Retention

Цель

Ответить на главный вопрос: Почему пользователь вернётся через 2 недели?

Без retention GTM — это просто шум. Определить:

•Compound value (что становится лучше со временем)
•Механики возврата
•Retention метрики

Входные данные

Прочитай docs/gtm/context.yaml — нужны:

•Продукт (discovery)
•JTBD и боли (jtbd)
•Позиционирование (positioning)

Философия retention

Продукт должен компаундиться

❌ Продукт одинаково полезен в день 1 и день 100 ✅ Продукт становится ценнее с каждым использованием

Примеры compound value:

•Notion: Чем больше заметок, тем ценнее база знаний
•Spotify: Чем больше слушаешь, тем лучше рекомендации
•Slack: Чем больше история, тем ценнее поиск

Switching cost должен расти

Чем дольше используешь, тем сложнее уйти:

•Накопленные данные
•Настроенные workflows
•Привычки

Триггеры возврата

Что заставляет открыть продукт снова:

•Внешний триггер (уведомление, email)
•Внутренний триггер (привычка, потребность)

Процесс

1. Анализ (делаешь сам)

На основе продукта и JTBD определи:

Что накапливается?

•Данные
•Настройки
•Связи
•История

Что улучшается со временем?

•Персонализация
•Рекомендации
•Структура
•Понимание пользователя

Какие естественные триггеры возврата?

•Когда возникает потребность снова?
•Что напоминает о продукте?

2. Предложи retention механики

markdown

## Retention Strategy

### Compound Value

**Что накапливается:**
- [Элемент 1] — [почему ценно]
- [Элемент 2] — [почему ценно]

**Что становится лучше:**
- День 1: [состояние]
- День 30: [состояние]
- День 90: [состояние]

**Switching cost:**
- После [X] использований уйти сложно потому что [причина]

### Механики возврата

#### Естественные триггеры
1. **[Триггер 1]**
   - Когда: [ситуация]
   - Действие: [что делает пользователь]

2. **[Триггер 2]**
   - Когда: [ситуация]
   - Действие: [что делает пользователь]

#### Искусственные триггеры (если нужны)
- [Email/уведомление и когда]
- [Напоминание и контекст]

### Retention Loops

[Действие] → [Ценность] → [Накопление] → [Больше ценности] → [Действие]

code


Пример для knowledge app:

Сохранил фрагмент → Нашёл позже → База растёт → Поиск ценнее → Сохраняешь больше

code


### Анти-churn механики

**Почему могут уйти:**
- [Причина 1]
- [Причина 2]

**Как предотвратить:**
- [Решение 1]
- [Решение 2]

### Метрики

| Метрика | Что измеряет | Цель |
|---------|--------------|------|
| D1 retention | Вернулись на след. день | >X% |
| D7 retention | Вернулись через неделю | >Y% |
| D30 retention | Вернулись через месяц | >Z% |
| [Продуктовая метрика] | [Описание] | [Цель] |

---

Это похоже на реальность твоего продукта? Что поправить?

3. Проверка на реалистичность

Задай себе (не пользователю):

•Есть ли реальный compound value или притянуто?
•Достаточно ли сильны триггеры возврата?
•Что если убрать искусственные триггеры — вернутся?

Если retention слабый — скажи честно:

⚠️ У продукта слабый natural retention. Это не killer, но нужно либо добавить compound value, либо смириться с высоким churn и компенсировать acquisition.

Выходные данные

context.yaml

yaml

retention:
  compound_value:
    accumulates:
      - element: "Saved fragments"
        why_valuable: "Personal knowledge base grows"
      - element: "Collections/boards"
        why_valuable: "Organization improves"

    improves_over_time:
      day_1: "Empty, learning interface"
      day_30: "50+ fragments, finding value in search"
      day_90: "Personal knowledge system, can't live without"

    switching_cost: |
      After 100+ saved fragments, migrating to another tool
      means losing curated knowledge base.

  triggers:
    natural:
      - situation: "Found something valuable in ChatGPT"
        action: "Cmd+Shift+S to save"
      - situation: "Need to find something saved"
        action: "Open Refinery search"

    artificial:
      - type: "Weekly digest"
        when: "Monday morning"
        content: "Your saved insights this week"

  loops:
    description: |
      Save fragment → Find it later → Value proven →
      Save more → Better search → Save more

  anti_churn:
    reasons:
      - "Forgot about it"
      - "Not enough saved to be valuable"
    prevention:
      - "Gentle reminder after 3 days of no saves"
      - "Show value: 'You saved X insights this month'"

  metrics:
    - name: "D1 retention"
      target: "40%"
    - name: "D7 retention"
      target: "25%"
    - name: "Fragments per active user"
      target: "5+/week"

  assessment:
    strength: "medium"
    notes: |
      Natural retention exists but not super strong.
      Needs habit formation period.

Критерий завершения

•Определён compound value
•Описаны механики возврата
•Установлены retention метрики
•Честная оценка силы retention
•Пользователь подтвердил