Retention (удержание клиентов)

Что такое retention и что в нём считать «удержанным»

Retention (англ. «удержание») — доля клиентов, которые остаются с компанией через заданное время после первой покупки, регистрации или установки приложения. По-русски говорят «удержание клиентов», а долю в процентах называют retention rate.

Главный вопрос — что считать признаком «клиент остался». В подписочном сервисе это оплата следующего периода, в интернет-магазине — повторная покупка в окне, скажем, 90 дней, в приложении — открытие на 1-й, 7-й или 30-й день после установки. Окно и действие фиксируют до расчёта, иначе месяцы нельзя сравнивать.

Формула retention rate и ловушка с общим числом клиентов

Классическая формула учитывает только тех, кто был на начало периода: retention rate = (E − N) ÷ S × 100%.

Допустим, на 1 марта у вас 500 активных клиентов, на 31 марта — 540, из них 100 новых. Удержание: (540 − 100) ÷ 500 × 100% = 88%. Из старой базы осталось 440 человек, ушло 60, то есть 12%. Если разделить 540 на 500, получится 108% — «удержание» выше ста процентов, которого быть не может. Приток новых клиентов маскирует потери: растущий бизнес с протекающей базой выглядит здоровым.

Когортная таблица: как увидеть, на каком месяце клиенты уходят

Одно число за период скрывает форму кривой. Когорта — клиенты, пришедшие в один период, например в январе. Когортный анализ отслеживает такую группу по месяцам и показывает, сколько процентов осталось.

В январской когорте после первого месяца осталось 42 клиента из 100, после третьего — 31. Самый крутой обрыв приходится на первый месяц, дальше кривая выравнивается: у продукта есть ядро, которое остаётся. Февральская когорта лучше на старте (54 клиента из 120 = 45%), и стоит выяснить, что изменилось: онбординг, оффер или канал привлечения.

Режимов два. Классический считает тех, кто активен именно на N-й день или месяц, скользящий (rolling) — тех, кто активен в этот срок или позже. Скользящий показатель выше, поэтому сравнивайте значения одного режима.

Виды retention: по числу клиентов, по деньгам и по дням

Слово «retention» закрывает семейство метрик.

Деньгами удержание считают так. Допустим, клиенты на начало месяца платили 200 000 ₽. За месяц часть доплатила за расширение тарифа (+24 000 ₽), часть перешла на дешёвый тариф (−8 000 ₽), часть ушла совсем (−20 000 ₽). Net revenue retention = (200 000 + 24 000 − 8 000 − 20 000) ÷ 200 000 = 98%. Gross revenue retention = (200 000 − 8 000 − 20 000) ÷ 200 000 = 86%. Разрыв в 12 пунктов — это работа допродаж: они удерживают выручку, но не клиентов.

С чем путают retention: отток, лояльность и LTV

Retention и churn — две стороны одной медали. При одной и той же базе и одном периоде они в сумме дают 100%: удержание 88% означает отток 12%. Причины ухода, виды оттока и способы его снижать описаны в термине отток клиентов, повторять их здесь нет смысла. Отток считают за период, удержание удобно смотреть кривой по когортам.

Лояльность — отношение, удержание — поведение. Клиент может хорошо отзываться о компании и не покупать, потому что товар нужен раз в год. Поэтому удержание измеряют по покупкам и платежам, а не по опросам.

С деньгами удержание связано через LTV. Для подписки срок жизни клиента приблизительно равен 1 ÷ месячный отток: при 10% оттока клиент остаётся в среднем на 10 месяцев.

Что реально поднимает удержание: онбординг, триггеры и баллы

В январской когорте из примера первый месяц решает больше всего: за него ушло 58 клиентов из 100, а за следующие два — ещё 11. Поэтому работу начинают с онбординга — первого заказа, первой настройки, первого полезного действия. Дальше подключают сценарии по событиям, которые срабатывают без участия менеджера: клиент не заходил 14 дней, подписка кончается через 3 дня, с последней покупки расходника прошло 30 дней.

Каналы для таких сценариев — email-рассылки, push, мессенджеры. Напоминания и квалификацию вопросов берут на себя чат-боты; BigPanda разрабатывает их в рамках чат-ботов и ИИ-решений. События собирает и запускает по ним сценарии CRM, а настроить такую связку можно при внедрении CRM и автоматизации. Долгосрочный слой — программа лояльности: баллы и статусы дают причину вернуться.

Цену улучшения хорошо видно на арифметике. Допустим, подписку продлевают в среднем 90% клиентов каждый месяц. Если ничего не менять, через год у когорты останется 0,9 в 12-й степени, то есть около 28% (из 1 000 клиентов — 282). Поднимите месячное удержание до 95%, и через год останется около 54% (540 из 1 000). Расчёт упрощён: он предполагает постоянную долю ухода, но порядок разницы показывает: пять пунктов в месяц дают почти двукратный разрыв за год.

Частые вопросы