---
metadata:
- name: generator
content: Diplodoc Platform v5.50.6
alternate:
- https://boost.yandex.com/doc/en/analytics/content/mobile-reports/retention-report.md
- https://boost.yandex.com/doc/ru/analytics/content/mobile-reports/retention-report.md
---
> **Documentation Index:** Fetch the complete configuration index at https://boost.yandex.com/doc/ru/llms.txt
# Retention-анализ и Retention Dynamics
Retention-анализ показывает, сколько пользователей возвращается в приложение после первого запуска (или другого стартового события) через определенное время. Из отчета видно, когда именно пользователи теряют интерес к приложению.
Отчет строится по когортам — группам пользователей, объединенным по дате установки или другому событию, а также по другим формальным признакам (например, региону или операционной системе). Когорты задаются с помощью [сегментации](https://boost.yandex.com/doc/ru/analytics/content/mobile-reports/segmentation.md).
## Общие настройки {#how-to}
Чтобы построить отчет, выберите:
- период времени;
- [сегмент аудитории](https://boost.yandex.com/doc/ru/analytics/content/mobile-reports/segment-creation.md);
- анализируемую [метрику](#measure).
- [группировку](#group);
- размер когорты — временной диапазон: день, неделя, месяц или заданный диапазон;
{% cut "Задание диапазона" %}
С помощью диапазона можно сгруппировать дни в интервалы, удобные для анализа когорты. Интервалы отображаются в таблице и на графике как отдельные столбцы с соответствующими подписями.
{style="border: solid 1px #cccccc; max-width: 400px;"}
Если заданные интервалы выходят за пределы периода отчета, лишние части обрезаются. Если заданные интервалы не покрывают весь период отчета, автоматически добавляется дополнительный интервал, который закрывает оставшийся период.
Например, настроены диапазоны: 0-1, 2-4, 5-10.
- Если строится отчет за неделю, в нем будут показаны интервалы 0-1, 2-4 и 5-10. Но в последнем интервале будут данные только за дни 5-7, так как дни с 8 по 10 находятся за пределами периода отчета.
- Если строится отчет за месяц, будут показаны интервалы 0-1, 2-4, 5-10, а также будет добавлен интервал 11-30, закрывающий оставшийся период отчета.
Количество интервалов не должно превышать 100.
{% endcut %}
- методику подсчета — календарные дни или 24-часовые окна (начиная от времени перехода пользователя в приложение).
Если размер когорты определяется заданным диапазоном, всегда используется методика подсчета по календарным дням.
- минимальный размер когорты.
## Группировка {#group}
Группировка позволяет оценить интересующие метрики: эффективность рекламного партнера, эффективность кампании, влияния обновления на возвращаемость.
{% cut "Cohort" %}
- **Дата установки**.
- **Партнер**.
- **Трекер**.
- **Страна**.
- **Область**.
- **Город**.
- **Операционная система**.
- **Пол**.
- **Возраст**.
- **Версия приложения**.
- **Параметр трекера** — **utm_medium**, **utm_source**.
{% endcut %}
## Метрики {#measure}
Метрики **Retention** или **Rolling Retention** можно посмотреть в отчете **Продукт** → **Retention-анализ**, а метрику **Retention Dynamics** — в отчете **Продукт** → **Retention Dynamics**.
{% list tabs %}
- Retention
Доля пользователей от числа установивших приложение за указанный день/неделю/месяц (нулевой период), вернувшихся в приложение (запустивших его) на определенный день/неделю/месяц после установки. Рассчитывается как отношение числа пользователей, запустивших приложение на N-й день/неделю/месяц, к числу пользователей, установивших приложение в нулевой период (это число принимается за 100%).
В качестве примера показаны действия четырех различных пользователей за недельный период:
- В День 0 пользователи установили приложение, поэтому показатель 100%.
- На следующий день (День 1) после установки, в приложение вернулось 2 пользователя из 4, показатель равен 50%.
- На четвертый день после установки (День 4), ни один из пользователей не вернулся в приложение, показатель равен 0%.
{style="max-width: 500px;"}
В отчете можно наблюдать следующие показатели:
- Цветовое отображение показателей на графике. Включает и выключает отображение показателя на графике.
- Группировку данных.
- Общее число пользователей в когорте за выбранный период.
- Значение показателя Retention.
- Число пользователей, вернувшихся в приложение в День N.
- Rolling Retention
Доля пользователей от числа установивших приложение за указанный день/неделю/месяц (нулевой период), вернувшихся в приложение на определенный день/неделю/месяц и считающихся потенциально вернувшимися в предшествующий этому период времени. Такие пользователи не считаются упущенными (ушедшими) вплоть до последнего запуска приложения.
Чтобы понять принцип работы Rolling Retention, предположим, что пользователь открыл приложение первый раз в день установки (нулевой день), а в следующий раз — на четвертый день после установки. Этот пользователь посчитается вернувшимся как на четвертый, так на все предыдущие дни. Даже если пользователю потребовалось четыре дня, чтобы вернуться в приложение, он все еще рассматривал эту возможность.
