Hoe bereken je het retentiepercentage: complete gids + formules
Veel productleiders beweren dat retentie de heilige graal is van alle product-KPI's. De meesten van ons zorgen ervoor dat we onze retentiepercentages actief bijhouden en verbeteren. Toch houden we deze meestal verkeerd bij of gebruiken we de verkeerde tools en processen om ze te verbeteren.
Deze gids helpt je dus te begrijpen wat retentiepercentage in verschillende contexten betekent, hoe je het (op de juiste manier) moet bijhouden en hoe je impactvolle verbeteringen kunt doorvoeren.
Wat is het retentiepercentage? (En waarom is het belangrijk?)
Het retentiepercentage laat zien welk percentage van je klanten je product gedurende een bepaalde periode (bijvoorbeeld 4 weken, 6 maanden, enzovoort) nog steeds gebruikt, van al je gebruikers. Kortom, het vertelt je hoeveel van je gebruikers bij je blijven.
Want more from The CPO Club?
Sign up for a free membership to complete reading this article:
Have an account? Log In
Omdat retentie laat zien hoeveel mensen zijn gebleven, is het precies het tegenovergestelde van churn. Als je dus zegt dat de retentie van je product na 3 maanden 80% bedraagt, is je churnpercentage over dezelfde periode 20%.
Retentie en churn zijn twee kanten van dezelfde medaille, maar productteams houden beide bij omdat ze verschillende verhalen vertellen. Retentie laat zien hoe goed je product gewoontevorming stimuleert en blijvende waarde levert, terwijl churn benadrukt waar en waarom gebruikers afhaken. Samen geven ze een vollediger beeld van de gezondheid van je product.
Retentie is slechts één van de “grote drie” statistieken voor productgroei die je moet meten (de andere twee zijn acquisitie en betrokkenheid). Op basis van mijn ervaring met het beheren van meer dan 15 succesvolle en enkele jammerlijk mislukte producten, zou ik echter beweren dat retentie de “ene statistiek is die ze allemaal beheerst”.
De logica hierachter is eenvoudig. Als je retentie ongezond is, kun je je gebruikersbestand niet laten groeien en verlies je uiteindelijk alle gebruikers die je via acquisitie hebt binnengehaald.
Er is nog een reden waarom retentie belangrijk is. Retentie verhoogt de levenslange klantwaarde (LTV). Het is een uitstekende manier om die gewilde gezonde 3:1-verhouding tussen LTV en klantacquisitiekosten (CAC) te bereiken, waardoor je bedrijfsmodel duurzaam wordt.
Wanneer groei retentieproblemen verhult
Ik moet toegeven dat ik het belang van retentie op de harde manier heb leren waarderen. Lang geleden gaf ik leiding aan een marketingtool die webpushmeldingen mogelijk maakte als marketingkanaal voor websites.
Kort gezegd was de retentie daar slecht. We verloren 100% van onze gebruikers nadat ze zich ongeveer 4 maanden eerder hadden aangemeld. Dit product werd ingesteld door een codefragment aan je website toe te voegen. Het fragment activeerde vervolgens webpushmeldingen op je site en stelde je bezoekers in staat deze te gebruiken.
Het probleem met dit codefragment was dat het één domein gebruikte om pushmeldingen te beheren. Toen sommige klanten pushmeldingen gebruikten om expliciete of illegale content te verspreiden, markeerde Google dit fragment als malware. Daardoor kregen alle klanten, ook degenen die het product te goeder trouw gebruikten, te maken met grote dalingen in de SEO-rangschikking van hun websites.
We besteedden niet al te veel aandacht aan de slechte retentie, omdat onze acquisitiekanalen zoveel nieuwe gebruikers opleverden dat we nog steeds algemene groei zagen, ondanks de buitensporige churncijfers.
Zoals bij elke andere nieuwe tool kwam de periode van acquisitie op grote schaal natuurlijk tot een einde. Toen begonnen we de gevolgen van slechte retentie op te merken en te voelen. Ons gebruikersbestand groeide niet alleen niet meer, het begon zelfs te krimpen!
Gelukkig konden we een oplossing vinden. We implementeerden filters die slechte content blokkeerden en voerden domeinscheiding in. Daardoor zou het slechte gedrag van één klant geen invloed hebben op anderen. Maar we hadden hier in de eerste plaats aandacht aan moeten besteden om het gebruikersverlies te voorkomen.
