Så börjar du mäta: från smått till stort

“Vi borde börja mäta.”

Alla i rummet nickar. Självklart. Data är viktigt. Mätbarhet är avgörande. Ingen vill vara den som är emot data.

Men sen händer ingenting.

För var börjar du? Vad ska du mäta? Vilka verktyg behöver du? Hur vet du om du mäter rätt sak? Och vad gör du med datan när du har den?

Det känns överväldigande. Så du väntar. Tills du har rätt verktyg. Rätt setup. Rätt strategi.

Och du mäter ingenting.

⸻

Varför “mät allt” är det sämsta rådet någonsin

Google Analytics ger dig 247 metrics.

Amplitude kan tracka tusentals events.

Mixpanel kan segmentera användare på 83 olika sätt.

Och varenda guide om mätbarhet säger: “Börja med att definiera alla dina KPIs. Bygg en komplett tracking-plan. Se till att ni har full visibility.”

Men du har inte tid för det. Du har inte resurser för det. Och ärligt talat - du vet inte ens vad du ska mäta än.

Så du gör ingenting.

För det känns som att valet är mellan “mät allt perfekt” eller “mät ingenting”.

Men det finns ett tredje alternativ:

Börja mäta EN sak. Manuellt. Idag.

⸻

Steg 1: Välj EN fråga du behöver svar på

Inte “vad vill vi veta?”

Utan: “Vad försöker vi avgöra just nu?”

Konkret exempel:

Ett produktteam jag jobbade med ville “börja bli mer datadrivna”.

Okej, sa jag. Vad är det ni inte vet?

“Vi vet inte om folk använder de nya features vi bygger.”

Bra. Det är frågan. Använder folk det ni bygger?

Inte: Hur är vårt overall engagement? Hur ser vår funnel ut? Vad är vår retention rate?

Bara: Använder folk de nya features?

För om du börjar med en fråga kan du hitta en metric.

Om du börjar med “vi behöver mäta allt” - då blir det bara analys-paralys.

Så fråga dig:

Vad är den ena sak vi försöker förbättra just nu?

Vilket beslut hänger på data vi inte har än?

Vilken diskussion upprepas varje vecka för att vi bara gissar?

DET är din fråga.

Börja där.

⸻

Steg 2: Hitta den enklaste möjliga metriken

Du behöver inte det perfekta måttet.

Du behöver bara något som säger om du går åt rätt håll eller fel håll.

Dålig metric: “Vi vill mäta användarengagemang.”

För brett. För luddigt. Vad betyder “engagemang”?

Bättre metric: “Hur många som använder den nya featuren minst en gång i veckan?”

Konkret. Tydligt. Går att mäta.

Ännu bättre: “Hur många som slutför [specifik handling] med den nya featuren?”

För det säger inte bara OM de använder den. Det säger om de faktiskt får värde av den.

Hitta din metric genom att fråga:

• Vad betyder framgång för den här saken?
• Hur ser det ut när det funkar?
• Vad skulle få oss att sluta jobba på det här?

Svaret på sista frågan är ofta den bästa metriken.

För om ingen använder featuren efter 4 veckor - då slutar ni jobba på den.

Okej. Då är “antal aktiva användare efter 4 veckor” din metric.

⸻

Steg 3: Mät manuellt först

Jag vet.

Du vill bygga en dashboard. Automatisera allt. Få real-time data.

Men det tar tid. Det kräver resurser. Det behöver dev-tid, verktygsintegrationer, QA.

Och medans du väntar på det perfekta systemet - mäter du ingenting.

Bättre: Börja manuellt.

Konkret exempel:

Samma produktteam. De ville veta om folk använde den nya featuren.

De kunde ha byggt event tracking. Satt upp Amplitude. Skapat dashboards.

Det hade tagit tre veckor.

Istället gjorde de såhär:

Varje fredag gick en person in i databasen och körde en enkel query: “Hur många users som triggat [event] den här veckan?”

Tog 5 minuter. La in siffran i ett Google Sheet.

Tre veckor senare hade de data. Verklig data. Från riktiga användare.

Och de såg: Bara 12% använder featuren.

Nu kunde de fatta beslut. Ska vi göra den mer synlig? Ska vi göra den bättre? Ska vi skrota den och bygga annat?

Om de väntat på det perfekta verktyget hade de fortfarande gissat.

Så börja här:

• Google Sheets - för att logga siffror
• Manuella databas-queries - för att hämta data
• Tally marks på whiteboard - för att räkna händelser
• “Fråga 5 användare” - istället för att vänta på survey-resultat

Är det skalbart? Nej.

Är det perfekt? Nej.

Men du lär dig på tre dagar istället för tre månader.

Och det är viktigare.

⸻

Steg 4: Sätt en tidsgräns för att veta om du valde rätt

Det värsta som kan hända är inte att du mäter fel sak.

Det värsta är att du mäter fel sak i sex månader innan du inser det.

Så sätt en deadline:

Om du inte har lärt dig något användbart på [X tid] - byt metric.

Konkret exempel:

Ett SaaS-team började mäta “antal nya features använda per användare”.

De tänkte: Om folk använder fler features - då får de mer värde.

Efter två veckor insåg de: Folk som använder många features är ofta bara förvirrade. De clickar runt och letar.

