Retention (Retention rate, RR, ретеншен, ретеншн) — это одна из ключевых метрик для любого продукта. Метрика Retention означает «удержание пользователей» или же «возвращаемость пользователей». Она говорит о том, продолжают ли люди пользоваться вашим продуктом снова и снова, находят ли они в нем достаточную ценность для решения своих задач.
В этом материале мы подробно разберемся, как работать с метрикой Retention и почему она имеет фундаментальное значение для продукта и бизнеса в целом.
Содержание материала
- Определение Retention
- Пример расчета Retention для мобильного приложения
- Формула расчета Retention
- Дневной, недельный, месячный, квартальный Retention
- Как Retention отражает ценность продукта для пользователя
- Как понять, какой показатель Retention хороший, и как его правильно сравнивать
- Связь долгосрочного Retention и product/market fit
- Как можно улучшить показатели Retention
- Когда долгосрочный Retention не в полной мере отражает ценность продуктов
- Дополнительное чтение по теме Retention
Определение Retention
Retention — это метрика, отвечающая на вопрос, сколько людей вернулись в день Х (неделю Х, месяц Х) после первого входа в продукт. Retention измеряется в процентах, то есть показывает долю вернувшихся людей от изначально пришедших.
Пример расчета Retention для мобильного приложения
Для измерения метрики Retention необходимо определить день, от которого вы ведете отсчет. Давайте рассмотрим простой пример.
26 августа в (выдуманное нами) мобильное приложение SuperApp пришли 1300 пользователей. Давайте считать этот день точкой отсчета. Мы назовем его Day 0. При расчете метрики Retention используется понятие нулевого дня для определения дня прихода пользователей.
Для того, чтобы выяснить, как пользователи SuperApp возвращались в последующие дни, продакт-менеджер приложения мог использовать следующие решения:
- Систему продуктовой аналитики, в которую отправляются события при совершении пользователями определенных действий. Такими системами аналитики являются, например, Amplitude или Mixpanel.
- SQL-запрос к базе данных, где хранятся все данные о действиях пользователей и событиях внутри приложения.
Изучив данные о группе из 1300 пользователей, пришедших 26 августа, продакт-менеджер получил следующую таблицу с данными. На ее основе он рассчитал Retention и построил график.
| Day | Day 0 | Day 1 | Day 2 | Day 3 | Day 4 | Day 5 | Day 6 | Day 7 |
| Users | 1300 | 950 | 700 | 600 | 550 | 520 | 510 | 505 |
| Retention | 100% | 73% | 53% | 46% | 42% | 40% | 39% | 38% |
Таким образом продакт-менеджер смог узнать, например, что Day 7 Retention составляет 38%. Это значит, что 38% от пользователей, пришедших 26 августа, вернулись спустя семь дней после дня первого открытия приложения.
Как, например, выглядел бы отчет в виде таблицы и графика в Amplitude, вы можете изучить по к этой системе продуктовой аналитики.
Ниже мы разберемся в том, как интерпретировать метрику Retention и что важного мы можем из нее узнать. Но сперва давайте закрепим формулу расчета Retention.
Формула расчета Retention
Чтобы рассчитать Retention, вам нужно знать динамику количества активных пользователей определенной когорты по дням (или неделям или месяцам). Например:
- Взять число новых пользователей в Day 0 (день, когда группа пользователей пришла);
- Взять число активных пользователей в Day N (интересующий вас день для расчета метрики Retention);
- Разделить второе значение на первое, и результат умножить на 100.
Day N Retention = (Users Day N / Users Day 0) * 100
Пример применения на основе SuperApp, который мы обсудили выше:
Day 7 Retention = (505 / 1300) * 100 = 38%
В большинстве случаев вам нужно лишь понимать логику этой формулы, в то время как расчет будет производиться автоматически с помощью системы продуктовой аналитики или же SQL-запроса.
Если у вас возник вопрос, связанный с различными методами расчета Retention (например, Rolling Retention), то изучите этот материал.
Дневной, недельный, месячный, квартальный Retention
Метрику Retention можно рассчитывать не только по дням, но и по неделям, месяцам, кварталам или любым другим периодам, которые вас интересуют.
Выбор периода для расчета Retention будет определяться особенностями жизненного цикла продукта. Некоторыми продуктами люди пользуются на ежедневной основе, поэтому для расчета Retention будет иметь смысл использовать дневную гранулярность. Другими — реже, поэтому недели или месяцы подойдут лучше.
Другой причиной для выбора той или иной гранулярности могут быть ваши цели. Например, дневной Retention хорошо подойдет, если вы анализируете провал в возвращаемости пользователей в связи с определенным событием. Недельный Retention может быть лучшим выбором для отчета о динамике показателя за более длительный период времени.
Давайте рассмотрим несколько примеров:
- Дневной Retention можно использовать для приложения заметок, в которое пользователи заходят ежедневно.
- Дневной Retention можно использовать при изучении внезапного оттока пользователей в результате некоторого события (например, новости об утечке данных пользователей).
- Недельный Retention можно использовать для приложения такси, в которое пользователи заходят пару-тройку раз в неделю.
- Недельный Retention может быть полезен для изучения рабочих инструментов, так как это стандартный рабочий интервал, который позволяет сгладить влияние выходных.
- Месячный Retention можно использовать для классифайда с объявлениями об услугах и товарах, которыми люди пользуются один–два раза в месяц.
- Месячный Retention может подсветить сезонные тренды.
И так далее.
Как Retention отражает ценность продукта для пользователя
Давайте поговорим о том, как мы можем интерпретировать метрику Retention.
Пользователи возвращаются в продукт с определенной периодичностью, если находят в нем ценность, то есть решают с его помощью определенную задачу в своей жизни.
