В сфере продуктового роста произошёл сдвиг: удержание пользователей вышло на первый план как главный двигатель масштабирования. Если раньше компании одержимо гнались за привлечением новых юзеров, то теперь опытные продакт-лидеры понимают: без удержания всё равно что носить воду в решете. Высокое удержание коррелирует с лидерством на рынке – в каждой категории именно продукты с наивысшей долей возвращающихся пользователей становятся №1. Это неудивительно: рост – это система из трёх элементов (привлечение, удержание, монетизация), и удержание находится в «центре двигателя роста», влияя на остальные части. Увеличение удержания автоматически усиливает и привлечение (за счёт рефералов, вирусности, если для продуктов это применимо) и монетизацию (дольше жизнь клиента – больше выручка). Сильное удержание сокращает срок окупаемости и даёт возможность смелее инвестировать в маркетинг. Кроме того, привлечение нового пользователя может стоить в 5 раз дороже, чем сохранение существующего, поэтому удержание выгоднее финансово.

В этой статье мы разберём 10 ключевых тем по удержанию и росту – от перехода от воронок к петлям, до метрик, моделей и монетизации – с методологиями, примерами и практическими советами.

Ну и традиционно подписывайтесь на канал StrategicMove, там будет оповещение о новых вебинарах и полезностях.

1. Почему удержание – главный двигатель роста?

Представьте продукт с “липкими” пользователями, которые продолжают возвращаться месяц за месяцем. Каждая новая партия привлечённых пользователей накапливается поверх предыдущих, создавая эффект снежного кома. Именно поэтому удержание движет ростом: без него любая воронка будет протекать.

В любой нише – SaaS, соцсети, маркетплейсы – топ-игроки имеют лучшие показатели удержания. Например, в B2B-софте компании с удержанием >85% растут в 1.5–3 раза быстрее конкурентов. Удержание – это показатель того, насколько продукт встроился в жизнь пользователя и насколько сильна ценность, которую он даёт. Если люди продолжают пользоваться вашим продуктом, это признак product-market fit и фундамент для масштабирования. Долгосрочная лояльность клиентов снижает давление на постоянное привлечение: вам не нужно каждый месяц искать совершенно новую аудиторию, значительная часть приходит обратно сама.

Особенно это актуально для цифровых продуктов, подразумевающих накопление ценности по мере использования. Например, чем дольше пользователь остаётся в Dropbox, тем больше людей он пригласит поделиться папками. Также удержание напрямую увеличивает LTV: “чем дольше я удерживаю пользователя, тем больше денег он принесёт”. По мере накопления файлов растёт потребность в месте, что стимулирует переход на платный план. Таким образом, удержание – это топливо для постоянного роста бизнеса.

Наконец, хорошее удержание означает, что у продукта нет “текучки” – каждая когорта пользователей достигает плато, а не скатывается к нулю. Плоская хвостовая часть графика удержания когорты говорит: у вас есть база лояльных пользователей, на которую можно опереться. Если же кривая удержания стремится к нулю, рост всегда будет дорогим и нестабильным. Как только вы добились стабильного удержания, дальнейший рост путём масштабирования привлечения и монетизации становится воспроизводимым процессом.

2. Как переход от воронок к петлям роста меняет стратегии масштабирования?

Удержание встраивается в классическую воронку (AARRR: Acquisition → Activation → Retention → Revenue → Referral), которая представляет путь пользователя линейно. Важно понимать, что этапы AARRR взаимосвязаны. Retention можно представить как “клей”, скрепляющий всю воронку: без удержания разваливается и монетизация, и органический рост. Высокое удержание повышает ценность каждого привлеченного пользователя. Привлечение нового клиента обходится дороже, чем удержание – по оценкам Harvard Business Review, привлечение может стоить в 5–25 раз дороже, чем сохранение существующего клиента. Это значит, что инвестиции в маркетинг окупаются только если пользователь остается с вами. Если же продукт теряет большую часть новых пользователей, маркетинговый “кран” льет воду в дырявое ведро. Поэтому ретеншен напрямую влияет на ROI маркетинга. Удержание отражает качество активации: низкий ретеншен обычно сигнализирует, что пользователи не ощутили ценности на старте. Удержание напрямую влияет на выручку и прибыльность. Повторные покупки и продление подписок возможны только если клиент остается с вами.

Но существуют критики рассмотрения воронки. Основная претензия к воронкам: на практике такой линейный подход не даёт полноценного представления – пользователи могут возвращаться, повторно проходить шаги, влиять на других.

Петля роста (growth loop) – более современная модель, которую продвигают в частности эксперты Reforge. В отличие от разовой конверсии воронки, петля – это замкнутая система, где выход на одном цикле становится входом на следующем. То есть каждый пользовательский цикл порождает новых пользователей или новое взаимодействие, которое снова питает цикл.

Почему петли эффективнее? Во-первых, они устраняют “силосы” – разрывы между функциями воронки. В традиционной модели маркетинг передаёт лида продукту, продукт – монетизации, и каждый оптимизирует свой участок. В итоге никто не отвечает за повторное вовлечение после конверсии. Growth loop же объединяет команды вокруг единой цели: сделать так, чтобы пользователь постоянно генерировал ценность, возвращаясь сам и приводя новых. Это ломает мышление “одно касание и вперед” и заменяет его цикличным: “как один пользователь приводит следующего без доп. затрат?”. Тут нужно отметить, что не для всех продуктов это работает.

Петли роста (growth loops) особенно эффективны для продуктов, где пользователи могут напрямую влиять на привлечение новых пользователей или создавать контент, повышающий ценность сервиса. К таким продуктам относятся социальные сети, платформы с пользовательским контентом и сервисы с элементами вирусного распространения. В этих случаях каждый пользовательский цикл способствует росту аудитории и увеличению вовлеченности без значительных дополнительных затрат.

С другой стороны, традиционная воронка (AARRR) может быть более подходящей для продуктов с длительным циклом принятия решения или сложными продажами, где привлечение каждого нового пользователя требует значительных усилий и ресурсов. Примерами могут служить B2B-сервисы, специализированное программное обеспечение или продукты с высокой стоимостью, где личные взаимодействия и индивидуальный подход играют ключевую роль. В таких случаях линейная модель воронки помогает четко отслеживать путь пользователя от первого контакта до конверсии и последующей монетизации.

Пример петли роста – реферальная программа. Пользователь A использует продукт (Retention), получает возможность пригласить друга за бонус (Referral внутри продукта), друг регистрируется (New Acquisition), тоже начинает использовать продукт и приглашать следующих. Таким образом, один привлечённый пользователь запускает цикл, в котором каждый новый участник становится источником ещё нескольких. Например, Slack, Miro, Notion используют петлю командного вовлечения: один отдел начинает пользоваться (активация), сотрудники активно общаются (удержание), приглашают смежные команды и коллег (реферал внутри организации), что приводит новых пользователей и расширяет использование. Этот цикл повторяется, пока вся компания не перейдёт на продукт. В результате – взрывной рост без пропорциональных маркетинговых затрат.

Отличия стратегий воронки и цикла роста

При воронке упор часто делают на топлайн метрики – количество регистраций, CPI, конверсии на шаге активации. Успех измеряется процентом “проталкивания” людей до низа воронки. В петлях фокус смещается на качество пользователей и замыкаемость цикла: метрики вроде коэффициента вирусности K-factor, времени цикла, процента приглашённых друзей и повторных транзакций. Стратегии масштабирования меняются от “залить воронку трафиком” к оптимизации самого цикла:

Упростить для текущих пользователей приглашение новых (пример: реферал-коды, встроенные share-фичи).
Повышать внутреннюю вирусность контента (пример: в Notion пользователи делятся публичными шаблонами, привлекая новых).
Создавать контент-петли: один пользовательский контент привлекает поисковый трафик, который конвертируется в новых пользователей, создающих новый контент (как на YouTube или TikTok).

Переход на мышление петлями требует организационных изменений. Например, компании должны создать кросс-функциональные рост-команды, отвечающие за цикл целиком, а не разрозненные этапы. Pinterest в ранние годы перешёл от классического маркетинга к петле “пользователь пинает контент → этот пин видят другие через SEO и соцсети → они регистрируются и пинают дальше”. Это позволило Pinterest масштабироваться до сотен миллионов пользователей почти без затрат на рекламу – за счёт самоподдерживающейся контентной петли.

Итог: Петли роста обеспечивают компаундный эффект: каждый вложенный пользовательский цикл даёт дивиденды в виде новых пользователей или повышенной ценности. Воронка же – одноразовый процесс, требующий постоянной подпитки. Для лидеров роста это меняет подход к масштабированию: на первом месте Retention и Referral как единый механизм, а не бесконечное заливание трафика.

3. Какие модели удержания работают лучше всего?

Удержание пользователей не возникает само по себе – успешные компании сознательно проектируют продукт и ценность так, чтобы пользователи хотели и могли оставаться. На практике есть несколько моделей удержания, зарекомендовавших себя в разных типах продуктов:

Частое использование и формирование привычки. Самый прямолинейный путь к высокому удержанию – сделать продукт частью ежедневной рутины. Как пишет Кейси Уинтерс, «частота рождает привычку, привычка рождает лояльность, а лояльность – прибыль». Например, Uber и Яндекс.Еда добились огромного LTV, потому что люди ездят по нескольку раз в неделю – привычка быстро закрепляется. Продукты с высокой частотой использования (ежедневно или хотя бы еженедельно) имеют естественное преимущество в удержании. Если ваш use case не столь частый, можно попытаться повысить частоту взаимодействий с помощью доп. функциональности или контента (об этом в разделе про низкочастотные продукты).
Для системного подхода к созданию привычки используют модель Hook (Нир Эяль). Согласно ей, продуктовый цикл состоит из 4 шагов: триггер (внешний стимул вернуть пользователя, например push или email), действие (целевое простое действие в продукте), вариативная награда (вознаграждение, подкрепляющее действие, желательно с элементом новизны/непредсказуемости) и инвестиция (пользователь вкладывает что-то своё: время, данные, социальный капитал). Повторяя этот цикл, продукт постепенно создаёт внутренние триггеры – пользователь начинает сам возвращаться, даже без пуша, по привычке или эмоциональной тяге.