De laatste belangrijke opmerking hierbij is dat retentie belangrijk is, maar dat dit niet betekent dat je andere statistieken voor productsucces moet negeren. In plaats daarvan moet je ze allemaal bijhouden en optimaliseren, maar retentie simpelweg de meeste aandacht geven.
Hoe bereken je het retentiepercentage? (Met formule en voorbeelden)
Het berekenen van het retentiepercentage is vrij eenvoudig. Bereken het alleen voor het startcohort—sluit nieuwe gebruikers die tijdens de periode zijn geworven uit, omdat zij het volledige tijdsvenster nog niet hebben doorlopen.
Daarna pas je deze formule toe.
Wat je uiteindelijk krijgt, is een percentage.
100% retentie = geen lekken. 0% retentie = een lege emmer.
Laten we naar een voorbeeld kijken. Je meet de maandelijkse retentie en je hebt de volgende cijfers.
- 1.000 gebruikers aan het begin van de maand
- 920 gebruikers aan het einde van de maand
- 150 nieuwe gebruikers zijn in de loop van de maand bijgekomen.
Het retentiepercentage zou in dit geval zijn:
We kunnen dus zeggen dat 77% van onze gebruikers gedurende de maand bij ons is gebleven en dat we 23% van hen zijn kwijtgeraakt.
Je kunt deze formule ook gebruiken voor andere perioden (bijvoorbeeld wekelijks, dagelijks, per kwartaal enzovoort). Hier zijn enkele voorbeelden.
Het is belangrijk om te weten dat je je retentie voor elke periode moet bijhouden, niet slechts één keer. Als het om maandelijkse retentie gaat, moet je die voor elke afzonderlijke maand bijhouden.
Dieper graven: cohortanalyse voor betere inzichten in retentie
Je algemene retentiepercentage bekijken is nuttig voor een overzicht op hoofdlijnen, maar onthoud dat het slechts een gemiddelde is van alle gebruikers die op verschillende momenten zijn toegetreden. Dat gemiddelde kan de impact van specifieke productwijzigingen vertroebelen.
Stel bijvoorbeeld dat je retentie 50% was. Vervolgens lanceerde je een functie die de klantervaring drastisch verbeterde. Om het werkelijke effect ervan te zien, wil je alleen de retentie meten van gebruikers die na de lancering van de functie zijn toegetreden. Hun gedrag weerspiegelt je nieuwe productrealiteit, niet de oude pijnpunten.
Deze aanpak—retentie meten per groep gebruikers die in dezelfde periode zijn toegetreden—wordt cohortanalyse genoemd. Zo ziet dit eruit voor het bijhouden van retentie gedurende 6 dagen:
Cohorten zijn gebaseerd op de dag van registratie.
Hier zie je dat de retentie op dag 3 aanzienlijk is gedaald in het cohort van 22 oktober. Het kan de moeite waard zijn om te onderzoeken wat er rond die tijd is gebeurd en deze daling heeft veroorzaakt.
Hoe het retentiepercentage per context verschilt
Het is waarschijnlijk oneerlijk om het retentiepercentage te generaliseren en het als een universele maatstaf voor elke context te beschouwen. De reden is dat het retentiepercentage anders werkt afhankelijk van waar je het gebruikt. Laten we daarom naar verschillende soorten retentiepercentages kijken om de nuances ervan beter te begrijpen.
Klantretentie (SaaS / e-commerce)
In SaaS wordt retentie gemeten aan de hand van abonnementen—of klanten hun abonnement voortzetten, verlengen of uitbreiden. Naast het aantal klanten is netto-omzetretentie (NRR) even belangrijk, omdat deze laat zien hoeveel omzet je behoudt en laat groeien bij bestaande klanten. Beide statistieken hebben rechtstreeks invloed op je MRR (maandelijks terugkerende omzet) en ARR (jaarlijks terugkerende omzet), waardoor ze belangrijke gezondheidsindicatoren zijn voor SaaS-bedrijven.
In e-commerce kijkt retentie naar terugkerende kopers—het percentage klanten dat terugkomt en opnieuw een aankoop doet. Zelfs kleine stijgingen in het percentage herhaalaankopen leiden na verloop van tijd tot aanzienlijke omzetgroei, omdat het vaak goedkoper is om een bestaande klant te behouden dan een nieuwe klant te werven.
