Retention маркетинг
Полный гайд по возвращению пользователей
Retention marketing — это комплекс методов по анализу возвращаемости, выявления причин оттока и выработки стратегий по удержанию пользователей.
Retention анализ предназначен для понимания:
Как пользуются вашим продуктом и насколько он востребован в краткосрочной и долгосрочной перспективе.
Какие каналы трафика приводят наиболее лояльных и "нужных" вам пользователей, а какие работают в холостую.
Какие посадочные страницы нравятся вашим потребителем, а какие нужно срочно оптимизировать.
Какие продуктовые фичи важны для пользователей и заставляют их возвращаться снова и снова, а какие оказались бесполезными.
Retention анализ предназначен для понимания:
Как пользуются вашим продуктом и насколько он востребован в краткосрочной и долгосрочной перспективе.
Какие каналы трафика приводят наиболее лояльных и "нужных" вам пользователей, а какие работают в холостую.
Какие посадочные страницы нравятся вашим потребителем, а какие нужно срочно оптимизировать.
Какие продуктовые фичи важны для пользователей и заставляют их возвращаться снова и снова, а какие оказались бесполезными.
Как считать Retention rate?
Чтобы рассчитать возвращаемость клиентов, нам нужно использовать 3 основных показателя — это количество клиентов на конец периода, количество клиентов, которые пришли за весь период и количество клиентов на начало периода.
Академическая формула весьма простая и звучит так: CRR (customer retention rate) = ((Кол-во клиентов на конец периода — Кол-во клиентов, которые пришли за период) / Кол-во клиентов на начало периода) * 100%
Давайте на примере попробуем расчитать СRR подписочного онлайн сервиса. Итак, берем нужные нам показатели:
• 130 клиентов в начале периода, пусть это будет период - 30 дней.
• 30 новых клиентов за период;
• 20 из 130 существующих клиентов не оформили подписку за эти 30 дней.
Получается, что количество клиентов на конец периода нашего сервиса = 130 + 30 − 20 = 140
Итого, СRR = (140 − 30) ÷ 130 × 100% = 84%.
Обозначается обычно следующим образом retention rate n-периода = 84%, в нашем случае - RR 30го дня = 84% и т. д.
Но теперь появляется еще больше вопросов — Много это или мало? Какой период брать? Какие инструменты использовать для корректирования?
Давайте разбираться по порядку.
Академическая формула весьма простая и звучит так: CRR (customer retention rate) = ((Кол-во клиентов на конец периода — Кол-во клиентов, которые пришли за период) / Кол-во клиентов на начало периода) * 100%
Давайте на примере попробуем расчитать СRR подписочного онлайн сервиса. Итак, берем нужные нам показатели:
• 130 клиентов в начале периода, пусть это будет период - 30 дней.
• 30 новых клиентов за период;
• 20 из 130 существующих клиентов не оформили подписку за эти 30 дней.
Получается, что количество клиентов на конец периода нашего сервиса = 130 + 30 − 20 = 140
Итого, СRR = (140 − 30) ÷ 130 × 100% = 84%.
Обозначается обычно следующим образом retention rate n-периода = 84%, в нашем случае - RR 30го дня = 84% и т. д.
Но теперь появляется еще больше вопросов — Много это или мало? Какой период брать? Какие инструменты использовать для корректирования?
Давайте разбираться по порядку.
5 трендов маркетинга в России на 2025 год, которые нельзя упустить
Как разработать эффективную лидогенерацию для вашего бизнеса
Как получить лиды до запуска продукта
для продуктового маркетолога
За какой период считать Retention?
Классические периоды расчета RR — это RR 1го дня, RR 7го дня и RR 30го дня. Однако, нужно понимать специфику пользовательских сценариев, которые решает ваш продукт, и роли не играет: приложение ли это, либо веб-сайт.
Например, для социальных сетей целевым метриками могут быть вовлеченность пользователя и время, проведенное в приложении. Т. к. социальные сети зарабатывают на рекламе, то им важно, чтобы пользователь заходил каждый день, как можно больше времени проводил в соц. сети и как можно больше просматривал контента. Поэтому, социальная сеть будет считать RR и 1 го дня, и 2го, и 3го дня и т. д.