Instagram блестяще применяет Hook-модель: триггер – уведомление о лайке, действие – открыть приложение и пролистать ленту, награда – новые интересные посты, инвестиция – пользователь выкладывает свои фото, ставит лайки (тем самым формируя ленту и социальные связи, которые будут звать его назад). В итоге многие заходят в Instagram автоматически при скуке – сформировался внутренний триггер.

Социальный эффект и сетевой эффект. Ещё одна мощная модель удержания – сделать так, чтобы ценность продукта росла с временем и числом знакомых, которые тоже пользуются продуктом. Тогда уходить просто невыгодно. Сетевые продукты (мессенджеры, соцсети, B2B-колоaborационные инструменты) удерживают за счёт эффекта сети: например, Slack и Microsoft Teams. Если ваша команда уже общается в Slack, вам трудно уйти – там история сообщений, интеграции, да и коллеги никуда не денутся. LinkedIn удерживает пользователей, потому что там находится ваша профессиональная сеть; даже если вы не заходите каждый день, вы вернётесь при смене работы или для поддержки контактов. Здесь важно достичь критической массы – того минимума друзей/коллег, при котором пользователь “подсаживается” на ценность сети. У Facebook была знаменитая метрика “7 друзей за первые 10 дней”: выяснили, что если новичок добавил >=7 друзей за неделю, вероятность что он останется активным, сильно возрастает. Достигнув этого порога, пользователь начинает получать постоянный соц. контент и уже сам не захочет уходить. Задача продукта – подвести новых юзеров к этому сетевому эффекту как можно быстрее.
Эффект лок-ина (lock-in) и высокая стоимость переключения. Некоторые продукты удерживают не частотой, а тем, что связаны с критически важной ценностью, потерять которую трудно или страшно. Их иногда называют “sticky” или моделями-«страховками». Например, 1Password (менеджер паролей) вы можете не открывать месяцами, но вы точно не удалите аккаунт – слишком велик страх потерять доступ к паролям, да и экспортировать всё сложно. То же касается медицинских приложений (электронная карта). Пользователь остаётся, потому что иначе рискует остаться без важной информации или услуги в нужный момент. Другой вариант lock-in – накопление данных или контента. Пример – Notion: со временем у пользователя копится масса заметок, интеграций, настроек. Перейти на другой инструмент дорого по усилиям, поэтому многие остаются из-за вложенного “капитала”. Также технический лок-ин часто встречается в B2B: когда продукт глубоко интегрирован в процессы компании (например, CRM плюс десятки подключенных систем), выгнать его требует больших издержек, что повышает удержание.
Удержание через превосходящую ценность (10x Better). Пользователи будут возвращаться, если продукт существенно лучше альтернатив при той же или более низкой цене. Это стратегия Airbnb в первые годы: предложить не просто аренду жилья, а уникальный опыт (жить как местный) и по цене дешевле отеля. Когда продукт на порядок лучше, у пользователей возникает сильная мотивация запомнить бренд и прийти именно к вам в следующий раз. Rent the Runway применил подобный подход: вместо покупки дорогого платья – аренда дизайнерского наряда за небольшую часть цены. Хотя это использование от случая к случаю (низкая частота), ценностное предложение (доступ к дорогому гардеробу без покупки) настолько выигрывает, что лояльные клиенты сами возвращаются перед каждым событием. Такой подход требует действительно выдающегося продукта или экономики, но если он есть – удержание держится на уровне дифференциированного ценностного предложения, а не на искусственных стимуляторах.
Стоит отметить, что лучшие компании часто комбинируют несколько моделей. Amazon удерживает привычкой (люди покупают часто), плюс сетевой эффект (продавцы и покупатели на маркетплейсе), плюс lock-in (Prime с экосистемой сервисов и бесплатной доставкой – бросить жалко). Apple удерживает экосистемой (устройства, сервисы, аккаунт – всё связано) и привычкой, подкреплённой высокими затратами на переключение.
Для продакт-менеджера задача – понять, какая модель (или их сочетание) соответствует вашему продукту и рынку.
Высокая частота? Делайте ставку на привычку и ежедневные триггеры.
Социальный компонент? Стройте функции приглашений, контент от пользователей.
Высокая ценность данных? Обеспечьте простой импорт, но сложный экспорт и добавляйте “инвестиции” пользователя в продукт (профиль, настройки) со временем.

4. Как правильно измерять и интерпретировать метрики удержания?

Измерение удержания – тонкий момент: неправильно выбрав метрику, легко получить искажённую картину. Классическое определение – Retention Rate - процент пользователей, оставшихся активными через определённый период.

Cohort Retention Rate (Коэффициент удержания по когортам) – базовая метрика, показывающая, какая доля пользователей остается активной спустя определённый период после привлечения. Рассчитывается по формуле: Retention Rate = (Число пользователей, оставшихся активными к концу периода) / (Число пользователей в начале периода) × 100%

Например, если из 100 пользователей, зарегистрировавшихся в январе, 40 продолжали пользоваться продуктом в феврале, коэффициент удержания за 1 месяц = 40%. Когортный анализ строит кривую удержания – как процент активных пользователей снижается со временем. Здоровый продукт обычно демонстрирует сперва падение кривой (первые отсевающие пользователи), но затем плато удержания: оставшаяся доля лояльных пользователей, которая продолжительно пользуется продуктом. Сравнивая ретеншен разных когорт или после экспериментальных изменений, можно выявлять улучшения или проблемы с удержанием. Например, резкий спад на 1-й день или неделе указывает на неэффективную активацию или первые впечатления.

Churn Rate (Уровень оттока) – обратная метрика к удержанию, показывающая процент пользователей, покинувших продукт за период. Churn = 1 - Retention (обычно в процентах). Например, если из 100 клиентов за месяц отписались или перестали заходить 5, ежемесячный отток = 5%. Контролируя churn, компании следят, чтобы он не превышал темп прироста пользователей. Высокий churn – сигнал проблемы: либо продукт не даёт долговременной ценности, либо есть неудовлетворенность. В сочетании с коэффициентом удержания churn помогает оценить, какая часть пользовательской базы “доживает” до каждого следующего периода.

Average User Lifetime (Средний жизненный цикл пользователя) – среднее время, которое пользователь остается активным до ухода. В сегменте подписок этому эквивалентен срок удержания клиента. Если retention rate известен, можно приблизительно рассчитать среднюю продолжительность жизни клиента (например, при месячном оттоке 5% средний клиент остается ~20 месяцев). Данная метрика важна для оценки пожизненной ценности клиента.

Но дьявол в деталях: что считать “активным” и за какой период для расчета этих метрик?

Шаг 1 – определить “единицу ценности” вашего продукта. Что именно пользователь делает или получает, ради чего он будет возвращаться? Это ключевое действие или событие. Для соцсети – просмотр ленты или общение, для райдшеринга – совершённая поездка, для маркетплейса – заказ, для SaaS – успешное использование функционала (например, отправленный командой проект в Trello). Именно это событие и должно лежать в основе метрики удержания. “Метрика удержания, привязанная к фактическому использованию продукта, гораздо лучше предсказывает отток”.

То есть смотрим не просто “залогинился ли пользователь”, а получил ли он ценность снова. Например, в Uber – совершил ли пользователь поездку в этом месяце. В Netflix– посмотрел ли хотя бы одно видео за N дней. В Slack – отправил X сообщений за неделю.

Шаг 2 – определить окно времени. Разные продукты имеют разный “ритм” использования – кто-то ежедневно, кто-то ежемесячно, кто-то от случая к случаю. Нужно выбрать период, по истечении которого отсутствие активности можно считать уходом. Для Facebook это дни или недели, для SaaS с помесячной подпиской – обычно месяц, для сезонных или низкочастотных сервисов – квартал или даже год. Хорошая практика – смотреть когортный retention: взять всех новых пользователей, пришедших в месяц X, и отслеживать, какой процент из них активны через 1 месяц, 2 месяца, 3, и т.д.

Когортный анализ – разбиение пользователей на когорты (обычно по месяцу/неделе регистрации или первой покупки) и отслеживание их удержания во времени. Это позволяет выявлять тренды (улучшается ли удержание новых когорт vs старых при внесении улучшений) и особенности поведения разных групп. Когортные таблицы и графики визуализируют % оставшихся активных по периодам (Month 0, 1, 2... или Day 1, 7, 30...). Например, таблица удержания может выглядеть так:

Например, когорта января 2022: 76,67% активны через месяц, 70% через 3 месяца, и далее стабильно ~50% держатся длительно. Эта “хвостовая” часть (50%) – ваши лояльные, долгосрочные пользователи.

Когортный анализ также позволяет находить “провалы” на определенном шаге: например, если почти все когорты испытывают резкий спад на второй месяц, стоит изучить, что происходит через ~30 дней использования (конец пробного периода, отсутствие нового контента и пр.).

При анализе когорт важно понимать форму кривой удержания:

Если кривая быстро падает к нулю без плато – у вас серьёзные проблемы с удержанием (возможно, нет product-market fit или ужасное качество продукта).
Если кривая достигает плато >0 – это ваш базовый уровень удержания. Даже небольшое плато (скажем, 10%) уже означает: 10% пользователей продолжают пользоваться “вечно” (на горизонте анализа). Чем выше этот уровень, тем лучше. Например, для игр с плато удержания 5% через 90 дней – это 5% суперфанатов, а для утилит с плато 50% – признак очень регулярной потребности.
Идеально – сравнивать кривые разных когорт по мере улучшения продукта. Если новые когорты показывают более медленный спад и более высокий стабилизирующийся уровень, значит ваши изменения успешно улучшают удержание.

