क्या है Retention Curve Calculator?
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एक प्रतिधारण वक्र उनके प्रारंभिक साइनअप या पहले उपयोग के बाद प्रत्येक समय अंतराल पर अभी भी सक्रिय उपयोगकर्ताओं के प्रतिशत को प्लॉट करता है, जो उपयोगकर्ता समूहों के दीर्घकालिक जुड़ाव प्रक्षेपवक्र को प्रकट करता है। यह उत्पाद विश्लेषण में सबसे अधिक नैदानिक मेट्रिक्स में से एक है क्योंकि यह न केवल दिखाता है कि कितने उपयोगकर्ता वापस आते हैं, बल्कि यह भी दिखाता है कि क्या उत्पाद ने स्थायी जुड़ाव हासिल किया है या अपरिहार्य पूर्ण मंथन का सामना करना पड़ा है। एक स्वस्थ अवधारण वक्र एक विशिष्ट आकार प्रदर्शित करता है: दिन 0 पर 100% से शुरू होकर, पहले कुछ दिनों में तेजी से गिरावट (जैसे गैर-सक्रिय उपयोगकर्ता चले जाते हैं), फिर गैर-शून्य प्रतिशत पर चपटा और स्थिर हो जाता है - यह सपाट पूंछ उन उपयोगकर्ताओं के 'बरकरार किए गए कोर' को इंगित करती है जिन्होंने वास्तविक मूल्य पाया है और अनिश्चित काल तक वापस आना जारी रखा है। वास्तविक प्रतिधारण के बिना एक उत्पाद लगातार घटता हुआ वक्र दिखाता है जो कि असम्बद्ध रूप से शून्य तक पहुंचता है - जिसका अर्थ है कि अंततः सभी उपयोगकर्ता मंथन करते हैं। महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि: यदि अवधारण वक्र शून्य से ऊपर चपटा हो जाता है, तो आपके पास एक टिकाऊ उत्पाद है। यदि यह शून्य पर गिर जाता है, तो अधिग्रहण वृद्धि की कोई भी मात्रा अंतर्निहित अवधारण समस्या को ठीक नहीं करती है। प्रतिधारण को आम तौर पर कई अंतरालों पर मापा जाता है: दिन 1 (डी1), डी7, डी30, डी90, और डी180 प्रतिधारण दरें। D1 प्रतिधारण ऑनबोर्डिंग प्रभावशीलता को मापता है। D7 प्रारंभिक आदत निर्माण को मापता है। D30 जिज्ञासा से परे उत्पाद मूल्य की पुष्टि करता है। D90 वर्कफ़्लो में वास्तविक एकीकरण को इंगित करता है। समूह प्रतिधारण की गणना के लिए प्रत्येक साइनअप समूह को ट्रैक करने की आवश्यकता होती है (उदाहरण के लिए, जनवरी में साइन अप करने वाले सभी लोग) और यह मापना कि प्रत्येक बाद के अंतराल पर कितना प्रतिशत अभी भी सक्रिय है। 'सक्रिय' परिभाषा सुसंगत होनी चाहिए - आम तौर पर एक मुख्य उत्पाद कार्रवाई पूरी करना, न कि केवल ऐप खोलना। अवधारण वक्रों का विश्लेषण इस प्रकार किया जाता है: (1) प्रारंभिक गिरावट की तीव्रता (डी1 से डी7 गिरावट), (2) वह स्तर जिस पर वक्र समतल होता है, और (3) क्या वक्र में सुधार हो रहा है, स्थिर है, या क्रमिक समूहों में गिरावट आ रही है। समूहों में सुधार (प्रत्येक नए समूह का पिछले से बेहतर बने रहना) उत्पाद में सुधार का संकेत देता है। घटते समूह उत्पाद क्षय या निम्न-गुणवत्ता अधिग्रहण का संकेत देते हैं।
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सूत्र
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दिन N पर प्रतिधारण दर (%) = (दिन N पर समूह के उपयोगकर्ता अभी भी सक्रिय हैं / समूह में कुल उपयोगकर्ता) × 100चर विवरण
