Какая норма retention: бенчмарки по отраслям и почему сравнивать себя с рынком опасно

На встрече с клиентом рано или поздно звучит вопрос: «А какой у нас retention — это много или мало?» Обычно у команды уже есть одна цифра, подсмотренная в каком-нибудь исследовании: где-то написали, что средний retention в e-commerce — 30%. Дальше возможны два сценария. Либо все расслабляются: «у нас 28%, почти норма». Либо паникуют: «мы недотягиваем до рынка». Оба исхода плохие, потому что обе цифры бессмысленны в отрыве от контекста.

Мы в ClientCore отвечаем на этот вопрос иначе: сначала разбираем, что именно считает клиент, и только потом смотрим на динамику. О том, какая норма retention бывает на самом деле и где искать честный бенчмарк, рассказывает Егор Череватенко, CRM-маркетолог агентства.

Retention в маркетинге: что именно вы считаете

Термин retention в маркетинге — это вилка. Одни понимают под ним retention rate: сколько клиентов, бывших с вами на начало периода, остались к концу. Другие считают repeat purchase rate — долю покупателей, сделавших две и более покупки. Третьи меряют возврат когорты: сколько клиентов, купивших в январе, вернулись снова. Все три подхода рабочие. Проблема появляется, когда они путаются в одном отчете.

Формула классического retention rate выглядит так: (число клиентов на конец периода минус новые клиенты за период) делим на число клиентов на начало периода. Repeat purchase rate считается проще: покупатели с двумя и более заказами ко всей базе. Выбирайте одну метрику и фиксируйте формулу — иначе сравнивать себя с собственным прошлым будет нельзя, не то что с рынком.

Средний retention по отраслям: цифры для ориентира

Ни одной цифры ниже не должно быть в годовом плане. Это порядок значений, который мы видим в проектах, а не норматив. Но без ориентиров вообще разговор не начинается, поэтому вот рабочая сетка.

E-commerce с товарами повседневного спроса: повторная покупка в течение года у 20–30% клиентов — это нормальная рабочая зона. Если меньше 15%, потенциал почти наверняка есть, и он, как правило, сидит в коммуникациях до второго заказа. Fashion живет иначе: цикл покупки длинный, сильная сезонность. Здесь возврат в 15–25% годовых считается вменяемым, и многое решает ассортимент, а не CRM. Рестораны и доставка — другая лига: возврат за 30–45 дней может доходить до 30–40%, потому что частотность потребления выше на порядок.

Один и тот же процент возврата для ресторана — это провал, а для оптики — отличный результат. Норму задает цикл покупки: у доставки он 2–4 недели, у fashion — около квартала, у оптики — до года. Смотреть на чужую среднюю без этого фильтра бесполезно».

Егор Череватенко

CRM-маркетолог, ClientCore

Есть еще одна тонкость: возраст компании. У бренда, которому десять лет, база накопленная, и retention считается по теплой аудитории. У бренда с агрессивным притоком новых клиентов цифра будет ниже просто из-за состава базы. Виноват в этом маркетинг редко.

Почему средний retention по рынку — плохой ориентир

Когда в исследовании пишут «средний retention в e-commerce — 30%», за этим числом стоит мешанина. Разные методики подсчета, разные циклы покупки, разный возраст компаний, разная маржинальность. Среднее из такого набора описывает никого конкретно. Это как средняя температура по больнице, только в маркетинге.

Вторая проблема глубже. Даже если бы среднее было честным, гоняться за ним вредно. У ритейлера с длинным циклом хороший retention выглядит как провал на фоне сервиса доставки. У компании, чьи клиенты покупают раз в два года, метрика в принципе считается по другому окну. Вы либо недооцениваете себя и суетитесь, либо переоцениваете и упускаете рост, который был вполне доступен.

Поэтому наш ответ на вопрос, какая норма retention у вас, всегда один: рынок дает порядок цифр. Цель дает ваша собственная динамика. И считать ее нужно по когортам.

Честный бенчмарк: собственная динамика по когортам

Когорта — это группа клиентов, пришедших в один период, чаще всего по месяцу первой покупки. Дальше вы рисуете таблицу: строки — когорты, столбцы — месяцы жизни, ячейки — доля вернувшихся. Такая таблица говорит вам две вещи: как ведет себя одна когорта во времени и меняется ли качество когорт от месяца к месяцу.

На форму кривой стоит смотреть внимательнее всего. Если возврат резко обваливается после первого месяца — проблема между первой и второй покупкой, то есть в welcome-цепочке и сопровождении заказа. Если кривая выходит на плато, а потом раз за разом когорты лежат на том же уровне — у продукта есть ядро лояльных, вопрос только в ширине воронки на входе.

Чаще всего провал сидит между первой и второй покупкой. Когда по когорте возврат к первому месяцу 14%, а к третьему всего 16%, клиенты просто не добираются до второго заказа. Это чинится сценариями сопровождения, а не общим ростом числа рассылок».

Егор Череватенко

CRM-маркетолог, ClientCore

Как разобрать когорты на практике

Протокол простой. Выгрузите заказы: ID клиента, дата, сумма. Сгруппируйте клиентов по месяцу первой покупки и посчитайте, какая доля каждой когорты вернулась в первый, третий, шестой месяц. Дальше режьте сегменты: канал привлечения, категория первого заказа, RFM. Средний retention по базе после такого упражнения почти всегда распадается на десяток разных цифр — и уже с ними можно работать предметно.

Так мы делаем в каждом аудите: не берем чужие ориентиры, а смотрим, где у клиента в когортах провал и где потенциал. В проекте для Tripster именно когортный разбор показал, где на самом деле теряется выручка, а не где ее «должно хватать по рынку» (кейс аудита).

Для бизнеса с длинным циклом — fashion, оптика, сложное оборудование — смотрите окно в год, а не в месяц. Для ресторанов и доставки, наоборот, основная информация собрана в первых 6–8 неделях. Период измерения легитимен только тогда, когда совпадает с реальным циклом покупки.

Что реально двигает retention

Когортный анализ отвечает на вопрос «где рвем». Дальше нужно закрывать конкретные дыры, а не слать больше писем. Растут четыре сценария: welcome-цепочка, доводящая до второго заказа; триггеры по циклу потребления — напоминание о повторной покупке там, где продукт кончаем, от кофе до косметики; реактивация спящих сегментов по RFM; и работа с каналами, где email дополняют push и In-App.

В ресторанной тематике это видно лучше всего, потому что цикл короткий и эффект измеряется быстро. В проекте для ресторанов «Урюк» мы пересобрали мобильные коммуникации как систему: усилили пуши, запустили In-App и новые CRM-механики. За год это дало +65% к выручке CRM-канала (кейс). Когорты здесь отвечали за диагностику, сценарии — за рост.

Retention не растет от количества отправок. Он растет, когда у каждой когорты свой сценарий: у новых — дожим до второго заказа, у спящих — цепочка возврата. После такой нарезки общая метрика часто вырастает на 5–10 пунктов за два-три месяца».

Егор Череватенко

CRM-маркетолог, ClientCore