# Анализируйте удержание по когортам

- **Канонический URL:** https://playbook.affpartners.io/ru/practices/retention-cohorts/index.html
- **Markdown-версия:** https://playbook.affpartners.io/ru/practices/retention-cohorts/index.md
- **Раздел:** Удержание
- **Время:** 90 минут на первый отчёт

Общий процент удержания смешивает разных пользователей и редко объясняет, что исправлять. Разделите людей на сравнимые группы и найдите одно отличие, связанное с конкретным опытом.

## Результат

Одна когортная таблица, заметное отличие между группами, вероятная причина и решение для проверки в следующем периоде.

## Когорта — это группа, которая начала путь вместе

Представьте классы одного курса: группа начала пользоваться приложением в одну неделю, поэтому её поведение можно сравнивать с соседней неделей. Затем внутри группы проверяют одно различие — платформу, страну или первое полезное действие.

## Что понадобится

- **Отчёт:** AppMetrica, Firebase, Amplitude или таблица с датой первого запуска и последующими визитами пользователя.
- **Определения:** Одна трактовка установки, регистрации, визита, первого полезного действия и FTD для всей команды.
- **Период:** Минимум 4–6 полных недель, чтобы сравнение D7 не включало ещё не наступившие дни.

## Термины простыми словами

- **Retention — Доля пользователей, которые вернулись:** Определение: Показывает, сколько людей снова открыли приложение через определённое время после установки или регистрации. Пример: Если из 100 новых пользователей через 7 дней вернулись 18, D7 retention равен 18%.
- **D1 / D7 / D30 — Возврат через 1, 7 или 30 дней:** Определение: Буква D означает day — день. Метрика показывает, какая доля новой группы пользователей вернулась через выбранное число дней. Пример: D7 = 18% означает: через семь дней вернулись 18 из каждых 100 новых пользователей.
- **Когорта — Группа пользователей с общей датой или признаком:** Определение: Когорты позволяют сравнивать похожих пользователей, не смешивая разные периоды, версии и рынки. Пример: Пользователи, установившие приложение в одну неделю, — одна недельная когорта.
- **Сегмент — Группа пользователей с общим поведением:** Определение: Сегмент объединяет людей по платформе, стране, интересу или действию, чтобы не отправлять всем одно сообщение. Пример: Пользователи Android, которые начали, но не завершили регистрацию за последние 24 часа.
- **FTD — Первый депозит пользователя:** Определение: Первый случай, когда зарегистрированный пользователь пополняет счёт. Это бизнес-результат всего пути, а не отдельная кнопка, которую нужно агрессивнее продвигать. Пример: Если регистрацию закончили 100 человек, а первый депозит сделали 24, FTD-конверсия равна 24%.
- **Конверсия — Доля людей, которые перешли к следующему шагу:** Определение: Показывает, сколько пользователей из начавших шаг завершили его или дошли до следующего. Пример: 80 завершили регистрацию из 100 начавших: конверсия равна 80 ÷ 100 × 100% = 80%.

## Когда применять

Команда видит среднее удержание, но не понимает, какая группа изменилась, после какого релиза и с каким пользовательским опытом это связано.

## Как собрать первый отчёт

Начните с недель первого запуска и одного разреза. Чем больше сегментов сразу, тем легче найти случайную разницу без понятного действия.

- **Отчёт Retention**
  - **Источник:** Создайте недельные когорты по первому запуску и выведите D1, D7 и D30 только для завершившихся периодов.
  - **Если доступа нет:** В таблице сохраните дату первого запуска и даты следующих активных дней; посчитайте, вернулся ли человек через 1, 7 и 30 дней.
- **Первое полезное действие**
  - **Источник:** Разделите одну когорту на тех, кто получил первую ценность в первую сессию, и тех, кто не получил.
  - **Если доступа нет:** Если события нет, используйте ближайший подтверждённый результат: сохранение объекта, завершение урока или успешную верификацию.
- **История изменений**
  - **Источник:** Поставьте рядом версии приложения, крупные релизы и кампании — они могут объяснить отличие между неделями.
  - **Если доступа нет:** Если журнала изменений нет, соберите календарь релизов из стора и дат запуска основных коммуникаций.

