Как рассчитывать Retention в FMCG: методы, которые реально работают

Время чтения - 9 минут

Оглавление

  • Важность удержания для брендов FMCG
  • Почему привлечение — это не всё: ключевые риски потери клиентов
  • Основные драйверы удержания для FMCG-брендов
  • Стратегии повышения лояльности: программы, коммуникации, продукт
  • Цифровые инструменты и данные: как они помогают удерживать клиента
  • Ошибки и ловушки в удержании: что чаще всего не работает
  • Как бренду выстроить устойчивое удержание

Почему классические формулы retention в FMCG не работают

Большинство статей про retention написаны для SaaS и подписок — там всё просто. Есть дата подписки, есть дата отмены. Посчитал — получил retention. В FMCG всё иначе.


Недавно к нам обратился производитель молочной продукции. Они рассчитали retention классическим способом — процент покупателей, которые вернулись за месяц. Получилось 12%. Руководство в шоке: «У нас проблемы с лояльностью!»


На деле проблема была в методологии. После правильного пересчёта показатель вырос до 34% — вполне нормально для категории. Разберём, как считать корректно.

Главная особенность FMCG: люди покупают у всех

В товарах повседневного спроса почти нет моногамных отношений. Человек покупает йогурт каждую неделю, но чередует 2-3 бренда. Зависит от акций, настроения, наличия на полке. С точки зрения классического retention это повторная покупка. Но какая там лояльность, если в следующий раз он возьмёт конкурента?


Поэтому в FMCG важнее смотреть не «вернулся или нет», а долю вашего бренда в покупках категории. Это честная картина удержания.

Вторая особенность — разные циклы покупки. Молоко покупают раз в 3-5 дней, стиральный порошок — раз в 2 месяца. Нельзя мерить retention одним периодом для всех категорий.

Три метода расчета, которыми мы пользуемся

1. Classic Retention Rate — для быстрых категорий

Базовая формула:


Когда подходит: Продукты с коротким циклом — молоко, хлеб, кисломолочка.

Что важно: Период измерения должен соответствовать циклу категории. Для молока — 10 дней, для хлеба — 5-7 дней.

Минус: Не показывает частоту. Человек купил дважды и человек купил пять раз — учитываются одинаково.

2. Repeat Purchase Rate — универсальная метрика

Более гибкая формула:


Когда подходит: Большинство FMCG-категорий, анализ программ лояльности.

Плюс: Учитывает всех покупателей периода, а не только тех, кто был на старте. Более реальная картина поведения.

Пример из практики: Клиент в категории полуфабрикатов получил 15% и решил, что плохо. Мы проверили рыночные данные — средний показатель 18-20%. То есть компания почти на уровне рынка, проблема не критична.

3. Share of Requirements (SOR) — самая точная метрика

Наш любимый показатель:


Что показывает: Реальную долю бренда в корзине покупателя.

Пример: Человек за месяц купил йогурты 8 раз, из них 5 раз — ваш бренд. SOR = 62,5%. Это объективная оценка силы бренда.

Минус: Нужны панельные данные или детальная программа лояльности. Технически сложнее рассчитать.

Сравнение методов

Топ-3 ошибки при расчёте retention

Ошибка №1: Игнорирование сезонности

К нам обратился производитель детского питания. Годовой retention — 45%, вроде нормально. Но при анализе по месяцам оказалось: провал в сентябре-октябре (дети вырастают, переходят на обычную еду), рост зимой-весной (новорожденные).


Это не проблема удержания — это естественная ротация аудитории. Без понимания контекста делаешь неверные выводы.

Ошибка №2: Неучёт мультибрендового поведения

Retention 30% звучит плохо. Но если средний покупатель в категории использует 3-4 бренда, попасть в регулярную корзину 30% клиентов — это хорошо.


Всегда сравнивайте с конкурентами. У вас 25%, у лидера 28% — вы в норме. У лидера 60% — пора менять стратегию.

Ошибка №3: Сравнение разных каналов без контекста

Проект для производителя снеков: retention в онлайне 42%, в рознице 18%. Первая реакция — перекинуть бюджет в онлайн.