Метрики удержания, которые стоит отслеживать:

Day N Retention (D1, D7, D30 и т.д.) – доля пользователей, зашедших снова через N дней после регистрации. Часто смотрят D1 (первичное удержание на следующий день), D7 и D30 как ориентиры. Например, “D7 retention = 25%” значит четверть новых пользователей продолжили пользоваться через неделю.
WAU/MAU или DAU/MAU (коэффициент приверженности) – отношение дневной аудитории к месячной. Показывает, как часто средний пользователь заходит. Например, DAU/MAU = 0.5 означает, что среднестатистический юзер активен 15 дней в месяц (50%). У Facebook в лучшие годы DAU/MAU ~0.65 (пользователи заходят ~20 дней в месяц), у более утилитарных сервисов может быть 0.1–0.2. Этот коэффициент косвенно отражает и удержание, и частоту использования.
Retention curve – как описано выше, кривая удержания когорт. Ключевой показатель – процент на плато (например, “cohort 6m retention = 30%”).
Churn Rate – обратная метрика: процент пользователей, отвалившихся за период. Если retention 30%, churn = 70%. Иногда удобнее оперировать churn, особенно в финансовых расчетах.
Возвращаемость (Resurrection Rate) – доля “проснувшихся” пользователей, которых удалось вернуть. Например, % пользователей, не активных 30+ дней, но вернувшихся в этом месяце. Это отдельная грань удержания – работа с реактивацией.
Интерпретация метрик удержания должна учитывать контекст продукта. Например, 20% удержание через 90 дней для фитнес-приложения – может быть неплохо (люди бросают спорт часто), а 20% для мессенджера через 90 дней – тревожный знак. Всегда сравнивайте с бенчмарками своей категории или прямых конкурентов.

Тут нужно всегда помнить, что нюансы аудиторий и моделей монетизации слишком велики. Лучше искать свой “north star” – метрику глубокой вовлеченности, связанную с удержанием, и оптимизировать её. Например, Netflix фокусируется на часах просмотра в месяц на пользователя (кто смотрит ≥X часов, тот скорее всего продлит подписку). Slack выявил “золотое число” – 2000 сообщений в истории команды: пересечение этого порога означало 93% вероятность, что команда останется активной и дальше. Такие инсайты (чаще всего получаемые анализом данных) позволяют предсказывать удержание и направлять усилия.

Наконец, полезно различать разовое и постоянное удержания. Разовое (X-day retention) – вернулся ли пользователь на X-й день (применимо для оценки онбординга). Постоянное (unbounded retention) – пользуется ли он продолжительно (например, хотя бы раз в N дней на протяжении квартала). Разовые метрики помогут отточить первый опыт, постоянные – понять долгосрочную ценность. Используйте комбинацию: например, 7-дневное удержание чтобы ловить проблемы онбординга, а 3-месячное удержание – чтобы оценить жизненный цикл.

А/B тестирование и эксперименты – неотъемлемая часть работы над удержанием. После установления базовых метрик запускают улучшения и сравнивают ретеншен контрольной и тестовой групп. Например, можно протестировать новую обучающую программу онбординга: повысился ли 7-дневный retention у новых пользователей? Или в случае SaaS-сервиса – дает ли проактивный звонок клиенту через месяц после регистрации снижение месячного оттока?

Метрики без качественного анализа могут ввести в заблуждение. Помимо цифр, важно отвечать “почему”: почему пользователи уходят или остаются. Тут на помощь приходят качественные методы – опросы ушедших в отток (churn), когортный анализ по сегментам (удержание платящих vs бесплатных, по каналам привлечения, по использованию конкретных фич). Для этого строят воронки пользовательских действий (например: зарегистрировался → прошел туториал → воспользовался ключевой функцией → вернулся на следующий день → ... → покинул). Анализ шагов, на которых отвалились пользователи, показывает, где теряется аудитория. Это уже выходит за рамки сухих метрик.

Мониторинг “ leading indicators” – помимо итоговых метрик вроде % удержания за месяц, полезно отслеживать опережающие индикаторы удержания: частоту логинов, число активных дней в неделю, прогресс по ключевым действиям. Эти сигналы позволяют предсказывать вероятность оттока. Например, если пользователь обычно заходил каждый день, а теперь не заходил 7 дней подряд, велика вероятность, что мы потеряем его – стоит отправить напоминание или персональное предложение. В SaaS-сегменте практикуется Customer Health Score, упомянутый выше: он агрегирует ряд показателей использования, чтобы выделить “красные флаги” снижения вовлеченности.

Главное: правильно определите событие “ретеншена” для вашего продукта и следите за динамикой когорт. Например, Zillow (поиск недвижимости) поняло, что для их низкой частоты usage лучше мерить retention на горизонте года – сколько пользователей вернулись на сайт в течение следующего года. А Facebook мог позволить себе смотреть дневные метрики. Правильная метрика – та, которая честно отражает, получают ли пользователи ценность повторно или уже нет. С такой основой вы сможете корректно интерпретировать удержание и добраться до инсайтов для его улучшения.

5. Как активировать новых пользователей для максимального вовлечения?

Активация – это мостик между привлечением и удержанием. Пользователь только что зарегистрировался или впервые зашёл – что дальше сделает разницу между “ушёл навсегда” и “остался надолго”. Цель активации: подвести человека к моменту “Ага!” (aha moment), когда он впервые прочувствует ценность продукта. Исследования показали, что у многих успешных компаний есть такой порог или событие, после которого вероятность удержания резко растёт. У Facebook это добавление 7 друзей за 10 дней, у Slack – 2000 отправленных сообщений внутри команды, у Twitter в ранние годы считалось, что если пользователь подписался хотя бы на 30 интересных аккаунтов – он “подселен” и продолжит возвращаться.

Чтобы максимизировать вовлеченность, нужно быстро довести новичка до первой ценности:

Сократите Time to Value. Уберите все лишние шаги и трения на пути к полезному действию. Например, в Uber новый пользователь видит карту с ближайшими водителями сразу после онбординга – остаётся лишь нажать “Вызвать”, больше никакой сложности. В Netflix – мгновенно начинает проигрываться рекомендованный фильм, как только подписка оформлена.
Onboarding с направляющими. Используйте интерактивные туториалы, подсказки, чек-листы, чтобы пользователь не потерялся. Duolingo отлично ведёт за руку: сразу предлагает пройти короткий урок, показывает прогресс, напоминает вернуться завтра. Notion при первом входе открывает готовый рабочий шаблон, демонстрируя возможности, и предлагает скопировать его – пользователь сразу делом знакомится с продуктом.
Фокус на ключевом действии. Уберите отвлекающие элементы в первые сессии. Если ваша цель – чтобы юзер создал первую заметку, не нужно грузить его приглашением друзей или настройками профиля. Slack при онбординге ориентирует на отправку первых сообщений, Airbnb – на поиск жилья, HubSpot – на импорт контактов. Все второстепенное можно отложить.
Используйте триггеры и напоминания. Очень важно вернуть пользователя на 2-й день, пока свеж интерес. Push-уведомление, емейл или даже SMS с напоминанием или дополнительной ценностью могут подтолкнуть к повторному заходу. Например, Spotify может прислать письмо “Ваши первые рекомендации готовы – приходите послушать!”, LinkedIn – “5 человек уже посмотрели ваш профиль”. Главное – триггер должен подтягивать ценность, а не просто “вернитесь к нам!”.
Определение активации через метрики. Многие компании вводят метрику “Activation Rate” – процент новых юзеров, выполнивших целевое действие (или набор действий) в первые X времени. Например, “пользователь создал 1 проект и пригласил 3 коллег в течение первой недели”. Это сложный составной показатель, но он чётко сегментирует: активированные vs неактивированные. Далее можно измерять удержание среди тех и других – как правило, активированные имеют retention в разы выше. Ваша задача – поднять Activation Rate, т.е. проводить больше людей через “aha moment” быстро и гарантированно. Например,
- Airbnb: хотя точных цифр нет, известно, что Airbnb очень внимательно относился к первой брони. Если новый арендодатель сдал жильё хотя бы один раз в первые недели – шанс, что он продолжит, существенно выше (он видит реальный заработок!). Поэтому Airbnb запускал программу “ручного” онбординга хостов: фотографии жилья, советы по ценообразованию – всё, чтобы ускорить первую сделку.
- HubSpot: для бесплатных пользователей CRM критично было начать заполнять систему данными. Поэтому продукт делал акцент на импорте контактов сразу после регистрации – как только в системе появляются реальные контакты, пользователь видит ценность (список клиентов в одном месте, а не в Excel) и скорее начнёт ежедневно работать в CRM.

Инструменты активации. Здесь уместно всё: от встроенных продуктовых механизмов до внешних коммуникаций. Популярные инструменты:

Пошаговый онбординг – накладываем подсказки поверх интерфейса, помогают провести новых юзеров через необходимые шаги.
Аналитика воронки активации – чтобы увидеть, на каком шаге онбординга теряется больше всего народу. Например, если 60% зарегистрировались, но только 20% создали первый объект – нужно упростить создание объекта.
Персонализированные триггерные письма. Например, если пользователь не вернулся в течение 1 дня после регистрации, уходит автоматическое письмо: “Мы заметили, вы не закончили настройку. Нужна помощь? Вот руководство...”.
Push-уведомления с персонализированным содержанием (если разрешил): “Ваш первый отчёт готов к просмотру!” или “Новый интересный пост появился сегодня, загляните!”.

Активируй – затем удерживай. Хорошая активация сама по себе повышает удержание, но не стоит забывать про дальнейшие шаги: ”Habit formation”. Некоторые компании вводят понятие Habit Day – день, к которому пользователь должен встроить продукт в свою жизнь. Например, цель – чтобы к D30 пользователь совершал действие не реже 1 раза в неделю. Для этого в течение первых 30 дней могут быть дополнительные кампании вовлечения.

Обычно рассматривается три момента активации: момент настройки (Setup Moment), момент “ага” (Aha Moment) и момент привычки (Habit Moment). Последний наступает, когда пользователь самостоятельно вернулся и получил ценность без внешнего триггера. Отслеживайте, какой процент пользователей достигает Habit Moment (например, 8 раз совершил ценностное действие за первый месяц). Если эта метрика растёт – вы не только активировали юзеров, но и направили их к долгосрочному удержанию.