Есть менее частотные сценарии использования продукта, например, SaaS — где, порой, количество клиентов можно посчитать на пальцах двух рук, а цикл использования может быть год и больше — нужно ли анализировать RR — безусловно.
Говоря, о периодах расчета RR, важно помнить про Retention 24-часовых окон и Retention календарных дней. Это важный момент для высокочастотных сервисов с активным привлечением трафика, например, для игровых сервисов. Выглядит это следующим образом:
Например, для социальных сетей целевым метриками могут быть вовлеченность пользователя и время, проведенное в приложении. Т. к. социальные сети зарабатывают на рекламе, то им важно, чтобы пользователь заходил каждый день, как можно больше времени проводил в соц. сети и как можно больше просматривал контента. Поэтому, социальная сеть будет считать RR и 1 го дня, и 2го, и 3го дня и т. д.
Есть менее частотные сценарии использования продукта, например, SaaS — где, порой, количество клиентов можно посчитать на пальцах двух рук, а цикл использования может быть год и больше — нужно ли анализировать RR — безусловно.
Говоря, о периодах расчета RR, важно помнить про Retention 24-часовых окон и Retention календарных дней. Это важный момент для высокочастотных сервисов с активным привлечением трафика, например, для игровых сервисов. Выглядит это следующим образом:
Понедельник, время 23.59 — к вам пришло 100 новых пользователей. Во вторник вы садитесь посмотреть Retention 1го дня. Если брать методику расчета по календарным дням, то скорее всего эти 100 пользователей попадут в статистику RR 1го дня — это искаженная некорректная информация. Если же взять методику расчета 24-часовых окон, то до вторника 23.59 — эти пользователи будут относиться ко дню 0, и RR 1го дня вы уже будете смотреть в среду — это будет наиболее точная и корректная информация.
По каким критериям структурировать
дашборды для Retention?
Структурирование по времени.
Как уже было сказано выше — по классической модели 1, 7, 30 дней и 1 года. Такая модель подойдет для понимания выживаемости трафика: чтобы быстро оценить запуск той или иной маркетинговой активности, обновления контента, оценки новой фичи или обновления дизайна и т. п. — в целом, всегда nice to have эти цифры перед глазами.
Для того, чтобы более точно настроить временные отрезки, которые будут отвечать пользовательским сценариям именного вашего продукта/бизнеса, эффективнее всего провести RFM анализ (recency, frequency, monetary) — метод анализа, который позволит вам выделить сегмент пользователей, который с вами дольше всех, заходят чаще остальных и приносят больше всего прибыли — такой сегмент можно взять за бенчмарк проанализировать детально: выделить их пользовательские сценарии, частотность использования продукта, цикл сделки и другие важные критерии.
Допустим, у вас спортивное приложение с онлайн-тренировкам с подпиской на месяц, полгода и год. Вы провели RFM анализ и выявили, что наиболее благодатный сегмент использует два сценария. 1ый сценарий: пользователи заходят 3–4 раза в неделю, смотрят упражнения для тренировки в спортивном зале и имеют тариф с годовой подпиской. 2й сценарий заходят 2 раза в неделю, использует тренировки в домашних условиях и подписаны на ежемесячный тариф. Таким образом у вас есть наглядное понимание как часто, как и какие клиенты должны использовать ваш продукт, чтобы стать вашими лучшими клиентами.
Структурирование RR по сегментам пользователей.
Я предпочитаю использовать термин «Персона» из методики CJM (customer journey mapping) . Персона объединяет в себе собирательные образы ваших целевых клиентов: пол, возраст, географию, доход, поведение и другие особенности. Безусловно важно иметь понимание по возвращаемости этих целевых сегментов.
Структурирование по каналам трафика.
