о оценкам McKinsey (2024), привлечение нового клиента стоит в 5–25 раз дороже, чем работа с уже существующим. При этом лояльные пользователи тратят в среднем на 67% больше, чем новички. Эти данные показывают, что часть бюджета разумно направлять на стратегии удержания.
В статье — о том, как считать индекс удержания через CRR и какие практические шаги помогают сокращать отток пользователей в мобильных и веб-приложениях.
Что такое удержание пользователей и почему оно важно
Удержание пользователей (Retention) — это показатель того, насколько хорошо продукт умеет возвращать людей после первого взаимодействия. Проще говоря, это доля пользователей, которые продолжают пользоваться сервисом спустя определенный период. Чем выше удержание, тем сильнее продукт цепляет аудиторию и тем устойчивее растет бизнес.
Почему это важно:
Снижает затраты на рост. Высокий показатель удержания позволяет тратить меньше на маркетинг и масштабироваться за счет стабильной пользовательской лояльности.
Показывает реальную ценность продукта. Если аудитория возвращается, значит, продукт закрывает потребность и делает это лучше альтернатив.
Помогает планировать деньги и ресурсы. С устойчивым удержанием можно точнее прогнозировать выручку, планировать развитие и инвестировать в фичи, которые действительно повлияют на рост.
Делает маркетинг эффективнее. Понимание удержания по каналам привлечения помогает находить качественный трафик.
Метрика Retention (Customer Retention Rate): что показывает и как ее считать
Customer Retention Rate (CRR) показывает, какой процент пользователей остается активным спустя выбранный период. По сути, это показатель того, насколько продукт полезен и удобен.
Важно различать наличие пользователя в базе и его реальную активность. В расчетах используют только «живых» пользователей — тех, кто совершает ключевое действие: покупку, запуск приложения, повторный визит.
Как рассчитать CRR
Оптимальный период для расчета зависит от специфики бизнеса:
Ежедневные сервисы (мобильные приложения, онлайн-игры) — дневной или недельный Retention.
Регулярные покупки (e-commerce, подписочные модели) — неделя или месяц.
Длинный цикл сделки (страхование, сезонные товары) — квартал или год.
Главный принцип — период должен соответствовать естественной частоте использования продукта.
Формула расчета:
CRR = ((X3 − X2) / X1) × 100%
Где:
X1 — количество клиентов в начале периода;
X2 — число новых клиентов, пришедших за этот период;
X3 — количество клиентов в конце периода.
Позволяет отделить влияние новых пользователей и получить чистый показатель удержания.
Пример расчета CRR для мобильного приложения
Сервис для отслеживания тренировок. Период — неделя.
В начале периода: 8 000 активных пользователей.
Новые за неделю: 1 900.
Активные в конце: 7 100.
Расчет:
CRR = ((7 100 − 1 900) / 8 000) × 100% = 65%
То есть 65% пользователей, которые пользовались приложением на старте недели, вернулись хотя бы один раз.
Основные виды Retention-анализа
Классический
Базовый метод, применимый практически к любому бизнесу. Он показывает, какая доля пользователей возвращается в продукт спустя определенный промежуток времени — например, на 1-й, 7-й или 30-й день после первого визита.
Метод помогает быстро понять, насколько хорошо работает знакомство с продуктом: онбординг пользователей, интерфейс, ценность первых действий. Особенно полезен для мобильных приложений, игр и сервисов, где важна скорость формирования привычки.
Когортный
Сравнивает разные группы пользователей (когорты), объединенные по дате регистрации, источнику трафика, версии приложения или любому другому признаку.
Позволяет увидеть, как изменяется поведение каждой группы во времени и что влияет на рост или падение удержания.
N-day
Фиксирует долю пользователей, которые вернулись строго в N-й день после первого использования. Метод помогает понять, есть ли у продукта четкие точки возврата — день, неделя, месяц. Подходит для приложений с периодическими сценариями использования — фитнес-трекеров, образовательных платформ, сервисов по подпискам.
Rolling Retention
Показывает долю пользователей, которые вернулись на N-й день или позже, то есть хотя бы один раз после выбранной точки отсчета.
Этот метод помогает оценить «живую» пользовательскую базу и понять естественный темп оттока, особенно если продукт используют нерегулярно: например, маркетплейсы, сервисы бронирования, полезные утилиты или b2b-инструменты.