## Соберите полезное когортное сравнение

1. **Зафиксируйте начало и возврат.** Выберите одно событие начала — обычно первый запуск или регистрация — и одно правило активного дня. Не меняйте определения между группами.
   - **Где сделать:** В описании отчёта над таблицей.
   - **Пример:** Когорта — неделя первого запуска; возврат — любое полезное действие, а не техническое открытие в фоне.
2. **Возьмите полные недели.** Сравнивайте только группы, у которых нужный день уже наступил. Нельзя оценивать D30 для пользователей, пришедших десять дней назад.
   - **Где сделать:** В фильтре периода отчёта.
   - **Пример:** Для D7 берём когорты, завершившиеся не менее восьми дней назад.
3. **Добавьте один разрез.** Выберите платформу, версию, страну или первое полезное действие. Один разрез помогает связать различие с конкретным опытом.
   - **Где сделать:** В строках или фильтре когортной таблицы.
   - **Пример:** Сравниваем Android 4.2 и iOS той же недели, а не сразу платформу × страну × источник × кампанию.
4. **Найдите устойчивое отличие.** Проверьте размер группы и соседние недели. Маленькая разница в 20 пользователях не должна становиться большим продуктовым выводом.
   - **Где сделать:** В колонках размера, D1 и D7.
   - **Пример:** D7 Android 4.2 ниже на 8 п.п. три недели подряд при размере более 500 пользователей.
5. **Свяжите вывод с проверкой.** Запишите вероятную причину, владельца и одно изменение или исследование. Отчёт без следующего действия не помогает продукту.
   - **Где сделать:** В последней колонке и задаче команды.
   - **Пример:** Проверить новый экран онбординга Android 4.2; владелец — мобильная команда; срок — следующая неделя.

## Примеры из практики

- **Просадка не у всех, а в Android 4.2:** D7 ниже на 8 п.п. три недели подряд при размере более 500 пользователей; iOS той же недели стабилен. Решение — проверить изменения онбординга версии 4.2, а не писать всем.
- **Первая ценность объясняет разницу:** Получившие полезный результат в первую сессию имеют D7 28%, остальные — 5%. Команда делает путь к результату заметнее и проверяет следующую недельную когорту.

## Готовый артефакт: Одна таблица — один вывод

Сначала сравните четыре группы по одному признаку. Не превращайте первый отчёт в десятки фильтров.

| Когорта / сегмент | Размер | D1 | D7 | Вывод и действие |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Неделя 3–9 июня · все | 2 400 | 32% | 14% | Точка отсчёта |
| Получили первую ценность | 1 080 | 51% | 28% | Сделать путь заметнее |
| Не получили ценность | 1 320 | 17% | 5% | Проверить онбординг |
| Android · версия 4.2 | 620 | 24% | 8% | Проверить релиз 4.2 |
| iOS · та же неделя | 710 | 35% | 16% | Нет общей просадки |

Вывод: проблема сосредоточена в Android 4.2 и у пользователей без первой ценности. Первое действие — проверить изменения онбординга этой версии, а не запускать общую рассылку всем.

## Чек-лист отчёта

Перед выводом убедитесь, что сравниваете сопоставимые группы и завершившиеся периоды.

- [ ] Начало когорты и активный день определены одинаково для всех строк.
- [ ] D1, D7 и D30 рассчитаны только для завершившихся периодов.
- [ ] Есть размер каждой группы и выбран только один основной разрез.
- [ ] Рядом отмечены версии приложения, релизы и крупные кампании.
- [ ] Вывод заканчивается одним действием, владельцем и датой проверки.

## Как понять, что анализ полезен

- **Ясность сегмента:** Команда может назвать конкретную группу и отличие, а не только общий процент удержания.
- **Повторяемость:** Отличие видно на достаточном размере и не исчезает при проверке соседних недель.
- **Решение:** По результату принято одно действие, и следующая когорта покажет, изменился ли выбранный сценарий.

## Главное правило

Не ищите среднего пользователя: найдите конкретную группу, понятный барьер и одно решение, которое можно проверить на следующей когорте.

---

- [HTML-версия](https://playbook.affpartners.io/ru/practices/retention-cohorts/index.html)
- [Все практики](https://playbook.affpartners.io/ru/)