Коэффициент удержания

Retention Rate = (Unique N-Day Retained Users / Unique Day 0 Users) x 100

Что такое коэффициент удержания?

Показатель удержания пользователей показывает, сколько ваших пользователей возвращаются в приложение. Высокий показатель удержания означает, что ваше приложение предоставляет пользователям достаточно ценности, чтобы удерживать их внимание на протяжении длительного времени. Низкий показатель удержания — это сигнал о том, что что-то в пользовательском опыте отталкивает пользователей.

В мобильном маркетинге показатель удержания пользователей отслеживается через определённые промежутки времени после установки: 1-й, 7-й, 14-й, 30-й и 90-й дни являются наиболее распространёнными контрольными точками. Каждый промежуток времени раскрывает свою часть картины. Удержание на 1-й день отражает силу первого впечатления и качество процесса адаптации новых пользователей. Удержание на 30-й день показывает, сформировалась ли у пользователей устойчивая привычка пользоваться вашим приложением.

Показатель удержания клиентов не существует в отрыве от других факторов. Он напрямую связан с пожизненная ценность (LTV), коэффициент оттока клиентов, а также выручку. Приложение, которое хорошо удерживает пользователей, — это приложение, способное устойчиво развиваться.

Формула расчета коэффициента удержания

Коэффициент удержания рассчитывается путем деления количества пользователей, вернувшихся в день N, на общее количество пользователей, установивших приложение в день 0, с последующим умножением на 100.

Retention Rate = (Unique N-Day Retained Users / Unique Day 0 Users) x 100

N обозначает количество дней с момента установки. Таким образом, показатель удержания на 7-й день отражает, сколько пользователей из первоначальной когорты установщиков вернулись ровно через семь дней.

Как рассчитать коэффициент удержания клиентов: пошаговый пример

Вот простой пример, который поможет наглядно понять эту формулу.

Приложение было установлено 100 раз за один день. Это и есть ваша кохорта «День 0».

• В первый день 35 из этих пользователей возвращаются. Коэффициент удержания в первый день = (35 / 100) × 100 = 35%
• На 7-й день 20 из этих пользователей возвращаются. Коэффициент удержания на 7-й день = (20 / 100) × 100 = 20%
• На 30-й день 8 из этих пользователей возвращаются. Коэффициент удержания на 30-й день = (8 / 100) × 100 = 8%

Каждый из этих показателей рассчитывается на основе исходной когорты «День 0», а не по количеству активных пользователей предыдущего дня. Именно поэтому коэффициент удержания является показателем, основанным на когорте, и именно поэтому он так полезен для понимания долгосрочных тенденций вовлеченности.

Коэффициент удержания клиентов и коэффициент оттока клиентов

Коэффициент удержания и коэффициент оттока оценивают одну и ту же динамику с противоположных точек зрения.

Коэффициент удержания показывает, какой процент пользователей вернулся на сайт. Уровень оттока показывает, какой процент пользователей этого не сделал.

Если ваш показатель удержания на 7-й день составляет 20%, то показатель оттока на 7-й день равен 80%.

Оба показателя полезны, но при анализе они служат несколько разным целям. Коэффициент удержания обычно используется для оценки вовлеченности пользователей и качества продукта. Коэффициент оттока часто применяется в контексте подписок и выручки для количественной оценки потерь и моделирования рисков.

Отслеживание обоих показателей позволяет составить полное представление о том, как ведет себя ваша аудитория с течением времени.

Как использовать показатель удержания клиентов в мобильном маркетинге

Коэффициент удержания — это не просто показатель эффективности продукта. Это ключевой фактор, на который опираются специалисты по мобильному маркетингу при принятии решений о расходах, таргетинге и стратегии роста.

Связать показатель удержания клиентов с LTV

UПользователи, которые остаются в приложении дольше, приносят больше дохода. Связав данные об удержании пользователей с поведением при совершении покупок в приложении и доходами от рекламы, вы сможете создавать более точные модели LTV и принимать более обоснованные решения при определении ставок.

Выявление сегментов пользователей с высоким качеством

Анализ показателей удержания по каналам, рекламным материалам или кампаниям позволяет определить, какие источники привлекают пользователей, которые действительно остаются в приложении. Кампания с более низким показателем CPI, но высоким показателем удержания на 30-й день зачастую оказывается более ценной, чем кампания с большим объемом установок и быстрым оттоком пользователей.

Обосновывать творческие и продуктовые решения

Низкий показатель удержания пользователей в первый день часто свидетельствует о несоответствии между тем, что обещает рекламный креатив, и тем, что на самом деле предлагает приложение. Согласование рекламных сообщений с реальным опытом использования приложения — один из самых эффективных способов повысить удержание пользователей на ранних этапах.