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| प्रतीक | नाम | इकाई | विवरण |
|---|---|---|---|
| Cohort | उपयोगकर्ताओं का समूह | — | उन उपयोगकर्ताओं का समूह जिन्होंने एक ही समयावधि में साइन अप किया था या पहली बार उत्पाद का उपयोग किया था |
| Retention Rate | समूह का प्रतिशत | — | अवधारण दर पैरामीटर, अवधारण वक्र गणना में एक प्रमुख मात्रात्मक इनपुट का प्रतिनिधित्व करता है, जिसे इसकी मानक इकाई में मापा जाता है और गणितीय सूत्र के माध्यम से गणना किए गए परिणाम को सीधे प्रभावित करता है। |
| Retained Core | स्थिर प्रतिशत | — | रिटेन्ड कोर पैरामीटर रिटेंशन कर्व गणना में एक प्रमुख मात्रात्मक इनपुट का प्रतिनिधित्व करता है, जो इसकी मानक इकाई में मापा जाता है और गणितीय सूत्र के माध्यम से गणना किए गए परिणाम को सीधे प्रभावित करता है। |
| Active Definition | विशिष्ट उपयोगकर्ता क्रिया | — | सक्रिय परिभाषा पैरामीटर प्रतिधारण वक्र गणना में एक प्रमुख मात्रात्मक इनपुट का प्रतिनिधित्व करता है, जो इसकी मानक इकाई में मापा जाता है और गणितीय सूत्र के माध्यम से गणना किए गए परिणाम को सीधे प्रभावित करता है। |
कैसे Retention Curve Calculator
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- 1आवश्यक इनपुट मान इकट्ठा करें: उपयोगकर्ताओं का समूह, समूह का प्रतिशत, स्थिर प्रतिशत, विशिष्ट उपयोगकर्ता कार्रवाई।
- 2मूल सूत्र लागू करें: दिन N पर अवधारण दर (%) = (दिन N पर समूह के उपयोगकर्ता अभी भी सक्रिय हैं / समूह में कुल उपयोगकर्ता) × 100।
- 3यदि लागू हो तो मध्यवर्ती मानों जैसे डी1 रिटेंशन की गणना करें।
- 4सत्यापित करें कि पदों के संयोजन से पहले सभी इकाइयाँ सुसंगत हैं।
- 5अंतिम परिणाम की गणना करें और तर्कसंगतता के लिए इसकी समीक्षा करें।
- 6जांचें कि क्या आपके इनपुट पर कोई विशेष मामले या सीमा शर्तें लागू होती हैं।
- 7संदर्भ में परिणाम की व्याख्या करें और यदि उपलब्ध हो तो संदर्भ मानों से तुलना करें।
हल किए गए उदाहरण
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इन इनपुट पैदावार के साथ रिटेंशन कर्व कैल्क फॉर्मूला लागू करने से: रिटेंशन कर्व ~13% पर समतल हो जाता है। बरकरार कोर की पुष्टि की गई। उत्पाद में स्थायी जुड़ाव है। फोकस: बरकरार कोर आकार को अधिकतम करने के लिए डी1 (45% से 55%) में सुधार करें। यह एक विशिष्ट अवधारण वक्र परिदृश्य को प्रदर्शित करता है जहां कैलकुलेटर निर्णय लेने के लिए कच्चे मापदंडों को एक सार्थक मात्रात्मक परिणाम में बदल देता है।
इन इनपुट के साथ रिटेंशन कर्व कैल्क फॉर्मूला लागू करने से: 73% माह 18 रिटेंशन - बी2बी सास के लिए मजबूत (वर्ष 1 में उद्योग का औसत 75 से 85%) प्राप्त होता है। महीने 1-3 में खोए गए 14% खातों की जांच करें: प्रारंभिक मंथन चालक, संभवतः खराब ऑनबोर्डिंग या गलत संरेखित उम्मीदें.. यह एक विशिष्ट अवधारण वक्र परिदृश्य को प्रदर्शित करता है जहां कैलकुलेटर निर्णय लेने के लिए कच्चे मापदंडों को एक सार्थक मात्रात्मक परिणाम में बदल देता है।