Структура состояний активности пользователя

Вывод: Активируйте новчиков быстро и целенаправленно. Продуманный onboarding + правильный “aha”-порог + настойчивое доведение до него. Как только пользователь по-настоящему почувствует ценность вашего продукта рано – шансы удержать его в дальнейшем взлетают.

6. Как увеличить глубину вовлечения пользователей?

Недостаточно, чтобы пользователи просто возвращались – важно, насколько активно и глубоко они используют продукт. Глубина вовлечения (Depth of Engagement) отражает интенсивность использования: сколько функций задействовано, сколько времени проводят, каков объем активности на пользователя. Увеличивая глубину, вы превращаете пользователей в пауэр-юзеров, повышаете switching cost и в конечном итоге – выручку и лояльность.

Есть три измерения продуктового использования: широта, глубина и частота. Широта (breadth) – сколько пользователей в целом вы охватываете (например, % сотрудников компании, использующих продукт). Частота (frequency) – как часто они совершают целевое действие (ежедневно, еженедельно и т.д.). Глубина (depth) – насколько интенсивно каждый пользователь пользуется продуктом за сессию или период (число действий, объем потребленного контента, использование доп. возможностей). Пример: в корпоративном софте широта – сколько отделов компании подключились, частота – сколько дней в неделю сотрудники заходят, глубина – сколько модулей или функций они используют, и сколько операций делают за день.

Почему важна глубина? Глубоко вовлечённый пользователь видит больше ценности, сильнее привязывается к продукту и с большей вероятностью не уйдёт. Кроме того, глубина часто связана с монетизацией (например, тарифы с лимитами: больше пользуешься – переходишь на платный). Даже если монетизация не прямая, глубина коррелирует с LTV – такой пользователь дольше проживёт и, возможно, приведёт других.

Способы увеличения глубины вовлечения:

Расширение use-case для пользователя. Подумайте, какую дополнительную ценность вы можете дать, связанную с основным сценарием. Zillow из сервиса поиска домов (раз в несколько лет) превратился отчасти в развлекательный портал недвижимости, введя Zestimate – оценку стоимости любого дома. Пользователи стали заходить регулярно просто посмотреть, сколько стоит их дом или дома в их районе. По этой же стратегии идет Циан. Глубина взаимодействия выросла – люди сохраняют понравившиеся дома, делятся с семьёй, следят за изменениями цен. В итоге, когда наступает редкий момент покупки дома, пользователь намного более привязан к Zillow. LinkedIn тоже увеличил глубину, дополнив базовую функцию резюме/профиля новостной лентой, статьями, учебными курсами – теперь профессионалы заходят не только “когда ищу работу”, но и регулярно почитать новости индустрии, пройти курсы, поучаствовать в дискуссиях.
Введение новых функций, дополняющих ядро. Если ваш продукт решает одну задачу, подумайте, какие соседние задачи пользователь решает до или после – и попробуйте покрыть их тоже. HubSpot начинал как инструмент inbound-маркетинга, но затем добавил CRM, инструмент автоматизации продаж, сервис поддержки – став единым комплексом для отдела продаж и маркетинга. Клиенты, которые используют сразу несколько модулей, более глубоко вовлечены и ценят цельность экосистемы. Их удержание (и выручка) заметно выше, чем у тех, кто использует один модуль. Важно: новые функции должны натурально вытекать из потребностей, а не просто “ещё один ненужный раздел”. Если всё сделано правильно, вы увеличиваете share of workflow – т.е. долю времени пользователя, проводимого в вашем продукте для выполнения всей связанной работы (связанной JTBD).
Персонализация контента и рекомендаций. Когда продукт адаптируется под пользователя, он находит для себя больше релевантного и проводит времени глубже. Spotify – отличный пример: плейлисты Discover Weekly, Daily Mixes увеличили прослушивание (глубину) за счёт постоянного подбора нового интересного трека. Netflix персонализирует обложки фильмов и выдачу – пользователь тратит меньше времени на поиск, больше на просмотр. Результат – увеличение часов просмотра на пользователя, а это ключевой фактор удержания их подписки. Персонализация делает опыт богаче, а продукт – более незаменимым.
Геймификация, поощрение активного использования. Механики наград, достижения, статус в сообществе могут мотивировать пользователей использовать продукт более интенсивно. Duolingo внедрил лиги, очки опыта, серии (streaks) – многие пользователи стали делать больше уроков в день, чтобы подняться в лиге или не прерывать серию. Это прямая работа над глубиной (уроков/очков в расчёте на пользователя). Еще один пример Starbucks – программа лояльности Starbucks Rewards. Через мобильное приложение клиенты собирают “звезды” за каждую покупку и обменивают их на бесплатные напитки и еду. Геймификация (различные уровни, специальные акции для участников) превратила покупку кофе в игру. В результате Starbucks удерживает огромную базу постоянных гостей.
Повышение вовлечения через коммуникации и повторные касания. Регулярные рассылки, push-уведомления с новым интересным для пользователя контентом побуждают зайти и углубиться. Главное – чтобы контент реально был ценным. Например, Udemy шлёт подборку курсов со скидкой по тем темам, которые интересовали пользователя – это может мотивировать пройти ещё один курс (увеличение глубины обучения). Amazon присылает рекомендации товаров, связанные с прошлой покупкой – пользователь, зайдя посмотреть, может зависнуть и добавить несколько товаров в корзину, увеличив общее число покупок на пользователя.
Анализ и улучшение UX в сторону “залипания”. Посмотрите, где пользователи проводят время в вашем продукте, а где прекращают сессию. Возможно, есть возможность улучшить те области, которые потенциально могут удерживать дольше. YouTube например постоянно оптимизирует алгоритм рекомендаций автовоспроизведения – их цель максимизировать глубину (время просмотра) у каждого зрителя. Любой продукт может задаться вопросом: что сделает пользователь после завершения основного действия, как нам предложить ему что-то ещё полезное? Если после покупки товара пользователь уходит – можно предложить ему оставить отзыв, или посмотреть аксессуары к товару, или поделиться покупкой в соцсетях (если уместно). Маленькие “ответвления” могут складываться в дополнительное время и действия.

Метрики глубины. Они сильно зависят от природы продукта:

Количество действий на пользователя в день/месяц (сообщений, задач, транзакций, просмотренных видео и т.п.).
Средняя длительность сессии, среднее число экранов/страниц за сессию.
Количество используемых функций или модулей (например, % пользователей, которые используют >3 из 5 основных функций).
Коэффициент многократного действия: сколько раз подряд пользователь выполняет действие (например, слушает больше 10 треков за визит).
В SaaS B2B – активность аккаунта: сколько пользователей аккаунта активны (breadth), сколько действий они совершают (depth), с какой периодичностью (frequency). Инструменты аналитики (Mixpanel, Amplitude) позволяют строить такие метрики. Также NPS или опросы “какие фичи вы находите ценными?” косвенно помогут понять, используются ли продвинутые возможности.

Например, изначально Яндекс.такси решал задачу поездки из точки А в Б. Но со временем, чтобы увеличить вовлеченность, Яндекс добавил новые сервисы: Яндекс.Еда (доставка еды), Доставка (посылки), каршеринг и т.д.. Теперь пользователь Яндекса может не только ездить, но и заказывать еду через ту же платформу – это увеличивает общее число взаимодействий с экосистемой. Даже если человек временно перестал ездить на работу (например, перешёл на удалёнку), он всё равно использует Яндекс.Еду. Глубина вовлечения в бренд выросла. Далее появляется "награда" - Яндекс.Плюс - за частое использование разных сервисов, что дополнительно стимулировало заказывать чаще и комбинировать услуги. Этот пример показывает, как диверсификация использования (выход в смежные сегменты по JTBD) повышает общую удержание и LTV: пользователь вовлечён глубже (несколько сценариев), и переключиться на конкурентов ему сложнее (нужно искать отдельное приложение для еды, отдельное для самокатов и т.д.).

В итоге, чем глубже пользователь интегрирован в ваш продукт, тем более ценным и незаменимым он его считает. Стратегия увеличения глубины – это стратегия повышения ценности для пользователя. Главное – не путать глубину с навязыванием ненужного. Речь про расширение полезности, а не просто “добавим 1001-ю функцию, вдруг кто-то да воспользуется”. Опирайтесь на данные и обратную связь: какие функции коррелируют с более высоким удержанием? Например, если видите, что пользователи, которые настроили автоматические отчёты, держатся дольше – продвигайте эту функцию, сделайте её заметнее.

7. Как работать с реанимацией пользователей для повышения LTV?

Даже при хорошем продукте часть пользователей неизбежно отпадает со временем. Но “потерянный” пользователь не всегда потерян навсегда. Реанимация (реактивация) – это стратегии и тактики, направленные на возврат ушедших или “уснувших” пользователей, чтобы продлить их жизненный цикл и увеличить LTV (Lifetime Value).

Почему это важно? Потому что привлечь нового пользователя часто дороже и сложнее, чем вернуть старого. Если у вас есть база зарегистрированных пользователей, которые по тем или иным причинам перестали пользоваться, это – золотой фонд для маркетинга. Они уже знакомы с брендом, возможно, уже испытывали ценность когда-то. Нужно лишь напомнить о себе и дать повод вернуться. Исследования показывают, что смещение фокуса с погоней за новыми клиентами на удержание и реанимацию текущих критически важно, учитывая растущую стоимость привлечения.