Gebruikersretentie (producten/apps)
Gebruikersbehoud gaat niet over het geld dat ze je voortdurend betalen. Het gaat er juist om dat ze je product herhaaldelijk gebruiken.
Afhankelijk van de natuurlijke frequentie van het probleem dat je product oplost, meet je dagelijks, wekelijks, maandelijks of zelfs elk kwartaal het behoud. Sociale netwerken hebben bijvoorbeeld een dagelijkse natuurlijke frequentie. Daarom meet je voor hen de behoudspercentages op dag 1, dag 7 en dag 30.
Het verschil tussen dag 1 en dag 7 stelt je doorgaans in staat om je mijlpalen voor adoptie te meten. Dag 30 laat daarentegen zien hoe sterk je product gebruikers aan zich bindt en hoe goed de gewoontepatronen werken.
Werknemersbehoud (HR)
Werknemersbehoud laat zien hoe goed de werknemerservaring binnen het bedrijf is. Een laag behoudspercentage betekent dat veel mensen het bedrijf verlaten.
Zo bereken je het werknemersbehoud:
Traditioneel gebruiken HR-teams kwartalen om het werknemersbehoud te meten, omdat het even duurt voordat mensen het bedrijf verlaten of erbij komen. Je moet tijdelijke contracten ook buiten deze berekening laten, omdat het behoudspercentage daarvoor niet relevant is.
Het is belangrijk om het verschil te begrijpen tussen werknemersbehoud en 2 andere statistieken die HR-teams gebruiken om veranderingen in het personeelsbestand binnen het bedrijf te begrijpen.
Personeelsverloop: In tegenstelling tot behoud, dat laat zien welk percentage blijft, laat personeelsverloop zien welk percentage van alle mensen die in die periode zijn vertrokken, is uitgestroomd.
Afname: Hierbij ligt de focus op de afname van de teamomvang. Als je team groeit, is de afname 0%.
Waar het behoudspercentage verkeerd wordt berekend (en hoe je dat oplost)
Veel van ons kijken naar de formule voor behoud en denken dat deze zo eenvoudig is dat je hem onmogelijk verkeerd kunt berekenen. Nou, op basis van mijn ellendige ervaring met het handmatig berekenen ervan in mijn beginjaren, kan ik je verzekeren dat je het zeker verkeerd kunt doen.
Maar maak je daar geen zorgen over. De meeste analysetools voor gebruikersgedrag berekenen het automatisch voor je. Als je het wel handmatig moet doen, vind je hier een lijst met veelgemaakte fouten en manieren om ze op te lossen.
- Nieuwe gebruikers opnemen in de formule. Dit verhoogt het behoudspercentage kunstmatig, omdat nieuwe gebruikers nog niet zijn afgehaakt. Je kunt dit voorkomen door het aantal nieuwe gebruikers bij te houden en hen af te trekken van het aantal gebruikers aan het einde van de periode.
- Niet-overeenkomende tijdsperioden. Je kunt behoud na 7 dagen niet vergelijken met behoud na 14 dagen. Dat zijn twee verschillende toestanden voor je gebruikers en ze zijn niet gelijkwaardig.
- Heractivaties negeren. Wanneer gebruikers het product verlaten en na enige tijd terugkeren, verstoren ze je behoudsgrafiek, omdat het behoud eerst daalt en daarna in de loop van de tijd weer toeneemt. Om dit tegen te gaan, raad ik je aan afzonderlijke cohorten te maken in Amplitude of in je andere dashboard voor productanalyses: één voor behouden cohorten, één voor nieuwe cohorten en één voor opnieuw geactiveerde cohorten.
Dat laatste ben ik talloze keren tegengekomen. Over het algemeen mag je verwachten dat het behoudspercentage op een bepaald moment stabiel wordt. Dat betekent dat mensen bij je blijven. Wanneer je merkt dat het behoud in de loop van de tijd toeneemt, is dat een teken dat de gegevens vervuild zijn en je kunnen misleiden.
Ten minste, het heeft mij meer dan eens misleid. Op een keer, toen ik leiding gaf aan een tool voor het samenvatten van gesprekken, raakte ik enthousiast toen ik een stijging in het behoudspercentage zag. Ik dacht dat dit de kwaliteit van onze productinspanningen liet zien. Toen ik het aan mijn CEO liet zien, keek hij me teleurgesteld aan. Ik zat er volledig naast. De stijging in het behoud liet het resultaat van onze retargetinginspanningen zien en maskeerde een daling in het behoud tijdens dezelfde periode, waardoor ik ten onrechte dacht dat alles goed ging.