इन इनपुटों के साथ रिटेंशन कर्व कैल्क फॉर्मूला लागू करने से प्राप्त होता है: कोई रिटेन्ड कोर नहीं। उत्पाद को उत्पाद-बाज़ार के लिए उपयुक्त नहीं पाया गया है या उसमें आदत बनाने की प्रक्रिया का अभाव है। सभी उपयोगकर्ता मूल्य शीघ्रता से समाप्त हो जाते हैं। मौलिक गेमप्ले या एंगेजमेंट रीडिज़ाइन की आवश्यकता है.. यह एक विशिष्ट अवधारण वक्र परिदृश्य को प्रदर्शित करता है जहां कैलकुलेटर निर्णय लेने के लिए कच्चे मापदंडों को एक सार्थक मात्रात्मक परिणाम में बदल देता है।
इन इनपुटों के साथ रिटेंशन कर्व कैल्क फॉर्मूला लागू करने से परिणाम मिलते हैं: सकारात्मक समूह प्रवृत्ति पुष्टि करती है कि उत्पाद सुधार काम कर रहे हैं। लक्ष्य: Q3 तक 20% D30 प्रतिधारण तक पहुँचना। अप्रैल में गिरावट जांच के लायक है - संभावित निम्न-गुणवत्ता अधिग्रहण चैनल सक्रिय है.. यह एक विशिष्ट अवधारण वक्र परिदृश्य को प्रदर्शित करता है जहां कैलकुलेटर निर्णय लेने के लिए कच्चे मापदंडों को एक सार्थक मात्रात्मक परिणाम में बदल देता है।
वास्तविक अनुप्रयोग
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यह निदान करना कि क्या किसी उत्पाद ने स्थायी उपयोगकर्ता जुड़ाव हासिल किया है, पेशेवर और विश्लेषणात्मक संदर्भों में रिटेंशन कर्व कैल्क के लिए एक महत्वपूर्ण अनुप्रयोग क्षेत्र का प्रतिनिधित्व करता है, जहां सटीक रिटेंशन कर्व गणना सीधे सूचित निर्णय लेने, रणनीतिक योजना और प्रदर्शन अनुकूलन का समर्थन करती है।
सुधार के लिए उपयोगकर्ता यात्रा के उच्चतम-प्रभाव वाले चरण (डी1, डी7, या डी30) की पहचान करना, पेशेवर और विश्लेषणात्मक संदर्भों में रिटेंशन कर्व कैल्क के लिए एक महत्वपूर्ण अनुप्रयोग क्षेत्र का प्रतिनिधित्व करना जहां सटीक रिटेंशन कर्व गणना सीधे सूचित निर्णय लेने, रणनीतिक योजना और प्रदर्शन अनुकूलन का समर्थन करती है।
उच्च गुणवत्ता वाले स्रोतों की पहचान करने के लिए अधिग्रहण चैनलों में अवधारण वक्रों की तुलना करना, पेशेवर और विश्लेषणात्मक संदर्भों में अवधारण वक्र कैल्क के लिए एक महत्वपूर्ण अनुप्रयोग क्षेत्र का प्रतिनिधित्व करना जहां सटीक अवधारण वक्र गणना सीधे सूचित निर्णय लेने, रणनीतिक योजना और प्रदर्शन अनुकूलन का समर्थन करती है।
क्रमिक समूह प्रतिधारण पर उत्पाद सुधारों के प्रभाव को मापना, पेशेवर और विश्लेषणात्मक संदर्भों में प्रतिधारण वक्र कैल्क के लिए एक महत्वपूर्ण अनुप्रयोग क्षेत्र का प्रतिनिधित्व करना जहां सटीक प्रतिधारण वक्र गणना सीधे सूचित निर्णय लेने, रणनीतिक योजना और प्रदर्शन अनुकूलन का समर्थन करती है।
प्रतिधारण वक्र आकार और मुद्रीकरण के आधार पर आजीवन मूल्य अनुमानों की गणना करना, पेशेवर और विश्लेषणात्मक संदर्भों में प्रतिधारण वक्र कैल्क के लिए एक महत्वपूर्ण अनुप्रयोग क्षेत्र का प्रतिनिधित्व करना जहां सटीक प्रतिधारण वक्र गणना सीधे सूचित निर्णय लेने, रणनीतिक योजना और प्रदर्शन अनुकूलन का समर्थन करती है।
