Retention Rate: как правильно рассчитать коэффициент удержания

Для кого эта статья:

• владельцы и менеджеры бизнеса
• специалисты в области маркетинга и продаж
• аналитики и исследователи данных

Представьте, что ваш бизнес — это ведро с водой. Новые клиенты — вода, которую вы заливаете, но если в ведре дыра, сколько бы вы ни заливали, оно не наполнится. Retention Rate — это ваш индикатор размера этой дыры. В 2025 году стоимость привлечения клиента выросла на 60% по сравнению с 2020, поэтому умение удерживать существующих клиентов стало не просто важным, а критическим навыком для выживания бизнеса. Давайте разберемся, как правильно измерить эту утечку и, что важнее, как ее остановить. 📊

Хотите стать экспертом по анализу удержания клиентов? Курс «Продуктовый аналитик» с нуля от Skypro научит вас не только рассчитывать Retention Rate, но и строить прогнозные модели, выявлять причины оттока и создавать стратегии удержания, которые приносят реальный результат. Наши выпускники увеличивают Retention Rate своих компаний в среднем на 23% в течение первых 6 месяцев после окончания курса!

Что такое Retention Rate и почему его нужно считать

Retention Rate (коэффициент удержания) показывает процент клиентов, которые остаются с вашим продуктом или услугой после определенного периода. Если говорить простым языком — это метрика, которая отвечает на вопрос: "Сколько из тех, кто пришел к нам месяц/квартал/год назад, все еще с нами?"

Почему этот показатель заслуживает внимания? Вот 5 причин, по которым Retention Rate должен стать вашей настольной метрикой:

• Экономическая эффективность — удержание существующего клиента обходится в 5-25 раз дешевле, чем привлечение нового (по данным Harvard Business Review за 2024 год)
• Прогнозируемость доходов — высокий RR обеспечивает стабильный денежный поток
• Индикатор качества продукта — если клиенты уходят, это прямой сигнал о проблемах
• Основа для роста — невозможно расти, если вы теряете столько же клиентов, сколько приобретаете
• Оценка бизнеса — для инвесторов RR часто важнее, чем темпы привлечения новых клиентов

Александр Петров, продуктовый директор Когда я пришел в стартап по доставке еды, все были одержимы числом новых пользователей. Мы тратили миллионы на рекламу, а наш CMO докладывал о "феноменальном росте". Я попросил посчитать Retention Rate и обнаружил, что 87% пользователей исчезали после первого заказа. Мы жили в иллюзии роста, а на самом деле вливали деньги в решето. Мы перенаправили 60% маркетингового бюджета на оптимизацию первого опыта и программу лояльности. За 4 месяца RR вырос с 13% до 42%, а CAC снизился на 38%. Сегодня этот "маленький стартап" — публичная компания с капитализацией в сотни миллионов долларов.

Низкий Retention Rate — это не просто сухая статистика, это сигнальная ракета о том, что ваш бизнес теряет деньги. По данным исследования Bain & Company, увеличение RR всего на 5% может привести к росту прибыли на 25-95%. 💰

Формулы расчета Retention Rate для разных бизнесов

Существует несколько подходов к расчету Retention Rate в зависимости от специфики вашего бизнеса. Рассмотрим основные формулы и сценарии их применения.

Базовая формула Retention Rate

Классический расчет RR выглядит так:

Retention Rate = (Число клиентов в конце периода – Новые клиенты за период) / Число клиентов в начале периода * 100%

Например, у вас было 1000 клиентов на начало месяца. За месяц пришло 200 новых, а в конце месяца осталось 900. Расчет будет выглядеть так:

RR = (900 – 200) / 1000 * 100% = 70%

То есть вы сохранили 70% клиентов, которые были у вас в начале месяца. Это базовая формула, которая подходит для большинства бизнесов, но у нее есть вариации.

Revenue Retention Rate

Для SaaS и подписочных моделей часто важнее измерять удержание по выручке, а не по количеству клиентов:

Revenue Retention = (MRR в конце периода – Новый MRR за период) / MRR в начале периода * 100%

Где MRR — ежемесячная регулярная выручка.

Возможны три сценария:

• RR = 100% — идеальное удержание, все клиенты остались с теми же платежами
• RR < 100% — часть клиентов ушла или понизила тариф
• RR > 100% — существующие клиенты расширили использование (upsell/cross-sell)

Последний вариант называется Net Revenue Retention и является золотым стандартом для SaaS-компаний. NRR выше 100% означает, что бизнес растет даже без привлечения новых клиентов! 🚀

Когортный анализ Retention Rate

Наиболее точный метод — когортный анализ, который рассматривает группы пользователей, пришедших в одно и то же время:

Cohort Retention Rate = Число активных пользователей из когорты в период N / Первоначальное число пользователей в когорте * 100%

Этот метод позволяет увидеть, как меняется удержание с течением времени, и оценить эффективность изменений в продукте.