В качестве примера показаны действия четырех различных пользователей за недельный период:
- В День 0 пользователи установили приложение, поэтому показатель равен 100%.
- На следующий день (День 1) после установки, в приложение вернулось 2 пользователя из 4. За выбранный недельный период остальные пользователи еще вернутся в приложение, поэтому предполагается, что они рассматривали возможность вернуться. Показатель равен 100%.
- На четвертый день после установки (День 4) ни один из пользователей не вернулся в приложение, но 2 пользователя еще вернутся в приложение за выбранный период. Показатель равен 50%.
{style="max-width: 500px;"}
В отчете можно наблюдать следующие показатели:
- Цветовое отображение показателей на графике. Включает и выключает отображение показателя на графике.
- Группировку данных.
- Общее число пользователей в когорте за выбранный период.
- Значение показателя Rolling Retention.
- Число пользователей, вернувшихся в приложение в День N.
- Retention Dynamics
Изменение доли пользователей, вернувшихся в приложение на определенный день/неделю/месяц после установки в выбранном временном интервале. Показатель позволяет отслеживать изменение Retention с течением времени.
При расчете показателя данные группируются только по дате установки приложения.
В качестве примера показаны действия четырех различных пользователей за недельный период. Пользователи сгруппированы по дате установки: первая группа установила приложение раньше второй группы. Из рисунка видно следующее:
- В День 0 пользователи установили приложение, показатель равен 100% для обеих групп, несмотря на разные даты установки.
- На следующий день (День 1) после установки (выделен на рисунке пунктиром), в приложение вернулся 1 пользователь из первой группы и ни одного из второй. Для первой группы показатель Retention равен 50%, для второй — 0%. Даты установки разные и можно наблюдать изменения показателя Retention на интересующем периоде после установки.
- На шестой день после установки (День 6) ни один пользователь не вернулся в приложение из группы 1. Для группы 2 показатель недоступен: нет данных для расчета показателя.
{style="max-width: 500px;"}
В отчете можно наблюдать следующие метрики:
- Цветовое отображение показателей на графике. Включает и выключает отображение показателя на графике.
- Индикатор дня с момента первого запуска приложения (День 1, День2 и т. д.).
- Дата первого запуска приложения.
- Значение показателя Retention.
- Число пользователей, вернувшихся в приложение на определенную дату.
{% endlist %}
{% cut "Схема изменения показателя Retention (Retention Dynamics)" %}
{% endcut %}
## Пример расчета Retention {#example}
- Интервал дат: 1 декабря — 24 марта.
- Группировка: по источниками.
- Разбиение: по месяцам.
- Метрика: Retention.
{style="border: solid 1px #cccccc; max-width: 800px;"}
Пример расчета процента пользователей, которые вернулись в первый месяц после установки:
$$ \frac{353}{2814} × 100 = 12,54 $$
В отчете отображается 17,20%. Числа отличаются из-за того, что в интерфейсе при группировке по партнеру отображается число всех вернувшихся пользователей, а процент возвращений рассчитывается только за завершенный интервал.
{style="border: solid 1px #cccccc; max-width: 800px;"}
Например, сейчас 24 марта. Для установок за февраль первый месяц (март) еще не закончился. Значит февраль не входит в расчет итогового значения первого месяца. Поэтому, чтобы рассчитать процент возвращений в первый месяц, надо просуммировать значения только тех нулевых месяцев, значения которых учитываются.
Чтобы рассчитать процент вернувшихся пользователей в первый месяц:
1. Включите группировку по дате установки.
2. Включите сегментацию по нужному источнику установки.
3. Поделите общее число вернувшихся пользователей в первый месяц на сумму числа установок в июле и августе:
$$ \frac{147 + 107}{747 + 734} × 100 = 17,15 $$
В отчете значение 17,15 округляется до десятичного знака: 17,20%.
## Экспорт данных {#export}
Данные из отчета можно экспортировать.
{% note info "" %}
Данные экспортируются с учетом выбранных настроек отчета: сегментации, группировки, временного периода.
{% endnote %}
В правом верхнем углу нажмите {inline=false} и выберите действие **График в PNG** — изображения графика будет выгружено в формате `PNG`.
## Частые вопросы {#faq}
{% cut "Почему различаются показатели Retention в отчетах User Acquisition и Retention-анализ?" %}
В отчете [Retention-анализ](https://boost.yandex.com/doc/ru/analytics/content/mobile-reports/retention-report.md) сессии могут считаться либо по календарным дням — начиная с 00:00, либо по 24-часовым окнам — начиная с момента перехода пользователя в приложение.
В отчете [User Acquisition](https://boost.yandex.com/doc/ru/analytics/content/mobile-reports/user-acquisition-report.md) сессии считаются по времени с момента установки приложения. Например, если пользователь скачал и открыл приложение в 19:00 20 апреля, то следующий день начнется в 19:00 21 апреля.
По этим интервалам рассчитываются и показатели Retention.
{% endcut %}
Если вы не нашли ответ на свой вопрос, то вы можете задать его через форму обратной связи. Пожалуйста, опишите возникшую проблему как можно подробнее. Если возможно, приложите скриншот.
Написать в службу поддержки
Предложить улучшение для документации