Experiment Hub · Retention
Эксперименты Retention: как превращать первую покупку в устойчивую ценность клиента
Retention experiments начинаются не с «вернём клиентов рассылкой», а с вопроса: какой customer outcome не произошёл и почему. Сильный retention повышает LTV, допустимый CAC и устойчивость growth model.
Operating model
Promise → Onboarding → First Value → Habit / Repeat → Retention → Expansion
Нужно найти момент, где customer value перестаёт происходить, и проверить один mechanism: activation, time-to-value, churn reason или reactivation trigger. Когда идти в этот раздел
Типовые constraints
01Weak activationКлиент не доходит до first-value milestone.
02Slow time-to-valueРезультат приходит слишком поздно.
03Unknown churn mechanismПричины оттока слишком общие.
04Lost customer valueБывшие клиенты могут иметь новый актуальный job.
Порядок работы
От проблемы к experiment decision
01ConstraintВыберите конкретное ограничение.
02MechanismПочему метрика теряется именно здесь.
03ExperimentИзмените один mechanism.
04GuardrailЗащитите downstream quality/economics.
05DecisionScale / Iterate / Kill.
Experiment Library
Стартовые эксперименты
Это не обязательная последовательность. Выберите тот тест, который отвечает текущему constraint и может быстрее всего купить полезное evidence.
ExperimentOnboardingСократить путь клиента к первой ценности.Открыть эксперимент →ExperimentTime-to-ValueУбрать крупнейшую задержку до meaningful outcome.Открыть эксперимент →ExperimentChurn ReasonsПревратить причины оттока в testable retention mechanisms.Открыть эксперимент →ExperimentReactivationВернуть profitable demand через новый trigger/use case.Открыть эксперимент →
| Ситуация | Experiment | Primary metric | Guardrail |
|---|---|---|---|
| Early churn | Onboarding | Activation / TTV | 30/60-day retention |
| Value приходит поздно | Time-to-Value | Time-to-value | Quality / errors |
| Неясно, почему уходят | Churn Reasons | Repeated mechanisms | Evidence quality |
| Большая inactive base | Reactivation | Contribution reactivated | Repeat retention |
Не запускайте experiment из-за того, что он «интересный». Сначала привяжите его к constraint и decision question. Иначе библиотека быстро превращается в список growth hacks.
Growth OS
Эксперимент должен покупать evidence для решения
Не оценивайте experiment по активности команды. Хороший тест либо улучшает economics, либо меняет уровень уверенности в mechanism и помогает выбрать следующий шаг.