उपयोगकर्ता प्रतिधारण दर

उपयोगकर्ता प्रतिधारण दर प्रारंभिक अवधि में सक्रिय उपयोगकर्ताओं का वह हिस्सा है जो बाद की किसी अवधि में भी सक्रिय बने रहते हैं, और इसका प्रतिलोम, चर्न (या ड्रॉपआउट) दर, उन उपयोगकर्ताओं का हिस्सा है जो उत्पाद का उपयोग पूरी तरह बंद कर देते हैं। जहाँ पेशेंट पोर्टल अपनाने की दर (देखें वह विषय) यह मापती है कि कोई रोगी किसी डिजिटल स्वास्थ्य उत्पाद को कभी सार्थक रूप से सक्रिय करता है या नहीं, वहीं प्रतिधारण यह मापता है कि वे उसका उपयोग जारी रखते हैं या नहीं — और किसी भी सब्सक्रिप्शन-शैली या सतत-देखभाल डिजिटल स्वास्थ्य उत्पाद के लिए, प्रतिधारण आमतौर पर नैदानिक प्रभाव और व्यावसायिक स्थिरता, दोनों से सबसे कसकर जुड़ा एकल मेट्रिक है।

यह क्यों महत्वपूर्ण है

जो डिजिटल स्वास्थ्य उत्पाद उपयोगकर्ताओं को बनाए नहीं रख सकता, वह निरंतर नैदानिक लाभ नहीं दे सकता, भले ही उसकी प्रारंभिक अपनाने या सक्रियण संख्याएँ कितनी भी मज़बूत हों: दो सप्ताह उपयोग करके छोड़ दिया गया दीर्घकालिक-स्थिति प्रबंधन उपकरण किसी ऐसे बायोमेट्रिक परिणाम को शायद ही बदल सकता है जो महीनों के निरंतर व्यवहार-परिवर्तन पर निर्भर है। प्रतिधारण किसी डिजिटल स्वास्थ्य कंपनी द्वारा निवेशकों और भुगतानकर्ताओं को रिपोर्ट किए जाने वाले सबसे अधिक व्यावसायिक रूप से परिणामी मेट्रिक्स में से भी एक है, क्योंकि प्रतिधारण वक्र (समय के साथ गिरावट का आकार, न कि केवल एक प्रतिधारण प्रतिशत) यह प्रकट करते हैं कि उत्पाद को वास्तव में टिकाऊ उपयोग-पैटर्न मिल गया है या वह केवल नवीनता-प्रेरित प्रारंभिक रुचि पकड़ रहा है जो अनुमानित रूप से फीकी पड़ जाती है। प्रारंभिक गिरावट के बाद समतल हो जाने वाला प्रतिधारण वक्र (जो रोगी पहले महीने को पार कर लेते हैं वे बने रहते हैं) उस वक्र से बहुत भिन्न, और कहीं अधिक स्वस्थ, संकेत है जो बिना किसी तल के लगातार गिरता रहता है।

इसकी गणना कैसे की जाती है

प्रतिधारण दर (अवधि N) = अवधि N में सक्रिय वे उपयोगकर्ता जो प्रारंभिक
                          समूह अवधि में भी सक्रिय थे / प्रारंभिक समूह
                          अवधि में उपयोगकर्ता × 100

चर्न दर = 1 − प्रतिधारण दर (उसी अवधि के लिए)

इसे समूह प्रतिधारण वक्र (दिन/सप्ताह/माह 1, 2, 3… पर प्रतिधारण) के रूप
में रिपोर्ट करें, न कि किसी एक बिंदु-समय आंकड़े के रूप में, क्योंकि
एकल स्नैपशॉट हाल ही में जुड़े उपयोगकर्ताओं (जिन्हें चर्न होने का अवसर
नहीं मिला) को लंबे कार्यकाल वालों के साथ मिला देता है।

