В аналитике существует “классическая” метрика Retention (удержание), которая показывает процент пользователей, возвращающихся в продукт в определённый день. Она рассчитывается по следующей формуле:
Day N Retention = Количество пользователей, зашедших в день N / Количество пользователей, установивших приложение N дней назад * 100%
Существует несколько частных случаев этой метрики. Рассмотрим четыре наиболее известные.
Четыре разновидности Retention
-
Day N Rolling Retention (повторяющееся удержание N-го дня) - это процент пользователей, которые вернулись в приложение в N день с момента установки или позже. Например, если один пользователь вернулся в приложение на 14 день и на 45 день, а второй пользователь - на 44 день, то при расчёте Day 14 Rolling Retention, они будут считаться двумя пользователями, вернувшимися на 14 день.
-
Day N Return Retention (возвратное удержание N-го дня) – это процент пользователей, которые вернулись хотя бы один раз за N дней. Например, при расчёте Day 21 Return Retention, будут учитываться все пользователи, зашедшие в приложение хотя бы один раз в любой из дней с первого по двадцать первый.
-
Day N Bracket-Dependent Return Retention (диапазонное удержание N-го дня) - это процент пользователей, хотя бы один раз вернувшихся в приложение в промежуток со дня M до дня N, где параметр M ограничивает временной диапазон для возврата пользователей. Например, M - 14, тогда Day 20 Bracket-Dependent Return Retention покажет процент пользователей, которые запускали приложение с 14 по 20 день с момента установки. Фактически, это частный случай возвратного удержания N-го дня.
-
Day N Full Retention (полное удержание N-го дня) - это процент пользователей, которые заходили в приложение каждый день до дня N. Например, Day 5 Full Retention - это процент пользователей, которые заходили в приложение в 1, 2, 3, 4 и 5 дни с момента установки.
Проходите наши бесплатые онлайн-курсы, раскрывающие разные стороны геймдева и аналитики
Rolling Retention
Из четырёх разновидностей этой метрики, которые перечислены выше, чаще всего используется Rolling Retention (повторяющееся удержание). Оно считается по следующей формуле:
Day N Rolling Retention = Количество пользователей, зашедших в день N или позже / Количество пользователей, установивших приложение N дней назад * 100%
Пример расчёта этого показателя.
Допустим, у нас есть данные по десяти юзерам за 28 дней.
Читайте также: Глоссарий игровых метрик devtodev
Здесь зелёным выделены дни, когда пользователи заходили в приложение, а розоватым – дни с момента последнего визита, в которые не было заходов.
Day N Rolling Retention учитывает пользователей, которые заходили в этот день или позже, то есть тех, у кого ячейка зелёная или белая. Если высчитать значения “классического” Retention и Rolling Retention для этого примера, то получится следующий график:
Читайте также: Главные метрики. FTUE
Rolling Retention всегда выше “классического”, потому что учитывает не только пользователей, зашедших в приложение в один конкретный день, но и всех тех юзеров, которые зашли позже. Как следствие, график Rolling Retention ещё и более плавный.
Основная проблема Rolling Retention - это сложность его использования. В отличие от стандартного Retention, его нужно пересчитывать ежедневно, поскольку те юзеры, которые не заходили в приложение некоторое время и уже считались отвалившимися, могут снова начать им пользоваться. Из-за этого меняются значения Rolling Retention всех предыдущих дней.
Например, последний раз пользователь зашёл в приложение на десятый день после установки. Затем мы рассчитали Day 25 Rolling Retention, уже не учитывая этого пользователя. Однако он вновь открыл приложение на 30 день. И чтобы учесть этого пользователя, нам следует сделать перерасчёт Rolling Retention для всех дней с 11 по 30.
Читайте также: Главные метрики. Активные пользователи (DAU, WAU, MAU)
Зачем использовать Rolling Retention?
Rolling Retention позволяет нам учитывать пользователей более полно. Так, замеряя “классическое” удержание 7 дня мы автоматически считаем отвалившимися всех пользователей, которые по каким-то причинам не зашли в проект именно в этот день. Однако, они, может быть, не покинули приложение, и открыли его, например, только на следующий день.
Мы в devtodev считаем, что эта метрика может быть полезна тем приложениям, которые не предполагают ежедневное использование. Например, играм, в которых нужно ждать определённое время для того, чтобы что-то построилось или накопились некие ресурсы.
Не стоит забывать и о том, что Retention - это метрика, обратная оттоку. Как следствие, большим плюсом Rolling Retention является то, что он позволяет считать отток пользователей более точно и более просто, чем “классический” Retention. На графике выше область под синей кривой - это вернувшиеся пользователи (заходившие в данный день или позже), а область над этой кривой - отвалившиеся (не заходившие больше в приложение, начиная с данного дня). Как видно, она даёт более объективную картину удержания пользователей, чем “классический” Retention (красная кривая).
devtodev - аналитический сервис, разработанный специально для игр . С помощью devtodev можно проанализировать поведение платящей аудитории, выявить узкие места в экономике игры, оценить эффективность игровых уровней и спрогнозировать LTV
Выводы
Rolling Retention - это полезная для проекта метрика, которая позволяет оценивать, насколько он интересен пользователям, с какого момента они уже в него больше не вернутся, а также помогает рассчитывать такие показатели, как Lifetime и отток.
Использовать эту метрику лучше всего в приложениях, которые не предполагают ежедневное использование. В тех, куда пользователи, в идеале, должны заходить каждый день, она может ввести разработчика в заблуждение, показывая ему более высокие значения удержания и более плавное снижение.
В любом случае, для принятия взвешенных решений, лучше всего ориентироваться на обе метрики - как на “классический” Retention, так и на Rolling Retention.
