утримання дня N (day-N retention)

Також називають: retention, ретеншн, D1, D7, D30, retention rate, коефіцієнт утримання

Частка когорти, активна саме в N-й день після приходу. Строга й точна метрика, але шумна для продуктів, якими не користуються щодня.

Утримання (retention) відповідає на найважливіше запитання про продукт: чи повертаються люди? Стандартний продуктовий варіант — утримання дня N (day-N retention), його ще називають класичним: беруть когорту (cohort) користувачів, що прийшли в один день, і рахують, яка частка з них активна саме в N-й день після цього.

$\text{утримання D}N = \frac{\text{користувачі когорти, активні в день } N}{\text{усі користувачі когорти}} \times 100\%$

День 0 — день реєстрації, тож D1 — наступна календарна доба. Звичні контрольні точки — D1 (чи зайшла перша сесія?), D7 (чи почала складатися звичка?) і D30 (чи став продукт частиною життя?). «Активність» треба визначити як змістовну дію, а не будь-яку подію: для Halves відкриття застосунку чи витрата, додана вручну, рахуються, а рахунок, який сервер створив автоматично, — ні. Ось як читається невелика когортна таблиця:

День реєстрації	Користувачі	D1	D7	D30
1 червня	800	30,0%	19,0%	12,0%
2 червня	650	28,0%	18,0%	11,5%
3 червня	720	31,0%	20,0%	ще немає

Утримання дня N строге: той, хто повернувся на 6-й і 8-й день, але не на 7-й, для D7 вважається втраченим. Для продуктів щоденного вжитку (месенджери, ігри) це нормально, але для продукту, яким користуються раз на тиждень чи місяць, метрика шумна й занижує реальне утримання. Там утримання міряють тижнями або місяцями («активний будь-коли на 2-му тижні») чи беруть проміжок, наприклад дні 7–13. Обирайте період, що відповідає природному ритму використання продукту.

У підписних і B2B-бізнесах під тією ж назвою ховається інша формула — коефіцієнт утримання клієнтів (customer retention rate) за період: $\text{CRR} = \frac{E - N}{S}$ , де $S$ — клієнти на початку, $E$ — наприкінці, $N$ — нові клієнти за період. Вона показує, яку частку наявних клієнтів вдалося зберегти, а не як поводиться когорта з часом. Уточнюйте, про яку з них мова.

Приклад

1 червня в Halves зареєструвалися 800 користувачів (день 0).

D1: 240 з них відкрили застосунок або додали витрату 2 червня. $240 / 800 = 30{,}0\%$ .
D7: 152 були активні 8 червня. $152 / 800 = 19{,}0\%$ .
D30: 96 були активні 1 липня. $96 / 800 = 12{,}0\%$ .

Maya непокоїться, що D7 = 19% — це мало. Але Halves відкривають, коли є спільні рахунки, приблизно раз на тиждень, тож багато хто просто не мав причини зайти саме того понеділка. Якщо порахувати тих, хто був активний у будь-який день із 7-го по 13-й, виходить 312: $312 / 800 = 39{,}0\%$ , удвічі більше за D7. Для Halves варто стежити за тижневим утриманням, а D1 лишається корисною швидкою перевіркою першої сесії.

Типові помилки

Вважати активністю будь-яку подію. Доставлені пуші, записи, створені сервером, і фонова синхронізація роблять утримання кращим, ніж воно є.
Денне утримання для тижневого продукту. D7 чи D30 рівно в конкретний день карає за звичайні перерви; узгоджуйте період із ритмом використання.
Плутати день 0 і день 1. Деякі інструменти називають день реєстрації «днем 1». Перевірте домовленість, перш ніж порівнювати числа з різних звітів.
Ігнорувати часові пояси. Якщо дні в UTC, користувач у Бангкоку може бути «активним на 1-й день» за кілька годин після реєстрації. Вирішіть, чи дні рахуються в UTC, чи за місцевим часом.
Порівнювати з «галузевим бенчмарком». «Добрий D30» залежить від категорії й ритму використання; порівнюйте власні когорти в часі й за сегментами.