Referentiewaarden voor behoud per sector
Wat je een hoog behoudspercentage noemt, hangt af van de sector en het type product dat je hebt. Voor sommige producten is een uitvalpercentage van 80% volkomen acceptabel, terwijl het voor andere zou wijzen op een catastrofaal niveau van klantloyaliteit.
Hier zijn de gemiddelde behoudspercentages voor de meest voorkomende sectoren en producttypen.
Vergeet niet dat het volkomen normaal is dat vroege versies van je product een laag behoudspercentage hebben. Je zult dit in de loop van de tijd verbeteren. De referentiewaarden hier zijn immers voornamelijk gebaseerd op volwassen producten.
Het behoudspercentage verbeteren (checklist + stappenplan)
Ik zou een gids over klantbehoud niet compleet vinden zonder een reeks praktische tips om je klantbehoudpercentage te verbeteren. Hier zijn er zes waarvan ik op basis van mijn eigen ervaring en die met bekende digitale producten weet dat ze goed werken.
1. Activatie en introductie verbeteren
Activatie is het eerste onderdeel van de trechter. Hoe meer mensen activeren, hoe groter de kans dat ze je product gaan gebruiken en bij je blijven. Daarom is het cruciaal om je activatiepercentage te verhogen.
Daarvoor raad ik je aan om:
- Geleidelijk nieuwe functies te introduceren wanneer je ze één voor één laat zien.
- Gebruikers sjablonen te bieden, zodat ze je product niet helemaal vanaf nul hoeven in te stellen. Miroverse van Miro is hier een uitstekend voorbeeld van.
- Checklists te gebruiken om gebruikers te begeleiden bij het instellen en het eerste gebruik van je product.
Wat checklists betreft doet Trello dit het best.
Ze hebben een bord met de naam “Startergids” met een checklist van 6 taken. Als je die voltooit, ervaar je de belangrijkste waarde van het product.
2. Betrokkenheid van gebruikers personaliseren
Je kunt kanalen zoals e-mail, meldingen in de app en pushmeldingen benutten om je gebruikers betrokken te houden bij je product.
De meest effectieve manier om deze 3 kanalen te gebruiken, is door ze op te nemen in een gewoontecyclus.
De tool voor het samenvatten van gesprekken waar ik eerder over vertelde en waar ik leiding aan gaf, had een serieus probleem met klantbehoud. Nadat het gesprek was afgelopen, vergaten mensen dat we een samenvatting voor hen hadden gemaakt en bekeken ze die niet. Het enige wat nodig was, was het toevoegen van een kleine bureaubladmelding direct na het gesprek, waarin mensen te horen kregen dat hun samenvatting klaar was. Het resultaat: het klantbehoudpercentage verdubbelde bijna!
3. Tips voor functieadoptie gebruiken
Dit is een andere manier om ervoor te zorgen dat gebruikers de waarde van je functie hebben ervaren. Nogmaals: hoe meer mensen dit doen, hoe groter de kans dat ze bij je blijven.
Deze tips kunnen van alles zijn, van knopinfo of informatiepictogrammen naast knoppen tot rondleidingen door je product. Een van de voordelen van platforms voor digitale adoptie is dat ze hierbij kunnen helpen. Tools zoals Gainsight helpen je dit soort tips en rondleidingen in te stellen. Zorg er wel voor dat ze niet te opdringerig zijn. Sommige gebruikers zoeken dingen liever zelf uit, zonder jouw actieve hulp.
Zorg er ten slotte voor dat je de effectiviteit van de rondleiding bijhoudt met behulp van een trechter in een tool voor visuele rapportage.
4. Feedback verzamelen met NPS-enquêtes en exitgesprekken
Om je klantbehoudpercentage te verhogen, moet je eerst begrijpen waarom klanten afhaken. Er zijn twee manieren om dit te doen.
- NPS-enquêtes die je in de meeste tools voor gebruikersfeedback vindt. Ze laten zien hoe waarschijnlijk het is dat mensen je tool aanbevelen en waarom ze ervan houden of er juist een hekel aan hebben.