RR входит в скоп анализа качества трафика — крайне важно понимать какой канал дает какой результат и уже исходя из этого оценивать сам канал и подкручивать таргетинг, рекламное сообщение, посадочную страницу и т. д. Анализировать трафик на предмет продуктовых сценариев и использование различных фич и далее наблюдать за возвращаемостью.
Отдельно я бы выделила неактивных/ушедших пользователей, которых вы решили разбудить и обратно привести в продукт.
Структурирование по неактивным пользователям.
Такой дашборд полезно настроить до маркетинговых мероприятий и внедрение нового функционала, который призван вернуть пользователей обратно в продукт: например, запуск e-mail или трейд маркетинговых кампаний со скидками и пр.
Структурирование по сценариям использования продукта.
Безусловно, каждый продуктолог и продуктовый маркетолог должны четко понимать какие предполагаются сценарии использования продукта, какие они у пользователей, понимать aha-момент для своего продукта — тот самый момент, когда пользователь осознал ценность продукта для себя и начал им активно пользоваться.
Когда вы выстроите данные сценарии и выведите на дашборд, то сможете отследить, какие из них работают, а какие приводят к оттоку.
В целом, вариантов структурирования можно придумать очень много. Пусть это не пугает, для начала начните с самых основных. Я рекомендую их выстраивать на разных дашбордах — далее всегда приходит понимание тенденций и взаимосвязей. При наличии в команде грамотного аналитика можно выстраивать уже более сложные дашборды, заточенные именно под ваш продукт. Главное начать.
Как уже было сказано выше — по классической модели 1, 7, 30 дней и 1 года. Такая модель подойдет для понимания выживаемости трафика: чтобы быстро оценить запуск той или иной маркетинговой активности, обновления контента, оценки новой фичи или обновления дизайна и т. п. — в целом, всегда nice to have эти цифры перед глазами.
Для того, чтобы более точно настроить временные отрезки, которые будут отвечать пользовательским сценариям именного вашего продукта/бизнеса, эффективнее всего провести RFM анализ (recency, frequency, monetary) — метод анализа, который позволит вам выделить сегмент пользователей, который с вами дольше всех, заходят чаще остальных и приносят больше всего прибыли — такой сегмент можно взять за бенчмарк проанализировать детально: выделить их пользовательские сценарии, частотность использования продукта, цикл сделки и другие важные критерии.
Допустим, у вас спортивное приложение с онлайн-тренировкам с подпиской на месяц, полгода и год. Вы провели RFM анализ и выявили, что наиболее благодатный сегмент использует два сценария. 1ый сценарий: пользователи заходят 3–4 раза в неделю, смотрят упражнения для тренировки в спортивном зале и имеют тариф с годовой подпиской. 2й сценарий заходят 2 раза в неделю, использует тренировки в домашних условиях и подписаны на ежемесячный тариф. Таким образом у вас есть наглядное понимание как часто, как и какие клиенты должны использовать ваш продукт, чтобы стать вашими лучшими клиентами.
Структурирование RR по сегментам пользователей.
Я предпочитаю использовать термин «Персона» из методики CJM (customer journey mapping) . Персона объединяет в себе собирательные образы ваших целевых клиентов: пол, возраст, географию, доход, поведение и другие особенности. Безусловно важно иметь понимание по возвращаемости этих целевых сегментов.
Структурирование по каналам трафика.
RR входит в скоп анализа качества трафика — крайне важно понимать какой канал дает какой результат и уже исходя из этого оценивать сам канал и подкручивать таргетинг, рекламное сообщение, посадочную страницу и т. д. Анализировать трафик на предмет продуктовых сценариев и использование различных фич и далее наблюдать за возвращаемостью.
Отдельно я бы выделила неактивных/ушедших пользователей, которых вы решили разбудить и обратно привести в продукт.
Структурирование по неактивным пользователям.
Такой дашборд полезно настроить до маркетинговых мероприятий и внедрение нового функционала, который призван вернуть пользователей обратно в продукт: например, запуск e-mail или трейд маркетинговых кампаний со скидками и пр.
Структурирование по сценариям использования продукта.
