Retention rate

Retention rate (коэффициент удержания, CRR — Customer Retention Rate) показывает, какая доля пользователей или платящих клиентов осталась с продуктом за выбранный период. Если конверсия и привлечение отвечают на вопрос «сколько людей пришло», то удержание — «сколько из них увидели ценность и вернулись». Продукт с плохим удержанием невозможно вырастить рекламой: новые пользователи утекают быстрее, чем прибывают.

Как считать

CRR = (E − N) / S × 100%

• E — количество клиентов на конец периода;
• N — количество новых клиентов, пришедших за период;
• S — количество клиентов на начало периода.

Новых клиентов вычитают из E, чтобы приток не маскировал отток: удержание измеряет судьбу только тех, кто уже был в продукте на старте периода.

Для продуктового (пользовательского) удержания чаще считают по когорте:

Retention rate дня N = вернувшиеся в день N / размер когорты × 100%

Здесь когорта — все пользователи, впервые пришедшие в один день (или неделю), а «вернувшиеся» — те из них, кто совершил целевое действие в день N после первого визита. Какое действие считать возвратом — решение аналитика: открытие приложения годится для мессенджера, но для такси-сервиса честнее считать поездку.

Retention rate и отток связаны напрямую: Churn rate = 100% − Retention rate.

Пример с числами

SaaS «Планёрка» (сервис планирования встреч) считает месячный CRR по платящим компаниям:

• 1 июля активных подписок: S = 2 000;
• за июль пришло новых: N = 150;
• 31 июля активных подписок: E = 2 050.

CRR = (2 050 − 150) / 2 000 × 100% = 1 900 / 2 000 = 95%

Несмотря на то что база выросла с 2 000 до 2 050 компаний, за месяц ушло 100 клиентов (5%). Если команда смотрела бы только на общий рост базы (+2,5%), проблема оттока осталась бы незамеченной. При месячном удержании 95% за год из стартовых 2 000 клиентов останется 2 000 × 0,95¹² ≈ 1 080 — почти половина базы утекает, и её приходится замещать новыми продажами.

Нормы и бенчмарки

Это грубые ориентиры, а не нормативы: они сильно зависят от частоты естественного использования. У банковского приложения и у сервиса покупки авиабилетов «хорошие» цифры различаются в разы, поэтому корректнее сравнивать удержание со своей же историей и с прямыми аналогами, а не с усреднёнными таблицами.

Частые ошибки

• Не вычитать новых клиентов. Если в формуле взять просто E / S, рост базы скроет отток: в примере «Планёрки» получилось бы 102,5% «удержания», что не имеет смысла.
• Считать удержание по всей базе вместо когорт. Средний retention смешивает старых лояльных пользователей с новичками. Пока приток растёт, метрика по всей базе может улучшаться даже при ухудшении продукта — расслоение видно только в когортном анализе.
• Неправильно выбрать событие возврата. «Открыл приложение» — слабый сигнал: пользователь мог зайти по пушу и сразу выйти. Возвратом стоит считать действие, связанное с ценностью продукта.
• Мерить на слишком коротком окне. Недельный CRR в B2B SaaS почти всегда близок к 100% — подписки списываются раз в месяц. Период должен соответствовать циклу оплаты и использования.
• Смешивать удержание клиентов и удержание выручки. CRR считает головы, а не деньги. Компания может терять 5% клиентов, но расти по выручке за счёт расширения оставшихся — это уже метрика NRR (Net Revenue Retention), и выводы из них разные.

Связанные термины

• Retention — общий обзор удержания и его роли в росте продукта.
• N-day и rolling retention — два способа считать когортное удержание и чем они отличаются.
• Отток (churn) — обратная сторона удержания.
• Когортный анализ — правильный способ измерять retention без искажений.
• LTV — метрика, которая напрямую растёт из удержания.