4 типа удержания: каким бывает ретеншн?

Опубликовано: Александр Семенов

Ретеншн бывает разным. Измеряя показатели продукта, одним точно не стоит ограничиваться. Каким он бывает, – рассказывает аналитик devtodev Вера Карпова в новой статье нашей серии материалов «Показатели эффективности игр».

Публикация выходит в рамках цикла материалов об игровых метриках от App2Top.ru и devtodev. Статьи делятся по сезонам, каждый из которых посвящен конкретной теме. Второй сезон называется «Пользователи». В нем мы рассказываем про те бизнес-метрики, которые отражают эффективность приложения в плане работы с аудиторией.

Вера Карпова

Когда говорят удержание (retention), обычно имеют в виду классический расчет метрики:

Удержание N = Кол-во пользователей, зашедших в день N / Кол-во пользователей, установивших приложение N дней назад * 100%

Но рассчитывать удержание можно по-разному.

4 типа удержания

Обычно выделяют еще четыре подхода к расчету удержания.

1) Повторяющееся удержание (rolling retention)

Повторяющееся удержание N-го дня показывает процент пользователей, которые вернулись в приложение в день N с момента установки или позже.

Оно учитывает вернувшимися в день N тех пользователей, которые зашли в приложение в день N или позже в любой другой день (N+m).

Например, повторяющиеся удержание 14-го дня равное 10%, означает, что в игру на 14-й день и после суммарно вернулось 10% пользователей.

2) Полное удержание (full retention)

Полное удержание N-го дня показывает процент пользователей, которые заходили в приложение каждый день до дня N.

Например, полное удержание 5-го дня – это процент пользователей, которые заходили в приложение в 1-й, 2-й, 3-й, 4-й и 5-й дни с момента установки.

3) Возвратное удержание (return retention)

Возвратное удержание N-го дня показывает процент пользователей, которые вернулись хотя бы один раз за N дней.

Например, возвратное удержание 21-го дня будет учитывать каждого человека, который зашел в приложение в любой день с 1-го по 21-й.

4) Диапазонное удержание (bracket-dependent return retention)

Диапазонное удержание N-го дня является вариацией возвратного удержания. Как можно догадаться, оно фиксирует пользователей, вернувшихся в приложение в определенный период хотя бы один раз.

Для расчета этого удержания задается дополнительно к N параметр M, который ограничивает временной диапазон для возврата пользователей.

Удержание здесь рассчитывается как процент пользователей, вернувшихся в приложение в промежуток M-N дней.

Например, диапазонное удержание с 14-й по 20-й день будет показывать процент пользователей, которые запускали приложение в этот период с момента установки.

В чем особенность повторяющегося удержания?

Из всех описанных выше вариантов, наиболее часто используются повторяющееся удержание (rolling retention).

Его формула выглядит следующим образом:

Повторяющееся удержание N = Кол-во пользователей, зашедших в день N или позже / Кол-во пользователей, установивших приложение N-дней назад * 100%

Для начала рассмотрим на примере, как рассчитывается этот показатель.

Предположим, что у нас есть следующие данные о пользователях и их сессиях (зеленым выделены дни, когда пользователи заходили в приложение, а красным – дни с момента последнего визита, в которые не было заходов):

Повторяющееся удержание N-го дня учитывает пользователей, которые заходили в этот день или позже, а значит тех, чья ячейка в этот день зеленая или белая.

После чего, как и с классическим удержанием, считается доля этих пользователей от кол-ва пользователей в когорте.

Если сравнить эти два вида удержания, то получится такая картина:

Повторяющееся удержание всегда больше классического, поскольку при его расчете учитываются пользователи, зашедшие не только в один конкретный день, но и в последующие. Также убывает подобный тип более плавно, чем классическое удержание.

И есть еще одна особенность, которая отличает повторяющееся удержание от классического, делает его использование более сложным – это сам расчет.

Дело в том, что этот показатель нужно пересчитывать каждый день, так как пользователь, который не заходил уже несколько дней и считается ушедшим, может в какой-то момент воспользоваться приложением, что повлияет на повторяющееся удержание всех предыдущих дней.

Например, пользователь заходил в приложение последний раз на 7-й день с момента установки. Мы рассчитали показатель когорты за 25 дней, а этого пользователя перестали учитывать после 7-го. После чего он зашел на 26 день, а это значит, что повторяющееся удержание с 8 по 26 день должен быть рассчитан заново с учетом этого пользователя.

Смысл использования повторяющегося удержания в том, чтобы учесть пользователей, которые на самом деле не покинули проект, а просто не зашли в него по каким-то причинам, когда мы замеряли, например, удержание в 7 день.

Мы в devtodev считаем, что такой показатель возврата будет полезен для приложений, которыми не обязательно пользуются каждый день, в играх, в которых пользователь вынужден ждать долгое время, пока накопятся ресурсы или построится объект.

Есть у этого параметра еще одна полезная особенность. Удержание в принципе считается метрикой обратной оттоку, а повторяющееся удержание позволяет считать его еще более точно и просто.

Причина проста. Повторяющееся удержание определенного дня учитывает пользователей, заходящих в последующие дни. Если пользователь не посчитался вернувшимся, это значит, что и в последующие дни исследуемого периода он не заходил. Получается, что область под кривой – это вернувшиеся пользователи (которых как раз показывает наша метрика), а область над кривой – отток (те, кто с определенного дня больше не заходили в приложение).

Заключение

Повторяющееся удержание – полезная метрика, которая характеризует интерес пользователей к проекту, показывает, когда они уже больше в него не вернутся, позволяет рассчитать такие показатели как отток, так и lifetime.

Однако зачастую повторяющиеся удержание может дезинформировать разработчика, сформировав положительное впечатление, ведь его график убывает более плавно, а сами значения часто намного выше классического удержания, что может быть критично для приложений, пользоваться которыми в идеале должны каждый день.

Поэтому при анализе возвращаемости пользователей, стоит обращать внимание на оба вида удержания для принятия взвешенных решений.

Читайте также материалы про другие метрики:

Тэги:

Компании:

Комментарии

Войти на сайт