Безусловно, каждый продуктолог и продуктовый маркетолог должны четко понимать какие предполагаются сценарии использования продукта, какие они у пользователей, понимать aha-момент для своего продукта — тот самый момент, когда пользователь осознал ценность продукта для себя и начал им активно пользоваться.
Когда вы выстроите данные сценарии и выведите на дашборд, то сможете отследить, какие из них работают, а какие приводят к оттоку.
В целом, вариантов структурирования можно придумать очень много. Пусть это не пугает, для начала начните с самых основных. Я рекомендую их выстраивать на разных дашбордах — далее всегда приходит понимание тенденций и взаимосвязей. При наличии в команде грамотного аналитика можно выстраивать уже более сложные дашборды, заточенные именно под ваш продукт. Главное начать.
Какой Retention считается нормой?
Есть несколько способов выстраивать бенчмарки:
1. По собственным показателям
2. По показателям конкурентов
3. По показателям отдельных индустрий, отчеты по которым обычно готовят аналитические и консалтинговые агентства.
Анализируя возвращаемость, мы всегда имеем показатель — антоним — показатель оттока churn rate. В сущности, вы можете анализировать churn rate — оба показателя будут верны.
В 2019 году Mixpanel проанализировало поведение более чем 1,3 миллиарда пользователей и выявило бенчмарки для определенных рынков. В целом средний CRR по всем рынкам — ниже 20% за 8 недель.
Вот некоторые тренды из отчета: для медиа продуктов и финансового сектора нормой CRR 8-й недели считается более 25%. Для SaaS и e-commerce это цифра равна 35%.
1. По собственным показателям
2. По показателям конкурентов
3. По показателям отдельных индустрий, отчеты по которым обычно готовят аналитические и консалтинговые агентства.
Анализируя возвращаемость, мы всегда имеем показатель — антоним — показатель оттока churn rate. В сущности, вы можете анализировать churn rate — оба показателя будут верны.
В 2019 году Mixpanel проанализировало поведение более чем 1,3 миллиарда пользователей и выявило бенчмарки для определенных рынков. В целом средний CRR по всем рынкам — ниже 20% за 8 недель.
Вот некоторые тренды из отчета: для медиа продуктов и финансового сектора нормой CRR 8-й недели считается более 25%. Для SaaS и e-commerce это цифра равна 35%.
Statista опубликовала данные по RR 30го дня за 3 квартал 2022 года в мобильных приложениях для разных категорий бизнеса.
Что еще нужно знать про кривую возвращаемости. Старший аналитик компании Anaconda София Янг выделяет три вида кривых: плоская, улыбающаяся и падающая кривые.
При этом каждый продуктовый маркетолог и продукт менеджер должны стремиться к «улыбающейся» кривой — она говорит, что пользователь со временем все чаще использует продут. Плоская прямая говорит о полезном устойчивом продукте, самый опасный сигнал обозначает падающая кривая — необходимо предпринимать меры.
Важно отметить про понятие «счастливый» отток. Есть категория клиентов, которые решают одноразовую потребность с вашим продуктом и больше не возвращаются, либо возвращаются через долгий период, при другом сценарии и т. д. Такой тип поведения характерен, например, для туристов, которые приехали в другую страну, скачали приложение, использовали его в течение отпуска — очень были счастливы его наличием, но снесли после отъезда.
Важно отметить про понятие «счастливый» отток. Есть категория клиентов, которые решают одноразовую потребность с вашим продуктом и больше не возвращаются, либо возвращаются через долгий период, при другом сценарии и т. д. Такой тип поведения характерен, например, для туристов, которые приехали в другую страну, скачали приложение, использовали его в течение отпуска — очень были счастливы его наличием, но снесли после отъезда.
Стратегии удержания пользователей
Глобально стратегии удержания можно разделить на две большие задачи — продуктовые и задачи реактивации пользователей с помощью маркетинговых инструментов.
Стратегия оптимизации сценариев использования продукта.
