# Retention rate: что это, как считать и почему падает > Retention rate - это доля клиентов, которые остаются с вами на протяжении выбранного периода. Разбираем, как считать метрику без самообмана, какие нормы по отраслям и почему она падает даже у тех, кто все делает по уму. **Рубрика:** Статьи **Дата:** 2026-05-25 Бизнес тратит миллионы на трафик, performance-команда отчитывается о росте CAC, а выручка топчется на месте. В девяти случаях из десяти причина не в маркетинге привлечения, а в том, что клиенты уходят быстрее, чем приходят новые. Дырявое ведро — самая дорогая метафора в e-commerce: льешь сверху, а на дне течет. Retention rate — это та самая метрика, которая показывает, насколько ведро дырявое. И когда она падает, это видно не сразу: сначала проседает повторная выручка, потом растут промо-расходы на «оживление» базы, и только через квартал финдиректор задает неудобные вопросы. Вместе с Егором Череватенко, CRM-маркетологом ClientCore, разбираемся, как считать retention rate без самообмана, какие цифры считаются нормой в e-com, fashion и HoReCa, и почему метрика проседает даже у тех, кто «все делает по уму». > **Читайте также:** [LTV: что это такое, как считать и почему это главная метрика в CRM-маркетинге](https://blog.clientcore.ru/articles/ltv-chto-eto-takoe-kak-schitat-i-pochemu-eto-glavnaya-metrika-v-crm-marketinge) ## Retention rate — что это и зачем считать отдельно от LTV Retention rate — доля клиентов, которые остаются с вами на протяжении выбранного периода. Не делают первую покупку, не открывают письмо, а именно остаются: возвращаются, покупают повторно, продолжают пользоваться сервисом. Метрика retention — это лояльность, выраженная в цифре, а не в ощущениях маркетолога. Ее часто путают с LTV или repeat purchase rate. Разница принципиальная. LTV отвечает на вопрос «сколько денег принесет один клиент за всю жизнь», retention — «какая часть базы вообще доживет до следующего периода». Это разные диагнозы. Можно иметь высокий LTV у узкой прослойки фанатов и при этом терять 70% базы за полгода. И наоборот. > Когда клиент приходит с задачей «поднять выручку CRM-канала», я первым делом смотрю не на open rate и не на ROMI рассылок. Я смотрю на retention по когортам. Потому что если из когорты января к июню осталось 12%, никакие триггерные цепочки этот корабль уже не вытянут — там пробоина в продукте или в опыте. > > — Егор Череватенко, CRM-маркетолог, ClientCore **Норма** - retention считается по когортам, а не «в среднем по базе» - метрика измеряется в одних и тех же временных окнах: M+1, M+3, M+6 - есть отраслевой бенчмарк, с которым сверяетесь **Red flag** - retention считают как «активная база / вся база» одной цифрой - никто в компании не может назвать, каким retention был год назад - метрика живет в отчете аналитика, но не влияет на решения маркетинга ## Retention формула: как считать без самообмана Базовая формула расчета retention выглядит так: **Retention Rate = ((E − N) / S) × 100%** Где E — количество клиентов в конце периода, N — новые клиенты за период, S — клиенты на начало периода. Если в январе было 10 000 покупателей, за квартал пришло 3 000 новых, а к апрелю активных осталось 8 500 — retention за квартал составит ((8 500 − 3 000) / 10 000) × 100% = 55%. Звучит понятно, но дьявол в определении «активный клиент». Для подписочного сервиса все просто: оплатил или нет. Для e-commerce уже вопрос: активный — тот, кто купил, или тот, кто заходил на сайт? Для HoReCa — тот, кто пришел в ресторан, или тот, кто открыл приложение лояльности? От ответа зависит цифра, от цифры — решения на десятки миллионов. Рабочий подход: считать retention по целевому действию, которое приносит деньги. Для интернет-магазина это повторная покупка в окне, типичном для категории. Для fashion — 90–180 дней, для FMCG — 30–60, для крупной бытовой техники — год и больше. Считать в коротком окне для редких категорий — гарантированно занизить удержание клиентов как метрику и впасть в панику на ровном месте. > Самая частая ошибка — считать retention rate по всей базе целиком, схлопывая когорты. Получается средняя температура по больнице: новички тянут цифру вверх, старая база — вниз, и динамика выглядит ровной. А когда