Как анализировать Retention в мобильных и веб-приложениях
Удержание — это не одна метрика, а целая система. Чтобы понять, почему пользователи остаются или уходят, важно смотреть на Retention в разных разрезах: по каналам, ранним действиям и реальным сценариям поведения.
Retention по каналам привлечения
Разные источники приводят аудиторию с разной мотивацией, уровнем ожиданий и глубиной взаимодействия с продуктом. Поэтому сравнение Retention по каналам — один из самых точных способов оценить, где приходит «правильная» аудитория.
Как анализировать:
Разбивайте Retention (Day 1 / Day 7 / Day 30) на платные и органические сегменты.
Сравнивайте каналы с похожей стоимостью привлечения, но разным уровнем удержания — это помогает находить точки роста при тех же расходах.
Отслеживайте изменения Retention при обновлении креативов, лендингов, офферов и таргетинга — даже небольшой сдвиг в сообщении может привести другого типа пользователей.
Рассматривайте Retention по подканалам внутри одного источника: креативы, кампании, форматы объявлений часто дают разное качество аудитории.
Сегментация по уровню вовлеченности
Первые 24–72 часа после установки или регистрации — самое чувствительное окно. Небольшие различия в активности на старте обычно хорошо предсказывают долгосрочное удержание.
Как анализировать:
Формируйте когорты на основе ключевых действий в первые дни: завершил онбординг / не завершил, просмотрел N экранов, создал первый проект, добавил товар в корзину, выполнил поиск.
Сравнивайте Retention внутри сегментов с сопоставимым уровнем действия, чтобы видеть, какие именно шаги помогают «закрепить» пользователя.
Определяйте точку минимально достаточного действия — момент, после которого вероятность возврата заметно увеличивается. На нее можно ориентировать онбординг и первые сценарии.
Поведенческая сегментация
Линейная воронка редко отображает реальное поведение. Пользователи проходят продукт разными маршрутами, и эти сценарии напрямую влияют на удержание.
Как анализировать:
Используйте поведенческую кластеризацию: быстрый просмотр → тестовое действие → уход или глубокое исследование → создание контента → возврат.
Идентифицируйте «здоровые» пути — те, что приводят к высокому Retention, и проблемные — где пользователи чаще всего обрывают путь.
Смотрите Retention в разрезе этих паттернов, а не только по временным когортам — так легче понять, какие сценарии нужно усиливать или ремонтировать.
Этапы удержания пользователя
Онбординг
Первые минуты в продукте решают почти все. Задача онбординга — максимально быстро показать, зачем продукт нужен и что он делает для человека.
Что работает:
Персонализированный маршрут. Вместо общего сценария — путь, адаптированный под цели пользователя: подобрать задачи, интересы, нужный режим работы или формат контента.
Быстрый Aha-moment. Пользователь должен почувствовать ценность за 1–3 простых действия. Никаких длинных туров на 15 шагов.
Постепенное раскрытие функциональности. Сложные фичи показывают позже — когда человек освоил базу.
Геймификация продвижения. Чек-листы, прогресс-бары, уровни поднимают мотивацию и делают обучение интереснее.
Интерактивное обучение. Живые подсказки, мини-квесты и tap-to-try лучше статичных экранов с текстом.
Активное использование
Когда пользователь остается надолго, его удержание формируется уже не функциональностью, а отношением, сообществом и привилегиями.
Как усиливать долгосрочную связь:
Программы лояльности. Бонусы, персональные условия, накопительные уровни — ощущение, что вклад пользователя ценят.
Эксклюзивные возможности. Ранний доступ к фичам, закрытые тесты, персональные сборки.
Сообщество. Форумы, чаты, клубы интересов — социальные связи дают сильную точку возврата.
Адвокатские программы. Активные пользователи становятся амбассадорами и приводят новых клиентов.
Работа с обратной связью. Не просто собирать отзывы, а показывать, что они влияют на развитие продукта.
Риск оттока
Снижение активности — ранний сигнал, который нельзя игнорировать. Задача — заметить риск, среагировать точечно и вовремя.
Практики анти-черна:
Предиктивные модели. Статистика заранее определяет пользователей с высоким риском ухода.