Этапы реанимации пользователей:

Выявление “спящих” пользователей. Сначала определите критерии, кто считается неактивным или ушедшим. Например, не заходил 30 дней (для еженедельного сервиса) или не совершал покупок 3 месяца (для e-commerce). Возможно, имеет смысл сегментировать: совсем потерянные (например, отписались или удалили аккаунт) vs просто неактивные. Инструменты аналитики или CRM могут выделить таких юзеров.
Понять причины оттока. Прежде чем возвращать, хорошо бы знать, почему они ушли. Опросы отписавшихся, сбор причин отмены подписки, анализ поведения перед уходом – всё это даст подсказки. Причины могут быть разными: 1) пользователь достиг своей цели и больше не нуждается (пример: выучил язык в приложении изучения языков), 2) не получил ценности/разочаровался, 3) нашёл альтернативу, 4) забыл/потерял привычку, 5) внешние факторы (например, сезонность, смена работы). Зная топ-3 причины, вы можете таргетировать сообщения соответственно. Например, если многие ушли из-за цены – можно попробовать вернуть их спецпредложением. Если из-за отсутствия фичи – сообщить, что такая фича появилась.
Разработка реанимационных кампаний. Самые распространённые каналы: e-mail рассылки, push-уведомления, SMS, таргетированная реклама (например, lookalike на ваших неактивных с особыми офферами). Часто применяют серию писем:
- Первое: «Мы скучаем! Возвращайтесь, у нас появилось то-то...».
- Второе: дополнительный стимул – скидка, бонус, бесплатный пробный период и т.д.
- Третье: последний призыв, возможно с эксклюзивным предложением (например, продлите подписку сейчас со скидкой 50%).
Примеры тактик:
- Предложение персональной скидки или промокода для возврата (особенно в e-commerce, райдшеринг – напр. Uber регулярно шлёт “Получите 50% скидку на следующую поездку, мы скучаем!” давно неактивным пользователям).
- Новое в продукте: рассказать об важных обновлениях, которые устраняют прежние недостатки или добавляют ценность. (“Вернитесь и попробуйте нашу новую функцию аналитики, о которой вы просили!”)
- Социальное доказательство: “10 000 пользователей присоединились за последнее время, не хотите ли снова взглянуть?” или “Ваши 5 друзей продолжают пользоваться и хотят снова с вами связаться”.
- Эмоциональный триггер: “Ваш прогресс скучает по вам” – Duolingo, например, присылает уведомление с грустной совой, если вы пропустили занятия, играя на чувстве вины/ответственности. Fitbit шлёт “пора возвращаться к тренировкам – ваши кроссовки пылятся”.
- Опрос + предложение: иногда эффективна цепочка: сначала короткий опрос “Что нам улучшить? Почему вы перестали заходить?” а затем, вне зависимости от ответа, предложение “Спасибо за мнение – вот вам бесплатный месяц Pro-версии, возвращайтесь попробовать улучшения”.
Изменение продукта для возвращенцев. Когда пользователь всё же решает вернуться – убедитесь, что его встречает хороший опыт. Возможно, стоит показать особый онбординг-реактивацию: “Рады видеть вас снова! Вот что нового появилось за время вашего отсутствия: ...”. Иначе человек вернётся, а интерфейс тот же – он может и не заметить улучшений. Также учтите прежний опыт: если он ушёл из-за определённой проблемы, желательно указать, что она решена (“Мы улучшили качество видео-связи, попробуйте снова звонки в нашем приложении”).

Метрики реанимации и влияние на LTV:

Reactivation Rate – процент ушедших, которых удалось реанимировать за период. Например, из 100k неактивных пользователей 5k вернулись – 5% reactivation.
Return on Reactivation – сколько дохода принесли реактивированные юзеры минус стоимость кампаний. Обычно возвратные кампании недорогие (email почти бесплатен), поэтому даже небольшой процент возврата уже окупается.
Увеличение LTV – сравните средний LTV (или общую выручку) когорт до и после внедрения реанимационных практик. Если раньше пользователь в среднем приносил $50 и уходил, а теперь часть возвращается и приносит доп. $10, новый LTV = $60. Повышение LTV означает, что можно поднять CAC потолок и агрессивнее привлекать новых – мотор роста усиливается.

Несколько примеров:

SaaS B2B. Компания Zendesk заметила, что мелкие клиенты часто не продлевают подписку. Они ввели практику: за месяц до окончания срока Success-менеджер созванивается, предлагает помощь с настройками, рассказывает о новых фичах. Если клиент уже ушёл, в течение 3 месяцев команда делает 2-3 касания (email + звонок) с оффером вернуть по старой цене или месяцом бесплатно. Это вернуло десятки клиентов, которые иначе бы не вернулись, и добавило несколько процентных пунктов к годовой выручке – существенный рост для зрелого SaaS.
E-commerce. Amazon известен своими реанимационными письмами: если вы давно не заходили, вам могут прислать подборку популярных товаров или напомнить о вашем последнем просмотренном товаре, который сейчас на скидке. Также Amazon активно использует push-уведомления в приложении: “У товара из вашего листа желаний снизилась цена!” – побуждая вернуться и совершить покупку.
Мобильные игры. Чуть ли не каждый игрок мобильной F2P-игры получал такие нотификации: “Возвращайся, герой! Тебя ждет сундук с сокровищами.” Игры часто дают ощутимый бонус при возвращении – редкий предмет, игровую валюту – чтобы игрок увидел выгоду. Воронка следующая: игрок возвращается ради подарка, заодно втягивается обратно в игровой цикл, возможно делает внутриигровую покупку – разработчики вернули “потеряшку” и продлили его монетизацию.

Важно помнить: не всех нужно или получится вернуть. Некоторые ушли окончательно (сменили потребность, уехали, умерли – всякое бывает). Не тратьте ресурсы бесконечно на мёртвые контакты. Если после нескольких попыток ноль реакции – лучше сфокусироваться на тех, кто проявляет признаки интереса (открыл письмо, кликнул по ссылке, но не зашел – ему можно сделать дополнительное предложение). Также не переусердствуйте: два-три касания – нормально, двадцать – злоупотребление, вызывающее раздражение.

Вклад реанимации в рост. Реактивированные пользователи часто называют “возвращённая выручка”. Это прямая прибавка к вашей базе активных пользователей. Более того, некоторые из них могут снова стать лояльными и продолжить пользоваться. Таким образом, реанимация повышает retention на уровень выше: не в пределах одной жизни пользователя, а даёт ему “вторую жизнь”. В метриках когорт это может проявиться как всплеск активности спустя время. Например, кривая когорт через 6 месяцев имела бы 10%, а с реанимацией поднялась до 15% (т.к. часть юзеров вернулась). Это так называемое улыбающееся удержание.

Конечно, часто вернувшиеся не такие уж активные, и могут снова уйти – потому параллельно стоит улучшать сам продукт, чтобы при втором шансе зацепить их сильнее.

Итог: реанимация пользователей – обязательный элемент стратегии роста и удержания. Это относительно низкозатратный способ увеличить LTV и “вторичный” retention. Создайте системный процесс: сегментируйте ушедших, автоматизируйте цепочки касаний, экспериментируйте с офферами. Даже +5% возврата может повысить прибыль на значимые 20-25% (вспомним, +5% retention = +25% profit, ведь вернуть дешевле, а платить они будут снова). В битве за каждого пользователя не забывайте про тех, кого можно вернуть – зачастую это самые лёгкие победы.

8. Почему важно разделять удержание пользователей и удержание выручки?

Когда мы говорим “удержание”, обычно подразумеваем удержание пользователей – т.е. какую долю клиентов нам удаётся сохранить активными. Однако для бизнеса не менее (а порой и более) важно удержание выручки. Особенно в моделях с различающимися чеками (SaaS с разными тарифами, игровые продукты с разными платежами). Эти две метрики – удержание пользователей (Logo Retention) и удержание выручки (Revenue Retention) – связаны, но не идентичны.

Удержание пользователей (Customer/Logo Retention) – процент клиентов, которые остаются с вами за период, без учёта сколько денег они приносят. Например, из 1000 клиентов год назад 750 всё ещё активны – значит удержание клиентов 75%. Это показывает охват и массовую лояльность.

Удержание выручки делится на:

Gross Revenue Retention (GRR) – процент исходной выручки, который сохраняется, не считая апселов. Тут учитываются только потери: отток (churn) и сокращение (contraction). Например, год назад MRR = $100k. Потеряли $5k из-за ушедших клиентов и $5k из-за даунгрейдов. GRR = ($100k - $5k - $5k) / $100k = 90%. Это сколько денег минимум осталось из старой базы.
Net Revenue Retention (NRR) (иногда Net Dollar Retention, NDR) – процент выручки с учётом расширения от существующих клиентов. Формула: (Выручка от старых клиентов + апселы - отток - даунгрейды) / исходная выручка. Например, к предыдущему примеру: плюс продали апселов на $8k. Тогда NRR = ($100k + $8k - $5k - $5k) / $100k = 98%. NRR может быть >100%, если апселы перекрывают отток (что часто у лучших SaaS). Диапазон: ~60% (очень плохо) до 150% (фантастически). Многие публичные SaaS гордятся NRR 120%+ (например, Snowflake имел NRR ~168% в 2021 году).

Почему нужно разделять? Потому что картина может различаться кардинально в зависимости от метрики:

Можно удержать много логотипов, но потерять выручку. Например, у вас 100 клиентов: 90 мелких и 10 крупных. За год ушло 5 крупных, но пришло 5 мелких новых. По количеству клиентов удержание ~100% (стало даже 100, просто состав сменился). А по выручке – вы потеряли, ведь крупные, допустим, давали 50% дохода. Высокое logo retention, но низкое revenue retention часто сигнализирует о проблемах с монетизацией крупных клиентов или ценностным предложением для high-end сегмента. Возможно, конкуренты уводят ваших самых ценных клиентов, а мелкие остаются – вроде количество то же, а деньги уходят. Или, как отмечают аналитики, высокое удержание клиентов при низком GRR может указывать на проблемы с ценностным предложением или ценообразованием – вы удерживаете клиентов, но ценность не растёт, они не тратят больше.
Обратная ситуация: количество клиентов падает, а выручка растёт. Например, SaaS сократил базу с 1000 клиентов до 800 (logo retention 80%), но увеличил средний чек и upsell существующим, так что MRR вырос. Такое бывает, если компания переориентируется на enterprise-сегмент: мелкие клиенты отваливаются (их могло быть много), зато крупные расширяются и дают больше денег. Низкое logo retention, но высокое NRR – признак, что бизнес завоевывает больше денег от ядра клиентов, но возможно теряет “хвост”. Это не обязательно плохо (особенно если "хвост" не прибыльный), но надо контролировать, чтобы не остаться с горсткой клиентов, зависимость от которых высока.
Оба измерения важны для разных целей. Если ваша модель подписочная, инвесторы будут очень внимательно смотреть на NRR – способна ли компания расти за счёт существующих клиентов. NRR > 100% – мечта, т.к. означает, что даже без новых продаж выручка растёт (клиенты сами докупают больше). MongoDB, Snowflake, Salesforce – известны NRR > 120%. Это обеспечивает высокий “сила роста изнутри” и говорит о сильном продукт-маркете для клиентов. Но при этом им тоже нельзя игнорировать logo retention: если NRR держится за счёт нескольких жирных клиентов, потеря одного может сильно ударить (риски концентрации).