विशेष मामले
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अनियमित उपयोग पैटर्न वाले उत्पाद: दैनिक उपयोग के लिए नहीं बने उपकरणों के लिए साप्ताहिक या मासिक अवधारण अंतराल का उपयोग करें।
रिटेंशन कर्व कैल्क में, रिटेंशन कर्व परिणामों की व्याख्या करते समय इस परिदृश्य में अतिरिक्त सावधानी की आवश्यकता होती है। मानक सूत्र इस किनारे के मामले में मौजूद सभी कारकों को पूरी तरह से ध्यान में नहीं रख सकता है, और पूरक विश्लेषण या विशेषज्ञ परामर्श की आवश्यकता हो सकती है। व्यावसायिक सर्वोत्तम अभ्यास में धारणाओं का दस्तावेजीकरण करना, संवेदनशीलता विश्लेषण चलाना, और जब प्रतिधारण वक्र गणना गैर-मानक क्षेत्र में आती है तो वैकल्पिक तरीकों के साथ क्रॉस-रेफरेंसिंग परिणाम शामिल होते हैं।
लेन-देन संबंधी उत्पाद: प्रतिधारण को ऐप गतिविधि के बजाय बार-बार खरीदारी दर से मापा जाता है।
रिटेंशन कर्व कैल्क में, रिटेंशन कर्व परिणामों की व्याख्या करते समय इस परिदृश्य में अतिरिक्त सावधानी की आवश्यकता होती है। मानक सूत्र इस किनारे के मामले में मौजूद सभी कारकों को पूरी तरह से ध्यान में नहीं रख सकता है, और पूरक विश्लेषण या विशेषज्ञ परामर्श की आवश्यकता हो सकती है। व्यावसायिक सर्वोत्तम अभ्यास में धारणाओं का दस्तावेजीकरण करना, संवेदनशीलता विश्लेषण चलाना, और जब प्रतिधारण वक्र गणना गैर-मानक क्षेत्र में आती है तो वैकल्पिक तरीकों के साथ क्रॉस-रेफरेंसिंग परिणाम शामिल होते हैं।
B2B खाता प्रतिधारण बनाम
उपयोगकर्ता प्रतिधारण: दोनों को ट्रैक करें - खाता प्रतिधारण सीधे तौर पर राजस्व से जुड़ा हुआ है। रिटेंशन कर्व कैल्क में, रिटेंशन कर्व परिणामों की व्याख्या करते समय इस परिदृश्य में अतिरिक्त सावधानी की आवश्यकता होती है। मानक सूत्र इस किनारे के मामले में मौजूद सभी कारकों को पूरी तरह से ध्यान में नहीं रख सकता है, और पूरक विश्लेषण या विशेषज्ञ परामर्श की आवश्यकता हो सकती है। व्यावसायिक सर्वोत्तम अभ्यास में धारणाओं का दस्तावेजीकरण करना, संवेदनशीलता विश्लेषण चलाना, और जब प्रतिधारण वक्र गणना गैर-मानक क्षेत्र में आती है तो वैकल्पिक तरीकों के साथ क्रॉस-रेफरेंसिंग परिणाम शामिल होते हैं।
अवधारण वक्र कैल्क संदर्भ डेटा
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| अवधारण अंतराल | उपभोक्ता ऐप (अच्छा) | B2B SaaS (स्वस्थ) | गेमिंग (अच्छा) |
|---|---|---|---|
| D1 | 40 - 60% | 85 - 95% | 25 - 40% |
| D7 | 20 - 35% | 75 - 90% | 12 - 22% |
| D30 | 10 - 25% | 70 - 85% | 8 - 18% |
| D90 | 8 - 18% | 65 - 82% | 5 - 12% |
| डी180 | 6 - 15% | 62 - 80% | 3 - 10% |
| डी365 | 5 - 12% | 58 - 78% | 2 - 8% |
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
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अवधारण वक्र क्या है और मैं इसकी गणना कैसे करूँ?
