Метрики, а не догадки
Конверсия, retention, churn, LTV, CAC. Смотрю на полную картину, а не на отдельные цифры.
SaaS · UX-аналитика
Аналитика для SaaS-дизайна
Продуктовые решения в SaaS не работают «по интуиции». Провожу UX-аналитику: тепловые карты, записи сессий, CJM, когортный анализ, A/B тесты. Не «набор графиков», а инсайты, гипотезы и прототипы изменений, которые реально влияют на метрики.
Поведение в продукте
Тепловые карты, записи сессий, воронки. Показываю, где пользователь реально тормозит и уходит.
Гипотезы и A/B тесты
Формулирую гипотезы по данным и проверяю их на реальных пользователях. Никаких «мне так кажется».
Прототипы, а не отчёты
На выходе — не «аналитический документ», а конкретные прототипы изменений и приоритеты.
02 / Value
Что вы получаете
Что вы получаете
в цифрах.
Аналитика без прикладного смысла — просто графики. Смысл — в инсайтах, гипотезах и решениях, которые улучшают метрики продукта. Вот что меняется.
Конверсия в активацию
Понимание, где именно пользователь спотыкается в первый день, позволяет точечно убрать трение.
Retention
Когортный анализ показывает, какие сегменты отваливаются первыми. По ним и работаем в первую очередь.
Гипотез «в пустоту»
Каждая гипотеза опирается на данные и проверяется через A/B тест. Меньше споров — больше результата.
Недели на анализ
Сбор и анализ данных — 1–2 недели. A/B тесты — отдельно, в зависимости от трафика.
Показатели — обезличенные данные по завершённым проектам под NDA. Конкретный результат зависит от исходных данных и задач бизнеса.
03 / Deliverables
Что входит
Что входит
в решение.
Полный цикл UX-аналитики для SaaS — от сбора данных до готовых прототипов изменений и приоритетов.
Сбор и постановка задач
Определяем цели, метрики и вопросы. Какие решения нужно принять по итогам — от этого зависит вся аналитика.
Поведенческие исследования
Тепловые карты, скроллы, записи сессий, интервью. Показывают реальное взаимодействие с продуктом, а не «как должно быть».
Метрики и воронки
Конверсия по шагам, retention, churn, LTV, CAC. Строю воронки и нахожу точки максимальной потери.
CJM и когортный анализ
Карта пути клиента и разбивка по когортам. Показывает, где теряется ценность и какие сегменты требуют внимания.
Гипотезы и прототипы
Формулирую гипотезы по данным и превращаю их в прототипы изменений. Приоритеты по потенциальному эффекту.
Отчёт и поддержка A/B
Детальный отчёт с инсайтами, приоритетами и планом A/B-тестов. Помогаю с внедрением и разбором результатов.
04 / Analytics logic
Логика аналитики
Логика аналитики
до действий.
Собрать данные — несложно. Сложно понять, что именно с ними делать: какие гипотезы проверять, что менять в приоритете, какие метрики двигать. Аналитика начинается с вопроса, а не с дашборда.
Что даёт проработка логики аналитики
-
Понятно, какие решения принять. Аналитика собирается под конкретный вопрос: почему падает retention, почему растёт churn в определённой когорте, где теряется конверсия.
-
Правильные метрики на первом месте. В SaaS легко утонуть в цифрах. Выбираем те, что реально отражают состояние продукта и влияют на бизнес.
-
Гипотезы, а не наблюдения. «Пользователи не пользуются фичей X» — не гипотеза. «Если упростить шаг Y, retention вырастет на Z%» — гипотеза. Работаем со вторым.
-
Готовые прототипы, а не отчёты. На выходе — не PDF с графиками, а кликабельные прототипы изменений и план A/B-тестов.
Пример из практики: B2B SaaS с командным доступом. По данным: retention через месяц — 45%, ниже среднего по рынку. Когортный анализ показал: пользователи, которые не пригласили ни одного коллегу в первый день, отваливались почти всегда. На прототипе перепроектировали онбординг: шаг приглашения стал частью обязательного сценария активации. Retention через месяц вырос до рынка.
05 / How I work
От данных
От данных
до решений.