раскладываешь по когортам — видно, что когорты последних шести месяцев умирают вдвое быстрее, чем годовалые. Вот тогда понятно, куда копать. > > — Егор Череватенко, CRM-маркетолог, ClientCore **Норма** - определение «активного клиента» зафиксировано и не меняется от отчета к отчету - окно расчета привязано к типичному циклу покупки в вашей категории - когортный разрез строится регулярно, а не разово **Red flag** - «активный» — тот, кто был в базе в нужный момент - окно расчета выбирали так, чтобы цифра выглядела лучше - когортная аналитика появляется только когда что-то падает ## Нормы retention rate по отраслям Бенчмарки — штука условная, но без них непонятно, плохо у вас или нормально. Вот ориентиры, на которые опираемся в работе с клиентами. **E-commerce (универсальный ритейл):** retention на горизонте 12 месяцев — 25–35% считается рабочей нормой, 40%+ — сильный результат, ниже 20% — повод смотреть продукт и сервис, а не только коммуникации. **Fashion:** сезонность ломает картину, поэтому смотрят на годовой retention и на возврат в следующий сезон. Норма — 30–40% по году, у сильных брендов с программой лояльности доходит до 50–55%. Категория «базы» и нижнего белья держит retention выше, чем «верх» и обувь. **HoReCa (рестораны, кофейни):** здесь все мерится в месяцах. Здоровый месячный retention для кофейни у офиса — 60–70%, для ресторана выходного дня — 30–40%. Если ниже — либо локация транзитная (тогда смотрите на частоту, а не на retention), либо реальная проблема с продуктом. **Подписочные сервисы и SaaS:** месячный retention 90%+ — норма, 95%+ — отлично. Все, что ниже 85%, критично: месячный отток в 15% за год съедает 85% базы. > Чаще всего клиенты сравнивают себя с какой-то абстрактной «индустрией». Берут цифры из англоязычного отчета, видят там retention 45% и думают, что у них все плохо. А потом выясняется, что отчет по SaaS, а они продают зимние куртки. Бенчмарк работает только тогда, когда вы сравниваете сопоставимое. > > — Егор Череватенко, CRM-маркетолог, ClientCore **Норма** - бенчмарк сверяется с похожим бизнесом, а не с «индустрией в целом» - учитывается сезонность и длина цикла покупки - динамика года к году важнее разовой цифры **Red flag** - ориентируетесь на цифры из англоязычных отчетов без поправки на специфику - видите 40% и успокаиваетесь, не глядя на то, растет цифра или падает - сравниваете свой fashion-ритейл с retention сотовых операторов ## Причина №1: онбординг новых клиентов не работает Самая жирная утечка происходит между первой и второй покупкой. По нашим данным, в среднем e-com теряет здесь 60–75% покупателей. Человек купил один раз, остался условно доволен, но не получил повода вернуться — и через месяц он уже в базе у конкурента. В CRM это всегда выглядит одинаково: welcome-цепочки нет, или это одно письмо «спасибо за покупку», или там копипаст промо-рассылки. Никто не объясняет, почему стоит вернуться именно к вам, не работает с логичным следующим шагом по категории, не предлагает сопутствующее. > Когда мы запускаем нормальный second purchase flow у клиента на Mindbox — обычно это 4–6 касаний в первые 30–45 дней с конкретной механикой допокупки — конверсия во вторую покупку растет на 15–30%. Это не магия, а просто закрытая дыра, в которую раньше утекала база. > > — Егор Череватенко, CRM-маркетолог, ClientCore **Норма** - welcome-цепочка рассчитана на 30–45 дней и ведет к целевому второму касанию - есть сегментация по первой купленной категории - второй шаг клиента продуман заранее, а не отдан на волю случая **Red flag** - welcome — одно письмо с промокодом, которое никто не тестировал - новый клиент сразу попадает в общую массовую рассылку - данные о первой покупке не используются ни в одном сценарии ## Причина №2: однообразные коммуникации и выгорание базы Вторая по частоте причина — база устала. Когда компания шлет одну и ту же массовую рассылку всем подряд дважды в неделю, через полгода open rate падает втрое, а отписки превращают активную базу в номинальную. Формально подписчиков много, реально пишет вам — никто. Retention падает медленно и почти незаметно. Сначала проседает email-канал, потом метрика повторных покупок, потом приходится поднимать промо-нагрузку, и маржа уходит в