Мария Соколова, Head of Analytics В 2023 году я консультировала маркетплейс, который утверждал, что у них "отличные показатели удержания" — 65% на 30-й день. Когда я запросила данные для проверки, оказалось, что они просто делили общее число клиентов в конце месяца на число клиентов в начале, игнорируя новых пользователей. Фактически, их истинный Retention Rate составлял катастрофические 22%. Мы внедрили когортный анализ и выяснили, что пользователи массово отваливались на 3-й и 11-й день после регистрации. Оказалось, что на 3-й день заканчивалась бесплатная доставка для новичков, а на 11-й — приходил счет за подписку, о которой люди забывали. После корректировки этих точек и настройки правильных напоминаний, 30-дневный RR вырос до 47%, а выручка — на 31%.

Сбор данных для точного расчета коэффициента удержания

Точность расчета Retention Rate напрямую зависит от качества ваших данных. Рассмотрим, какие данные необходимо собирать и как организовать этот процесс.

Ключевые метрики для расчета RR

Для базового расчета вам понадобятся следующие данные:

• Количество клиентов на начало периода (CS – Customer Start)
• Количество новых клиентов за период (NC – New Customers)
• Количество клиентов на конец периода (CE – Customer End)
• Для Revenue Retention: MRR на начало и конец периода, новый MRR

Для более глубокого анализа добавьте следующие данные:

• Сегментация клиентов по ценности (ARPU/LTV)
• Время с момента первого взаимодействия
• Частота использования продукта
• Причины ухода (через опросы или exit-интервью)

Инструменты для сбора и анализа данных

В 2025 году существует множество инструментов для отслеживания удержания:

При выборе инструментов важно учитывать не просто возможность сбора данных, но и удобство их интеграции в единую систему аналитики.

Типичные ошибки при сборе данных

Даже опытные команды допускают ошибки при сборе данных для расчета RR. Вот наиболее распространенные:

• Смешивание активных и неактивных пользователей — считать "мертвые души" в базе как удержанных клиентов
• Игнорирование сезонности — например, в e-commerce многие "возвращаются" только в период распродаж
• Неправильное определение "активности" — слишком низкий порог активности (например, один логин за месяц) дает искаженную картину
• Отсутствие сегментации — усредненный RR малоинформативен, разные сегменты клиентов имеют разный RR
• Некорректные временные рамки — например, измерение RR за неделю может дать неточную картину для B2B-сервисов

Чтобы получить точные данные, необходимо определить четкие критерии того, кого считать активным пользователем, и как измерять период удержания. 🔍

Как интерпретировать показатели Retention Rate

Получив цифры, важно правильно их интерпретировать. Что означают ваши показатели и как их сравнивать с бенчмарками?

Бенчмарки Retention Rate по отраслям (2025)

Хороший Retention Rate значительно различается в зависимости от индустрии и типа продукта:

• SaaS B2B: 80-90% годового удержания считается хорошим показателем
• SaaS B2C: 60-80% годового удержания
• Мобильные приложения (не игры): 25-40% на 30-й день, 10-20% на 90-й день
• Мобильные игры: 15-25% на 30-й день, 5-10% на 90-й день
• E-commerce: 20-30% повторных покупателей в течение квартала
• Подписки на контент: 55-70% годового удержания

Примечание: в 2025 году наблюдается тенденция к снижению бенчмарков по сравнению с 2020-2023 годами из-за увеличения конкуренции и более избирательного поведения потребителей.

Кривая удержания и критические точки

Одна из ключевых концепций — кривая удержания (retention curve). Она показывает, как меняется процент удержанных пользователей с течением времени.

Типичная кривая удержания имеет три фазы:

1. Резкое падение (первые дни/недели) — пользователи, которые попробовали и не нашли ценности
2. Замедленное снижение (средний срок) — более постепенный отток из-за конкуренции или снижения интереса
3. "Хвост" (долгосрочное удержание) — лояльные пользователи, которые остаются на долгое время

Анализируя кривую, нужно обратить внимание на:

• Скорость первоначального снижения — показывает успешность онбординга
• Точки резкого падения — часто указывают на проблемы в пользовательском пути
• Уровень "плато" — процент пользователей, который остается в долгосрочной перспективе

В идеале вы хотите видеть быстрое достижение плато на высоком уровне — это означает, что большинство пользователей быстро находят ценность и остаются с вами.

