Retention rate — одна из фундаментальных метрик в работе над продуктом. Мы все используем метрику Retention регулярно, но не все знают, что существует много разных способов расчета Retention. И очень важно четко понимать, какой именно метод расчета был использован, при обсуждении результатов анализа и принятии решений на основе Retention метрик.

История. Когда я работал в Zeptolab, нам часто писали игровые студии, которые хотели, чтобы Zeptolab выступил в роли паблишера для их игр. Однажды пришло письмо, которое сильно выделялось на фоне остальных. Метрики игры, которую нам предлагали опубликовать, выглядели впечатляюще: Retention 1 дня превышал 55%, Retention 7 дня — 25%.

Мы начали тестировать игру, чтобы понять, в чем секрет. Но быстро стало понятно, что что-то здесь не сходится. Геймплей не был настолько увлекательным, чтобы обеспечить Retention 1 дня > 55%. Мета-игра также не выглядела достаточно глубокой и проработанной, чтобы вытянуть Retention 7 дня при таком геймплее.

Последующее расследование выявило, что под Retention студия имела в виду не классический Day N Retention rate, а Rolling Retention. Когда мы получили значения классического Day N Retention их игры, то цифры уже не выглядели впечатляющими.

Это лишь один из примеров, как неправильная интерпретация Retention метрики может отправить команду в ложном направлении. В этой статье мы рассмотрим разные нюансы расчета и интерпретации Retention, и то, как они влияют на итоговые значения метрики и принимаемые решения.

Несколько комментариев к статье:

  • Этот материал больше сфокусирован на особенностях методов расчета Retention и их влиянии на значения метрики. Ранее в блоге публиковалась статья о том, как влиять на Retention продукта.
  • Большинство рассуждений ведутся на примере Daily Retention, но они полностью применимы к недельному и месячному Retention. Выбор того, с какой гранулярностью считать Retention для конкретного продукта, зависит от специфики его использования.

Если вы хотите глубже разобраться в том, как создаются, развиваются и масштабируются продукты, пройдите обучение в симуляторах GoPractice.

→ «Симулятор управления продуктом на основе данных» поможет научиться принимать решения с помощью данных и исследований при создании продукта (путь от 0 к 1).

→ «Симулятор управления ростом продукта» поможет найти пути управляемого роста и масштабирования продукта. Вы построите модель роста и составите стратегию развития продукта (путь от 1 к N).

→ «Симулятор SQL для продуктовой аналитики» поможет освоить SQL и применять его для решения продуктовых и маркетинговых задач.

→ «Симулятор управления ML/AI-проектами» научит применять технологии машинного обучения с пользой для бизнеса.

Не знаете с чего начать? Пройдите бесплатный тест для оценки навыков управления продуктом. Вы определите свои сильные стороны и слепые зоны, получите план профессионального развития.

Еще больше ценных материалов и инсайтов — в телеграм-канале GoPractice.

Классический Day N retention vs Rolling Retention

Определение классического Day N Retention и Rolling Retention

Классический Day N Retention (далее — Day N Retention) показывает, какой процент новых пользователей вернулись в продукт в конкретный день с момента прихода.

Rolling Retention показывает, какой процент новых пользователей вернулись в продукт в конкретный день с момента прихода или любой день после него.

Если Retention 2-го дня приложения равен 50%, это значит, что 50% новых пользователей этого приложения возвращаются в него на 2-й день.

Если Rolling Retention 2-го дня приложения равен 50%, это значит, что 50% новых пользователей приложения вернутся в него на 2-й день или позже.