Аналитик считает retention так: берёт всех active users на неделе 1 и смотрит, сколько из них были активны на неделе 2. В чём риск такого подхода и что корректнее для когортного анализа?

AРиска нет: это и есть стандартный retention для любого продукта
BПроблема только в том, что denominator нужно умножить на 2
CТак смешиваются пользователи разного «возраста», поэтому лучше зафиксировать когорту по первой дате/событию и считать cohort retention по возрасту.
DНужно считать по events, а не по unique users, тогда смешения не будет
Правильный ответ. Retention для сравнения групп обычно считают относительно фиксированной когорты, иначе база постоянно меняется.

Разбор

Подход «активные на неделе 1 → активные на неделе 2» смешивает новых и старых пользователей. Из-за этого показатель больше похож на общую повторную активность, а не на cohort retention. Для корректного анализа нужно определить когорту (например, по signup или первой активности) и считать W1 retention, W2 retention и далее для этой же базы.

Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Вы считаете общую step conversion в воронке от шага 1 до шага 3 (1→3). Что должно быть denominator у этого показателя?
Открыть Карьерник в Telegram

Ещё вопросы по теме «Воронки и когортные рассуждения»