एक अवधारण वक्र (उत्तरजीविता वक्र) उन उपयोगकर्ताओं के प्रतिशत को दर्शाता है जो प्रारंभिक अधिग्रहण के बाद समय के साथ सक्रिय रहते हैं। गणना: प्रत्येक समूह (उसी अवधि में प्राप्त उपयोगकर्ताओं का समूह) के लिए, ट्रैक करें कि बाद की अवधि में कितना प्रतिशत रिटर्न मिलता है। दिन 0 सदैव 100% (अधिग्रहण दिवस) होता है। दिन 1 प्रतिधारण = (दिन 1 पर सक्रिय उपयोगकर्ता / दिन 0 पर प्राप्त उपयोगकर्ता) × 100%। सप्ताह 1 प्रतिधारण = (सप्ताह 1 में सक्रिय उपयोगकर्ता / सप्ताह 0 में अर्जित उपयोगकर्ता) × 100%। 1 जनवरी को प्राप्त 1,000 उपयोगकर्ताओं का उदाहरण समूह: दिन 1: 400 रिटर्न = 40%। दिन 7: 200 रिटर्न = 20%। दिन 30: 100 रिटर्न = 10%। दिन 90: 60 रिटर्न = 6%। उद्योग बेंचमार्क (दिन 1 / दिन 7 / दिन 30): मोबाइल गेम्स 25%/10%/3%, सोशल मीडिया ऐप्स 40%/25%/15%, SaaS उत्पाद 80%/60%/40%, ई-कॉमर्स ऐप्स 25%/12%/5%, फिटनेस ऐप्स 30%/15%/5%। एक 'अच्छा' अवधारण वक्र लगातार शून्य की ओर गिरने के बजाय समतल हो जाता है (एक अनंतस्पर्शी तक पहुँच जाता है) - यह संलग्न उपयोगकर्ताओं के एक मुख्य समूह को इंगित करता है। यदि प्रतिधारण कभी भी समतल नहीं होता है, तो आपको उत्पाद-बाज़ार में फिट होने की समस्या है।
मैं अपना अवधारण वक्र कैसे सुधारूँ?
महत्वपूर्ण पहले क्षणों पर ध्यान दें: दिन 1 प्रतिधारण दीर्घकालिक प्रतिधारण का सबसे मजबूत भविष्यवक्ता है। यदि उपयोगकर्ताओं को उनकी पहली यात्रा पर मूल्य नहीं मिलता है, तो वे शायद ही कभी वापस लौटते हैं। जितनी जल्दी हो सके 'अहा पल' देने के लिए ऑनबोर्डिंग को अनुकूलित करें - स्लैक के लिए यह 2,000 संदेश (टीम सहभागिता) भेज रहा था, फेसबुक के लिए यह 10 दिनों में 7 दोस्तों के साथ जुड़ रहा था, ड्रॉपबॉक्स के लिए यह एक फ़ाइल सहेज रहा था। सक्रियण मेट्रिक्स: उन व्यवहारों की पहचान करें जो प्रतिधारण से संबंधित हैं और नए उपयोगकर्ताओं को उनकी ओर मार्गदर्शन करते हैं। प्रमुख सक्रियण चरणों को पूरा करने पर नज़र रखें और जब उपयोगकर्ता रुकें तो हस्तक्षेप करें (ईमेल में संकेत, इन-ऐप संकेत)। पुन: जुड़ाव अभियान: उन उपयोगकर्ताओं के लिए जो छूट गए हैं, उनकी अंतिम गतिविधि के आधार पर वैयक्तिकृत सामग्री के साथ विशिष्ट अंतराल (दिन 3, दिन 7, दिन 14) पर ईमेल/पुश सूचनाएं ट्रिगर करें। केवल 'हम आपको याद करते हैं' संदेशों पर नहीं, बल्कि उन मूल्यों को प्रदर्शित करने पर ध्यान केंद्रित करें जिन्हें वे चूक गए। आदत निर्माण: ऐसी