Retention Rate: что это за метрика и как рассчитать удержание пользователей
Retention Rate — это доля пользователей, которые возвращаются в продукт и продолжают им пользоваться спустя определённое время после первого посещения, регистрации, покупки или другого выбранного события.
Построить дерево метрик с AIЧто такое Retention
Retention (удержание) показывает, какая часть пользователей продолжает взаимодействовать с продуктом после первого использования. Метрика помогает понять, создаёт ли продукт ценность, ради которой пользователи готовы возвращаться.
Например, если приложение получило 1 000 новых пользователей, а через 30 дней 250 из них снова пользуются продуктом, Retention на 30-й день составляет 25%.
Формула Retention Rate
В простом варианте Retention Rate рассчитывается как отношение числа пользователей из исходной группы, которые вернулись в выбранный период, к общему числу пользователей в этой группе.
Важно заранее определить, что именно считается возвращением: открытие приложения, вход в сервис, заказ, платёж или другое целевое действие. Для разных продуктов полезное действие может отличаться.
Пример расчёта Retention
Допустим, в понедельник в сервисе зарегистрировались 500 новых пользователей. Через 7 дней 125 пользователей из этой же группы снова совершили целевое действие.
Это означает, что на седьмой день продукт удержал четверть пользователей исходной когорты.
Что такое D1, D7 и D30 Retention
Retention часто измеряют через определённое количество дней после первого взаимодействия пользователя с продуктом.
| Метрика | Что показывает |
|---|---|
| D1 Retention | Доля пользователей, вернувшихся на следующий день |
| D7 Retention | Доля пользователей, вернувшихся через 7 дней |
| D30 Retention | Доля пользователей, вернувшихся через 30 дней |
Какой период важнее, зависит от частоты естественного использования продукта. Для ежедневного приложения полезны короткие интервалы, а для продукта, которым пользуются раз в месяц, D30 может быть информативнее D1.
Когортный анализ Retention
Retention обычно анализируют по когортам — группам пользователей, объединённым общим стартовым событием и периодом. Например, можно отдельно сравнивать пользователей, зарегистрировавшихся в разные недели.
| Когорта | D1 | D7 | D30 |
|---|---|---|---|
| Неделя 1 | 42% | 25% | 14% |
| Неделя 2 | 46% | 29% | 17% |
Такой подход позволяет увидеть, улучшается ли удержание новых пользователей после изменений продукта, онбординга, коммуникаций или каналов привлечения.
Retention и Churn: в чём разница
Retention показывает долю пользователей или клиентов, которых продукт удерживает, а Churn — долю потерянных пользователей или клиентов. Эти показатели описывают удержание с разных сторон, но способ их расчёта должен соответствовать одной и той же логике периода и события.
В некоторых простых моделях Retention и Churn могут дополнять друг друга до 100%, но это не универсальное правило: всё зависит от определения активного, удержанного и ушедшего пользователя.
Какой Retention считается хорошим
Универсального «хорошего Retention» не существует. Значение зависит от типа продукта, частоты использования, аудитории, стадии продукта и выбранного периода измерения.
Поэтому полезнее сравнивать Retention с предыдущими когортами, собственными историческими значениями и релевантными продуктами, а не стремиться к одному универсальному проценту.
Как увеличить Retention
Рост удержания обычно требует найти причины, по которым пользователь не получает ожидаемую ценность или перестаёт возвращаться в продукт. Направления работы зависят от конкретного продукта.
- улучшить первое использование и онбординг;
- быстрее приводить пользователя к ключевой ценности продукта;
- анализировать точки оттока в пользовательском пути;
- сегментировать Retention по аудиториям и каналам привлечения;
- улучшать сценарии повторного использования продукта;
- проверять изменения через продуктовые эксперименты.
Retention в дереве метрик
Retention редко существует изолированно. В дереве метрик он может быть связан с активной пользовательской базой, повторными действиями, частотой использования и в конечном счёте с бизнес-результатом.
Конкретная декомпозиция зависит от бизнес-модели и механики продукта. Дерево помогает связать Retention с показателями верхнего уровня и определить метрики, через которые команда может на него воздействовать.
Подробнее: продуктовые метрики, бизнес-метрики и как построить дерево метрик.
Частые вопросы о Retention
Что показывает Retention Rate?
Retention Rate показывает долю пользователей исходной группы, которые продолжают пользоваться продуктом или возвращаются к целевому действию через выбранный период времени.
Как рассчитать Retention?
Число вернувшихся пользователей делят на число пользователей исходной когорты и умножают результат на 100%.
Чем Retention отличается от Churn?
Retention описывает удержанных пользователей, а Churn — пользователей или клиентов, которых продукт потерял за выбранный период.
Какой Retention считать хорошим?
Единого значения нет. Оценивать Retention нужно с учётом типа продукта, естественной частоты использования, периода измерения и динамики когорт.
Постройте дерево метрик с помощью AI
MetricTree помогает связать Retention с бизнес- и продуктовыми показателями, декомпозировать метрики и увидеть возможные точки роста.
Опишите продукт, аудиторию и бизнес-модель — AI предложит структуру дерева метрик, которую можно редактировать, анализировать и использовать для поиска идей экспериментов.
Построить дерево метрик →