Founderzy i CEO
Chcesz wiedzieć, która część lejka lub produktu najbardziej blokuje wzrost i jak to naprawić w ciągu 90 dni.
Growth & Execution
Optymalizacja KPI i growth
Diagnozuję, gdzie firma traci konwersję, retencję i throughput — i buduję system eksperymentów, który przekłada się na KPI, nie na listę zamkniętych tasków.
✓Znaleziony i zrozumiany największy drenaz KPI
✓System eksperymentów z mierzalnym ROI
✓Roadmapa pod wzrost, nie pod velocity story points
Krótko
Optymalizacja KPI nie polega na dorzuceniu kolejnych tasków do backlogu. Najczęściej problemem jest brak jasnego związku między roadmapą, eksperymentami, analityką i decyzjami biznesowymi. Pomagam znaleźć miejsca, w których firma traci konwersję, retencję, marżę, throughput albo focus zespołu.
Kiedy KPI nie rosną mimo rosnącego zespołu
Najczęstsze sygnały, że firma ma problem z growth systemem, nie z talentem:
- ⚠Sprint kończy się, featury są zamknięte, ale wskaźniki biznesowe nie drgnęły
- ⚠Eksperymenty A/B są uruchamiane bez hipotez i kończą się bez wniosków
- ⚠Trudno powiedzieć, która inicjatywa z ostatniego kwartału przyniosła realny efekt
- ⚠Retencja lub konwersja spada, ale nie ma jasnej diagnozy dlaczego
- ⚠Roadmapa jest pełna pomysłów, ale nie ma jasnych kryteriów priorytetyzacji pod KPI
- ⚠Metryki w dashboardzie nie korelują z wynikami biznesowymi ani decyzjami
Dla kogo
CPO i Product Managerowie
Potrzebujesz KPI tree, systemu eksperymentów i roadmapy opartej na danych, nie na opiniach.
CTO i Engineering Leads
Chcesz połączyć delivery velocity z realnym wpływem na metryki biznesowe.
Inwestorzy i spółki portfelowe
KPI po rundzie stoją w miejscu — potrzebujesz szybkiej diagnozy i planu naprawy.
Co obejmuje
- →Audit KPI — mapowanie całego lejka i identyfikacja największych wycieków
- →KPI tree — hierarchia metryk od biznesowych do operacyjnych
- →System eksperymentów — framework hipotez, testów i pomiarów
- →Priorytetyzacja backlogu pod wpływ na KPI (ICE, RICE, impact vs effort)
- →Tracking plan — definicja eventów, właściciel danych, narzędzia
- →Rytm decyzyjny — jak co tydzień podejmować decyzje na bazie danych
- →Diagnoza retencji, konwersji, aktywacji i monetyzacji
Jak to działa
- 01
Audit KPI i lejka
Mapuję istniejące metryki, tracking i lejek konwersji. Szukam gdzie firma traci użytkowników, przychód i throughput.
- 02
KPI tree i hipotezy
Buduję hierarchię metryk od revenue / churn / ARR do metryk operacyjnych. Definiuję 3–5 hipotez o największym wpływie.
- 03
System eksperymentów
Projekt pierwszych eksperymentów: cel, hipoteza, sposób pomiaru, kryterium sukcesu. Pierwsza iteracja w 2–4 tygodnie.
- 04
Rytm decyzyjny
Ustawiam tygodniowy rytm: dane → decyzja → priorytet. Nie cykl miesięczny, który jest za wolny na eksperymenty.
- 05
Przegląd wyników i iteracja
Po każdym eksperymencie — wniosek, decyzja i kolejna iteracja. System uczy się i przyspiesza z każdym cyklem.
Co otrzymujesz
- ✓KPI audit — mapa lejka z identyfikacją 3 największych wycieków
- ✓KPI tree — hierarchia metryk z właścicielami i celami
- ✓Backlog eksperymentów — 10–20 priorytetowych hipotez z ICE/RICE
- ✓Tracking plan — definicja eventów, narzędzia, odpowiedzialność
- ✓Rytm decyzyjny — agenda i format tygodniowego growth review
- ✓Plan 30/60/90 — co robimy w każdym etapie i jak mierzymy sukces
KPI, które diagnozujemy i poprawiamy
Conversion rate — od leadu/trialu do płatnościActivation rate — % użytkowników, którzy osiągają first valueRetention (D7/D30/D90) — jak długo użytkownicy zostająLTV:CAC ratio — rentowność pozyskania klientaRevenue per user / ARPUDelivery velocity — jak szybko eksperymenty trafiają na produkcję
Najczęstsze pytania
Jakie KPI można poprawić?
Pracuję na całym spektrum product growth: konwersja, aktywacja, retencja, monetyzacja, referral i delivery velocity. Punkt startowy to zawsze diagnoza — co jest największym blokerem wzrostu w tej konkretnej firmie.
Czy to bardziej product, marketing czy engineering?
Wszystkie trzy. Większość problemów z KPI jest na styku — produkt nie dowozi tego, czego marketing obiecuje, albo engineering buduje featury, które nie wpływają na retention. Diagnoza zawsze obejmuje wszystkie trzy warstwy.
Ile trwa diagnoza?
Podstawowy audit KPI i pierwsze hipotezy — 2 tygodnie. Pełny system eksperymentów z rytmem decyzyjnym — 4–6 tygodni. Efekty biznesowe pojawiają się po 6–10 tygodniach od pierwszego eksperymentu.
Czym różni się growth system od listy eksperymentów?
Lista eksperymentów to backlog. Growth system to: hipotezy oparte na danych, sposób pomiaru, kryterium sukcesu, rytm decyzyjny i scalable framework, który działa bez zewnętrznej pomocy po 3 miesiącach.
Czy potrzebuję analityki zanim zaczniemy?
Nie — to część wstępnej diagnozy. Jeśli tracking jest niekompletny lub niewiarygodny, jednym z pierwszych deliverables jest tracking plan. Nawet z ograniczonymi danymi można szybko identyfikować największe wycieki.
Powiązane usługi
Fractional Leadership
Fractional CPO
Wchodzę na poziom strategii produktu i przejmuję odpowiedzialność za roadmapę, priorytety i decyzje produktowe — gdy nikt w firmie nie pyta "dlaczego to budujemy", tylko "jak szybko to dowieziemy".
Czytaj więcej →Product Building
Custom App Development
Buduję produkty cyfrowe z perspektywy foundera — nie software house'u. Decyzje produktowe i ryzyko biznesowe przed architekturą. Celem nie jest napisać aplikację, celem jest zbudować produkt, który można walidować i skalować.
Czytaj więcej →Teams & Scaling
Budowanie zespołów tech-product
Większy zespół nie oznacza automatycznie szybszego delivery. Pomagam zaprojektować strukturę, role i rytm pracy, które skalują throughput — nie tylko headcount.
Czytaj więcej →