Первый депозит — не финальная точка
FTD удобен как понятное событие воронки, но он не показывает дальнейшую ценность пользователя. Два источника могут приводить одинаковое число FTD по одинаковой цене, а через несколько недель давать совершенно разный результат.
Пример двух источников
| Показатель | Источник A | Источник B |
|---|---|---|
| FTD | 100 | 100 |
| Cost per FTD | $70 | $70 |
| Повторно активные пользователи | 18 | 42 |
| Условный NGR за период | $4 500 | $8 200 |
На уровне первого депозита источники одинаковы. На длинном горизонте B создаёт более сильную базу.
Что такое retention в рабочем смысле
Retention отвечает на вопрос, какая доля привлечённой аудитории остаётся активной через заданный промежуток времени. Период выбирается под задачу: D7, D30 или более длинное окно. Важно сравнивать одинаковые когорты, а не пользователей, привлечённых в разные сезоны и на разных условиях.
Почему это особенно важно для RevShare
При RevShare качество аудитории напрямую влияет на длинный хвост. Источник с дорогим FTD может оказаться выгоднее дешёвого, если пользователи остаются активными дольше. Поэтому оптимизация только по cost per FTD способна привести к неправильному масштабированию.
Как построить простой cohort view
Сгруппируйте пользователей по неделе первого FTD и источнику. Затем сравнивайте показатели через одинаковое количество дней. Это убирает перекос, когда старая когорта успела накопить результат, а новая ещё нет.
Какие вопросы задавать
- какой источник даёт более сильный D30 retention;
- отличается ли качество по GEO;
- не ухудшается ли retention после масштабирования;
- какие креативы приводят не только клики, но и более устойчивую аудиторию.
Не превращайте LTV в магическую цифру
LTV — модель, а не истина. Если данных мало, прогноз дальнего горизонта может быть очень неточным. Лучше использовать консервативные окна и обновлять оценку по мере накопления фактических данных.
Связать retention с моделью дохода помогает материал о RevShare и NGR.
Не смешивайте retention разных когорт
Пользователи, пришедшие во время крупного промо, могут вести себя иначе, чем обычный трафик. Поэтому полезно отмечать не только источник и дату, но и значимый контекст привлечения. Иначе слабая или сильная акция будет ошибочно приписана каналу целиком.
Как использовать retention в оптимизации
Не обязательно ждать полгода. Можно выбрать ранний показатель, который исторически связан с дальнейшей ценностью: например, D7 или D30. Сначала проверьте на старых данных, действительно ли этот сигнал что-то объясняет, и только потом используйте его как вспомогательную метрику.
Стоимость качества
Источник B может иметь cost per FTD на 20% выше, но заметно лучший retention. Если вы оптимизируете только первый показатель, алгоритм бюджета будет постоянно вытеснять B, хотя на длинном горизонте он создаёт больше ценности.
Когда прогнозировать LTV опасно
Новые GEO, новые источники и резкое масштабирование меняют профиль аудитории. Модель, обученная на старом спокойном трафике, может завышать ожидания. В таких случаях уменьшайте горизонт прогноза и увеличивайте долю фактических данных в принятии решения.
Смотрите не только на долю, но и на ценность
Два источника могут иметь одинаковый D30 retention, но разный NGR на активного пользователя. Поэтому retention полезно читать вместе с денежным показателем, а не как самостоятельный рейтинг качества.
Масштаб меняет retention
Когда кампания выходит из узкой сильной аудитории в более широкую, retention часто становится другим. После каждого крупного расширения targeting создавайте новую когорту и не смешивайте её с первоначальной.
Простая карта качества
Разместите источники на плоскости: по горизонтали cost per FTD, по вертикали D30 value. Сегменты с низкой стоимостью и высокой ценностью очевидны, а спорные зоны становятся видны: дешёвый, но слабый retention или дорогой, но очень качественный источник.