[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-retention-curve::ru":3,"gloss-cluster-retention-curve::ru":23,"gloss-next-retention-curve::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"retention-curve","analytics","Кривая удержания (Retention Curve)","Кривая удержания показывает, какой процент когорты остаётся активным через N дней (или недель) после регистрации, отражая, как использование затухает со временем. Её форма говорит больше, чем любое отдельное число: кривая, которая продолжает клониться к нулю, означает дырявое ведро и отсутствие product-market fit, а та, что *выполаживается* в горизонтальное плато, — что у вас есть стабильное ядро пользователей, нашедших устойчивую ценность; именно этот классический признак ищут разработчики. Высота плато — это примерно потолок вашего органического роста. Важны два определения: N-day retention (активен ровно на N-й день, строго) и безграничное\u002Fинтервальное удержание (активен когда-либо в окне, мягче) — выберите одно и подпишите, потому что они дают совершенно по-разному выглядящие кривые. Практический совет: измеряйте удержание по вашему настоящему ключевому действию (тому, что несёт ценность), а не только по входам, и всегда сегментируйте по когорте и источнику привлечения, ведь усреднённая кривая скрывает, что один канал отваливается, пока другой держится. Выполаживание важнее высокого показателя первого дня.","Кривая удержания показывает, какая доля когорты активна через N дней после регистрации: выходящая на плато — это product-market fit, падающая к нулю — нет.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"churn","Отток (Churn)",{"slug":15,"name":16},"cohort","Когорта",{"slug":18,"name":19},"north-star-metric","Метрика «Полярная звезда» (North Star Metric)",{"slug":21,"name":22},"product-analytics","Продуктовая аналитика",[24,28,31,35,38,41,44,47,50,53,56,59],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"ab-testing","A\u002FB-тестирование","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":27},"active-user","Активный пользователь (DAU, WAU, MAU)",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":34},"autocapture","Автозахват (Autocapture)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":36,"category":5,"name":37,"updated_at":27},"cost-per-resolution","Стоимость решения обращения (cost per resolution)",{"slug":39,"category":5,"name":40,"updated_at":34},"customer-data-platform","Платформа клиентских данных (CDP)",{"slug":42,"category":5,"name":43,"updated_at":27},"deflection-rate","Доля самообслуживания (deflection rate)",{"slug":45,"category":5,"name":46,"updated_at":27},"guardrail-metric","Метрика-ограничитель",{"slug":48,"category":5,"name":49,"updated_at":34},"identity-resolution","Разрешение идентичности (Identity Resolution)",{"slug":51,"category":5,"name":52,"updated_at":34},"multi-touch-attribution","Многоканальная атрибуция (Multi-Touch Attribution)",{"slug":54,"category":5,"name":55,"updated_at":27},"novelty-effect","Эффект новизны",{"slug":57,"category":5,"name":58,"updated_at":27},"sample-ratio-mismatch","Расхождение долей выборки (SRM)",{"slug":60,"category":5,"name":61,"updated_at":27},"seat-utilization","Утилизация лицензий (seat utilization)"]