Прозрачный процесс UX-аналитики с понятными этапами и 2 кругами правок на каждом шаге.
01
Постановка задач
Какие решения нужно принять, какие метрики двигать. Собираю доступ к аналитике и записям сессий.
02
Анализ данных
Воронки, метрики, когорты, тепловые карты, записи сессий, CJM. Нахожу проблемные зоны и точки роста.
03
Гипотезы и прототипы
Формулирую гипотезы, приоритезирую по эффекту и усилию, превращаю в прототипы изменений.
04
Отчёт и поддержка
Детальный отчёт с инсайтами, план A/B-тестов, помощь с внедрением. Не пропадаю после сдачи.
06 / Cases
Результаты
Результаты
в цифрах.
Обезличенные кейсы по UX-аналитике SaaS-продуктов. Названия компаний под NDA, логика задачи и результат — реальные.
B2B SaaS, командный доступ
+0
%
retention через месяц
Задача: retention был ниже рынка, причины неясны. Решение: когортный анализ показал: без приглашения коллег в первый день пользователи уходят. Пересобрали онбординг. Результат: retention вернулся в рынок, LTV вырос.
Продукт для аналитики данных
−0
%
потери на шаге регистрации
Задача: пользователи уходили на длинной регистрации — 8 полей. Решение: записи сессий и воронка показали потери на 3-м и 6-м поле. Сократили до 4 полей и переработали UI. Результат: потери на регистрации снизились на треть.
HR Tech SaaS
×0
быстрее вывод фичей
Задача: команда спорила, какую фичу делать дальше, решения принимались «на голосовании». Решение: выстроили систему приоритизации на данных: метрики, влияние на retention, когорты. Результат: релизы стали быстрее, спорных ситуаций меньше.
07 / Self-service
Что подготовить
Что подготовить
для старта.
Минимум, чтобы начать UX-аналитику. Если чего-то нет — разберёмся вместе на этапе постановки задач.
Задачи и вопросы
Что беспокоит: конверсия, retention, churn. Даже формулировка «не понимаем, почему уходят» уже достаточна.
Доступ к аналитике
Метрика, GA4, Amplitude, Mixpanel, внутренние дашборды. Плюс — доступ к тепловым картам и записям сессий.
Продукт и воронки
Ссылка на продукт, описание ключевых сценариев и целевых действий. Понимаю, какие метрики критичны.
Гипотезы команды
Что уже пробовали, что не сработало, какие гипотезы есть у команды. Ускоряет старт и приоритизацию.
Часто бывает
- Данных много, но они не связаны в картину — соберём воронки и метрики в единый отчёт
- A/B тесты делали, но результат спорный — разберём методологию и интерпретацию
- Нет аналитики продукта, только маркетинг — начнём с постановки метрик и базовой инструментации
Нет аналитики и данных? Это нормально. Пришлите доступ к продукту и описание задач — начнём с постановки метрик и первого сбора данных. У большинства клиентов понятная картина складывается уже на 3–5 день.
Обсудить проект
08 / FAQ
Частые вопросы
Частые вопросы
про аналитику.
Стоимость, сроки, метрики, A/B тесты, влияние на дизайн и формат работы.
Что входит в аналитику для SaaS-дизайна?
UX-исследования, тепловые карты, записи сессий, A/B тесты, CJM (карта пути клиента), когортный анализ, метрики (конверсия, удержание, LTV), анализ воронок, подготовка гипотез и отчётов.
Сколько стоит UX-аналитика для SaaS?
Цена зависит от объёма. Базовое исследование (тепловые карты + CJM) — от 40 000 ₽, полный анализ с A/B тестами и когортами — от 90 000 ₽. Точную стоимость после брифа.
Как долго длится аналитика для SaaS?
Сбор и анализ данных — 1-2 недели. A/B тесты могут длиться дольше (2-4 недели) в зависимости от трафика.
Какие метрики важны для SaaS?
Конверсия (регистрация → активация), Retention (удержание), Churn (отток), LTV (пожизненная ценность клиента), CAC (стоимость привлечения), NPS (удовлетворённость).
Как данные помогают улучшить дизайн?
