-examples
- Автор: Sergey Bruh
- Опубліковано: 2026-09-30
- Теми: North star і дерево метрик

North star metric — це одне число, за яким кермує вся компанія, і всі вдалі north star metric приклади мають спільний знаменник: хороша метрика north star рахує людей (або команди, або групи), які **отримали головну цінність продукту** за період, і рахує їх у тому ритмі, в якому продуктом зазвичай користуються. Маркетплейс рахує завершені бронювання, а не оголошення; інструмент для команд рахує команди, що щотижня працюють у ньому разом, а не реєстрації; застосунок для розподілу рахунків рахує групи, де щонайменше двоє людей ділять витрати, а не завантаження. Нижче — десять таких прикладів для різних типів продуктів, тест з одного запитання, який відсіює слабких кандидатів, і розбір на даних за пів року від Halves, вигаданого застосунку для спільних витрат.

## Що таке north star metric?

[Метрика north star](/uk/glossary/pa-north-star-metric) — це одне число, яке найкраще показує цінність, що її користувачі отримують від продукту, і тому передбачає успіх бізнесу. Це не єдине число, на яке дивиться команда. Це те, за яким уся компанія домовляється кермувати, щоб рекламну кампанію, новий онбординг і зміну ціни можна було оцінити за однією мірою.

У хорошої north star п'ять властивостей:

- **Вона відображає отриману цінність.** Росте тільки тоді, коли люди справді отримують те, заради чого прийшли.
- **Вона випереджає виручку.** Спершу люди отримують цінність, а платять (або перестають платити) пізніше.
- **Вона розкладається на складники.** Її можна розбити на менші метрики, які окремі команди здатні зрушити.
- **Її важко купити.** Одна рекламна кампанія не повинна підкинути її за день.
- **Вона має письмове визначення.** Двоє аналітиків, які її рахують, отримують однакове число.

### Тест з одного запитання

Про кожного кандидата спитай: **чи може це число рости, коли користувачам стає гірше?** Завантаження можуть подвоїтися під час платної кампанії, після якої продуктом ніхто не користується. Кількість відкриттів застосунку росте, коли через баг люди тричі перевіряють той самий екран. MAU росте, коли акція приводить людей, які глянули раз і пішли. Якщо відповідь «так», це [метрика марнославства](/uk/glossary/pa-vanity-metrics) або метрика обсягу: корисна на дашборді, але не як ціль компанії.

Друга перевірка відділяє «скільки» від «як добре»: **чи зрушило б це число, якби продукт не змінився взагалі**, скажімо, від подвоєного рекламного бюджету чи сезону відпусток? Реєстрації й MAU зрушили б, бо рахують обсяг. North star має бути ближчою до якості: рахувати частку людей чи кількість одиниць, які справді отримали цінність.

## North star: приклади за типом продукту

Приклади загальні. Твоя метрика залежатиме від того, де саме в продукті з'являється цінність, але логіку можна перенести.

| Тип продукту                      | Приклад north star                                             | Спокусливо, але слабше         |
| --------------------------------- | -------------------------------------------------------------- | ------------------------------ |
| Командний чат чи спільна робота   | Команди, де за тиждень пишуть щонайменше 3 учасники            | Надіслані повідомлення         |
| B2B-інструмент для проєктів       | Акаунти, де за тиждень 2+ людини закривають задачі             | Оплачені місця                 |
| Двосторонній маркетплейс          | Завершені бронювання за тиждень                                | Оголошення, відвідування сайту |
| Доставка їжі                      | Замовлення, доставлені вчасно, за тиждень                      | Встановлення застосунку        |
| Інтернет-магазин                  | Покупці з повторним замовленням протягом 60 днів               | Сесії, кліки «у кошик»         |
| Аудіо чи відео за підпискою       | Підписники з 3+ днями прослуховування на тиждень               | Сумарні хвилини перегляду      |
| Онлайн-навчання                   | Учні, які завершують щонайменше один урок на тиждень           | Записи на курси                |
| Фітнес-застосунок                 | Учасники з 2+ тренуваннями на тиждень                          | Щоденні відкриття              |
| Застосунок для бюджету            | Користувачі, які щонайменше раз на місяць переглядають витрати | Підключені банківські рахунки  |
| Застосунок для розподілу рахунків | Групи, де за тиждень 2+ учасники додали чи закрили витрату     | Завантаження, MAU              |

У таблиці видно три закономірності:

1. **Одиниця підлаштовується під цінність.** Якщо цінність потребує більше ніж однієї людини (команди, пари «покупець — продавець», групи), метрика рахує саме цю одиницю, а не окремих користувачів.
2. **Вікно підлаштовується під природний ритм.** Чат оцінюють щодня чи щотижня, застосунок для бюджету — щомісяця. Денне вікно на місячному продукті робить здоровий продукт схожим на зламаний; у дописі про [DAU/MAU](/uk/blog/dau-mau-ratio) це видно на цифрах.
3. **Колонка «спокусливо» — суцільні суми подій.** Хвилини, повідомлення й сесії легко роздути кільком активним користувачам чи автоплею, поки більшість нічого не отримує.

