Retention Framework

Управление ростом через удержание
Retention Framework зародился с появлением SAAS бизнес модели (программное обеспечение по подписке), но применим для всех товаров и услуг, которыми пользуются регулярно. По сути эту методологию можно приложить для всех типов бизнесов, кроме, разве что таких, как торговля автомобилями, недвижимостью, и B2B проектов, которые не подразумевают повторного сотрудничества (построили этому клиенту одну гидроэлектростанцию и хватит).

Если в классической розничной модели для роста необходимо наращивание числа клиентов, среднего чека и маржинальности сделок, то Retention Framework смотрит на рост компаний с ракурса числа новых и вернувшихся клиентов, и их удержания.

Проще всего Retention Framework понять через аллегорию с бассейном, где вода — это платящие клиенты. Если из вашего басейна вытекает вода (т.е. уходят платящие клиенты), то вам нужно наливать новую воду, чтобы поддерживать уровень воды в бассейне (финансовый поток).
Компания, которая прекрасно справляется с удержанием клиентов может привлекать немного новых клиентов и быть при этом финансово успешной по сравнению с компаний, которая постоянно инвестируем в привлечение новых клиентов, но не умеет удерживать их.
Представьте ситуацию: мы изучаем две компании U и R:
Интерпретация​ боксплота (ящика с усами)
Компания U ежемесячно привлекает 500 новых клиентов, но у неё плохо получается их удерживать. Это как басейн из которого постоянно выливается вода. К концу первого месяца после привлечения только 21% новых клиентов остаются с компанией U.

Компания R менее активна в acquisition маркетинге. Она привлекает по 300 клиентов каждый месяц, зато лучше справляется с их удержанием. Например через 6 месяцев после первого заказа 27% клиентов остаются и продолжают делать заказы.

Какая из компаний будет более успешной на дистанции в 3 периода? А на дистанции в 6 периодов?
✨ ЗАДАНИЕ: Retention Framework 1

Базовые понятия Retention Framework

Вы привлекаете трафик, который конвертируется в триальных клиентов. Т.е. клиентов, которые пользуются ограниченным функционалом бесплатного продукта или полным функционалом, но ограниченное время, например 7 дней после регистрации. Часть триальных клиентов конвертируется в новых платящих клиентов. Это те, кто оплатил полный функционал продукта или приобрел подписку.

У каждого нового клиента есть мера активности или, другими словами, мера удержания (отсюда вытекает название фреймворка). Эту меру можно выразить как долю клиентов, которая продолжила пользоваться продуктом — Retention (коэф. удержания). Или доля клиентов, которая ушла: Churn (коэф. оттока, считается, как Retention минус 1)

Retention и Churn зависят от окна расчета. Например Retention (7 дн.) означает, что мы считаем долю клиентов, которая продолжает делать заказы через 7 дней после момента регистрации (или с момента покупки — разные компании считают его по-разному). В зависимости от типа бизнеса подбираются различные окна для расчета показателей: день, неделя, месяц и даже год.
Retention и Churn рассчитываются по когортам, но о них мы поговорим в следующем разделе.
Интерпретация​ боксплота (ящика с усами)
Формы когорт компаний из примера. Показывают, какую долю клиентов от первоначального числа клиентов в когорте когорты компания способна сохранить через Х периодов
После того как клиент перестал осуществлять заказы или прекратил подписку он попадает в «базу оттока». Это база клиентов, которые уже знакомы с продуктом, но почему то прекратили его использование. «Вернуть» таких клиентов гораздо дешевле, чем привлекать новых, поэтому в компаниях существуют целые маркетинговые отделы, нацеленные на возврат клиентов.

Для них есть специальная модификация показателя — Rolling Retention. Если юзер вернулся, что Rolling Retention будет считать его «живым» во все дни, предшествующие последней покупке. Поэтому Rolling Retention всегда выше классического. Какой именно показатель выбрать зависит от типа бизнеса и интервала между покупками.
У Amplitude есть отличные обучающие материалы про Retention Framework:

Гайд: Why You Need to Care About User Retention
Статья: The Retention Lifecycle Framework: A Process for Improving User Retention

    Формулы и определения

    Число новых клиентов — общее число клиентов, которые сделали первый платный заказ за определенный период.

    Число активных клиентов — общее число клиентов, которые сделали заказ в отчетном периоде, при условии, что они делали заказы в предыдущем отчетном периоде.

    Число вернувшихся клиентов — общее число клиентов, которые сделали заказ в отчетном периоде, при условии, что они НЕ делали заказ в предыдущем отчетном периоде.

    Retention — доля клиентов, которые продолжают пользоваться продуктом к определенному периоду (зависит от окна расчета) от момента первого заказа по отношению ко всем клиентам из когорты новых / вернувшихся за период клиентов.

    Churn — доля клиентов, которые перестали пользоваться продуктом к определенному периоду (зависит от окна расчета) от момента первого заказа по отношению ко всем клиентам из когорты новых / вернувшихся за период клиентов.

    ARPU — средняя выручка, которую приносит один клиент за окно расчета.

    Интерпретация​ боксплота (ящика с усами)
    Этот фреймворк отлично подходит для ответа на вопрос: почему упали (или выросли:) продажи в календарном периоде? Если декомпозировать его на когорты, то можно найти один из возможных ответов: привлекли меньше НОВЫХ клиентов; хуже УДЕРЖИВАЛИ имеющихся или ВЕРНУЛИ недостаточно клиентов из базы отвала
    Рассчитайте ARPU, Retention и Churn на 1, 2 и 3 период с момента первого заказа. Постройте график удержания когорт новых клиентов.
    ЗАДАНИЕ: Retention Framework 2
    Удержание оказывает критически важное влияние на рост компании. Основной инструмент работы с удержанием клиентов — повышение качества услуг и развитие продукта.

    ARPU, Retention и Churn применяются для решения широкого спектра задач: приоритезации бэклога, оценки юнит-экономики, поиска наиболее ценных сегментов клиентов и самых важный функций в продукте. О практической стороне применения этой метрики следующий материал.
    Оцените страницу:
    Бесполезно
    Частично норм
    Полезно