Данные показывают, где пользователи застревают, что им нравится, а что отталкивает. На основе этого я создаю гипотезы и тестирую их через A/B тесты.
Вы делаете только аналитику или также внедряете изменения?
Я провожу аналитику и на основе неё предлагаю конкретные изменения в дизайне. Могу как просто дать рекомендации, так и реализовать новый дизайн и протестировать его.
09 / Related
Что заказывают
Что заказывают
вместе.
Услуги, которые часто идут в связке с UX-аналитикой для SaaS. Можно брать как отдельно, так и комбинировать.
UI/UX Audit
UI/UX аудит продукта
Экспертный анализ интерфейса и воронки.
UI/UX аудит продукта
UI/UX Design
UI/UX дизайн интерфейсов
Проектирование интерфейсов порталов и систем.
UI/UX дизайн интерфейсов
Redesign
Редизайн продукта
Обновление интерфейса на основе данных.
Редизайн продукта
Presentations
Презентации и питчи
Отчёты и презентации для инвесторов и команд.
Презентации и питчи
10 / Why me
Почему выбирают
Почему выбирают
меня.
Не потому что «быстро и недорого» — это есть у всех. А потому что с первого созвона понятно: я думаю про решения и метрики, а не про «сделать красивый дашборд».
Типичный исполнитель
- Собирает дашборд ради дашборда
- Не связывает данные с решениями
- Не формулирует гипотезы
- Сдал отчёт — пропал
- Ведёт 5+ проектов одновременно
Продуктовый UX/UI дизайнер
- Начинаю с решений, которые нужно принять
- Связываю данные с гипотезами и прототипами
- Приоритизирую по эффекту и усилию
- Помогаю с внедрением и A/B тестами
- Веду 2–3 проекта за раз, не больше
Let's talk
Решения
Решения
на данных?
Разберёмся с метриками и воронками — и превратим данные в гипотезы и прототипы, которые реально двигают конверсию, retention и LTV.
11 / Related queries
Другие направления
Другие направления
SaaS.
Часто ищут в дизайне для SaaS — соседние услуги и направления. Переходите, чтобы посмотреть детали и примеры.
дизайн для saas
ui ux дизайн для saas
проектирование дашбордов saas
онбординг saas дизайн
лендинг для saas
аудит ux saas платформы
редизайн веб приложения saas
мобильное приложение для saas
брендинг saas компании
презентация для инвесторов saas
создание личного кабинета saas
дизайн тарифных планов saas
аналитика для saas дизайн
no-code saas mvp
дизайн saas приложений
ai saas дизайн
Аналитика для SaaS-дизайна: данные, гипотезы и рост
В SaaS решения, основанные на данных, работают лучше интуитивных. UX-аналитика помогает понять, как пользователи взаимодействуют с продуктом, где застревают и что их мотивирует. Провожу комплексный анализ: тепловые карты, записи сессий, A/B тесты, CJM, когортный анализ и изучение ключевых метрик (конверсия, retention, LTV, churn). На основе данных формулирую гипотезы и предлагаю изменения в дизайне, которые реально повышают эффективность продукта.
Работа начинается с целей и вопросов: какие решения нужно принять, какие метрики двигать. Собираю данные — аналитика, опросы, пользовательские сессии. Строю карты пути, воронки и когорты. Выявляю проблемные зоны и точки роста. На выходе — конкретные гипотезы, приоритетные изменения и прототипы, готовые к A/B-тестированию.
Отдельно помогаю выстроить систему приоритизации: какие фичи делать первыми, как измерять эффект, как связывать продуктовые решения с метриками бизнеса. Это не одноразовая аналитика, а рабочая логика, которая остаётся в команде.
Хотите принимать решения на основе данных, а не догадок? Давайте обсудим ваши метрики и гипотезы — переходите на страницу контактов.
Информация на странице носит справочный характер
Цены, сроки и объёмы работ, указанные на этой странице, являются ориентировочными и не являются публичной офертой, определяемой положениями статьи 437 Гражданского кодекса РФ. Точные условия по конкретному проекту фиксируются в договоре или счёте после обсуждения задачи. Показатели в блоках результатов — обезличенные данные по завершённым проектам под NDA, конкретный результат зависит от исходных данных и задач бизнеса.