В B2C тоже можно мыслить подобно. Например, для Netflix: удержание пользователей – % продливших подписку, удержание выручки – с учётом переходов на более дорогой план (4K/UHD) или на дешёвый план с рекламой. В B2C расширение бывает не за счёт цены, а за счёт ARPU (среднего дохода). Например, e-commerce может увеличить ARPU существующего пользователя через cross-sell (он начал покупать ещё и одежду, а не только электронику) – по сути апселлинг в широком смысле.

Практически, разделение нужно для:

Диагностики проблем. Если у вас retention пользователей 80%, а retention выручки 50% – значит, теряются самые платежеспособные клиенты или они сокращают траты. Нужно копать: что за сегменты уходят? Может, крупные клиенты уходят к конкурентов, либо остаются но снижают использование (даунгрейды) – почему? Анализ по сегментам (Enterprise vs SMB) может показать, где проблема. Возможно, продукт не масштабируется под нужды Enterprise.
Стратегии роста. Высокое удержание юзеров, но низкое денег – может быть стратегией “роста базы” (например, Spotify долгие годы рос по пользователям (многие на бесплатном), монетизируя лишь часть – низкое “денежное” удержание с точки зрения подписки, но высокая база для показа рекламы и будущих конверсий). Это осознанная стратегия: сперва – пользователи, потом – деньги. В другом случае, высокое денежное удержание при падающей базе может быть сигналом “выжимания лимона” – краткосрочная монетизация за счёт оставшихся лоялистов, но воронка новых пустеет. Так делали некоторые игры на спаде: повышали цены для оставшихся фанатов, те платили, метрики денег норм, а пользователи уходят. Долго так бизнес не протянет. Поэтому для долгосрочного здоровья нужно держать баланс: и людей удерживать, и ARPU на них растить.
Фокус команд. Часто выделяются отдельные KPI для разных подразделений. Команда продукта может больше фокусироваться на удержании активных пользователей (DAU/MAU, возвраты), а команда монетизации/сейлз – на удержании выручки (возобновление подписок, upsell rate). Разделение метрик помогает избежать путаницы. Например, отдел Customer Success в B2B обычно таргетируется на Gross Retention (не дать клиентам уйти) и Net Retention (помочь продать им доп. модули). А команда User Engagement в продукте – на показатели активности.
Например, у продуктов для малого бизнеса исторически очень высокое logo retention (пользователи остаются на базовом бесплатном или недорогом плане), но revenue retention страдает – малый бизнес не растет в платежах, а большой подключается медленно. Например, NRR > 130% даёт уверенность в устойчивости модели: даже если новых клиентов будет мало, бизнес с текущими будет расти. С другой стороны, если NRR < 100%, значит вы “протекаете” по деньгам – каждый новый клиент со временем обесценивается, и нужен постоянный приток просто чтобы компенсировать отток.

Вывод:

Retention пользователей показывает, насколько вы удерживаете широко – лояльность массы.
Retention выручки показывает, удерживаете ли вы весь кошелёк – растёте ли внутри базы.
Для продакт-менеджеров важно осознавать эту разницу и оптимизировать оба направления. Удерживайте как можно больше пользователей и работайте над тем, чтобы каждый пользователь со временем приносил больше ценности (и получал больше ценности, конечно же!). Если ориентироваться только на user retention, можно упустить возможность заработать больше на лояльной базе. Если гнаться только за выручкой (NRR) – можно превратить продукт в дорогой люкс для избранных, потеряв остальных, что рискованно. Лучшая картина: высокое удержание клиентов и выручки одновременно – признак здорового роста. Но измерять их следует отдельно, чтобы видеть полную картину и принимать точные продуктовые и коммерческие решения.

9. Как эффективно монетизировать удержание без ущерба для роста?

Когда пользователи хорошо удерживаются и активно пользуются продуктом, возникает логичный вопрос – как на этом заработать (или увеличить заработок), не растеряв саму базу. Не секрет, что агрессивные методы монетизации могут отпугнуть пользователей и снизить retention. Поэтому нужно искать баланс: монетизировать за счёт ценности, которая растёт с удержанием, а не ценой самого удержания.

Принцип: сначала ценность, потом монетизация. Компании, добившиеся огромного роста, как правило, откладывали монетизацию на более поздний этап, сосредоточившись на росте аудитории и вовлечения. Facebook в первые годы вообще не показывал рекламы – они хотели стать неотъемлемой социальной платформой для миллиарда людей, и только потом постепенно ввести монетизацию. Uber долгое время субсидировали поездки, работая в убыток, чтобы сформировать привычку и сеть водителей/пассажиров. Только захватив значительную долю рынка, они начали повышать цены и сокращать промоакции. Это общий урок: не убивайте рост и удержание ранней монетизацией. Сначала – продукт должен “залипнуть” у людей, стать любимым, и лишь потом можно аккуратно “снимать сливки”.

Конечно, бизнесу нужны деньги, поэтому полностью забыть о выручке нельзя. Но подходящая модель – связанная с удержанием:

Подписка (subscription) – часто предпочитаема для продуктов с длительным удержанием, т.к. выручка поступает регулярно по мере использования. Главное – обосновать ценность постоянной оплаты. Spotify удерживает миллионы бесплатных пользователей и конвертирует часть в Premium подписку за счёт снятия ограничений и рекламы. При этом бесплатный слой остаётся достаточно хорошим, чтобы люди продолжали слушать (retention), а реклама приносит хоть какой-то доход и подталкивает к премиуму. Netflix тоже чистая подписка: пока вы находите там что смотреть, вы продлеваете. Подписка мотивирует компанию улучшать удержание – ведь каждая дополнительная активность повышает вероятность продления. С другой стороны, если retention падает – подписки отменяются, сразу видно. Это выравнивает стимулы: монетизация идёт рука об руку с удержанием.
Модель freemium + upsell. Позволяет охватить широкую аудиторию бесплатным продуктом (максимальный рост), а затем монетизировать самых вовлечённых через продажу дополнительных функций. Ключевой момент – какие ограничения выставить на бесплатную версию, чтобы с одной стороны пользователи получали достаточно ценности, привыкая (удержание), а с другой – активно пользовались (глубина), доходя до границ, где готовы заплатить. Dropbox в свое время сделал гениально: бесплатно 2 ГБ хранилища. Этого достаточно, чтобы подсадить на удобство синхронизации файлов, но почти каждый активный пользователь рано или поздно упрётся в лимит места и должен или очистить (потеряв удобство) или заплатить за расширение. Большинство самых активных платят – так Dropbox монетизирует retention: чем дольше пользуешься, тем ценнее становится сервис и тем выше шанс конверсии.
Встроенные покупки и апселлы. В играх и многих мобильных приложениях широко используются in-app покупки. Здесь задача – дать retention за счёт базового геймплея, а монетизировать через продажу ускорений, бонусов, косметики самым вовлечённым. World of Tanks или Fortnite – играют миллионы бесплатно, но топ-10% донатят, оплачивая всю оперцию. Важно, чтобы платящие не ломали баланс для остальных, иначе неплатящие уйдут. Это сложный, но отлаживаемый процесс – сегментация игрового опыта. В неигровых продуктах апселлами могут быть дополнительные сервисы. Amazon Prime – по сути монетизация лояльности: самых активных покупателей Amazon привлекает в Prime (платная годовая подписка), давая им бесплатную доставку, видео и прочие плюшки. Пользователи платят (монетизация), зато они теперь покупают ещё больше и только на Amazon (удержание). Prime повышает удержание настолько, что средний член Prime тратит на Amazon в несколько раз больше, чем не-член – оно окупается. Пример синергии монетизации и retention.
Реклама, но в меру. Если модель – рекламная (Facebook, YouTube, СМИ), тут монетизация прямо пропорциональна удержанию (DAU x время в приложении x показы рекламы). Но есть риск: много рекламы – пользователи уйдут. Лучшие игроки балансируют частоту рекламы с вовлеченностью. YouTube тщательно следит, чтобы не перегружать зрителей прероллами сверх разумного, иначе уйдут к Netflix. Instagram вводит рекламу постепенно и нативно (промо-посты в ленте), чтобы сохранить UX. И всегда пробует новые форматы монетизации – магазины, шоппинг в приложении – чтобы не просто увеличивать число объявлений.

Метрики для баланса монетизации и retention:

LTV/CAC – пожизненная ценность клиента к стоимости привлечения. Retention повышает LTV, монетизация тоже повышает LTV. Вам важно растить LTV, но если retention упадет, LTV может и снизиться. Отслеживайте в динамике: не проседает ли LTV новой когорты после изменения монетизации.
Монетизация коэффициент вовлечения – например, доход на активного пользователя (ARPU) и его изменение вместе с активностью. Если ARPU растет, а DAU падает – возможно, вы выкручиваете деньги из уменьшающейся базы (тревожно). Если ARPU растет вместе с DAU – хорошо, вы находите способы зарабатывать больше, не теряя пользователей.
Churn после ценовых изменений. Каждый раз при повышении цен или ограничений измеряйте влияние на отток. Иногда +5% цены могут привести к -1% retention – приемлемо. Но +20% цены могут оттолкнуть 10% базы – стоит ли оно того? Анализ чувствительности очень важен. Например, Netflix известен тем, что постепенно повышает цену подписки, отслеживая churn: если видят, что отток слишком увеличился, могут притормозить с ростом цен.
Conversion rate в платные из удерживаемых. Например, сколько долгосрочных бесплатных пользователей конвертируются в платные. Если эта конверсия стагнирует или падает, а retention free при этом высокий, значит, возможно, слишком много даёте бесплатно – стоит подумать о дополнительных стимулах к переходу на оплату. Обратная ситуация: конверсия резко растет, но retention free падает (люди чувствуют принуждение и часть просто уходит) – перегнули, нужно больше ценности на бесплате оставить.