## Розбір: обираємо north star для Halves

Halves — застосунок для розподілу спільних витрат між сусідами по квартирі, парами й друзями в поїздках. Команда обирає ціль компанії на друге півріччя, і на столі три кандидати: MAU, нові реєстрації та активні групи на тиждень. Перш ніж порівнювати цифри, варто спитати, що в Halves є одиницею цінності. Одна людина сама з собою рахунок не поділить: цінність з'являється лише тоді, коли **група** щонайменше з двох людей ділить витрати. Тож кандидат, побудований від цінності, такий:

**Активні групи на тиждень:** групи, де щонайменше двоє учасників за тиждень додали витрату (регулярні рахунки, які створює сервер, не рахуються) або записали розрахунок.

Ось пів року даних про всіх кандидатів (акаунти команди виключено):

| Метрика                           | Січень | Червень | Зміна   |
| --------------------------------- | ------ | ------- | ------- |
| Нові реєстрації                   | 3 100  | 6 800   | +119,4% |
| MAU                               | 9 800  | 15 500  | +58,2%  |
| Відкриття застосунку              | 61 000 | 90 200  | +47,9%  |
| Витрати, додані людьми            | 41 200 | 47 300  | +14,8%  |
| Активні групи на тиждень (серед.) | 1 480  | 1 655   | +11,8%  |
| Підписники Plus                   | 410    | 498     | +21,5%  |

### Крок 1: порахуй темпи росту

Ріст — це червень, поділений на січень, мінус один:

- MAU: 15 500 ÷ 9 800 − 1 = 0,582, тобто **+58,2%**.
- Активні групи: 1 655 ÷ 1 480 − 1 = 0,118, тобто **+11,8%**.

В абсолютних числах MAU зріс на 5 700 користувачів, а активні групи — на 175. Обидва числа правдиві, просто рахують різне.

### Крок 2: поділи цінність на охоплення

Поділи метрику цінності на метрику охоплення й отримаєш активні групи на 1 000 MAU:

- Січень: 1 480 ÷ 9 800 × 1 000 = **151**
- Червень: 1 655 ÷ 15 500 × 1 000 = **107**

Показник упав на 44, приблизно на 29%. Це ще не означає, що Halves погіршився: такий показник зсувається щоразу, коли змінюється склад користувачів. Правдоподібне й нейтральне перше пояснення: навесні та на початку літа приходить хвиля людей, які планують поїздки. Група поїздки активна тиждень-два, а потім затихає, тож її учасники весь місяць сидять у MAU, але як активна група рахуються лише в тижні самої поїздки. Більше «поїздкових» користувачів — більше MAU на одну активну групу, навіть якщо кожна квартира, пара й поїздка поводяться точнісінько як раніше. Підтвердити чи спростувати це може тільки розбивка за типом групи, когортою реєстрації та каналом.

### Крок 3: прожени кожного кандидата через обидва тести

- **MAU і реєстрації** виросли б від більшого рекламного бюджету чи сезону відпусток, навіть якби продукт стояв на місці. Це [метрики обсягу](/uk/courses/product-analytics/volume-vs-quality-metrics/theory): їх варто тримати на дашборді, але не кермувати ними компанією.
- **Відкриття застосунку** ростуть і тоді, коли людям незручно і вони знову й знову перевіряють баланс.
- **Підписники Plus** відстають від цінності (за сканування чеків платять, коли вже ділять багато витрат), а кермування за виручкою штовхає ставити пейволи на шляху до спільного користування. Це щомісячний запобіжник.
- **Активні групи на тиждень** рахують саме ту одиницю, заради якої існує Halves, і ростуть лише тоді, коли люди справді ділять витрати разом. Більший бюджет може привести людей до дверей, але не змусить двох із них поділити рахунок.

Рекомендація: активні групи на тиждень як north star, MAU і реєстрації як метрики обсягу поруч, Plus як запобіжник. І одне чесне обмеження: місячні суми не відрізняють сезонний зсув складу від зміни поведінки груп. Наступний крок — розбити активні групи за типом групи й когортою реєстрації, тим самим когортним способом, що й у дописі [як порахувати retention](/uk/blog/how-to-calculate-retention-rate).

## North star framework: від однієї метрики до дерева метрик

Ніхто не може прийти в понеділок в офіс і «зрушити активні групи». [Дерево метрик](/uk/glossary/pa-metric-tree) розкладає верхню метрику на вхідні, кожну з яких може взяти на себе одна команда. Саме таку зв'язку — одна метрика цінності плюс вхідні метрики під нею — зазвичай і називають north star framework. У Halves активні групи цього тижня беруться з трьох джерел:

- **Утримані групи:** активні минулого тижня і цього (відповідають основні функції витрат, як-от регулярні рахунки).
- **Нові активні групи:** нові групи × частка, до якої долучився другий учасник × частка, яка додала спільну витрату в перший тиждень (відповідають маркетинг залучення, онбординг і запрошення; див. [activation rate](/uk/blog/activation-rate)).
- **Повернуті групи:** були активні раніше, мовчали минулого тижня, ожили знову (відповідають нагадування і групи поїздок, які використали для нової подорожі).

