Как анализировать удержание и долгосрочную ценность пользователей в Метрике

Разберём все отчёты на одном примере

Что такое когорта

Во всех четырёх отчётах используется понятие когорты.

Когорта — это группа пользователей, объединённых общим признаком. Например, источником трафика, устройством, кампанией или периодом первого визита. Отчёты позволяют сравнивать, как меняется поведение таких групп со временем.

Важно разделять два понятия: признак определяет, какие пользователи входят в когорту, а временные окна показывают их поведение в разные периоды после первого визита.

В нашем примере будем формировать когорты по дате первого визита. Пользователи, которые впервые посетили сайт 13 июля, попадут в одну когорту, а пользователи с первым визитом 20 июля — в другую.

Дальше действия пользователей распределяются по временным окнам относительно даты первого визита. Эти окна отсчитываются не по календарю, а от первого посещения сайта. Например, для когорты 13 июля неделя 0 — это 13–19 июля, неделя 1 — 20–26 июля, неделя 2 — с 27 июля по 2 августа и так далее.

Так можно сравнивать поведение пользователей на одинаковом этапе после первого визита: например, через неделю, месяц или несколько месяцев после знакомства с сайтом.

Представим небольшой интернет-магазин. За несколько недель на его сайт впервые пришли пять пользователей.

Если сгруппировать пользователей по дате первого визита, получатся четыре когорты: 13 июля, 20 июля, 27 июля и 3 августа.

Все четыре новых отчёта используют одни и те же данные, но помогают отвечать на разные вопросы.

Дальше будем смотреть на когорту пользователей с первым визитом 13 июля. В неё входят Пользователь 1 и Пользователь 2. Вместе они совершили 6 визитов.

Для простоты в примерах будем считать визиты. В самих отчётах в зависимости от задачи можно использовать и другие метрики: пользователей, глубину просмотра, время на сайте, достижения целей и доход по целям.

Когортный анализ

Показывает, как со временем накапливаются результаты разных групп пользователей. Например, сколько визитов, конверсий или дохода они принесли к определённому периоду после посещения сайта.

В нашем примере когорты сформированы по дате первого визита. Посмотрим, как распределяются пользователи по недельным окнам в зависимости от дат их визитов:

В когортном анализе эти значения накапливаются. Поэтому результат будет меняться так: 3 → 4 → 5 → 6.

Пользователь 2 заходил на сайт 13 июля дважды. Поэтому в когорте два пользователя, а визитов в неделю 0 — три.

Значения в таком отчёте всегда растут или остаются неизменными, потому что каждый следующий период включает уже накопленный результат.

Когда использовать. Отчёт подходит для сравнения качества разных групп пользователей на длинной дистанции.

Например, можно сравнить аудиторию из разных источников трафика или кампаний и посмотреть, какая из них со временем совершает больше повторных визитов, чаще достигает целей или приносит больше дохода.

Если выбрать метрику «Доход по цели», можно оценить, сколько дохода разные группы пользователей приносят с течением времени, и сравнить их долгосрочную ценность для бизнеса.

Retention

Показывает, какая часть активности приходится на каждый отдельный период после первого визита.

Здесь значения не накапливаются: каждое временное окно учитывает только те визиты, которые произошли непосредственно в этот период.

В нашем примере для когорты пользователей с первым визитом 13 июля распределение выглядит так:

В неделю 0 пользователи совершили три визита, затем по одному визиту в каждую следующую неделю. Поэтому значения будут такими: 3 → 1 → 1 → 1.

Как и в предыдущем примере, в неделю 0 получилось три визита при двух пользователях, потому что Пользователь 2 заходил на сайт дважды.

Retention помогает увидеть, как меняется активность группы после первого визита и на каком этапе пользователи начинают возвращаться реже.

Когда использовать. Отчёт подходит, если нужно понять, на каком этапе снижается активность пользователей.

Например, если на первой и второй неделе возвращаются 35% пользователей, а на третьей — только 10%, можно обратить внимание именно на этот период и протестировать ретаргетинг, email-рассылки или другие механики для возврата аудитории.

Retention особенно полезен для сайтов и сервисов, с которыми пользователи взаимодействуют регулярно: медиа, маркетплейсов, онлайн-сервисов по подписке и других.

При этом группы можно сравнивать и по другим признакам — например, источникам трафика или устройствам, — чтобы понять, у какой аудитории активность сохраняется дольше.

Rolling Retention

Показывает, вернулся ли пользователь в конкретный период или хотя бы один раз после него.

Обычный Retention учитывает активность строго внутри выбранного временного окна. Но пользователь может пропустить одну или несколько недель, а затем снова вернуться на сайт. Rolling Retention позволяет учитывать такие сценарии.

