Retention-аналитика
Возвращаются ли пользователи? Матрица удержания по когортам — ответ за один клик.
Как это выглядит
| Когорта | Юзеры | Day 0 | Day 1 | Day 3 | Day 7 | Day 14 | Day 21 | Day 30 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3–9 мар | 1 240 | 100% | 42% | 28% | 21% | 18% | 15% | 13% |
| 10–16 мар | 1 380 | 100% | 45% | 31% | 24% | 20% | 17% | — |
| 17–23 мар | 1 150 | 100% | 40% | 27% | 19% | 16% | — | — |
| 24–30 мар | 1 420 | 100% | 48% | 33% | 25% | — | — | — |
| 31 мар–6 апр | 1 310 | 100% | 44% | 30% | — | — | — | — |
Пример retention-матрицы по недельным когортам. Данные демонстрационные.
Возможности
Когорты по дням и неделям
Классическая retention-матрица: видите процент возвратов для каждой когорты по дням, неделям или месяцам.
Пользовательские когорты
Группируйте не только по дате регистрации, но и по любому событию: первая покупка, активация фичи, прохождение онбординга.
Сравнение сегментов
Сравнивайте retention между платными и бесплатными, мобилкой и вебом, разными каналами привлечения.
Тренды retention
Отслеживайте, как Day 1 / Day 7 / Day 30 retention меняется от когорты к когорте. Заметьте рост или деградацию.
Unbounded retention
Не привязывайтесь к конкретному дню — видите, вернулся ли пользователь хотя бы раз за период.
Возвратное событие
Настройте, что считать «возвратом»: визит, ключевое действие, покупка — вы решаете.
Примеры использования
Day 1 retention упал с 45% до 38% — что случилось?
Сравните когорты до и после изменения. Сегментируйте по каналу привлечения — возможно, новый трафик менее качественный.
Как онбординг влияет на удержание?
Создайте когорту «прошли онбординг» и сравните Day 7 retention с теми, кто пропустил. Разница покажет ROI онбординга.
Какой канал привлечения даёт самых лояльных?
Сегментируйте retention по UTM-меткам или свойству «источник». Увидите, кто возвращается, а кто — нет.
Узнайте, возвращаются ли ваши пользователи
Бесплатный тариф — до 100K событий в месяц, навсегда.