Retention ModelМодель удержания
The North Star is habit: ≥4 native-desktop sessions per user per week. This page sets the target cohort curve, names the aha moment that predicts it, instruments the onboarding path to that moment, and queues the five experiments that bend the curve. All targets are [HYP] — no cohort is measured yet; the thin-product cohort (growth.md §7 Week-3) produces the first real reading.Северная звезда — это привычка: ≥4 нативно-десктопных сессии на пользователя в неделю. Эта страница задаёт целевую когортную кривую, называет aha-момент, который её предсказывает, инструментирует онбординг к этому моменту и ставит в очередь пять экспериментов, которые гнут кривую. Все цели — [HYP]: ни одна когорта пока не измерена; первое реальное значение даст когорта тонкого продукта (growth.md §7, неделя 3).
1 · Target cohort curve1 · Целевая когортная кривая
Category benchmark: consumer-app retention medians are D1 26% / D30 ~7% (UXCam). A healthy retention curve must flatten — a flat asymptote above zero is the lightning-in-a-bottle signal (a16z). We target above-median because the immersion learner is a high-intent daily-habit user, not a casual installer.Бенчмарк категории: медианы удержания потребительских приложений — D1 26% / D30 ~7% (UXCam). Здоровая кривая удержания должна выходить на плато — плоская асимптота выше нуля и есть сигнал «молния в бутылке» (a16z). Мы целимся выше медианы, потому что immersion-ученик — пользователь с высоким интентом и ежедневной привычкой, а не случайный установщик.
| Cohort pointТочка когорты | W1 | W4 | W12 | M6 |
|---|---|---|---|---|
| Babelio target (% retained)Цель Babelio (% удержано) | 55% | 28% | 18% | 14% |
| Consumer-app medianМедиана потреб. приложений | ~40% | ~14% | ~9% | ~7% |
| Top-quartile habit appТоп-квартиль habit-приложений | ~65% | ~35% | ~25% | ~20% |
2 · The aha moment2 · Aha-момент
One event, two halves, a hard threshold. The aha is not "installed" and not "ran one session" — it is the moment the user both experiences the magic and captures a keepable artifact. Both halves must fire inside the first 7 days.Одно событие, две половины, жёсткий порог. Aha — это не «установил» и не «прогнал одну сессию», а момент, когда пользователь одновременно переживает магию и сохраняет артефакт, который хочется оставить. Обе половины должны сработать в первые 7 дней.
First dual-track session + first exported Anki card, within 7 days of install.Первая сессия в режиме двойной дорожки + первая выгруженная карточка Anki — в течение 7 дней после установки.
The dual-track session is the magic — the user hears the original voice and a live translation under it, inside a native app a browser extension can't touch. The exported Anki card is the keepable artifact — it converts a fleeting "wow" into a study asset the user owns, and it is the same action that seeds the §3 growth loop. Coupling activation to the artifact means activation and loop-supply are one event.Сессия двойной дорожки — это магия: пользователь слышит оригинальный голос и живой перевод под ним, внутри нативного приложения, которое не достанет браузерное расширение. Выгруженная карточка Anki — артефакт «на сохранение»: превращает мимолётное «вау» в учебный актив, которым владеет пользователь, и это то же действие, что питает growth-петлю из §3. Привязка активации к артефакту означает, что активация и питание петли — одно событие.
Hypothesized cohort evidence (to confirm Week-3): users who export their first card within 7 days are expected to retain at ~4× the W4 rate of users who only run a session and never export — the export is the commitment that turns a try into a habit. This correlation is the single metric the Week-3 cohort must validate before we anchor onboarding on it. If it doesn't hold, the aha is re-defined to whatever the data says predicts W4 retention.Гипотеза по когорте (подтвердить на неделе 3): пользователи, выгрузившие первую карточку в течение 7 дней, ожидаемо удерживаются ~в 4 раза по ставке W4 относительно тех, кто только прогнал сессию и ни разу не экспортировал, — экспорт и есть то обязательство, что превращает пробу в привычку. Именно эту корреляцию когорта недели 3 обязана подтвердить, прежде чем мы заякорим на ней онбординг. Если не подтвердится — aha переопределяется на то, что по данным предсказывает удержание W4.
