N-day и rolling retention

Когда говорят «retention 7-го дня — 15%», за цифрой может стоять один из двух разных способов счёта: n-day retention (классический) и rolling retention (скользящий). Они дают разные значения на одних и тех же данных — иногда в 2–3 раза, — поэтому сравнивать retention двух продуктов или двух аналитических систем без уточнения метода нельзя.

Как считать

N-day retention (классический ретеншен) — доля когорты, вернувшаяся ровно в день N:

N-day retention = вернувшиеся именно в день N / размер когорты × 100%

Rolling retention — доля когорты, вернувшаяся в день N или в любой день после:

Rolling retention дня N = вернувшиеся в день N или позже / размер когорты × 100%

• Размер когорты — все пользователи, впервые пришедшие в один день;
• Вернувшиеся — совершившие целевое действие (сессия, покупка, тренировка) в соответствующее окно;
• День 0 — день первого визита, день N отсчитывается от него.

Ключевые свойства: rolling retention дня N всегда больше или равен n-day retention того же дня; rolling retention монотонно убывает с ростом N и пересчитывается задним числом — пользователь, вернувшийся на 40-й день, «поднимет» rolling retention всех дней с 1-го по 40-й. N-day retention после закрытия окна уже не меняется, поэтому именно он используется в большинстве аналитических систем по умолчанию.

Пример с числами

Приложение «Шаги» (трекер ходьбы) привлекло когорту из 10 000 установок за 1 марта. Смотрим 7-й день (8 марта):

• открыли приложение именно 8 марта: 1 200 человек → 7-day retention = 1 200 / 10 000 = 12%;
• открыли приложение 8 марта или в любой день позже: 3 800 человек → rolling retention дня 7 = 3 800 / 10 000 = 38%.

Разница втрое — и обе цифры честные. N-day говорит: «в конкретный седьмой день продуктом пользовались 12% когорты». Rolling говорит: «к седьмому дню продукт ещё не бросили 38% когорты» — остальные 62% можно считать ушедшими (хотя часть из них ещё вернётся, и цифра подрастёт). Если команда «Шагов» сравнит свой rolling 38% с чужим n-day бенчмарком 15% и решит, что удержание отличное, — это ошибка на ровном месте.

Когда какой метод использовать

Для продуктов с недельным циклом использования компромисс — weekly n-day retention: возвратом считается визит в любой день недели N. Метод сглаживает дневной шум, но не завышает цифры так сильно, как rolling.

Частые ошибки

• Сравнивать rolling с n-day. Самая дорогая ошибка: rolling систематически выше, и «мы удерживаем лучше рынка» может означать лишь разницу методов, а не продукта.
• Фиксировать rolling retention слишком рано. Rolling дня 7, посчитанный на 10-й день жизни когорты, занижен: часть пользователей ещё вернётся. Дайте когорте «дозреть» хотя бы 2–4 недели, прежде чем делать выводы.
• Мерить n-day retention ежедневного окна у редкоиспользуемого продукта. У сервиса заказа авиабилетов дневной n-day будет околонулевым при вполне здоровом бизнесе — окно должно соответствовать естественной частоте использования.
• Не проверять метод в своей аналитической системе. Разные системы аналитики по умолчанию считают retention по-разному; прежде чем ставить цели по метрике, выясните формулу в документации.
• Смотреть одну точку вместо кривой. Day 7 сам по себе мало говорит: важно, выходит ли кривая retention на плато (есть ядро лояльных пользователей) или падает к нулю (продукт не удерживает никого).

Связанные термины

• Retention rate — базовая формула коэффициента удержания.
• Retention — зачем удержание нужно продукту и как оно влияет на рост.
• Когортный анализ — метод, без которого retention-кривые не построить.
• Активация пользователя — этап, который сильнее всего определяет форму кривой удержания.