Калькулятор retention и когортный анализ

Retention (удержание) — доля пользователей когорты, которые остаются активными спустя время. Когорта — группа пользователей, объединённых моментом входа: все, кто зарегистрировался в одну неделю или один месяц. Классическая формула для периода N:

Например, из 1200 пользователей январской когорты в третий месяц после регистрации продуктом пользовались 348: retention месяца 3 = 348 / 1200 = 29 %.

N-day, unbounded и rolling retention

Одно слово «retention» скрывает несколько разных метрик, и путаница между ними — главная причина несопоставимых цифр. Определения ниже совпадают с документацией продуктовых аналитических систем Amplitude и Mixpanel.

• N-day retention (классический, «ровно на N-й день») — доля когорты, которая была активна именно в день (неделю, месяц) N. Эту метрику и считает калькулятор. Она честная, но шумная на дневной гранулярности: пользователь, пропустивший день 7, не засчитывается, даже если был в дни 6 и 8.
• Unbounded retention (в русскоязычной практике его часто называют rolling retention) — доля когорты, которая была активна в день N или позже. Такая кривая всегда не возрастает и выше классической, а за последние дни значения растут задним числом: пользователь, вернувшийся завтра, увеличит retention всех прошлых дней.
• Bracket retention — активность в заданных интервалах, например «дни 1–3», «дни 4–7», «дни 8–30». Удобна, когда естественный ритм продукта нерегулярен.

Если вы вставляете в калькулятор данные unbounded retention, результат будет корректен, но сравнивать его с классическим retention других продуктов нельзя.

Простое среднее процентов по когортам даёт маленькой когорте тот же вес, что и большой. Если в праздничный месяц пришло 200 случайных пользователей и удержалось 10 %, а в обычный — 5000 и 40 %, простое среднее скажет 25 %, хотя из 5200 пользователей остались 2020, то есть 38,8 %. Поэтому калькулятор считает средневзвешенную кривую:

Условие «дожившим до периода N» важно: молодые когорты ещё не могли прожить пять месяцев, и если считать их пустые ячейки нулями, кривая искусственно обвалится в правой части. Обратная сторона — поздние точки средней кривой опираются на меньшее число когорт и шумнее; сколько когорт стоит за каждой точкой, видно в подсказке на графике и в строке «Когорт в среднем».

Отток за период считается по тем же когортам, что дожили до периода N, — иначе смена состава когорт между соседними периодами дала бы ложные скачки.

Плато

У продукта, который приносит ценность, кривая удержания после первоначального спада выравнивается: случайные пользователи ушли, остались те, кому продукт нужен. Именно выход на плато обычно считают признаком того, что продукт нашёл свою аудиторию; если кривая продолжает стремиться к нулю, никакое привлечение не построит устойчивую базу.

Калькулятор называет плато первый период, после которого средняя кривая за каждый следующий период теряет не больше 2 п.п. и не больше 10 % своего значения, при условии, что после него есть ещё хотя бы два периода. Это эвристика для подсказки, а не стандартное определение: пороги подобраны для месячных и недельных данных, на дневных кривых плато может быть найдено позже.

• Активность = логин. Если активным считается любой визит, в retention попадают пользователи, открывшие письмо-напоминание и сразу ушедшие. Считайте активным того, кто выполнил ключевое действие продукта.
• Неполные периоды. Текущий месяц ещё не закончился — его значения занижены. Оставляйте такие ячейки пустыми.
• Смешивание классического и unbounded retention в одном отчёте или при сравнении с конкурентами.
• Сравнение с «нормой рынка». Удержание мессенджера, сервиса бухгалтерской отчётности и приложения для путешествий нельзя мерить одной линейкой: у них разный естественный ритм использования. Сравнивайте когорты своего продукта между собой — растёт ли плато у новых когорт.
• Выводы по одной маленькой когорте. Когорта из 50 человек даёт разброс в несколько процентных пунктов просто из-за случайности.

Удержание закладывается в первые дни: пользователи, которые не дошли до первого ключевого действия, почти всегда уходят. Поэтому улучшение онбординга часто поднимает не только retention первых периодов, но и уровень плато — об этом в статьях «Продуктовый онбординг» и «Как повысить активацию пользователей».

1. Amplitude Docs — Retention Analysis: N-day retention, unbounded retention и bracket retention (amplitude.com/docs).
2. Mixpanel Docs — Retention: first-time retention и recurring retention, расчёт по когортам (docs.mixpanel.com).
3. Croll A., Yoskovitz B. Lean Analytics: Use Data to Build a Better Startup Faster. O'Reilly Media, 2013 — когортный анализ и удержание как ключевая метрика продукта.
4. Fader P. S., Hardie B. G. S. How to Project Customer Retention. Journal of Interactive Marketing, 21(1), 2007 — неоднородность когорт и почему средний retention растёт со временем.