Ставьте более продуманные цели по привлечению пользователей

Оптимизация исключительно под количество установок — это краткосрочная стратегия. Включение показателей удержания пользователей в ваши цели по привлечению пользователей (UA) гарантирует, что вы привлекаете пользователей, у которых есть реальные шансы стать долгосрочными и высокоценными клиентами.

Как повысить коэффициент удержания клиентов

Повышение уровня удержания клиентов — одно из самых результативных мер, которые вы можете принять для обеспечения устойчивого роста. Вот наиболее эффективные подходы:

Улучшение процесса адаптации новых сотрудников

Первая сессия задает тон всему последующему. Четкий и беспроблемный процесс адаптации, позволяющий пользователям быстро перейти к первому значимому этапу, оказывает ощутимое влияние на показатель удержания пользователей в первый день.

Использование push-уведомлений

Своевременные и актуальные уведомления помогают вернуть неактивных пользователей. Чрезмерное количество сообщений или рассылка шаблонных сообщений приводит к удалению приложения. Проведите тестирование, чтобы определить оптимальное время отправки, тон и частоту сообщений, которые лучше всего подходят вашей аудитории.

Сделайте использование сайта более индивидуальным

Пользователи, которым кажется, что приложение их понимает, остаются в нем дольше. Персонализация, основанная на поведении, предпочтениях или уровне прогресса, повышает вовлеченность и снижает отток пользователей.

Проведите A/B-тестирование ключевых пользовательских сценариев

Проблемы с удержанием пользователей зачастую кроются в определенных этапах пользовательского пути. A/B-тестирование этапов адаптации, механики основного цикла и систем поощрений помогает выявить и устранить точки отсева, из-за которых вы теряете пользователей.

Закон о когорных данных

Анализ удержания по когорте позволяет определить, действительно ли внесенные вами изменения приводят к улучшению показателей с течением времени. Если обновление продукта повышает показатель удержания на 7-й день для когорты, установившей приложение после его выпуска, у вас появляется подтверждение того, что оно сработало.

Как Tenjin отслеживает показатель удержания клиентов

Tenjin рассчитывает показатель удержания пользователей с помощью стратегии когорты на основе UTC. При таком подходе «День 1» начинается в полночь по UTC, следующую за моментом установки приложения каждым пользователем. Это позволяет согласовать расчеты удержания Tenjin с другими платформами, использующими временные метки на основе UTC, что снижает расхождения в ваших отчетах.

Чтобы включить эту функцию для своей учетной записи, перейдите в раздел «Мой аккаунт» → «Управление пользователями» → «Стратегия когорты» и выберите подходящий вариант.

Tenjin также поддерживает анализ удержания и относительного удержания, что обеспечивает гибкость в оценке и интерпретации вовлеченности пользователей с течением времени. Вы можете сопоставить данные по удержанию с более общими показателями эффективности, включая LTV, ROAS и события в приложении — и всё это на одной панели инструментов без каких-либо «слепых зон».

Связанные термины

• Коэффициент оттока
• Пожизненная ценность (LTV)
• Когортный анализ
• A/B-тестирование
• Реклама в приложениях (IAA)
• Покупки в приложениях (IAP)

Часто задаваемые вопросы?

Что такое коэффициент удержания? 

Коэффициент удержания — это процент пользователей, которые возвращаются в приложение после его первоначальной установки. Он измеряется через определённые промежутки времени, например на 1-й, 7-й и 30-й день, и является одним из важнейших показателей качества приложения и его потенциала долгосрочного роста.

Как рассчитать коэффициент удержания клиентов? 

Разделите количество пользователей, вернувшихся в день N, на общее количество пользователей, установивших приложение в день 0, а затем умножьте полученное число на 100. Например, если в день 0 ваше приложение установили 100 пользователей, а в день 7 вернулись 30 из них, то показатель удержания на 7-й день составит 30%.

Какой показатель удержания пользователей считается хорошим для приложения?

Хорошим ориентиром для мобильных приложений считается показатель удержания пользователей на 1-й день в диапазоне от 25% до 40%, на 7-й день — около 20%, а на 30-й день — от 5% до 10%. Для казуальных и гиперказуальных игр показатель удержания пользователей на 1-й день в диапазоне от 30% до 40% считается хорошим. Ориентиры варьируются в зависимости от категории, поэтому стоит сравнивать показатели с приложениями в вашем конкретном жанре или вертикали.

В чём заключается разница между коэффициентом оттока и коэффициентом удержания?

Они измеряют одно и то же поведение с противоположных точек зрения. Коэффициент удержания показывает, какой процент пользователей вернулся. Коэффициент оттока показывает процент тех, кто не вернулся. Если ваш коэффициент удержания на 7-й день составляет 20%, то коэффициент оттока на 7-й день равен 80%. Оба показателя полезны, но коэффициент удержания чаще используется для оценки вовлеченности, тогда как коэффициент оттока применяется для количественной оценки потерь в моделях подписки и выручки.