3 · Onboarding flow3 · Поток онбординга
Seven steps from download to aha. The riskiest step is install-trust (Gatekeeper / antivirus, growth.md §4a) — every step is instrumented so we can see exactly where the funnel leaks. The whole flow is designed to reach dual-track session + first export as fast as possible.Семь шагов от скачивания до aha. Самый рискованный шаг — доверие при установке (Gatekeeper / антивирус, growth.md §4a). Каждый шаг инструментирован, чтобы видеть, где именно течёт воронка. Весь поток спроектирован, чтобы как можно быстрее дойти до сессии двойной дорожки + первого экспорта.
4 · Top 3 churn signals4 · Топ-3 сигнала оттока
Each churn driver gets a leading indicator we can fire on before the user is gone, and a decided mitigation. Monthly churn target band is 6–8%; these three signals explain most of it.У каждого драйвера оттока есть опережающий индикатор, по которому можно сработать до ухода пользователя, и принятое смягчение. Целевой диапазон месячного оттока — 6–8%; эти три сигнала объясняют большую его часть.
| Churn signalСигнал оттока | Leading indicator (fire early)Опережающий индикатор (раннее срабатывание) | Mitigation (decided)Смягчение (решено) |
|---|---|---|
| "Makes me lazy" — the intermediate-plateau learner who feels the tool is doing the work and quits to "earn it"«Делает меня ленивым» — ученик на промежуточном плато чувствует, что инструмент работает за него, и уходит «чтобы заслужить самому» | dub-min share rising while subtitle-min & card exports fallдоля минут дубляжа растёт, минуты субтитров и экспорт карточек падают | Keep subtitle/dual-track mode generous and never throttled; reframe with a weekly digest — "you understood X% on your own this week" — so the tool reads as a coach, not a crutch.Держать режим субтитров/двойной дорожки щедрым и никогда не троттлить; переосмыслять еженедельным дайджестом — «на этой неделе ты понял X% сам» — чтобы инструмент читался как тренер, а не костыль. |
| Metered-overage sticker shock — a rare dub-heavy user hits the meter and rage-quitsШок от перерасхода по счётчику — редкий тяжёлый пользователь дубляжа упирается в счётчик и в гневе уходит | dub-min > 80% of allotment before day 20 of cycleмин дубляжа > 80% лимита до 20-го дня цикла | In-app meter that suggests the right tier before the overage hits; soft-throttle dub to caption-only ("dub paused — heavy usage") rather than billing a surprise. No silent overage charge.Внутренний счётчик предлагает правильный тариф до перерасхода; мягкий троттлинг дубляжа до режима субтитров («дубляж на паузе — высокая нагрузка»), а не сюрприз в счёте. Никаких тихих списаний за перерасход. |
| Quality / latency break — captions lag or a hallucinated line destroys trust mid-sessionСлом качества/задержки — субтитры отстают или галлюцинированная строка рушит доверие посреди сессии | auto-degrade ("fast mode") trigger-rate spike or a session abandoned <5 min after startвсплеск срабатываний авто-деградации («fast mode») или сессия брошена <5 мин после старта | Eval-gated deploys hold p95 <700ms and insertion <2%; degrade visibly to caption-only rather than letting dub echo. Flag the abandoned-session line into Session Review → eval set, so the failure improves the model.Деплои за eval-гейтом держат p95 <700 мс и вставки <2%; деградировать видимо до режима субтитров, а не давать дубляжу эхоить. Помечать строку брошенной сессии в Session Review → eval-сет, чтобы сбой улучшал модель. |
5 · Five retention experiments queued5 · Пять экспериментов удержания в очереди
Each links to its row in 09 · Experiment Backlog (ICE-scored, fully designed there). These are the five that move the curve above — ordered by what unblocks activation first.Каждый связан со своей строкой в 09 · Бэклог экспериментов (оценка ICE, полный дизайн там). Это пять, что гнут кривую выше, — в порядке того, что первым разблокирует активацию.
