Первая покупка — знакомство. Retention показывает, захотел ли клиент продолжить общение.
Вернулся через неделю? Продлил подписку? Купил ещё раз через три месяца? Вот эти события и собираются в удержание.
Показатель английский, смысл вполне человеческий.
Retention — что это
Retention rate, или коэффициент удержания клиентов, показывает долю клиентов, которые остались активными или вернулись за выбранный период.
Но сначала нужно решить, что означает «остались» именно у вас.
Для подписки — продолжили платить. Для магазина — сделали повторную покупку. Для приложения — вернулись и совершили полезное действие.
Один термин, несколько бизнес-сценариев. Поэтому определение события пишем прямо рядом с цифрой.
Формула retention rate
Для клиентской базы часто используют формулу:
Retention rate = (клиенты на конец периода − новые клиенты за период) ÷ клиенты на начало периода × 100%.
Условный пример. В начале месяца было 200 клиентов. В конце — 230. За месяц пришло 70 новых.
(230 − 70) ÷ 200 × 100% = 80%.
Значит, к концу месяца с нами остались 80% клиентов из стартовой группы.
Для повторных покупок я чаще использую когорты: беру клиентов с одинаковой первой покупкой и смотрю, какая доля вернулась через 30, 60 или 90 дней.
Почему retention лучше смотреть по когортам
Общий показатель может смешать старых и новых клиентов. А у них разный возраст отношений с бизнесом.
В когорте всё аккуратно: январские сравниваются с январскими, февральские — с февральскими. Затем мы ставим рядом одинаковый месяц жизни.
Так видно, стало ли удержание лучше после изменений в продукте, сервисе или маркетинге.
Пример без сложной математики
В январе впервые купили 100 клиентов.
- через месяц повторную покупку сделали 32;
- через два месяца — 24;
- через три — 20.
Retention первого месяца — 32%, второго — 24%, третьего — 20%.
В феврале стартовало 120 клиентов, а через месяц вернулись 48. Retention первого месяца — 40%. Теперь можно посмотреть, что изменилось у февральской группы.
Это не повод сразу вручать медали рекламе. Возможно, поменялся ассортимент или сезон. Но хорошая гипотеза у нас уже есть.
Как посчитать retention по шагам
- Определите старт: первая оплата, регистрация или активация.
- Выберите полезное событие возврата.
- Задайте окно: 7, 30, 60 или 90 дней.
- Соберите клиентов в когорты по дате старта.
- Для каждого возраста разделите вернувшихся на размер стартовой группы.
- Покажите рядом процент и число клиентов.
- Сравните одинаковый возраст разных когорт.
Главное — не менять событие посередине. Если в январе возвратом считалась любая активность, а в феврале только оплата, проценты нельзя сравнивать напрямую.
Подробный пример двух когорт
В январе впервые оплатили 200 клиентов. Через 30 дней вернулись 70, через 60 — 50, через 90 — 40. Retention равен 35%, 25% и 20%.
В феврале стартовали 160 клиентов. Через 30 дней вернулись 64, через 60 — 48, через 90 — 40. Получаем 40%, 30% и 25%.
В абсолютных числах обе когорты сохранили по 40 клиентов к девяностому дню. Но февральская стартовала с меньшей базы, поэтому её доля выше на 5 процентных пунктов. Для качества пути это улучшение, для общего плана продаж — ещё не рост объёма.
Допустим, средняя маржа одной повторной покупки — 3 000 рублей. Разница между 20% и 25% для когорты из 200 клиентов — десять дополнительных возвратов, или около 30 000 рублей маржи на одну покупку. Если клиенты возвращаются несколько раз, эффект считаем отдельно по фактическим заказам.
Количество клиентов и деньги
Удержание по клиентам отвечает, сколько людей осталось. Удержание выручки — сколько денег сохранила стартовая база. Один крупный клиент может заметно изменить второе число.
Условно в начале месяца регулярная выручка группы была 1 миллион рублей. Ушли клиенты на 150 000, оставшиеся уменьшили тарифы на 50 000 и расширили услуги на 100 000. Чистое удержание выручки: (1 000 000 − 150 000 − 50 000 + 100 000) ÷ 1 000 000 × 100% = 90%.
Если считать только клиентов, картина может быть другой. Поэтому рядом указываем, что именно удерживаем: человека, активный договор, оплату или выручку.
