Условие кейса
Что говорит интервьюер
// Кейс
«Вы — продуктовый аналитик мобильного приложения. За последний месяц DAU вырос на 10%, но Day-7 Retention новых пользователей снизился с 25% до 18%. Как вы объясните это противоречие? Что будете делать?»
Контекст: B2C-приложение, ~200 тыс. DAU, freemium-модель. Привлечение через несколько каналов: органика, платная реклама, реферальная программа.
vs
Day-7 Retention
−7 пп
25% → 18%
На первый взгляд — противоречие. Пользователей стало больше, но они хуже удерживаются. Это хороший или плохой сигнал? Ответ: зависит от причины. И именно это хочет услышать интервьюер — не «хорошо» или «плохо», а структурный разбор.
Диагностика
Почему DAU и retention могут двигаться в разные стороны
DAU — это сумма: новые пользователи + вернувшиеся. Retention — это качество: какая доля новых возвращается. Они могут расходиться, когда количество и качество меняются в противоположных направлениях.
Ключевая формула
DAU = Новые пользователи + Вернувшиеся пользователи
Если новых стало намного больше (например, запустили рекламную кампанию), DAU вырастет. Но если эти новые пользователи — менее целевые, их retention будет ниже. Общий retention падает, потому что «разбавлен» плохими когортами.
При этом вернувшиеся пользователи (старые когорты) могут вести себя точно так же, как раньше. Проблема не в продукте — проблема в качестве новых пользователей.
// Simpson's paradox
Это классический пример парадокса Симпсона: общий retention падает, но retention в каждой отдельной группе может оставаться стабильным — если изменилась доля групп с разным retention. Упоминание этого парадокса на собесе — сильный плюс.
Шаг 1
Когортный анализ: что происходит в каждой когорте
Первое, что нужно сделать — разбить на когорты и посмотреть, как ведёт себя retention в каждой отдельно. Это покажет, проблема в продукте или в трафике.
Строим таблицу Day-7 Retention по когортам (месяц регистрации):
| Когорта | Размер | Day-7 Ret. | Источник |
|---|
| Янв 2025 | 30 000 | 24% | Органика 80% |
| Фев 2025 | 32 000 | 25% | Органика 78% |
| Мар 2025 | 35 000 | 24% | Органика 75% |
| Апр 2025 | 55 000 | 18% | Органика 45% |
Видим: когорты Янв–Мар стабильны (24–25%). Апрельская когорта — в 1.5 раза больше по размеру, но retention 18%. Что изменилось? Доля органики упала с ~78% до 45%. Остальной трафик — платная реклама.
// Что это значит
Продукт не сломался — старые когорты ведут себя как раньше. Проблема в том, что новый канал привлечения приводит пользователей с низким retention. DAU вырос за счёт объёма, а retention упал за счёт «разбавления» некачественным трафиком.
Шаг 2
Анализ каналов: откуда приходят «плохие» пользователи
Следующий шаг — разбить апрельскую когорту по каналам привлечения и посмотреть retention в каждом.
Разбиваем апрельскую когорту (55 000 пользователей) по источникам:
| Канал | Пользователей | Доля | Day-7 Ret. | CAC | Оценка |
|---|
| Органика | 25 000 | 45% | 24% | — | Стабильно |
| Реферальная | 5 000 | 9% | 22% | 120 ₽ | Норма |
| Платная (таргет) | 15 000 | 27% | 11% | 80 ₽ | Проблема |
| Платная (блогеры) | 10 000 | 18% | 9% | 60 ₽ | Проблема |
Картина ясная: органика и реферальная программа дают retention 22–24% — как и раньше. Платные каналы дают retention 9–11% — в два раза ниже. При этом они привлекают 45% новых пользователей апрельской когорты.
Средний retention когорты: 0.45×24% + 0.09×22% + 0.27×11% + 0.18×9% ≈ 17.5%. Это и есть наблюдаемые 18% — арифметика сходится.
// Ловушка: дешёвый CAC ≠ хороший канал
Маркетинг может гордиться: «Мы привели 25 000 пользователей по 70₽!» Но если их retention 10%, а LTV в 3 раза ниже, чем у органики — канал убыточен. Аналитик должен смотреть не на CAC, а на LTV/CAC по каналам.
Шаг 3
Три сценария: не всегда виноват трафик
В нашем примере причина — в качестве трафика. Но на собеседовании нужно показать, что вы рассматриваете несколько сценариев. Вот три основных:
Сценарий A
Плохой трафик
Новый канал привлечения приводит нецелевых пользователей. Retention старых когорт стабилен, новых — низкий. Решение: оптимизировать таргетинг или отключить канал.
