Retention rate: формула и расчёт

Зачем вообще считать retention

Если у тебя дырявое ведро, лить в него больше воды бесполезно. Retention — это про то, насколько ведро дырявое. Можно потратить миллион на привлечение, получить красивый график регистраций — а через две недели не остаться никого. Бизнес из такого продукта не вырастает.

Продуктовые метрики обычно делят на два слоя: привлечение и удержание. И если CAC, конверсия в регистрацию, CTR креативов отвечают за «налили», то retention — это «удержали». Без приемлемого retention любая воронка вверху работает в минус: пользователи приходят и уходят быстрее, чем окупаются.

Большинство кандидатов на собесе путают retention с обратной величиной от churn, считают по «пользователям, которые что-то делали», забывают про когорты. Поэтому разберём по-честному.

Формула retention rate

Базовая формула простая. Берём когорту — пользователей, которые пришли в одно и то же время (например, в один день или в одну неделю). Считаем, сколько из них вернулись через N дней:

Retention(N) = пользователей из когорты, активных на день N / размер когорты * 100%

Ключевое слово — «когорта». Без неё считается каша: ты сравниваешь людей, которые пришли вчера, с теми, кто пришёл два года назад. У них разный возраст в продукте, и средний retention превратится в среднее по больнице.

Пример. Зарегистрировалось 1000 пользователей 1 апреля. Из них 320 заходили хоть раз 8 апреля. Day-7 retention для этой когорты = 320 / 1000 = 32%.

Дальше начинается интересное: что значит «активны на день N». Зашёл в приложение? Совершил целевое действие? Открыл уведомление? Определение активности — половина успеха метрики. Если у тебя соцсеть, активность = открыл ленту. Если фитнес-трекер, активность = записал тренировку. От этого зависят и цифры, и выводы.

N-day retention

Самый строгий вариант: пользователь считается удержанным, если он был активен ровно в день N. Не «за период до N», а именно в этот день.

N-day retention = пользователей из когорты, активных в день N / размер когорты

Это самый честный показатель привычки. Если продукт ежедневный — игра, чат, новостник — N-day retention хорошо отражает, цепляет он или нет. Day-1, day-7, day-30 — классическая тройка.

Минус: если у тебя продукт с естественной частотой использования раз в неделю (банковское приложение, доставка), N-day retention занижает. Пользователь не зашёл 8-го, но зашёл 7-го и 9-го — формально не удержан, фактически активен.

Rolling retention

Менее строгий вариант: пользователь считается удержанным, если он был активен в любой день, начиная с N. То есть «жив ли он ещё в продукте».

Rolling retention(N) = пользователей из когорты с активностью в [день N, +∞) / размер когорты

Rolling — самая «приятная» метрика, потому что она не падает: если ты был активен на 100-й день, то ты автоматически удержан на 30-й, 60-й, 90-й. Поэтому она хорошо показывает долгосрочную привязанность, но плохо ловит периоды затишья.

В вакансиях её часто называют просто retention, не уточняя. На собесе всегда спрашивай: «classic, rolling или range?» Это разные числа.

Bracket retention

Компромисс. Пользователь удержан, если активен в окне [N, N+k]. Например, week-1 retention — активность хотя бы раз с 7-го по 13-й день. Это снимает зависимость от точной частоты использования и хорошо работает для продуктов с недельным циклом.

Bracket retention(week-1) = активных хотя бы раз в [день 7, день 13] / размер когорты

Большинство продуктовых дашбордов под капотом считают именно bracket — но называют просто weekly retention. Это нормально, главное — определиться с компанией один раз и везде использовать одинаково.

Как читать кривую retention

Когда ты строишь retention по дням или неделям, получается убывающая кривая. Важны три вещи.

Первое — наклон в первые дни. Если day-1 retention 20%, у продукта проблема с активацией: люди приходят, видят что-то непонятное и уходят. Чинится онбордингом, а не фичами.

Второе — где кривая «выполаживается». Это плато — доля настоящих пользователей продукта. Если ты выходишь на плато 5% к day-30, это твой реальный потолок, дальше прирост идёт только за счёт привлечения.

Третье — сравнение когорт между собой. Если апрельская когорта на day-7 даёт 35%, а майская — 28%, что-то изменилось: либо креативы привлекли не тех, либо в продукте сломался onboarding, либо пришла плохая внешняя аудитория. Разбираться надо сразу, а не через квартал.

Сравнения должны быть на одинаковом интервале от регистрации, иначе сравниваются яблоки с грушами. Это самая частая ошибка джунов.

Частые ошибки

Считать retention без когорт. «Сколько активных пользователей у нас сегодня делить на сколько было в прошлом месяце» — это не retention, это вообще другая метрика. Когорты обязательны.

Использовать слишком жидкое определение активности. Если активный = «вообще зашёл в приложение, хоть на 2 секунды», retention будет красивый, но бесполезный. Привязывайся к ключевому действию продукта.

Смешивать новых и старых пользователей в одной кривой. Кривая распадётся, и ты ничего не поймёшь. Каждая когорта — отдельная линия.

Сравнивать day-7 retention продуктов из разных категорий. У игр он один, у банков другой, у соцсетей третий. Сравнение «у нас 40%, а у TikTok 60%» бессмысленно без контекста.

Игнорировать сезонность. Когорта декабря может выглядеть хуже из-за праздников и каникул, а не потому что вы что-то сломали. Сравнивай похожие периоды.

Принимать rolling retention за classic. Rolling всегда выше — на собесе спрашивают, какой именно использован, проверяй.

Связанные темы

• Churn rate: формула и интерпретация
• Cohort analysis простыми словами
• Что такое retention
• Что такое DAU MAU
• Stickiness простыми словами

FAQ

Чем retention отличается от churn?

Retention — доля удержанных, churn — доля ушедших. В простой модели они дополняют до 100%: retention + churn = 100%. Но churn обычно считают как отток за период (например, месяц подписки), а retention — на конкретную дату от старта когорты.

Какой retention считается хорошим?

Зависит от категории. У ежедневных приложений day-1 30–40%, day-30 10% — уже неплохо. У SaaS с подписками month-1 80% — норма. Без бенчмарка по своей нише любые цифры — погадать на кофе.

Можно ли считать retention без явной регистрации?

Да, по device id, cookie или fingerprint. Главное — иметь стабильный идентификатор пользователя, чтобы сшить визиты. Без этого retention превращается в шум.

Зачем смотреть на разные когорты?

Чтобы поймать изменения в качестве трафика и продукта. Когорты — это естественный A/B-тест по времени: что работало в марте и что работает в апреле.

Как часто пересчитывать retention?

Дашборд обычно обновляется ежедневно, но смысл смотреть на ранний retention (day-1, day-7) на горячем трафике, а на длинный (day-30, day-90) — раз в неделю или реже. Цифры стабилизируются.

Что делать, если retention низкий?

Сначала разбираться, в каком месте кривой проседает. Если day-1 — проблема в onboarding и обещаниях рекламы. Если day-7 — продукт не цепляет привычку. Если day-30 — нет долгосрочной ценности. Решения разные.

---

Тренируйте продуктовую аналитику — откройте тренажёр с 1500+ вопросами для собесов.