Триггерные сообщения. Автоматические пуши, письма или подсказки срабатывают по конкретным событиям или отсутствию действий.
Реактивация пользователей. Персональные подборки, офферы, напоминания о ценности.
Персональный аутрич. Для ключевых пользователей — точечная поддержка: чат, звонок, индивидуальная помощь.
Устранение барьеров. Быстрая работа над UX, багами и источниками раздражения.
Возвращение пользователя
Когда человек уже был в продукте, но сделал паузу, важно напомнить ему о ценности и вернуть в активное использование.
Что работает:
Персональные поводы вернуться. Вместо абстрактных «Мы скучаем!» — конкретные причины: новая функция под его задачу, прогресс, который можно добить.
Динамические дайджесты. Показывают, что изменилось за время отсутствия: обновления, персональные рекомендации, достижения, которые ждут продолжения.
Низкий порог входа. Важно упростить путь возвращения: один тап, чтобы продолжить с места, на котором человек остановился, без повторного обучения.
Эффект незавершенности. Напоминания о том, что осталось немного до результата: пройти последний шаг, закрыть задачу, получить награду.
Мягкая мотивация. Промонаграды, временные бонусы, ограниченные события — но без агрессивного давления, чтобы не вызвать отторжение.
Социальные триггеры. Показывают активность друзей, команды или сообщества — создавая ощущение, что что-то важное происходит без пользователя.
Стратегии повышения удержания
Удержание растет, когда пользователь быстро получает ценность, регулярно видит прогресс и чувствует, что продукт работает лично для него.
Персонализация
Персонализация ускоряет путь к первой ценности и делает взаимодействие естественнее — пользователь видит, что действительно ему подходит.
Как применять:
Показывайте точные рекомендации даже при минимуме данных: страна, платформа, исходная категория интересов.
Стройте персональный фид: товары, уроки, маршруты, задачи — все на основе поведения и контекста.
Подстраивайте онбординг: если человек перескочил шаг или совершил ключевое действие, адаптируйте сценарий сразу.
Геймификация
Геймификация не должна превращать продукт в игру. Ее задача в том, чтобы создать ощущение движения вперед. Она работает, когда усиливает мотивацию, а не отвлекает.
Как применять:
Добавляйте короткие циклы: ежедневные миссии, маленькие цели.
Визуализируйте прогресс — учебный, спортивный, профессиональный или контентный.
Используйте мягкое соревнование (рейтинги, достижения).
Пуш-уведомления
Push-стратегия работает, если она основана на поведении. Массовые нерелевантные уведомления в мобильных приложениях не только не повышают удержание, но и приводят к отпискам и удалению.
Как применять:
Делайте триггерные посылы: вернуться к незавершенному действию, закончить урок, оформить товар из корзины.
Подбирайте время отправки под привычки конкретного пользователя, а не оптимальное по индустрии.
Сегментируйте: новичку — подсказка по первому шагу, активному пользователю — релевантный контент, «угасающему» — мягкое возвращение без давления.
Контент и UX
Пользователь остается в продукте, когда он быстро понимает, что делать и к чему это ведет.
Как применять:
Сокращайте онбординг: лишний экран = лишний шанс уйти не закончив.
Обновляйте контент так, чтобы продукт выглядел «живым»: актуальные подборки, новые темы, свежие материалы.
Прячьте сложность: продвинутые настройки должны быть доступны, но не мешать основному сценарию.
Как использовать Retention-данные для роста продукта
Retention напрямую влияет на две ключевые метрики: LTV и Churn Rate. Чтобы продукт стабильно рос, эти показатели нужно рассматривать вместе, а не по отдельности.
LTV (Lifetime Value) — суммарная прибыль, которую продукт получает за весь цикл жизни пользователя в продукте.
Высокий Retention естественным образом увеличивает LTV: чем дольше человек остается, тем выше вероятность повторных действий, оплат, апгрейдов и перехода в более прибыльные сценарии.
Churn Rate — процент пользователей, которые перестают пользоваться продуктом. Он обратно пропорционален Retention: падение удержания почти всегда ведет к росту оттока. Важно не просто фиксировать Churn, а понимать, где и почему пользователи уходят: когорта, канал привлечения, тариф или этап воронки.
