Когортный анализ в iGaming: как не перепутать хороший ретеншн с шумом в данных

Когортный анализ в iGaming: как не перепутать хороший ретеншн с шумом в данных

Когорта — это не «все игроки за месяц», а группа с одинаковой точкой входа: рега, первый деп, первый депозит по офферу. Если смешать их, вы получите красивую, но бесполезную кривую. В iGaming ретеншн надо мерить отдельно по источнику, GEO, типу бонуса и сумме первого депа — иначе LTV искажается на уровне сегментации.

Базовая схема: cohort_date, activity_day, users, retained_users, retention_rate = retained_users / users. Для качества лучше смотреть не только D1/D7/D30, но и rolling-retention: был ли игрок активен хотя бы раз после точки отсечения. Это быстрее ловит «одноразовые» регистрации, которые проходят антифрод, но не дают повторного депа.

Что обязательно проверить:
• дедупликацию по user_id и postback_id;
• окно атрибуции: когорта должна считаться по одной точке входа;
• разрезы по лейауту бонусов и payment method;
• отдельно новых и реактивированных игроков.

Если кривая падает резко после первого действия, проблема обычно не в креативах, а в онбординге, вейджере или слишком агрессивном пуше. Если провал только в одном GEO — ищите расхождение в платежах, локальных лимитах или качествах трафика. Данные не врут, в отличие от байеров: плохой ретеншн видно раньше, чем проседает общий ROI.

Не смотрите на средний ретеншн по кабинету. Стройте когорты, нормализуйте события и проверяйте сходимость дельты в трекере и кабинете — тогда сразу видно, где именно течет профит.