Сценарий B
Продукт деградирует
Retention падает у ВСЕХ когорт, включая старые. DAU растёт за счёт маркетинга, но продукт теряет ценность. Решение: искать что сломалось — баг, UX, контент.
Сценарий C
Сезонность / внешний фактор
Новые пользователи пришли из-за события (праздник, вирусный контент). Они не были целевыми изначально — retention закономерно низкий. Через месяц всё нормализуется.
Как отличить
Когортный анализ
Сценарий A: retention старых когорт стабилен. Сценарий B: retention падает у всех. Сценарий C: аномалия в одной когорте. Без когортного разбора — не отличить.
Как проверить: чеклист для собеса
Диагностика «DAU вырос, retention упал»
1
Retention по когортам: падает у новых когорт или у всех? Если только у новых — проблема в трафике (сценарий A/C). Если у всех — проблема в продукте (сценарий B) 2
Retention по каналам: какой канал привёл пользователей с низким retention? Сколько их в доле? 3
Поведение новых vs вернувшихся: изменилось ли что-то в поведении вернувшихся пользователей? Если нет — продукт в порядке 4
LTV по каналам: низкий retention = низкий LTV? Если LTV канала < CAC — канал убыточен 5
Онбординг новых: доходят ли новые пользователи из платных каналов до «aha-момента»? Может, проблема не в трафике, а в том, что онбординг не подходит для этой аудитории Шаг 4
Рекомендация: что делать
Вы Диагноз: DAU вырос за счёт платных каналов (таргет + блогеры), которые приводят пользователей с retention 9–11% вместо 24% у органики. Продукт не деградирует — retention органических когорт стабилен.
Вы Краткосрочно: посчитать LTV по каналам. Если LTV платного канала < CAC — остановить или сильно сузить таргетинг. Если LTV > CAC, но с маленькой маржей — оптимизировать креативы и аудитории.
Вы Среднесрочно: проанализировать, чем отличаются пользователи из платных каналов. Может быть, они приходят с другими ожиданиями? Можно ли адаптировать онбординг для них? Или изменить креативы, чтобы привлекать более целевых?
Вы Системно: добавить в дашборд мониторинг retention по каналам привлечения. Не смотреть только общий retention — он маскирует проблемы. Установить порог: если retention канала < 15%, автоматический алерт.
// Что отличает сильный ответ
Слабый кандидат: «Нужно улучшить retention». Сильный: объясняет парадокс через когорты, показывает Simpson's paradox, разделяет проблему трафика и проблему продукта, предлагает конкретные метрики для мониторинга и пороги для алертов. Это мышление продуктового аналитика, а не исполнителя.
Выводы
Чему учит этот кейс
Средние врут — общий retention может падать, пока retention в каждом сегменте стабилен. Всегда разбивайте на когорты
Рост DAU ≠ рост продукта — DAU можно купить рекламой. Если при этом retention падает, вы тратите деньги на «мёртвые души»
Качество > количество — 30 000 пользователей с retention 24% ценнее, чем 55 000 с retention 18%. Посчитайте LTV — и убедитесь
Когортный анализ — рентген — он показывает то, что прячется за общими средними. Без когорт вы примете неправильное решение
Собеседование
Вариации этого кейса на собесе
- DAU вырос на 10%, но retention упал. Как разобраться, что происходит?
- Пользователей стало на 30% больше, но выручка не выросла. Почему?
- Retention нового онбординга вырос на 3%, но GMV упал на 2%. Запускать или нет?
- Конверсия в покупку упала, но средний чек вырос. Это хорошо?
- Общий retention стабилен, но одна когорта — аномально плохая. Что делать?
- Маркетинг привёл 50K пользователей за месяц по 60₽ за каждого. Это успех?
Что дальше
Связанные материалы
Главное про кейс «DAU вырос, retention упал»
Это кейс про разницу между количеством и качеством. DAU — это объём. Retention — это ценность. Когда они расходятся, почти всегда причина в изменении микса: пришли новые пользователи другого качества, и они «разбавили» общую картину.
Ключевой инструмент — когортный анализ. Он показывает, что происходит внутри каждой группы, и не даёт средним значениям вас обмануть. Если retention стабилен внутри когорт — продукт в порядке, нужно работать с трафиком. Если падает у всех — проблема в продукте.
Следующий шаг: возьмите свой продукт (или придумайте) и смоделируйте ситуацию — DAU вырос за счёт нового канала, retention упал. Пройдите все шаги вслух за 10 минут. Это ровно то, чего ждёт интервьюер.
АТ
Андрей Тарасенко
// Продуктовый аналитик · Авито · Ментор
В Авито мы сталкиваемся с этим регулярно — когда маркетинг масштабирует закупку, retention новых когорт проседает. Статья написана на реальном опыте диагностики таких ситуаций.
Написать в Telegram