Взаимосвязь Retention Rate с другими метриками

RR следует анализировать в связке с другими метриками:

• Churn Rate (коэффициент оттока) = 100% – Retention Rate
• CAC (стоимость привлечения клиента) — высокий CAC требует высокого RR для окупаемости
• LTV (пожизненная ценность клиента) — напрямую зависит от RR
• ARPU (средний доход на пользователя) — помогает определить финансовую значимость удержания
• NPS (индекс потребительской лояльности) — часто коррелирует с RR, но с запаздыванием

💡 Важно: low-frequency продукты (например, сервисы бронирования отелей) могут иметь низкий "классический" RR, но высокий "brandback rate" — процент клиентов, возвращающихся при возникновении потребности.

Тест на профориентацию от Skypro поможет определить, подходит ли вам аналитическая работа с данными. Если вы увлечены метриками, видите в цифрах истории и закономерности — возможно, карьера в сфере продуктовой или клиентской аналитики станет вашим призванием. Уже сотни специалистов переквалифицировались в аналитиков благодаря нашей системе оценки предрасположенности и открыли для себя мир работы с данными о клиентском поведении!

Стратегии повышения Retention Rate на основе аналитики

Измерение RR — это только начало. Гораздо важнее разработать стратегию его повышения на основе полученных данных. Рассмотрим практические подходы для разных этапов пользовательского пути.

Улучшение раннего удержания

Первые дни или недели критически важны для формирования привычки использования:

• Оптимизация онбординга — сократите путь к первой ценности (Aha! moment), используйте интерактивные руководства и персонализированные подсказки
• Прогрессивное раскрытие функциональности — не перегружайте новых пользователей, вводите функции постепенно
• Триггерные коммуникации — настройте серию email/push-уведомлений для активации неактивных пользователей
• Геймификация первого опыта — используйте достижения и награды для закрепления поведенческих паттернов
• "Зацепки" для возвращения — создайте причины вернуться (незавершенные задачи, ожидающие результаты)

По данным исследования Amplitude за 2025 год, компании, которые помогали пользователям достичь ключевой ценности в первые 24 часа, показывали 2,5x лучшее удержание на 30-й день.

Стратегии для среднесрочного удержания

После первоначального знакомства фокус смещается на регулярное использование и расширение взаимодействия:

• Создание привычек — внедрение продукта в регулярные рабочие или личные процессы
• Персонализация опыта — адаптация продукта под конкретные потребности пользователя
• Расширение использования — стимулирование освоения дополнительных функций
• Социальное взаимодействие — создание сообщества и коллаборативных функций
• Регулярные обновления — поддержание интереса через новый контент и функциональность

Долгосрочное удержание и лояльность

Для создания по-настоящему лояльной аудитории используйте:

• Программы лояльности — особые условия и преимущества для долгосрочных клиентов
• Экосистемный подход — создание взаимосвязанных продуктов, повышающих switching cost
• Customer Success программы — проактивная поддержка и консультирование
• Сообщество и статус — создание чувства принадлежности и особого положения
• Co-creation — вовлечение пользователей в процесс создания и улучшения продукта

Аналитический подход к повышению удержания

Эффективная стратегия удержания всегда базируется на данных:

1. Идентификация проблемных точек — анализ моментов, когда происходит наибольший отток
2. Сегментация — выделение групп пользователей с разным поведением и потребностями
3. A/B тестирование — проверка гипотез по улучшению удержания на малых выборках
4. Мониторинг паттернов — отслеживание поведения, предшествующего уходу клиента
5. Предиктивные модели — использование ML для прогнозирования оттока и превентивных мер

Например, анализ данных e-commerce платформы показал, что клиенты, получившие ответ на обращение в поддержку в течение 1 часа, показывают на 32% более высокий RR, чем те, кто ждал ответа более 24 часов. Такие инсайты позволяют точечно инвестировать в улучшения, приносящие максимальный эффект. ⚡

Понимание и правильный расчет Retention Rate — это не просто упражнение в аналитике, а стратегический инструмент для устойчивого роста бизнеса. Компании, которые фокусируются на удержании, а не только на привлечении, демонстрируют более высокую прибыльность и устойчивость. Помните: эффективная стратегия удержания всегда начинается с точных измерений и заканчивается конкретными действиями, основанными на данных. Ваша цель — не просто знать свой RR, а постоянно искать способы сделать свой продукт настолько ценным, что клиенты просто не смогут представить свою жизнь без него.