Когорты, которые не врут: почему monthly retention скрывает главное
Большинство SaaS-маркетологов до сих пор смотрят на месячный retention и удивляются, почему LTV (пожизненная ценность клиента) не сходится с реальностью. Проблема не в данных — проблема в окне, в которое мы смотрим.
Возьмём типичный кейс: продукт с подпиской $49/мес, средний retention за 6 месяцев — 42%. Кажется, что это нормально. Но если разбить когорту по первой неделе активности, видно другую картину: те, кто в первые 7 дней запустил ключевую фичу продукта, удерживаются на уровне 71%, а те, кто не запустил — 18%. Среднее 42% — это арифметическая иллюзия, за которой прячутся два совершенно разных продукта с точки зрения юнит-экономики (экономики одной единицы — клиента, сделки, канала).
Это наблюдение меняет три вещи в работе маркетинга.
**Первое — куда лить бюджет.** Performance-кампании, которые приводят пользователей, готовых сразу пробовать ключевую фичу, объективно дешевле в пересчёте на LTV, даже если их CAC (стоимость привлечения клиента) на 30% выше. Privacy-first атрибуция через MMM (Marketing Mix Modeling — моделирование вклада каждого канала) или инкрементальность (замер прироста, который случился именно благодаря рекламе) ловит это точнее, чем last-click (модель, где вся ценность присваивается последнему каналу перед покупкой), но работает только если вы заранее определили, какое действие в первые 7 дней считать сигнальным.
**Второе — как читать продукт.** Когорта по первой неделе — это, по сути, диагностика ценностного предложения (value proposition). Если 60% новых пользователей не доходят до ключевой фичи за 7 дней, проблема не в маркетинге. Маркетинг привёл правильного человека, а онтбординг (первый опыт в продукте) или коммуникация ценности — проседает. Менять креативы бессмысленно.
**Третье — почему у e-com (электронной коммерции) похожая история.** Средний чек падает на 5-8%, и бизнес уходит в удержание и повторные покупки. Но retention по 90 дням для e-com считают все, а вот когорту по поведению в первые 14 дней после первой покупки — единицы. А именно там видно, кто стал покупателем, а кто случайным гостем с акции.
Мой вывод: monthly retention — это дашборд для совета директоров. Для операционных решений нужны когорты по первому действию, которое предсказывает долгую жизнь в продукте. Без этого сигнала и MMM не поможет, и privacy-first атрибуция не спасёт — вы просто точнее посчитаете, какой канал приводит не тех людей.
— @ProductAnalyticsMK
Продуктовая аналитика для маркетинга
@ProductAnalyticsMK
Когорты, которые не врут: почему monthly retention скрывает главное
Этот пост опубликован в Telegram-канале Продуктовая аналитика для маркетинга. Подписаться можно по ссылке: @ProductAnalyticsMK.