Для когорты пользователей с первым визитом 13 июля данные выглядят так:

Обратите внимание на неделю 2. В обычном Retention в ней был только Пользователь 2, потому что именно он заходил на сайт в этот период.

В Rolling Retention учитывается и Пользователь 1. Хотя в неделю 2 он на сайт не заходил, он вернулся 3 августа — в следующем временном окне. Поэтому на неделе 2 он ещё не считается окончательно потерянным.

У этой когорты всего было шесть визитов. Начиная с недели 1 остаётся три последующих визита, с недели 2 — два, с недели 3 — один. Получаем: 6 → 3 → 2 → 1.

Таким образом, Rolling Retention помогает оценивать не только активность пользователей в конкретный период, но и сохранение их интереса к сайту или продукту в целом.

Когда использовать. Отчёт особенно полезен для сайтов с длинным циклом принятия решения или нерегулярными визитами: например, в недвижимости, автомобильной сфере, туризме, продаже крупной техники или B2B-услугах.

В таких сценариях пользователь может не заходить на сайт несколько недель, а затем вернуться. Из-за этого обычный Retention может выглядеть слишком строгим.

Например, обычный Retention может показывать 8% пользователей на третьей неделе, а Rolling Retention — 25%. Это означает, что часть аудитории не вернулась именно в этот период, но появилась на сайте позже.

Retention Dynamics

Помогает сравнивать между собой разные когорты пользователей.

Если обычный Retention показывает, как со временем меняется активность отдельной группы, то Retention Dynamics позволяет быстро понять, какая когорта удерживается лучше других.

Главное отличие — в представлении данных. По столбцам располагаются когорты, а по строкам — одинаковые периоды после визита.

В нашем примере когорты сформированы по периоду первого визита, поэтому для этого отчёта понадобятся все четыре группы. В таблице они обозначены периодом формирования: например, пользователи с первым визитом 13 июля относятся к когорте 13–19 июля.

Например, строка «Неделя 1» показывает, сколько пользователей из каждой когорты вернулось через неделю после первого визита.

В нашем примере из когорты 27 июля — 2 августа через неделю никто не вернулся, а в каждой из остальных когорт вернулся хотя бы один пользователь.

В Retention Dynamics в качестве метрики используются только пользователи, поэтому в таблице считаются люди, а не количество совершённых ими визитов.

Такой формат помогает сравнивать разные группы пользователей на одном и том же этапе и замечать изменения в их поведении.

Когда использовать. Отчёт подходит для оценки изменений на сайте или в привлечении аудитории: редизайна, запуска новых функций, изменения онбординга или кампаний.

Например, если сайт обновили в августе, можно сравнить, как через неделю после первого визита возвращались пользователи до и после обновления. Если после изменений доля вернувшихся выросла, это будет видно в отчёте.

Также отчёт можно использовать, чтобы сравнивать удержание групп с разными характеристиками и понимать, у какой аудитории оно выше или ниже.

Какой отчёт выбрать

Все четыре отчёта помогают анализировать поведение групп пользователей во времени, но отвечают на разные вопросы.

Когортный анализ помогает оценить накопленный результат, Retention — увидеть изменение активности в каждом отдельном периоде, Rolling Retention — учесть пользователей с нерегулярными визитами, а Retention Dynamics — сравнить удержание разных когорт между собой.

Вместе эти отчёты позволяют анализировать не только результат первого визита, но и то, как разные группы пользователей взаимодействуют с сайтом через недели и месяцы после знакомства с ним.

Выводы

• Новые отчёты Метрики помогают анализировать поведение пользователей не только в первый визит, но и спустя недели или месяцы. С их помощью можно понять, какие группы аудитории чаще возвращаются, дольше сохраняют активность и приносят больше ценности со временем.
• Выбор отчёта зависит от задачи. Когортный анализ подходит для оценки накопленного результата и долгосрочной ценности пользователей. Retention помогает увидеть, когда снижается их активность. Rolling Retention учитывает пользователей, которые могут надолго прерывать взаимодействие с сайтом, а затем возвращаться. Retention Dynamics позволяет сравнивать удержание разных групп на одинаковом этапе после визита.
• При анализе важно учитывать специфику бизнеса и пользовательского сценария. Для сервисов с регулярным использованием полезно отслеживать возвращаемость по отдельным периодам, а для продуктов с длинным циклом принятия решения — учитывать и более поздние возвращения.
• Отчёты можно использовать вместе, чтобы оценивать качество трафика, сравнивать разные группы пользователей, находить точки снижения активности и проверять, как изменения на сайте или в продвижении влияют на поведение аудитории в долгосрочной перспективе.