Удержание клиентов #2: почему экспресс-анализ неточен?

Итак, я продолжаю серию постов про удержание клиентов. В прошлом посте я рассказал как сделать экспресс-анализ удержания клиентов. Сегодня я расскажу почему экспресс-анализ удержания, сильно оптимистичнее, чем ситуация на самом деле.

При экспресс-анализе мы смотрим на то, сколько клиентов перетекает из месяца в месяц. При использовании такого подхода возникают две проблемы:

• Разные месяца имеют разную длительность (28 vs 30 vs 31 день).
  
  Не честно давать одним клиентам на совершение следующей покупки 28 дней, а другим - 31. С точки зрения математики разница во времени составляет 11%!


• Граница месяца не учитывает, когда клиент сделал покупку.
  
  Например, клиент сделал первую покупку 9/20/2012, а вторую 10/1/2012. При выравнивании по месяцу, вторая покупка приходится на следующий месяц (period = 1). Если же считать равными периодами в 30 дней, то выходит, что клиент сделал вторую покупку через 11 дней, т.е. все еще в period = 0.

Эти две с виду неважные детали, на самом деле, сильно влияют на то, какой у вас получится retention rate.

Не верите мне? Давайте проверим на данных.

Как и в прошлый раз, я сформирую 12 когорт клиентов, каждая из которых сделала свою первую покупку в соответствующем месяце (1-й месяц, 2-й и т.д.). 

Затем посчитаю двумя способами какой у них retention rate на конец 2-го периода:

1. через 3 месяца (1 период = 1 календарный месяц)


2. через 90 дней (1 период = 30 календарных дней)

Удержание клиентов. Расчет помесячно и по периодам в 30 дней.
(Чтобы увеличить картинку, кликните по ней)

Как я и говорил, результаты получились весьма разные.

Важные отличия:

1. Если считать % удержания клиентов по месяцам, то, в среднем, он на 15% оптимистичнее (выше), чем если считать равными периодами в 30 дней.


2. Есть лишь 2 месяца (5-й и 11-й), в которых расчет удержания по месяцам пессимистичнее, чем расчет по периодам в 30 дней.

Причина такого расхождения в том, что при расчетах помесячно срок за который оценивается удержание - меньше, а при расчетах по периодах в 30 дней - больше.

Для примера возьмем когорту, которая зарождается в 10-м месяце.

Удержание клиентов. Разные сроки окончания периода.
(Чтобы увеличить картинку, кликните по ней)

На чарте выше видно, что для когорты 10-го месяца граничная дата окончания 2-го периода при разных расчетах - разная.

• При расчете помесячно, дата окончания 2-го периода это фиксированная дата 12/31/2012. Она не зависит от даты первой покупки клиента.


• При расчете по периодам в 30 дней, для первой покупки совершенной 10/1/2012, дата окончания 2-го периода будет равна 12/31/2012, но для первой покупки совершенной 10/31/2012 дата окончания 2-го периода будет уже равна 1/28/2013. А это, по сути, разница в дополнительный месяц.

При расчетах коэффициентов удержания более длинный срок не увеличивает вероятность повторной покупки, а, как правило, наоборот - уменьшает ее. Это отчетливо видно по количеству заказов при таких расчетах (136 vs 199).

Лишь в редких случаях, как в месяцах 5-й и 11-й, срок, когда дополнительный месяц пришелся на высокий сезон, это может создать возможность небольшого улучшение показателя удержания.


РЕЗЮМЕ:

Расчет по периодам в 30 дней определенно точнее, чем расчет по месяцам, а возможности его применения - шире (применить к любой дате внутри месяца; взять нестандартный период, например 14 дней период) .

P.S.

Осталось подчеркнуть один важный момент - влияние сезонности.

Как я уже упомянул выше, в месяцах 5-й и 11-й, сезонность повысила показатели удержания.

На самом деле мы имеем дело с двойной сезонностью:

1. Месяц в котором зарождается когорта и делается первая покупка формируется под влиянием сезонности.


2. И аналогично, повторные покупки через Х периодов также формируются под влиянием сезонности.

Об этом стоит всегда помнить т.к. расчет удержания клиентов через равные периоды в 30 дней не решает проблем с сезонностью.