Удержание клиентов: формула и расчёт на примере

Формула удержания клиентов

Базовая формула выглядит так: удержание = (клиенты на конец периода − новые клиенты за период) / клиенты на начало периода × 100%.

Новых клиентов вычитают намеренно. Если не убрать их из расчёта, приток рекламы замаскирует отток: база выросла, а старые покупатели тихо ушли к конкурентам. Метрика отвечает на один вопрос: сколько из тех, кто уже был у вас, вернулись или остались.

• Начало периода — все активные клиенты на первый день
• Конец периода — все активные клиенты на последний день
• Новые — те, кто впервые купил внутри периода
• Отток (churn) = 100% − удержание

Пример расчёта

Возьмём условные цифры, подставьте свои. Сеть кофеен в Ташкенте: на начало квартала 500 активных гостей, за квартал пришло 150 новых, на конец квартала активных 560.

Удержание = (560 − 150) / 500 × 100% = 410 / 500 × 100% = 82%. Значит, из 500 прежних гостей остались 410, а ушли 90, то есть отток 18%. Общая база при этом выросла, и без этой формулы можно было бы решить, что всё хорошо.

Кого считать активным клиентом

Это главный вопрос, и решать его нужно до расчёта. Для подписки всё просто: подписка действует — клиент активен. Для розницы, кафе и услуг вы сами задаёте окно: например, «была хотя бы одна покупка за последние N месяцев».

Окно должно соответствовать естественному ритму покупок. Для кофейни это недели, для продуктового магазина — месяц, для салона красоты — пара месяцев, для стоматологии — полгода-год, для мебели и бытовой техники — годы. Если окно короче реального цикла, удержание окажется искусственно низким, если длиннее — завышенным. Выберите критерий один раз и не меняйте, иначе периоды нельзя сравнивать.

Когортный анализ: где именно уходят клиенты

Общее удержание смешивает давних и недавних клиентов. Когортный анализ разделяет их: клиентов группируют по месяцу первой покупки и смотрят, какая доля каждой группы вернулась через месяц, два, три и дальше.

Таблица строится просто: строки — месяцы первой покупки, столбцы — месяцы после неё, в ячейках — доля клиентов когорты, купивших в этом месяце. Её можно собрать в Excel или Google Таблицах по выгрузке из CRM или кассы. Такая таблица показывает, на каком шаге клиенты теряются чаще всего (часто это сразу после первой покупки), становятся ли новые когорты лучше старых и как повлияли изменения в сервисе.

Как использовать метрику

Цифра сама по себе мало что даёт, польза появляется при сравнении. Сопоставляйте удержание по периодам, по сегментам и по каналам привлечения: клиенты из Instagram, из Telegram-канала и с OLX могут вести себя совершенно по-разному.

Связывайте метрику с действиями. Запустили напоминания тем, кто давно не заказывал, — посмотрите на когорты, до которых они дошли. Сменили администратора или правила записи — проверьте тех, кто пришёл после изменений. Так удержание превращается из отчётной цифры в способ проверять решения. Оно же нужно для расчёта пожизненной ценности клиента и для понимания, сколько можно тратить на привлечение.

Типичные ошибки

Большинство неверных расчётов повторяют одни и те же ошибки.

• Не вычитать новых клиентов из конечной базы
• Выбрать окно активности, не совпадающее с циклом покупок
• Смотреть только общую цифру без когорт
• Сравнивать бизнесы с разным ритмом покупок: кофейню и мебельный салон
• Считать по короткому периоду в сезон пиков, например перед праздниками
• Считать клиентов без идентификатора: при оплате наличными и без карты лояльности удержание почти невозможно измерить

С чего начать

Определите, кто для вас активный клиент. Выгрузите покупки за последний год из CRM или кассовой системы, привяжите их к телефону или номеру карты и посчитайте удержание по кварталам. Затем постройте простую таблицу когорт. Даже первый расчёт обычно показывает, на каком этапе вы теряете больше всего людей.

Если данные разбросаны между кассой, Click и Payme, Telegram-ботом и рекламными кабинетами, помочь может сквозная аналитика: она связывает заказ с источником и клиентом. Команда markdev настраивает такую отчётность для бизнеса в Узбекистане — можно обсудить вашу задачу и понять, какие данные у вас уже есть.