सुविधाएँ बनाएं जो दैनिक या साप्ताहिक उपयोग पैटर्न बनाएं - सूचनाएं, सामग्री फ़ीड, प्रगति ट्रैकिंग, स्ट्रीक्स (डुओलिंगो की स्ट्रीक मैकेनिक ने नाटकीय रूप से सुधारित अवधारण)। समूह विश्लेषण: क्या काम कर रहा है इसकी पहचान करने के लिए विभिन्न अधिग्रहण चैनलों, उपयोगकर्ता खंडों और समय अवधि में अवधारण वक्रों की तुलना करें। ऑर्गेनिक खोज के उपयोगकर्ता अक्सर भुगतान किए गए अधिग्रहण से बेहतर बनाए रखते हैं - इस अंतर्दृष्टि को चैनल निवेश को प्रभावित करना चाहिए। सबसे प्रभावशाली अवधारण सुधार उत्पाद परिवर्तन (बेहतर ऑनबोर्डिंग, तेज़ मूल्य वितरण) से आते हैं, न कि मार्केटिंग रणनीति (पुनः सहभागिता ईमेल) से।
अवधारण वक्र के लिए एक अच्छा बेंचमार्क क्या है?
अवधारण वक्र के लिए एक अच्छा बेंचमार्क उद्योग द्वारा भिन्न होता है, लेकिन आम तौर पर, 30 दिनों के बाद 25% और 90 दिनों के बाद 10% की अवधारण दर को औसत माना जाता है। उदाहरण के लिए, मोबाइल गेमिंग उद्योग में, 20% की 30-दिन की प्रतिधारण दर आम है, जबकि ई-कॉमर्स उद्योग में, 30% की 30-दिन की प्रतिधारण दर अधिक विशिष्ट है। अपने विशिष्ट उपयोग के मामले के लिए एक अच्छा बेंचमार्क निर्धारित करने के लिए, उद्योग के औसत पर शोध करें और उनकी तुलना अपने स्वयं के अवधारण वक्र से करें। ऐसा करके, आप सुधार के क्षेत्रों की पहचान कर सकते हैं और अपने उत्पाद के दीर्घकालिक जुड़ाव प्रक्षेपवक्र को अनुकूलित कर सकते हैं।
समय के साथ अवधारण वक्र कैसे बदलता है?
उपयोगकर्ता के व्यवहार में बदलाव, उत्पाद में अपडेट, या बाज़ार के रुझान में बदलाव जैसे विभिन्न कारकों के कारण समय के साथ अवधारण वक्र महत्वपूर्ण रूप से बदल सकता है। उदाहरण के लिए, एक नई सुविधा के जारी होने से अवधारण में प्रारंभिक वृद्धि हो सकती है, उसके बाद धीरे-धीरे गिरावट आ सकती है क्योंकि उपयोगकर्ता नई कार्यक्षमता के आदी हो जाते हैं। इन परिवर्तनों को ध्यान में रखने के लिए, घातांकीय क्षय मॉडल (R(t) = R0 * e^(-kt)) जैसे सूत्रों का उपयोग करके अपने अवधारण वक्र विश्लेषण को नियमित रूप से अपडेट करना आवश्यक है, जहां R(t) समय t पर अवधारण दर है, R0 प्रारंभिक अवधारण दर है, और k क्षय स्थिरांक है। इन परिवर्तनों की निगरानी करके, आप अपने उपयोगकर्ताओं की बढ़ती जरूरतों को बेहतर ढंग से पूरा करने के लिए अपनी उत्पाद रणनीति को परिष्कृत कर सकते हैं।
क्या मैं भविष्य के उपयोगकर्ता व्यवहार की भविष्यवाणी करने के लिए अवधारण वक्र का उपयोग कर सकता हूँ?
