Retention calculator at cohort analysis

Ang retention ay bahagi ng cohort na nananatiling aktibo pagkalipas ng panahon. Ang cohort ay grupo ng user na sumali sa parehong oras: lahat na nag-sign up sa parehong linggo o buwan. Klasikong formula para period N:

Halimbawa, mula 1,200 user ng Enero cohort, 348 ay gumamit ng produkto sa ikatlong buwan pagkatapos ng sign-up: retention sa buwan 3 = 348 / 1,200 = 29%.

N-day, unbounded at rolling retention

Ang iisang salitang “retention” ay nagtatago ng ilang magkaibang metric, at ang pagpapalit-palit nila ay pangunahing dahilan kung bakit hindi maihambing ang mga numero. Ang mga depinisyon sa ibaba ay ayon sa dokumentasyon ng Amplitude at Mixpanel.

• N-day retention (klasiko, “eksakto sa araw N”) — bahagi ng cohort na aktibo eksakto sa araw (linggo, buwan) N. Ito ang kinukuwenta ng kalkulator. Tapat, pero maingay sa daily na data: hindi binibilang ang user na hindi pumasok sa araw 7 kahit dumating sa araw 6 at 8.
• Unbounded retention (kadalasang tinatawag na rolling retention) — bahagi ng cohort na aktibo sa araw N o pagkatapos. Hindi kailanman tumataas ang curve at nasa itaas ng klasiko, at tumataas nang retroactive ang mga bagong halaga: ang user na bumalik bukas ay nagpapataas ng retention ng lahat na nakaraang araw.
• Bracket retention — aktibidad sa piniling interval gaya ng “araw 1–3”, “araw 4–7”, “araw 8–30”. Kapaki-pakinabang kapag hindi regular ang natural na ritmo ng paggamit.

Kung magpaste kayo ng unbounded retention data, tama pa ang kuwenta, pero hindi maihambing sa klasikong retention ng ibang produkto.

Ang simpleng average ng porsyento ay nagbibigay sa maliit na cohort ng parehong bigat ng malaking cohort. Kung ang buwan ng bakasyon ay naghatid ng 200 random na user na may 10% retention at normal na buwan ay 5,000 na may 40%, ang simpleng average ay 25%, gayong 2,020 ng 5,200 user ang nanatili — 38.8%. Kaya gumagamit ang kalkulator ng weighted na curve:

Mahalaga ang “na umabot sa period N”: ang mga batang cohort ay hindi pa maaaring nabuhay ng limang buwan, at kung ituturing na zero ang kanilang walang lamang cell, artipisyal na lulubog ang kanang bahagi ng curve. Ang kabilang panig: ang huling mga punto ng average ay nakasalalay sa mas kaunting cohort at mas maingay; ipinapakita ng tooltip at ng row na “Cohort sa average” ilang cohort ang nasa likod ng bawat punto.

Ang churn bawat period ay gumagamit ng parehong mga cohort na umabot sa period N — kung hindi, ang pagbabago ng mix ng cohort ay lilikha ng pekeng pagtalon.

Plateau

Sa produktong naghahatid ng value, pumapatag ang retention curve pagkatapos ng unang pagbaba: umalis na ang mga casual na user at naiwan ang mga nangangailangan ng produkto. Ang pumapatag na curve ay itinuturing na tanda na natagpuan ng produkto ang audience nito; kung patuloy tungo zero, walang anumang acquisition na bubuo ng pangmatagalang base.

Minamarkahan ng kalkulator bilang plateau ang unang period pagkatapos kung saan ang average curve ay hindi nawawalan ng higit sa 2 pp at higit sa 10% ng halaga bawat period, kung may hindi bababa sa dalawang period pagkatapos. Heuristic ito, hindi pamantayang depinisyon: angkop ang mga threshold para buwanan at lingguhang data; sa daily curve maaaring mas huli natagpuan ang plateau.

• Aktibidad = login. Kung anumang pagbisita ay binibilang na aktibo, kasama sa retention ang mga nagbukas ng reminder email at umalis. Bilangin bilang aktibo ang mga gumawa ng pangunahing action ng produkto.
• Hindi kumpletong period. Hindi pa nagtatapos ang kasalukuyang buwan, kaya mababa ang mga halaga. Iwanang blangko ang mga cell na iyon.
• Pagsasama ng klasiko at unbounded retention sa isang report o sa paghahambing sa kompetitor.
• Paghahambing sa “industry benchmark”. Ang messaging app, accounting tool at travel app ay hindi masusukat ng parehong ruler: magkaiba ang natural na ritmo. Ihambing ang inyong mga cohort sa isa’t isa — tumataas ba ang plateau sa mga bagong cohort?
• Konklusyon mula sa isang maliit na cohort. Ang cohort ng 50 tao ay gumagalaw ng ilang puntos dahil sa pagkakataon.

Pinapasya ang retention sa unang mga araw: ang mga hindi umabot sa unang pangunahing action ay halos laging umaalis. Kaya ang mas mahusay na onboarding ay kadalasang nagpapataas hindi lamang ng maagang retention, pati ng antas ng plateau — tingnan ang Product onboarding: ano ito at paano i-set up at Paano pataasin ang user activation sa SaaS.

1. Amplitude Docs — Retention Analysis: N-day, unbounded at bracket retention (amplitude.com/docs).
2. Mixpanel Docs — Retention: first-time at recurring retention, pagkuwenta ng cohort (docs.mixpanel.com).
3. Croll A., Yoskovitz B. Lean Analytics: Use Data to Build a Better Startup Faster. O'Reilly Media, 2013 — cohort analysis at retention bilang pangunahing product metric.
4. Fader P. S., Hardie B. G. S. How to Project Customer Retention. Journal of Interactive Marketing, 21(1), 2007 — heterogeneity ng cohort at bakit tumataas ang average retention sa paglipas ng oras.