1. Определяем целевые Персоны
2. Одним предложением определяем aha-момент для каждой Перосны. Например, когда я была студенткой, у меня был ограниченный бюджет на одежду, но при этом мне хотелось одеваться стильно, ярко и носить качественную одежду. Тогда в моей картине мира было представление, что невозможно найти большой ассортимент красивой и качественной одежды за небольшой бюджет. Какого было мое удивление, когда ASOS позволил мне находить нужные мне вещи среди десятков, если не сотен продавцов, иметь огромный выбор моделей, цветов и материалов. При этом фишкой ASOS являлось очень качественно отснятые фото и самое главное — видео с моделями, когда при естественном движении и переливающимся свете я могла оценить как одежда смотрится на человеке — это снимало барьер отсутствие примерки. Вторым ключевым моментом было два вида доставки — быстрая и обычная, при этом быструю доставку можно было выбрать при доступной сумме заказа. И одной из самых залипательных фишек ASOS — это возможность сохранять товары в избранное и бесконечные промо и скидки на них — таким образом, я постоянно возвращалась к ним, зная, что всегда найду то, что я ищу, смогу это купить со скидкой и быстро получить. Мой aha-момент настал в тот момент, когда я собирала свой гардероб в избранном и постепенно его выкупала — это было абсолютное эндорфиновое счастье.
Очевидно, что на каждом этапе моего пользовательского сценария команда ASOS постаралась добавить крючков, которые все больше и больше притягивали, оставляли и возвращали меня в их продукт. Подумайте, как ваши пользователи проходят свои сценарии, где их можно зацепить и оставить и просто сделайте это.
Стратегия простого онбординга или обучения как использовать ваш продукт.
Я в своей практики встречаю очень много приложений, сервисов и пр. , которые нанизаны классными возможностями, фичами, но их попросту невозможно обнаружить внутри продукта, не приложив усилий и вообще зачастую самые главные достоинства продукта ты узнаешь либо случайно, либо из сторонних источников. Так, например, для меня дело обстояло с Notion — классный нужный продукт для организации своей повседневной работы, но, чтобы им начать пользоваться, нужно пройти уйму обучающих видео. И если на рынке появится аналогичный продукт с более понятным онбордингом и где функционал будет назван обычным понятным всем языком, то Notion рискует потерять часть новой аудитории.
Стратегия создания добавочной ценности для пользователей.
Например, тот же ASOS, с помощью доступной быстрой доставки, создаёт добавочную ценность. У пользователя складывается ощущение, что он совершил выгодную сделку. HubSpot — разработчик одной из крупнейших CRM систем и маркетинговых технологий создал одну из лучших, на мой взгляд стратегий inbound маркетинга, когда запустили HubSpot Academy. Во-первых, бесплатную онлайн школу по маркетингу и продажам, во-вторых, огромную базу полезных, структурированных статей с кучей шаблонов, которые практичны и применимы в работе. Так, HubSpot смог создать непревзойденную добавочную ценность для самых разных «Персон» своего продукта — от начинающих предпринимателей, до матерых маркетологов.
Помимо продуктовых стратегий, необходимо разработать комплекс мер по реактивации пользователей с помощью маркетинговых каналов.
Вот некоторые из них:
Возвращаемость пользователей наряду с их привлечением — одна из основных задач продуктового маркетолога и продукт менеджера. Нет никаких ухищрений и скрытых методик по возращаемости. Правило для RR единое — знайте своего пользователя и делайте продукт, который будет приносить им пользу и удовлетворение.
Источники и полезные ссылки:
Стратегия оптимизации сценариев использования продукта.