Нехай минулого тижня було 1 600 активних груп, а цього 1 360 з них знову були активні, 190 груп стали активними вперше і 70 повернулися після перерви:

1 360 + 190 + 70 = **1 620**, тобто +20 за тиждень.

Спокійний тиждень? Не зовсім: 1 600 − 1 360 = 240 груп замовкли, і їх замінили 260 нових чи повернутих. Рівна верхівка може ховати діряве відро, а дерево показує, яку гілку відкривати наступною. Повний розбір — в уроці [North star і дерево метрик](/uk/courses/product-analytics/north-star/theory).

![1 620 активних груп Halves за тиждень складаються з 1 360 утриманих, 190 нових і 70 повернутих, і за кожну гілку відповідає своя команда; за рівною сумою ховаються 240 груп, що замовкли](/blog/north-star-metric-examples/diagram-uk.png)

## Помилки, що роблять north star марною

### Обрати найбільше число

MAU і завантаження великі й зазвичай ростуть, тому й потрапляють на слайди для інвесторів. Розмір — не властивість хорошої north star; чутливість до цінності — так.

### Рахувати події замість одиниць

«Витрати, додані за тиждень» звучить близько до цінності, але одна насичена поїздка чи один активний користувач зрушать це число, поки більшість груп простоює, а рахунки, які створює сервер, роздувають його без жодного відкриття застосунку. Рахуй одиницю, яка отримує цінність (групу), з чіткою дією, що зараховується.

### Обрати виручку

Виручка платить зарплати, але вона — наслідок цінності й запізнюється: група, яка сьогодні перестала ділити витрати, скасує підписку наступного місяця. Тримай виручку поруч із north star і перевіряй щомісяця. Якщо north star росте, а виручка ні, шукай причину в ціні й пакетуванні, а не в цінності.

### Залишити без визначення

«Активні групи» без дії, винятків, вікна й часового поясу дають кожному, хто рахує, своє число. Пиши визначення під графіком, а до запуску — у [плані трекінгу](/uk/blog/tracking-plan-template).

## Головне

- Хороші приклади north star рахують одиниці, які отримали головну цінність, у природному ритмі продукту.
- Перевіряй кожного кандидата: чи може він рости, коли користувачам гірше або коли продукт не змінився взагалі? Якщо так, це метрика марнославства чи обсягу.
- Одиниця йде за цінністю: команди, угоди чи групи, коли цінність потребує більше ніж однієї людини.
- Порівнюй кандидатів за ті самі місяці й нормалізуй: у Halves активні групи на 1 000 MAU змінилися зі 151 на 107, поки MAU зріс на 58,2%; перш ніж винити продукт, перевір склад аудиторії.
- Розклади north star на дерево вхідних метрик із відповідальними; метрики обсягу й виручку тримай поруч як контекст і запобіжники.

## FAQ

### Чи може в компанії бути кілька north star?

Може бути по одній на лінійку продуктів, якщо лінійки виконують явно різну роботу. Але всередині одного продукту дві north star зазвичай означають, що немає жодної. Лиши одну, а решту постав у дерево або серед запобіжників.

### Чи буває виручка хорошою north star?

Рідко. Виручка запізнюється щодо цінності, і її легко підняти так, що користувачам стане гірше, наприклад агресивними пейволами. Вона найкраще працює як запобіжник, який перевіряють щомісяця поруч із метрикою цінності.

### Як часто переглядати north star?

Відстежуй її щотижня або в природному ритмі продукту, а сам вибір переглядай приблизно раз на рік чи тоді, коли змінюється головна цінність продукту, скажімо після переходу до нового типу клієнтів.

### Чим north star відрізняється від OKR?

North star — довговічна метрика, що описує цінність. OKR — ціль, обмежена в часі; хороший квартальний ключовий результат часто означає зрушення однієї з вхідних метрик north star.

## Спробуй на практиці

Почни з безкоштовного уроку курсу «Продуктова аналітика: від даних до рішень» [North star і дерево метрик](/uk/courses/product-analytics/north-star/theory), а потім самостійно обери й захисти north star у кейсі [North star для Halves](/uk/courses/product-analytics/choosing-a-north-star/theory). Ширшу картину дає допис [що таке продуктова аналітика](/uk/blog/what-is-product-analytics).

## Пов’язані уроки

- [North star метрика і дерево метрик](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/north-star.md)
- [Кейс: north star для Halves](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/choosing-a-north-star.md)
- [Обсяг, якість і парадокс Сімпсона](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/volume-vs-quality-metrics.md)