Но в онлайне покупают лояльные клиенты и оптовики, а в рознице — импульсные покупки. При этом розница даёт в 20 раз больше выручки. Переориентация убила бы продажи.

Как выбрать период измерения

Проверенный алгоритм:

1. Определите средний интервал между покупками в категории

2.Умножьте на 2-2,5

3.Используйте как окно для retention


Почему коэффициент 2: У людей разная частота покупок. Кто-то покупает чаще среднего, кто-то реже. Удвоение даёт нормальное окно для проявления устойчивого поведения.


Пример: Средний интервал покупки молока — 4 дня. Окно для retention: 4 × 2 = 8 дней.

Референсные периоды по категориям

Если нет своих данных, используйте наши бенчмарки:

Молочка:

  • Короткий срок: 7-10 дней

  • Длительный срок: 20-30 дней

Снеки и сладости:

  • Шоколад: 14-21 день

  • Печенье: 20-30 дней

  • Чипсы: 12-18 дней

Напитки:

  • Соки: 10-15 дней

  • Газировка: 7-12 дней

  • Вода: 15-20 дней

Бытовая химия:

  • Моющие средства: 60-90 дней

  • Порошок: 45-75 дней

Кейс: как мы спасли клиента от неверных выводов

Ситуация

Производитель творога из Воронежа считал retention за 30 дней — получилось 8-10%. Руководство готовилось менять всю маркетинговую стратегию.

Данные:

  • Средняя частота покупки творога на рынке: 2 раза в месяц

  • Частота покупки их бренда: раз в 18 дней

  • Конкурентов в категории: 7 брендов

Что мы сделали

Шаг 1: Пересчитали retention с окном 20 дней вместо 30. Показатель вырос до 22%.


Шаг 2: Посчитали Repeat Purchase Rate за квартал — 38% покупателей совершили минимум 2 покупки. Есть ядро лояльных.


Шаг 3: Рассчитали SOR по панельным данным — 41%. Из каждых 10 покупок творога 4 приходятся на бренд клиента.

Вывод

Retention 22% за 20 дней — средний уровень (у лидера 28%). SOR 41% — хороший показатель для конкурентной категории.


Реальная проблема была не в удержании, а в низкой узнаваемости и слабом привлечении новых покупателей. Клиент перераспределил бюджет с retention-программ на awareness — и это было правильное решение.

FAQ

Какой retention считается нормальным?

Зависит от категории. Для молочки 20-30% за месяц — норма. Для бытовой химии 40-50% за квартал — нормально. Сравнивайте с прямыми конкурентами, а не с абстрактными нормами.

Можно ли считать без программы лояльности?

Да, через панельные данные или выборочные исследования. Точность будет ниже, но для понимания трендов хватит.

Как часто пересчитывать?

Быстрые категории — каждый месяц. Длинный цикл — раз в квартал. Обязательно годовой расчёт для оценки трендов без сезонности.

Retention падает, но продажи растут. Это нормально?

Да, если активно привлекаете новых клиентов. Большой приток новичков математически снижает процент повторных покупок. Смотрите на абсолютные цифры: количество лояльных может расти, даже если их доля падает.

FMCG исследования

Главное

В FMCG retention нельзя считать универсальными формулами из учебников по SaaS. Нужен другой подход:


1. Выбирайте метрику под задачу: Classic Retention для быстрого анализа, SOR для стратегии

2.Адаптируйте период под категорию: молоко и порошок — разные окна

3.Учитывайте мультибрендовое поведение: сравнивайте с конкурентами

4.Используйте несколько метрик: одна цифра не даёт полной картины


По опыту «Белого Квадрата», retention в FMCG — это не «вернулся/не вернулся», а доля бренда в корзине покупателя. В конкурентном рынке мультибрендовое поведение — норма. Задача не в монополии, а в увеличении частоты выбора вашего бренда.


Если не хватает данных или компетенций для правильного расчёта — обращайтесь к исследовательским агентствам. Решения на основе неправильных метрик стоят дорого.

Получите бесплатную консультацию от руководителя агенства:
Разберем ситуацию в вашей компании
Составим стратегию решения текущей проблемы
Выберем инструменты под ваш бюджет
Не знаете, какое исследование решит задачу?
Сообщение об успешной отправке!