Например, У HubSpot есть бесплатный CRM, который они сделали практически неограниченным и вечным. Они заинтересованы, чтобы компании пользовались CRM как можно дольше бесплатно, потому что тогда им легче продать сверху Marketing Hub или Sales Hub. Их монетизация устроена так: продукт сам по себе бесплатен, платишь за расширенные возможности и объемы. Например, хранение 1 млн контактов бесплатно, но если хочешь автоматизировать e-mail рассылки на эти контакты – вот тут платный пакет. Это тонкий баланс: пользователи могут бесконечно сидеть бесплатно, и HubSpot окей, потому что это удерживает их в экосистеме. А когда они “созрели” для маркетинга – деваться им некуда, они уже в HubSpot CRM, логично купить маркетинг-модуль там же. Так HubSpot получил миллионы бесплатных пользователей, из которых потом конвертирует на платные пакеты с высокими ARR. База (retention) растёт – и монетизация следом, а не наоборот.

Reforge (образовательная платформа для рост-лидеров) монетизируется через годовое членство. Они активно ведут блог, дают много бесплатного контента (статьи, вебинары) – тем самым формируют комьюнити и удержание внимания аудитории. Потом самой вовлечённой аудитории продают премиум-курсы. Монетизация через подписку на премиум-контент работает только потому, что они сначала завоевали доверие и регулярное внимание (retention читателей).

Canva – бесплатно можно дизайнить почти всё, но за готовые шаблоны/элементы плати. Пользователь может сам нарисовать (потратит время) или купить готовое (сэкономит время). Ценность доступна в любом случае, плата – за удобство/ускорение.

Ловушки монетизации:

Короткий цикл в ущерб длинному. Это когда ради сиюминутной выручки жертвуете долгосрочной лояльностью. Классический пример – мобильные игры, где вводят pay-to-win: игроки могут платить, чтобы быстро прогрессировать. Сначала доход взлетает (платящие несут деньги), но основная масса, видя несправедливость, уходит – retention падает, и через полгода игра мертва. Правильнее чуть меньший доход, но растянутый на годы, с довольной базой.
Неявные “налоги” на удержание. Например, перегруз уведомлениями, показ попапов “Оцените наше приложение” каждый день – формально это не монетизация, но попытки улучшить метрики, которые в итоге бесят пользователей. Всегда меряйте NPS или просто открывайте глаза: не вредят ли ваши методы базовому опыту.
Забыть о ценности при оптимизации цены. Да, повышение цены на 10% мгновенно даст +10% выручки, но что если при этом ценность продукта осталась прежней? Пользователи могут начать искать альтернативы. Компании как Netflix и Amazon стараются повышать цену после того, как добавят ценность (новые сериалы, новые сервисы в Prime). Так пользователю проще принять: “я получаю больше, окей заплачу больше”.

Практические подходы к гармоничной монетизации:

Делайте регулярные опросы и исследования удовлетворенности при введении новых платных функций или изменении цен. Сигналы негатива – повод притормозить.
Тестируйте монетизационные изменения на небольших долях пользователей (A/B тесты). Если видите значимое падение удержания или NPS в тестовой группе – пересмотрите подход.
Прозрачность и честность. Если вводите ограничения или повышаете цену – открыто коммуницируйте, почему. Пользователи ценят, когда им объясняют: “цены выросли, чтобы мы могли дальше радовать вас новым контентом”. Хуже всего – внезапно и без объяснений.
Инвестируйте часть монетизации обратно в рост. Высокое retention и монетизация дают прибыль – ее часть разумно пустить на привлечение новых пользователей (CAC). Тогда бизнес получает здоровый цикл: удерживаем пользователей, зарабатываем на них, вкладываем в ещё больше пользователей. Это делали все успешные компании: Zoom реинвестировал доход от корпоративных клиентов в улучшение бесплатного продукта и маркетинг на новых, Netflix – в производство ещё более классных сериалов для удержания.
Таким образом, эффективная монетизация удержания – это искусство надстройки дохода поверх прочного фундамента лояльности. Делайте так, чтобы пользователь хотел заплатить, а не был вынужден.

10. Как масштабировать удержание в низкочастотных продуктах?

Низкочастотные продукты – особый вызов для удержания. Сервисы, которыми люди пользуются редко (раз в несколько месяцев или даже лет), по определению не могут сформировать ежедневную привычку. Примеры: бронирование отелей или авиабилетов (Airbnb, Booking – путешествуем пару раз в год), недвижимости (Zillow – покупка жилья раз в несколько лет), автомобильные маркетплейсы (продажа/покупка авто), дорогие B2B софт с редким использованием. Как же строить рост, если пользователь появляется от случая к случаю?

Опираемся на идеи Кейси Уинтерса, бывшего лидера роста Grubhub и Pinterest, изложенные в его статье “Four Strategies to Win Big with Low Frequency Marketplaces”. Он выделяет 4 стратегии удержания и роста для низкой частоты:

Модель Expedia (SEO-доминация). Если пользователь вспоминает о вашем сервисе лишь при редкой потребности, велика вероятность, что он просто пойдёт в Google в тот момент и заново найдёт решение. Стратегия “как Expedia” заключается в том, чтобы быть всегда на виду в поиске, когда возникает редкий запрос. Например, Apartments (квартирный классифайд) понимал, что арендатор снимает квартиру раз в год, и не будет заходить весь остальной год. Поэтому вместо попыток затащить людей почаще (бессмысленно), они вложились в SEO. Их цель – при каждом гуглении “снять квартиру [город]” пользователь опять попадал на их сайт. Expedia и Booking сделали то же для путешествий: вы можете не заходить на Booking каждый день, но когда вбиваете в поиск “отель в Париже” – они вылезают первыми. Инструменты и метрики: оптимизация под поисковые ключи, контент-маркетинг для длинных хвостов запросов, рейтинг в органике, доля поискового трафика. Риски: зависимость от алгоритмов Google и конкуренции. Кейси отмечает, что при успехе SEO стратегия упирается в потолок – вы взяли топ-место, дальше расти некуда, поэтому такие компании часто идут по пути портфельного расширения (Expedia купила Hotels, Orbitz и пр., чтобы занимать несколько позиций выдачи). Для продукт-менеджера низкочастотного сервиса SEO – почти обязательный канал удержания: пусть пользователь не помнит ваш бренд, главное, он снова попадает к вам через поиск (условно “удерживается” не напрямую, а через канал).
Модель Airbnb (Продукт 10x лучше). Это стратегия дифференциации и превосходства. Идея: сделать продукт настолько лучшим в своей категории, что даже при редкой потребности пользователь специально вспомнит о вас или предпочтёт вас всем другим. Airbnb пришёл на рынок, где люди и так могли найти жильё через Booking или у знакомых, но предложил уникальный опыт (жить в настоящей квартире, как местный) плюс часто более низкую цену – лучше и дешевле, чем отели. Это придало сервису вирусность и высокий retention: довольные гости не хотели возвращаться в бездушные отели и при следующей поездке начинали сразу с Airbnb. Инструменты: фокус на core-value, улучшение потребительского опыта на порядок (удобство, цена, качество) – чтобы продукт запомнился. Метрики здесь менее количественные, скорее NPS, повторные покупки (пусть редкие, но доля repeat usage растет). Риски: нужно реально обеспечить “10x value”, что сложно; конкуренты могут скопировать, и тогда эффект спадет. Но пока вы впереди, бренд и сарафанное радио будут работать на вас. Кстати, бренд в этой модели – продолжение продукта: если люди ассоциируют ваш бренд с уникальной ценностью, они сами будут гуглить не общий запрос, а название вашего сайта.
Модель HotelTonight (Insurance/страховка). Некоторые низкочастотные продукты удерживают, создавая постоянное фоновое присутствие “на всякий случай”. HotelTonight – приложение для бронирования отеля в последний момент – мало кому нужно часто, но теоретически может пригодиться внезапно (рейс отменили, нужно жильё срочно). Поэтому они делают упор на том, чтобы пользователь держал приложение установленным и аккаунт не удалял, “на черный день”. В этой модели ценность – спокойствие и уверенность, что если что, сервис выручит. Как масштабировать? Часто через подписку или membership. Например, AAA (авто-клуб) – вы платите ежегодно за помощь на дороге, хотя можете ей не воспользоваться ни разу за год. Люди всё равно продляют, т.к. “лучше перестраховаться”. HotelTonight пробовал внедрять программы лояльности, напоминания о себе push-ами (“Вокруг вас 5 отелей с горящими скидками сегодня” – просто чтобы помнить, что app существует). Метрики: retention здесь измеряется не активностью, а сохранением доступа. Например, % пользователей, не удаливших приложение за год, или % продления подписки (для сервисов-страховок). Риски: пользователь может забыть про ценность и решить, что сервис не нужен (“столько лет плачу, ни разу не понадобилось”). Поэтому нужно время от времени напоминать о случае использования.
Модель Houzz (Engagement через контент). Самая интересная стратегия – создать параллельный высокочастотный опыт вокруг низкочастотного ядра. Если сами транзакции редки, удерживайте пользователя не транзакциями, а контентом, сообществом, сервисами. Кейси приводит пример Houzz: люди ремонт делают раз в десятилетие, но Houzz превратил своё приложение в бесконечную ленту идей дизайна интерьера. Пользователи сохраняют понравившиеся фотопроекты, общаются, планируют мечты – заходят регулярно просто вдохновиться, хотя ремонт сейчас не делают. Таким образом, Houzz имеет активную аудиторию всегда, а когда наконец приспичит ремонт – конечно же, они воспользуются Houzz для найма специалистов или покупки товаров. Credit Karma – аналогичный ход: раз в месяц присылают обновлённый кредитный рейтинг, отчёт о финансовом здоровье. Хотя кредиты люди берут редко, но уведомления CK открывают регулярно – и удержание пользователей, и доп. монетизация на сопутствующих финуслугах. Инструменты: контент-маркетинг внутри продукта, user-generated content, форумы, новости, уведомления с полезной информацией (“паттерны поведения, которые вызывают кражу личности” для LifeLock, например). Фактически, вы строите второй продукт – медиа или комьюнити – поверх основного сервиса. Метрики здесь ближе к медийным: MAU, время в приложении, открытие рассылок, возвраты. Риски: контент должен быть прямо связан с интересами аудитории, иначе не сработает.