Force the export in onboardingПринудить экспорт в онбординге
Add a guided "export your first card" step right after the first dual-track session, before the user leaves. Hypothesis: lifts D7 activation (both aha halves) from baseline toward 45%.Добавить шаг-подсказку «выгрузи первую карточку» сразу после первой сессии двойной дорожки, до ухода пользователя. Гипотеза: поднимает активацию D7 (обе половины aha) от базы к 45%.
backlog #09 → exp 03
"Understood X% on your own" weekly digestЕженедельный дайджест «ты понял X% сам»
Email/in-app digest reframing the tool as a coach (cards mined, hours of native content, self-comprehension %). Hypothesis: counters the "makes me lazy" churn driver; lifts W4→W12 retention.Дайджест по почте/в приложении, переосмысляющий инструмент как тренера (намайнено карточек, часов нативного контента, % самопонимания). Гипотеза: гасит драйвер оттока «делает ленивым»; поднимает удержание W4→W12.
backlog #09 → exp 07
Pre-overage tier nudgeПодсказка тарифа до перерасхода
In-app meter that suggests the right tier (or soft-throttles dub to caption-only) before the dub allotment runs out. Hypothesis: removes sticker-shock churn from heavy-dub users; protects the 6–8% band.Внутренний счётчик предлагает правильный тариф (или мягко троттлит дубляж до субтитров) до исчерпания лимита дубляжа. Гипотеза: убирает отток от шока перерасхода у тяжёлых пользователей дубляжа; защищает диапазон 6–8%.
backlog #09 → exp 11
Immersion-streak digest at D30Дайджест immersion-стрика на D30
"You mined 42 sentences / 6 hrs native content this month" + new-app/language coverage nudge, leaning into the learner identity that drives community referral. Hypothesis: flattens the M6 tail toward 14%.«В этом месяце ты намайнил 42 предложения / 6 ч нативного контента» + подсказка по новому приложению/языку, опираясь на идентичность ученика, что движет community-рефералом. Гипотеза: выравнивает хвост M6 к 14%.
backlog #09 → exp 14
Visible-degrade vs silent-echo A/BA/B видимой деградации против тихого эха
When latency spikes, A/B a visible "fast mode" caption-only drop against the current behaviour, measuring mid-session abandonment. Hypothesis: visible degrade beats silent echo on session-completion and W1 retention.При всплеске задержки — A/B видимого перехода в «fast mode» (только субтитры) против текущего поведения, с замером отказов посреди сессии. Гипотеза: видимая деградация бьёт тихое эхо по завершению сессий и удержанию W1.
backlog #09 → exp 18
Retention don'tsЧего не делать в удержании
Don't measure retention as MAUНе мерить удержание через MAU
MAU is vanity. The North Star is ≥4 native-desktop sessions/user/week kept on over real content — "did they trust it enough to leave it running over a real lecture." Cohort the session metric, not the login.MAU — тщеславная метрика. Северная звезда — ≥4 нативно-десктопных сессии/польз/нед, оставленных включёнными на реальном контенте: «доверяли ли настолько, чтобы оставить включённым на реальной лекции». Считать когорту по сессиям, не по логину.
Don't claim PMF off targetsНе заявлять PMF по целям
Every curve here is [HYP]. PMF is claimed only at ≥40% "very disappointed" across ≥30 hands on the day-14 Sean Ellis survey — not before, not from a target.Каждая кривая здесь — [HYP]. PMF заявляется только при ≥40% «очень расстроюсь» минимум на 30 руках в опросе Шона Эллиса на 14-й день — не раньше и не по цели.
Don't throttle the subtitle modeНе троттлить режим субтитров
Subtitle/dual-track is the cheap-COGS habit core (~$0.31/active-hr). Throttling it punishes the exact daily behaviour the curve depends on. Meter dub, never subtitles.Субтитры/двойная дорожка — дешёвое по COGS ядро привычки (~$0.31/активный час). Троттлинг бьёт по тому самому ежедневному поведению, на котором держится кривая. По счётчику — дубляж, никогда не субтитры.
- 09 · Experiment BacklogThe five queued experiments (R-01…R-05) map to ICE-scored, fully-designed rows there.Пять экспериментов в очереди (R-01…R-05) соответствуют ICE-оценённым, полностью спроектированным строкам там.
- 07 · Growth LoopThe aha artifact (first exported card) is the same event that supplies the §3 sentence-mining loop — activation and loop-supply are one action.Aha-артефакт (первая выгруженная карточка) — то же событие, что питает sentence-mining-петлю из §3: активация и питание петли — одно действие.
- 14 · KPI DashboardNorth Star, W4/D30 retention, activation %, and monthly churn from this page feed the KPI dashboard's retention block.Северная звезда, удержание W4/D30, активация % и месячный отток с этой страницы питают блок удержания в KPI-дашборде.