Чтобы Retention стабильно рос, нужна постоянная работа по циклу из пяти шагов:
Диагностика. Определите сегменты с падением Retention: конкретные когорты, источники трафика, тарифы или шаги воронки, где пользователи теряются.
Формирование гипотез. Найдите, что мешает пользователю двигаться дальше: сложный онбординг, непонятные функции, слишком длинный путь к первой ценности.
Эксперимент. Проводите A/B-тесты и оценивайте влияние на ключевые показатели: N1, N7, N30, а также промежуточные события — активацию, использование фичи, повторное взаимодействие.
Измерение эффективности. Смотрите не только на Retention, но и на экономический эффект: рост LTV, снижение показателя Churn, увеличение конверсий в оплату или использование.
Масштабирование. Если гипотеза подтверждается, распространяйте улучшение на другие сегменты и проверяйте устойчивость эффекта. Иногда рост Retention в одной группе дает двойной или тройной прирост LTV в других.
Ошибки при работе с метрикой Retention
Неверные сравнения
Частая ошибка — сравнивать усредненный Retention между различными приложениями, каналами или периодами без учета контекста.
Почему это проблема:
Размытие реальной картины: один канал может давать качественную аудиторию, другой — почти «мертвую», но итоговый показатель будет выглядеть приемлемо.
Путь к ложным выводам: разная аудитория, цена входа, механики и глубина сценариев критично влияют на возвраты.
Отсутствие сегментации
Ошибка большинства команд — анализировать Retention одной строкой без разреза по каналам, поведению или географии.
Почему это проблема:
Невозможно определить точку потерь.
Сильные сегменты скрываются слабыми. Там, где продукт реально работает, потенциал роста просто не заметен.
Игнорирование контекста
Retention нельзя анализировать в вакууме. На поведение пользователей влияет не только продукт, но и события вокруг него.
Почему это проблема:
Сезонность, маркетинг, изменения в интерфейсе, баги, обновления и акции могут резко поднять или просадить показатель.
Одинаковый Retention-день в разные периоды не означает одинакового качества удержания: короткая акция может временно улучшить метрику вовлеченности, но не стать драйвером стабильного роста.
Примеры успешных Retention-инициатив в 2025 году
Яндекс Еда
Сервис запустил «счетчик доставок» — понятную механику, в которой бонусы начисляются за определенное количество заказов в неделю. Пользователь видит свой прогресс в режиме реального времени и получает легкий «дофаминовый пуш» — добраться до цели.
Что изменилось:
ARPU (средняя выручка с клиента) выросла на 12%;
удержание в крупных городах зафиксировалось на уровне 72%, несмотря на возросшую конкуренцию и рост альтернативных сервисов.
Почему работает:
Геймификация делает рутину разнообразнее. Люди возвращаются не только за выгодой, но и чтобы закрыть цель — механика вовлекает даже без агрессивных скидок.
Wildberries
Классические распродажи перестали влиять на поведение пользователей: аудитория привыкла к постоянным акциям и перестала их замечать.
В 2024–2025 годах компания переключилась на гибкую систему персональных скидок, рассчитанных алгоритмами на основе частоты покупок, интересов и поведения каждого пользователя. Вместо массовых промо — точечные предложения, которые действительно попадают в мотивы конкретного человека.
Результат за шесть месяцев в 2025-м:
+18% к повторным покупкам;
сокращение доли пользователей, совершивших всего один заказ.
Почему работает:
Предложение появляется в момент, когда у пользователя есть реальная потребность. Это повышает ценность сделки и снижает усталость от бесконечных скидок.
Удержание как ключ к устойчивому росту продукта
Retention — это не разовая настройка, а постоянный цикл улучшений. Пользовательские привычки меняются, конкуренты обновляют функционал, а рынок поднимает планку ожиданий. Поэтому стратегия удержания должна быть гибкой.
Команды, которые быстро реагируют на изменения метрик, получают устойчивое преимущество: они раньше замечают причины оттока, точнее масштабируют эффективные сценарии и удерживают пользователей дольше конкурентов.
Если вы хотите создавать полезные и успешные продукты, приходите учиться в онлайн-школу ProductStar. На курсе «Профессия: Продакт-менеджер» вы сможете освоить профессию с нуля и получить работу в ИТ без навыков программирования.