скидки. Лечится сегментацией по поведению, отказом от спама в пользу персональных триггеров и нормальной частотной политикой. **Норма** - сегментация минимум по RFM и категорийным интересам - триггеры превалируют над массовыми рассылками - есть лимит на количество касаний в неделю **Red flag** - одна рассылка уходит на всю базу без сегментации - триггерные сценарии не пересматривались больше года - частоту касаний никто не контролирует — отделы шлют каждый свое ## Причина №3: продукт или сервис не оправдывают ожидания Не самая удобная для CRM-маркетолога причина, но честная. Если товар упакован плохо, доставка долгая, возврат кривой, а поддержка хамоватая — никакие письма не вернут клиента. Retention в этом случае падает не из-за маркетинга, а потому что компания обещает одно, а дает другое. Симптом: высокий NPS у тех, кто купил один раз, и резкое падение у тех, кто столкнулся с проблемой. CRM здесь работает скорее как сенсор — собирает обратную связь, ловит триггер недовольства, передает в операционку. Если CRM есть, а данные о возвратах и жалобах в него не подтягиваются, вы летите вслепую. **Норма** - данные о возвратах, жалобах и оценках подтягиваются в CRM - есть триггер на недовольного клиента до того, как он ушел - CRM-команда регулярно передает операционке сигналы об оттоке **Red flag** - CRM и служба поддержки работают в разных системах и не связаны - никто не знает, коррелирует ли количество возвратов с оттоком по когортам - реакция на негатив — ручная и нерегулярная ## Причина №4: программа лояльности формальная Программа лояльности есть, но работает как «давайте начислим бонусы и забудем». Клиент копит баллы, не понимает условий, забывает про них, баллы сгорают, обида остается. Retention в такой ситуации не растет, а часто проседает: вместо мотиватора появляется лишнее место трения. Рабочая программа лояльности дает понятную выгоду на втором-третьем шаге, имеет уровни, использует геймификацию и интегрирована с коммуникациями. Если в Mindbox настроена программа лояльности, но триггеры по баллам не работают, клиенты не получают напоминаний о сгорании, а кассы не знают про статусы — это не программа, это статья расхода. > У нас был клиент в fashion с программой лояльности на пять уровней. Когда посмотрели — 80% базы сидело на стартовом годами, потому что никто не присылал им письмо «вам осталось 2 000 рублей до серебра». Добавили механику прогресса и напоминаний — за квартал доля повышенных уровней выросла втрое, а retention топ-сегмента — на 12 пунктов. > > — Егор Череватенко, CRM-маркетолог, ClientCore **Норма** - клиент понимает, как и зачем переходить на следующий уровень - триггеры по прогрессу и сгоранию баллов настроены и работают - программа лояльности интегрирована с коммуникациями во всех каналах **Red flag** - больше половины базы годами на стартовом уровне - уведомление о сгорании баллов не настроено - кассиры не знают о статусах клиентов и не могут их применить ## Причина №5: CRM работает на 30% мощности Самое обидное. CRM внедрен, лицензия оплачена, команда обучена — а используется как «база контактов и рассылка». Нет когортной аналитики, не настроены продвинутые сегменты, триггеры на 3–5 базовых сценариях вместо 30–40, тестов нет, персонализации нет. Retention падает не потому, что инструмент плохой, а потому что он простаивает. По нашему опыту, у 7 из 10 клиентов, приходящих с Mindbox, реально работает 20–30% возможностей платформы. Когда доводим до 60–70% — retention rate растет без увеличения промо-бюджета, за счет точечной работы с базой. > **Читайте также:** [Поведенческая сегментация: как делить базу по действиям, а не по демографии](https://blog.clientcore.ru/articles/povedencheskaya-segmentaciya-kak-delit-bazu-po-deystviyam-a-ne-po-demografii) **Норма** - настроено минимум 15–20 триггерных сценариев - есть регулярный A/B-тестинг механик - аналитика смотрится по когортам и сегментам, а не суммарно **Red flag** - 80% выручки CRM-канала делает массовая рассылка - последний новый сценарий запускали полгода назад - никто в команде не может сказать, какой триггер сколько приносит --- [Открыть статью на сайте](https://blog.clientcore.ru/articles/retention-rate-chto-eto-kak-schitat-i-pochemu-padaet)