हां, ऐतिहासिक डेटा पर कॉक्स आनुपातिक खतरे मॉडल या कपलान-मेयर अनुमानक जैसे सांख्यिकीय मॉडल लागू करके भविष्य के उपयोगकर्ता व्यवहार की भविष्यवाणी करने के लिए प्रतिधारण वक्र का उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, यदि आपका अवधारण वक्र 60 दिनों के बाद उपयोगकर्ताओं में 20% की गिरावट दिखाता है, तो आप इस जानकारी का उपयोग भविष्य में उपयोगकर्ताओं के मंथन की संभावना का पूर्वानुमान लगाने के लिए कर सकते हैं। अवधारण वक्र के आकार और ढलान का विश्लेषण करके, आप उन पैटर्न और रुझानों की पहचान कर सकते हैं जो आपकी भविष्यवाणियों को सूचित करते हैं, जैसे कि उन उपयोगकर्ताओं के लिए अवधारण में भारी गिरावट जो कुछ व्यवहार प्रदर्शित करते हैं, जैसे कि कम लॉगिन या प्रमुख सुविधाओं के साथ कम जुड़ाव। इन जानकारियों का लाभ उठाकर, आप मंथन को कम करने और दीर्घकालिक उपयोगकर्ता प्रतिधारण में सुधार करने के लिए लक्षित रणनीतियाँ विकसित कर सकते हैं।
सामान्य गलतियां जिनसे बचना है
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- !समूह-विशिष्ट वक्रों के बजाय समग्र प्रतिधारण दरों को देखते हुए - समुच्चय विभिन्न गुणवत्ता के समूहों को मिलाते हैं
- !समयावधियों में लगातार 'सक्रिय' परिभाषा के बिना अवधारण को मापना
- !बेंचमार्किंग करते समय उत्पाद श्रेणियों के बीच अंतर न करना - 20% डी30 गेमिंग के लिए बढ़िया है, संचार ऐप्स के लिए खराब है
- !विश्लेषण के मध्य में 'सक्रिय' परिभाषा को बदलना, जिससे समूह तुलना असंभव हो जाती है
- !उपयोगकर्ता प्रतिधारण को राजस्व प्रतिधारण के साथ भ्रमित करना - एक प्रतिधारित उपयोगकर्ता डाउनग्रेड कर सकता है (उपयोगकर्ता मंथन के बिना राजस्व मंथन)
- !अधिग्रहण चैनल द्वारा प्रतिधारण को विभाजित नहीं करना - खराब-चैनल समूह समग्र मेट्रिक्स को नीचे खींचते हैं
विशेष टिप
एक ही चार्ट पर अपने पिछले 6 मासिक समूहों के लिए प्रतिधारण वक्र प्लॉट करें। यदि वक्र अधिक बढ़ रहे हैं (प्रत्येक नया समूह बेहतर बनाए रख रहा है), तो आपके उत्पाद में सुधार काम कर रहे हैं और विकास चक्रवृद्धि हो रहा है। यदि वक्र ख़राब हो रहे हैं, तो अधिग्रहण की गुणवत्ता और हाल के उत्पाद परिवर्तनों की जाँच करें।
क्या आप जानते हैं?
नेटफ्लिक्स की रिटेंशन इंजीनियरिंग टीम ने पाया कि जिन उपयोगकर्ताओं ने अपने पहले महीने में कम से कम 3 एपिसोड देखे, उनकी रिटेंशन दर 90% से अधिक थी। इस खोज ने शुरुआती सत्रों में उपलब्ध मूल सामग्री में भारी निवेश करने की उनकी रणनीति को आगे बढ़ाया - सीधे अवधारण-ड्राइविंग व्यवहार की इंजीनियरिंग की।
Regional Guides
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संदर्भ
- ›आंद्रेसेन होरोविट्ज़ - 16 स्टार्टअप मेट्रिक्स (प्रतिधारण)
- ›आयाम - प्रतिधारण पुस्तिका
- ›रिफोर्ज - जुड़ाव और प्रतिधारण फ्रेमवर्क
- ›ब्रायन बालफोर - उत्पाद बाजार में फिट होना पर्याप्त क्यों नहीं है
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