Где искать полезную разницу
Начните с сегментов, которые могут привести к действию: первый продукт, тариф, канал привлечения, регион или способ первой покупки. Не режьте таблицу сразу по десяти признакам — выборки станут маленькими.
Например, retention 90-го дня по рекомендациям — 32%, по платной рекламе — 18%. До переноса бюджета проверьте размер когорт, продуктовый состав и CAC. Более низкое удержание может оставаться выгодным, если привлечение заметно дешевле.
Как проверить изменение
Команда добавила понятный план первого месяца для новых клиентов. До изменения из 300 клиентов к 60-му дню вернулись 72 — 24%. После изменения из 320 вернулись 96 — 30%.
Разница — 6 процентных пунктов, или примерно 19 дополнительных клиентов для новой когорты по сравнению с прежней долей. Дальше проверяем их выручку, маржу и состав. Если эксперимент затронул только один сегмент, сравниваем его с похожей контрольной группой.
Свяжите retention с экономикой
Удержание само по себе не цель. Оно полезно, когда клиент продолжает получать ценность, а бизнес — маржу. Скидка может вернуть больше людей, но сделать повторную покупку убыточной.
Я ставлю рядом retention, число активных клиентов, повторную выручку, маржу и затраты на коммуникацию. Тогда маркетинг понимает не только сколько вернулось, но и какой способ действительно окупился.
Ещё один полезный взгляд — время до следующей покупки. Retention за 90 дней может не измениться, но клиенты начнут возвращаться на две недели раньше. Это ускорит денежный поток. Смотрите медиану и распределение сроков, а не только среднее: несколько очень поздних покупок легко растянут его и спрячут обычное поведение большинства.
Ограничения и ошибки
- смешивать когорты разного возраста;
- менять определение активности без отметки;
- показывать процент без размера группы;
- считать технический вход полезным возвратом;
- сравнивать сезонные периоды напрямую;
- улучшать удержание скидкой без проверки маржи.
Мой практический подход: одно событие, один срок и три завершённые когорты. Перед выводом я открываю несколько карточек клиентов и проверяю, что техническое событие действительно означает полезное возвращение. Это простая проверка защищает от ситуации, когда отчёт празднует автоматическое списание или тестовый вход.
Следующее действие: посчитайте retention 30-го и 90-го дня для одного продукта, а рядом поставьте число клиентов и маржу повторных покупок.
Как мы работаем с удержанием
Я сначала спрашиваю собственника: какое возвращение считается полезным?
Просто открыть приложение — одно. Продлить платную подписку — другое. Сделать повторный заказ — третье.
После этого фиксируем стартовое событие, окно возврата и сегменты. Например: первый товар, рекламный канал, менеджер или тариф.
Дальше маркетинг и продукт получают конкретные вопросы:
- кто возвращается чаще;
- после какого первого опыта возврат происходит быстрее;
- в какой момент клиентам полезно напомнить о следующем шаге;
- где retention изменился после обновления.
Здесь аналитика хорошо дружит с коммуникацией. Мы не «давим на ушедших», а ищем момент, когда клиенту действительно снова нужна ценность.
Retention клиентов и retention выручки
Можно удержать одинаковое число клиентов, но получать от них разную выручку.
Поэтому для подписок рядом считают удержание выручки: сколько регулярной выручки сохранилось от стартовой базы. Если часть клиентов перешла на более дорогой тариф, денежный показатель может вести себя иначе, чем количество клиентов.
Подписывайте, что именно измеряете. Слово retention без уточнения любит устраивать маленькие споры на встречах.
Как работать над удержанием
Сначала найдите конкретную группу и момент изменения. «Повысить retention вообще» — слишком широкая задача.
Гораздо удобнее так: увеличить повторную покупку среди новых клиентов в первые 60 дней.
Дальше можно проверить первый опыт, сроки доставки, качество продукта, поддержку, напоминания и предложение для следующей покупки. Изменение запускаем на одной группе и сравниваем с похожей.
С чего начать
Выберите одно событие возврата и один срок. Например: повторная оплата в течение 90 дней.
Возьмите три завершённые когорты, посчитайте долю вернувшихся и добавьте размер каждой группы. Этого уже хватит для первого полезного разговора.
А потом можно добавлять сегменты. Не все сразу — пусть таблица тоже дышит.
Источники
- Google Analytics — отчёт об удержании: возврат пользователей и удержание по когортам.
- Google Analytics — когортное исследование: критерии возврата и сравнение групп во времени.