- Exitgesprekken. Wanneer mensen hun account verwijderen, vraag je ze om een gesprek met je in te plannen en te vertellen waarom ze vertrekken.
Er is een interessante casestudy over Bonobos, een e-commercesite voor herenkleding die de waarde van NPS-enquêtes benadrukt. Volgens het team van Bonobos zagen ze, nadat ze een functie hadden uitgerold die een extra stap aan het afrekenen toevoegde, onmiddellijk een daling in hun NPS-score. Hierdoor konden ze een datagedreven beslissing nemen om de wijziging terug te draaien en te voorkomen dat ze klanten zouden verliezen.
5. Klantverloop segmenteren op reden
Hier is een productanalyse-inrichting op expertniveau voor je. Je kunt een keten van meerdere tools opzetten om feedback te verzamelen en te analyseren. HubSpot kan bijvoorbeeld feedback over klantverloop verzamelen door gebruikers te vragen waarom ze vertrekken wanneer ze hun account verwijderen.
Vervolgens kun je deze gegevens doorgeven aan een productanalysetool zoals Amplitude of Mixpanel. Hiermee kun je cohorten aanmaken op basis van de reden voor klantverloop en gebruikersgedrag bekijken dat tot klantverloop heeft geleid.
Je kunt deze cohorten bijvoorbeeld vergelijken met gezonde gebruikers en zien dat gebruikers die zijn afgehaakt hun aha!-moment later bereikten, of het helemaal niet bereikten (een veelvoorkomende reden).
Je kunt dit ook combineren met een tool voor gebruiksanalyse om te zien hoe ze door je product navigeerden en welke functies ze gebruikten.
Als je meer wilt weten over geavanceerde analyses, bekijk dan onze samengestelde lijst met cursussen over productanalyses.
Veelgestelde vragen
Wat is een goed klantretentiepercentage?
Dit hangt af van het product en de sector. Voor B2C SaaS ligt het rond de 90-95%. Voor mobiele games wordt 20% als een goede retentie beschouwd. De verwachte retentie voor e-commerce ligt rond de 70%.
Wat is het verschil tussen retentie en uitstroom?
Retentie gaat over wie bij je blijft. Uitstroom gaat over gebruikers die vertrekken. Het zijn twee kanten van dezelfde medaille. Toch leveren ze verschillende inzichten op. Met retentie kun je je richten op de effectiviteit van gewoontevorming en adoptie. Met uitstroom kun je je richten op het identificeren en oplossen van problemen met het leveren van waarde.
Hoe bereken je het retentiepercentage van werknemers?
Deel het aantal werknemers aan het einde van de periode (minus nieuwe medewerkers) door het aantal werknemers aan het begin van de periode. Sluit ook tijdelijke contractmedewerkers uit, omdat retentie voor hen niet relevant is.
Waarom is cohortanalyse beter dan algemene retentie?
Zo kun je het effect van je productinspanningen op het retentiepercentage zien. Nieuwe gebruikers ervaren het product in een verbeterde staat en behouden beter dan oude gebruikers – wat laat zien dat je inspanningen de retentie hebben verbeterd.
Hoe vaak moet ik retentie meten?
Voor werknemersretentie: elk kwartaal. Voor productretentie: stem dit af op de natuurlijke frequentie van het probleem dat je product oplost. Sociale netwerken volgen dagelijkse retentie, terwijl Airbnb jaarlijkse retentie volgt.
Kan AI helpen om retentie te verbeteren?
Ja, moderne AI-tools kunnen je helpen gebruikerssegmenten te vinden waarin uitstroom waarschijnlijk is, klachten van gebruikers te analyseren en samen te vatten, en uitstroom te voorspellen op basis van eerdere gegevens.
Meld je aan voor meer inzichten in gebruikersretentie en betrokkenheid
Het gebruikersretentiepercentage is een van de belangrijkste statistieken om bij te houden en te optimaliseren. Het is veel goedkoper om een gebruiker te behouden dan een nieuwe gebruiker aan boord te halen.
Ik hoop dat deze gids je heeft geholpen om retentie voor je producten te begrijpen en effectief bij te houden.
Maar retentie is slechts een van de vele statistieken die je kunt bijhouden en verbeteren. Als je meer wilt leren over de rest, schrijf je dan in voor onze nieuwsbrief.