1. Определяем целевые Персоны
2. Одним предложением определяем aha-момент для каждой Перосны. Например, когда я была студенткой, у меня был ограниченный бюджет на одежду, но при этом мне хотелось одеваться стильно, ярко и носить качественную одежду. Тогда в моей картине мира было представление, что невозможно найти большой ассортимент красивой и качественной одежды за небольшой бюджет. Какого было мое удивление, когда ASOS позволил мне находить нужные мне вещи среди десятков, если не сотен продавцов, иметь огромный выбор моделей, цветов и материалов. При этом фишкой ASOS являлось очень качественно отснятые фото и самое главное — видео с моделями, когда при естественном движении и переливающимся свете я могла оценить как одежда смотрится на человеке — это снимало барьер отсутствие примерки. Вторым ключевым моментом было два вида доставки — быстрая и обычная, при этом быструю доставку можно было выбрать при доступной сумме заказа. И одной из самых залипательных фишек ASOS — это возможность сохранять товары в избранное и бесконечные промо и скидки на них — таким образом, я постоянно возвращалась к ним, зная, что всегда найду то, что я ищу, смогу это купить со скидкой и быстро получить. Мой aha-момент настал в тот момент, когда я собирала свой гардероб в избранном и постепенно его выкупала — это было абсолютное эндорфиновое счастье.
Очевидно, что на каждом этапе моего пользовательского сценария команда ASOS постаралась добавить крючков, которые все больше и больше притягивали, оставляли и возвращали меня в их продукт. Подумайте, как ваши пользователи проходят свои сценарии, где их можно зацепить и оставить и просто сделайте это.
Стратегия простого онбординга или обучения как использовать ваш продукт.
Я в своей практики встречаю очень много приложений, сервисов и пр. , которые нанизаны классными возможностями, фичами, но их попросту невозможно обнаружить внутри продукта, не приложив усилий и вообще зачастую самые главные достоинства продукта ты узнаешь либо случайно, либо из сторонних источников. Так, например, для меня дело обстояло с Notion — классный нужный продукт для организации своей повседневной работы, но, чтобы им начать пользоваться, нужно пройти уйму обучающих видео. И если на рынке появится аналогичный продукт с более понятным онбордингом и где функционал будет назван обычным понятным всем языком, то Notion рискует потерять часть новой аудитории.
Стратегия создания добавочной ценности для пользователей.
Например, тот же ASOS, с помощью доступной быстрой доставки, создаёт добавочную ценность. У пользователя складывается ощущение, что он совершил выгодную сделку. HubSpot — разработчик одной из крупнейших CRM систем и маркетинговых технологий создал одну из лучших, на мой взгляд стратегий inbound маркетинга, когда запустили HubSpot Academy. Во-первых, бесплатную онлайн школу по маркетингу и продажам, во-вторых, огромную базу полезных, структурированных статей с кучей шаблонов, которые практичны и применимы в работе. Так, HubSpot смог создать непревзойденную добавочную ценность для самых разных «Персон» своего продукта — от начинающих предпринимателей, до матерых маркетологов.
Помимо продуктовых стратегий, необходимо разработать комплекс мер по реактивации пользователей с помощью маркетинговых каналов.
Вот некоторые из них:
- E-mail и Push-маркетинг.
- Ремаркетинг — настройте персонализированную рекламу по продуктам/категориям, которые заинтересовали пользователя.
- Акции и скидки.
- SMM — используйте интересный и нетривиальный контент для реактивации через собственные каналы в соц. сетях.
Возвращаемость пользователей наряду с их привлечением — одна из основных задач продуктового маркетолога и продукт менеджера. Нет никаких ухищрений и скрытых методик по возращаемости. Правило для RR единое — знайте своего пользователя и делайте продукт, который будет приносить им пользу и удовлетворение.
Источники и полезные ссылки:
- https://userpilot. com/blog/churn-analytics/
- https://mixpanel. com/blog/whats-a-good-retention-rate/
- https://towardsdatascience. com/retention-analysis-framework-4eb62933e2b
- https://www. statista. com/statistics/259329/ios-and-android-app-user-retention-rate/
- https://mixpanel. com/content/product-benchmarks/2019-report/#retention
Нужно еще почитать
И кто такие визионеры
5 трендов маркетинга в России на 2025 год, которые нельзя упустить
Как разработать эффективную лидогенерацию для вашего бизнеса
Как получить лиды до запуска продукта
для продуктового маркетолога
Здесь можно оформить доставку хорошего маркетинга на e-mail
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