De bytte metric till: “Antal användare som använder sin TOP 3-feature regelbundet”.

Bättre. För det sa något om verkligt värde, inte bara aktivitet.

Men de hade aldrig lärt sig det om de inte satt en deadline för att testa första metriken.

Så bestäm:

Om vi inte kan fatta bättre beslut efter [2 veckor / 1 månad / 3 launches] med den här metriken - då mäter vi fel sak.

Och då byter vi.

Det är inte misslyckande. Det är lärande.

⸻

Steg 5: Använd datan. Eller sluta mäta.

Det här är det viktigaste steget.

För om du mäter något men aldrig gör något med det - då är det inte mätning. Det är teater.

Efter varje mätperiod - fråga:

1. Vad lärde vi oss?
2. Vad förändrar det?
3. Vad testar vi nästa gång?

Om svaret på alla tre är “ingenting” - sluta mäta.

Konkret exempel:

Ett team mätte “hur många som klickade på vår nya CTA-knapp”.

Varje vecka: 11%. Sen 13%. Sen 12%. Sen 14%.

Men de gjorde ingenting med siffran. Den bara… fanns.

Så jag frågade: Vad gör ni med den här datan?

“Vi… kollar på den?”

Varför?

“För att… det är bra att veta?”

Men vad ändrar ni baserat på det?

Tystnad.

De slutade mäta klick. För det påverkade ingenting.

Istället mätte de “hur många som faktiskt slutförde checkout efter klick”.

Och när den siffran sjönk - då ändrade de något.

Mät inte för att ha siffror.

Mät för att fatta bättre beslut.

Om metriken inte leder till handling - välj en annan.

⸻

Steg 6: Lägg till mer. Men bara när du faktiskt använder det du har.

När ska du lägga till fler metrics? När du automatisera? När du bygga dashboards?

När du redan använder det du har.

Inte tidigare.

För om du inte använder en metric - varför skulle två vara bättre?

Så här vet du att du är redo att skala upp:

1. Du kollar på metriken varje vecka
2. Du har ändrat något baserat på den minst två gånger
3. Du kan förklara för vem som helst varför den betyder något
4. Folk i teamet frågar efter den om du glömmer rapportera

När allt det stämmer - då kan du bygga automation.

För då vet du att det är värt det.

Konkret exempel:

Teamet som mätte feature-användning manuellt varje fredag:

Efter två månader hade de:

• Ändrat hur featuren visades (för användning var för låg)
• Skrotat en feature helt (för INGEN använde den)
• Dubblat ner på en annan (för den hade 67% användning)

Och varje fredag frågade produktchefen: “Vad säger siffrorna den här veckan?”

Det var då de automatiserade. För då var det värt att investera tid i det.

Men om de börjat med automation - innan de visste om metriken betydde något - hade de slösat veckor på fel sak.

⸻

När du kör fast: Fråga någon som faktiskt använder det du mäter

Det enklaste sättet att veta om du mäter rätt sak:

Fråga folk som påverkas av resultatet.

Om du mäter hur en feature presterar - fråga användarna som använder den.

Om du mäter ett team - fråga någon i teamet.

Om du mäter kundnöjdhet - ring en kund.

Du behöver inte survey. Du behöver ett samtal.

“Hej. Vi försöker förstå om [feature] fungerar för er. Hur använder du den? Vad saknas? Vad är irriterande?”

Fem samtal säger mer än fem dashboards.

För data säger VAD som händer.

Människor säger VARFÖR.

Och “varför” är det som gör att du fattar rätt beslut.

⸻

På måndag kan du göra det här

1. Välj EN fråga att svara på

Inte tre. Inte fem. EN.

Skriv ner den: “Vi försöker avgöra: [fråga]”

Om du inte kan formulera den på en mening - då vet du inte vad du försöker lära dig.

Gör frågan tydligare först.

2. Hitta det enklaste sättet att mäta det

Inte det bästa. Inte det perfekta. Det ENKLASTE.

Kan du räkna manuellt? Gör det. Kan du fråga fem personer? Gör det. Kan du köra en databas-query en gång i veckan? Gör det.

Skriv ner: “Vi mäter [detta] genom att [metod] varje [frekvens].”

3. Sätt en deadline

“Om vi inte har lärt oss något användbart senast [datum] - då byter vi metric.”

Skriv ner datumet. Boka in ett möte för att utvärdera.

Annars kommer du mäta samma sak i evigheter.

⸻

Det perfekta verktyget kommer inte rädda dig

Folk väntar på rätt verktyg.

Rätt dashboard-lösning. Rätt analytics-plattform. Rätt BI-setup.

Men verktyget är inte problemet.

Problemet är att du inte vet vad du ska mäta än.

Och det kan inget verktyg lösa åt dig.

Så börja simpelt:

Mät EN sak. Manuellt. I ett Google Sheet.

Använd datan för att fatta ETT beslut.

Se om det blir bättre.

Om det funkar - bygg vidare.

Om det inte funkar - testa något annat.

Men sluta vänta på det perfekta systemet innan du börjar lära dig.

För du lär dig inte av dashboards.

Du lär dig av att faktiskt använda data för att göra bättre val.

Och det kan du börja göra idag.

Nästa del: Från data till beslut - så använder du det du mäter för att faktiskt förändra något.

Men först: sluta vänta. Börja mäta.