Какой стратегии следовать? Это зависит от природы вашего продукта и возможностей компании:

SEO – практически маст для всех низкочастотных, если есть поисковый трафик. Не взаимоисключает другие.
10x Better – должна быть в ДНК продукта с самого начала. Если вы не лучше вообще, будет трудно. Часто стартапы, выходящие на “старый” рынок, берут этим (Airbnb против отелей, Robinhood против брокеров и т.д.).
Insurance – подходит для сервисов, где есть компонент безопасности/риска или подписка на “просто будь с нами”. Подходит не всем, но подумайте, есть ли аспект “держать про запас”.
Engagement/контент – наиболее универсально, но требует ресурсов на нефичерский контент. Если у вас достаточно большая аудитория, можно попробовать построить комьюнити или инфо-сервис.

Например, Airbnb использует комбинацию стратегий: у них продукт сам по себе отличный (10x), они сделали масштабный реферальный loop (каждый гость мог пригласить друзей и хозяев – это рост, не совсем про удержание, но тоже), контент – гиды по городам, Wish Lists с подборками жилья мечты (чтобы люди листали просто так), бренд – столько PR историй про путешествия, что многие прямо вбивают Airbnb без Google. И даже SEO – тоже, они инвестируют в поисковую оптимизацию, хотя бренд сильный. То есть можно комбинировать.

Практические советы для низкочастотных продуктов:

Измеряйте retention на правильном интервале. Не день и не неделя, а, скажем, годовой retention. Например: сколько % пользователей, совершивших транзакцию в прошлом году, совершили снова в этом. Или retention по любой активности в течение года. Не пугайтесь, если месячный retention 5% – это нормально, если цикл использования годовой.
Оцените потенциал каждой стратегии для вашего случая. Составьте таблицу: SEO, 10x, Insurance, Engagement – и напротив каждой пропишите, подходит ли. Например, у вас B2B платформа для закупок, сделки 2 раза в год. SEO – да (пусть находят контент про оптимизацию цепочки поставок). 10x – стремимся (лучшие цены/условия). Insurance – может, подписка на премиум-сервис “экстренный поиск поставщика при срыве поставки”. Engagement – например, сообщество закупщиков, рейтинг поставщиков, вебинары – да, можно вовлекать. Далее расставьте приоритеты.
Инвестируйте в бренд и коммуникации. В низкочастотном бизнесе быть top-of-mind – драгоценно. Вы же хотите, чтобы пользователь при наступлении редкой нужды вспомнил именно про вас. Значит, надо периодически напоминать о себе: рекламные кампании, email-рассылки, соцсети. Airbnb много вкладывалось в бренд (олимпийские спонсорства, вирусные видео историй путешественников и т.д.), потому что жизненный цикл длинный, и нужно удерживать ассоциацию “жилье = Airbnb”.
Не завышайте ожидания по частоте. Будьте реалистами: если продукт объективно нужен раз в год, то цель – не сделать так, чтобы им пользовались каждый день (это провалит UX, люди возмутятся). Цель – чтобы между использованиями пользователь не ушёл к конкуренту и не забыл вас. Добиться это можно более мягкими способами, как описано выше.
Главный вывод: низкая частота ≠ низкое удержание. Просто удержание принимает иную форму. Это скорее про удержание отношения (relationship) с пользователем, а не ежедневной активности. Zillow удерживает интерес к рынку жилья, Credit Karma удерживает заботу о финансовом здоровье, Airbnb удерживает любовь к путешествиям и доверие к своему сервису. А когда наступает “звёздный час” – продукт реализует накопленную лояльность в транзакцию. В этом и состоит мастерство роста низкочастотных продуктов: быть в тени, но наготове, аккуратно поддерживая связь с пользователем и побеждая в момент истины.

Практические рекомендации

В заключение – краткие рекомендации, которые помогут применить вышеизложенные идеи на практике:

Сделайте удержание приоритетом №1. Прежде чем наращивать маркетинг, убедитесь, что у вас не "leaky bucket". Постройте когортный анализ, найдите плато retention и работайте над его поднятием. Инвестировать в удержание – значит инвестировать в фундамент роста. Улучшение retention даже на несколько процентов даст мультипликативный эффект на рост и выручку.
Мыслите петлями, а не только воронками. Проанализируйте пользовательский путь и выявите, где можно замкнуть цикл. Спросите себя: что один активный пользователь может привести нам ещё одного? Это может быть реферальная программа, контент, внешние эффекты. Постройте хотя бы одну growth loop, чтобы ваш рост стал самоподдерживающимся. И кстати– возвращайте ушедших, это тоже петля.
Используйте проверенные модели удержания. Встройте в продукт механики формирования привычки (триггеры, награды, последовательный онбординг в ценность). Задумайтесь о социальных функциях или сообществах – люди держатся за продукт дольше, если там есть социальная связь. Создавайте элементы lock-in: накопленные данные, персонализация, интеграции, которые пользователю жалко терять. Каждая дополнительная “инвестиция” пользователя (загруженный контент, настроенные фильтры, профиль) – якорь, повышающий retention.
Метризируйте удержание грамотно. Определите North Star metric для удержания – метрику, отражающую повторяющуюся ценность (например, % пользователей, совершающих core action X раз за Y дней). Следите за когортами – это ваше основное зеркало. Разделяйте user retention и revenue retention – ставьте цели по обеим. Введите регулярный обзор retention-метрик на уровне команды продукта и роста – держите руку на пульсе.
Оптимизируйте активацию и “aha-момент”. Повысьте долю новых пользователей, достигающих явной ценности продукта в первые дни. Проведите анализ: какие действия отличают удержанных пользователей от ушедших? После этого пересмотрите онбординг: всё ли в нём ведёт к этому моменту? Уберите лишнее, добавьте подсказки, триггеры. Проведите A/B тесты различных онбординг-флоу и измерьте 7- или 30-дневный retention.
Увеличивайте engagement глубоко и широко. Стимулируйте пользователей использовать больше функций и чаще возвращаться. Анализируйте, какие функции коррелируют с удержанием – усиливайте их. Повышайте частоту касаний стратегически - за счёт выхода в смежные работы, и тактически - полезных уведомлений, рассылок, обновлений – но дозированно, не скатываясь в спам.
Внедрите программу реанимации. Создайте сегмент неактивных пользователей и настройте для них win-back кампании. Например, серия из 3 писем: (1) мягкое напоминание+новинки, (2) специальное предложение/скидка, (3) срочный призыв вернуть с бонусом. Отслеживайте отклик и возвращаемость. Любой вернувшийся – успех, но и те, кто не вернулся, дадут вам данные (можно спросить причину ухода). Превратите реактивацию в постоянный процесс: пусть CRM автоматически “пингует” ушедших через N дней отсутствия.
Разделяйте и аналызируйте retention-показатели пользователей vs выручки. Ставьте цели не только по снижению оттока, но и по увеличению среднего чека существующих клиентов (без ущерба оттоку). Выявляйте дисбалансы: если user retention >> revenue retention, подумайте о апселлах или повышении тарифов. Если наоборот revenue etention > user retention (например, растете за счёт нескольких китов) – опасно, нужно расширять базу или давать value мелким клиентам, иначе зависимость от крупных рискованна.
Монетизируйте мудро. Пусть ваша модель стимулирует retention, а не препятствует ему. Например, повысьте ценность подписки вместо того, чтобы душить бесплатных пользователей. Вводите новые платные опции на основе запросов лояльных юзеров – они с радостью заплатят, а те, кому не нужно, не пострадают. Следите за churn при изменении цен – компенсируйте его дополнительным value. Выстраивайте монетизацию так, чтобы чем дольше пользователь остаётся, тем больше он захочет (добровольно) потратить. Если видите, что на 6-й месяц использования пользователи начинают испытывать новую потребность – предложите доп. продукт или пакет именно к этому сроку. Пример: облачные хранилища часто дают первые X ГБ бесплатно – пользователь накапливает данные месяцы, а потом платит за расширение. Это монетизация через retention.
Для низкочастотных продуктов – креативьте с контентом и “межсезоньем”. Не дайте пользователю забыть о вас между редкими пользованиями. Запланируйте касания вне транзакций: рассылки с полезной информацией, уведомления об изменениях (рынка, цен, новинок). Рассмотрите возможность смежного контента или сообщества, чтобы увлечь пользователей тематикой продукта на постоянной основе (как сделали Houzz, Zillow). Если контент не вариант – то хотя бы SEO и бренд: пусть пользователь увидит ваш логотип, когда возникнет нужда (через рекламу, поиск, партнерства).
Для продакт-менеджера и лидера роста фокус на удержании требует системного подхода, но окупается сторицей: повышается эффективность маркетинга, растёт выручка от каждого привлечённого, пользователи сами привлекают новых через сарафан. “Retention is the new acquisition” – удержание стало новой формой привлечения, потому что лояльные пользователи приводят следующих бесплатно.

Ключевые авторы, которые пишут про модели роста и удержание:

Casey Winters
Brian Balfour
Aakash Gupta
блог Amplitude
Ну и подписывайтесь на канал, там будет оповещение о новых вебинарах и полезностях.

Все про Retention (удержание): 10 ключевых принципов для лидеров продукта и роста, которые актуальны в 2025 году