हल किया गया उदाहरण

एक डिजिटल स्वास्थ्य ऐप जनवरी में 1,000 नए उपयोगकर्ताओं के एक समूह को नामांकित करता है। माह 1 के अंत तक, उन मूल 1,000 में से 640 अब भी सक्रिय हैं (माह-1 प्रतिधारण 64%)। माह 3 के अंत तक, 410 सक्रिय रहते हैं (माह-3 प्रतिधारण 41%)। माह 6 तक, 380 सक्रिय रहते हैं (माह-6 प्रतिधारण 38%)। इस वक्र का आकार — तीव्र प्रारंभिक गिरावट के बाद माह 3 और 6 के बीच समतल होना — सुझाता है कि उत्पाद उपयोगकर्ताओं का एक स्थिर मुख्य समूह तब बनाए रखता है जब वे प्रारंभिक अपनाने की बाधा पार कर लेते हैं, जो उस स्थिति की तुलना में भौतिक रूप से भिन्न और अधिक उत्साहजनक संकेत है जिसमें माह 3 से माह 6 की गिरावट माह 1 से 3 की दर पर जारी रहती।

डेटा स्रोत और सावधानियाँ

प्रतिधारण की गणना उत्पाद के अपने लॉगिन या गतिविधि इवेंट लॉग से की जाती है, जिसमें तुलना किए जा रहे हर समूह में "सक्रिय" को सुसंगत रूप से परिभाषित किया जाता है (उदाहरण के लिए अवधि में कम से कम एक योग्य सत्र)। समूहों की तुलना समान आधार पर की जानी चाहिए — "सक्रिय" की वही प्रारंभिक परिभाषा, प्रेक्षण विंडो की वही लंबाई — क्योंकि मामूली परिभाषागत अंतर भी (30-दिवसीय बनाम 28-दिवसीय महीने, या "सक्रिय" की अधिक सख्त बनाम अधिक ढीली सीमा) उपयोगकर्ता व्यवहार में कोई वास्तविक अंतर हुए बिना रिपोर्ट किए गए प्रतिधारण प्रतिशत को कई अंकों तक बदल सकते हैं। नव वर्ष के संकल्पों या विशिष्ट स्वास्थ्य जागरूकता अवधियों से जुड़े स्वास्थ्य ऐप्स में मौसमी प्रभाव आम हैं, इसलिए वर्ष-दर-वर्ष समूह तुलना आमतौर पर वर्ष के भिन्न समयों के निकटवर्ती समूहों की तुलना से अधिक जानकारीपूर्ण होती है।

सामान्य गलतियाँ

• वक्र के बजाय एकल प्रतिधारण स्नैपशॉट रिपोर्ट करना: समय के साथ गिरावट के आकार के बिना एकल "X% उपयोगकर्ता अब भी सक्रिय हैं" आंकड़ा उस उत्पाद के बीच अंतर नहीं कर सकता जो समतल होता है (स्वस्थ) और जो निरंतर गिरावट में है (अस्वस्थ)।
• रिपोर्टिंग अवधियों के बीच "सक्रिय" की परिभाषा बदलना: सक्रिय उपयोगकर्ता की परिभाषा ढीली करना (उदाहरण के लिए पूरी की गई क्रिया के बजाय निष्क्रिय ऐप खोलने को गिनना) प्रतिधारण को सुधरता दिखा सकता है जबकि वास्तविक उपयोग बिल्कुल नहीं बदला है।
• समूह की मौसमीता की अनदेखी करना: जनवरी के समूह के प्रतिधारण (जो अक्सर नव वर्ष संकल्प नामांकन से बढ़ा होता है, जो औसतन कम-प्रेरित समूह लाता है) की तुलना वर्ष के भिन्न समय पर प्राप्त समूह से करना भ्रामक रुझान निष्कर्ष दे सकता है।
• जैविक (organic) और सशुल्क-अधिग्रहण समूहों को मिलाना: भिन्न चैनलों से प्राप्त उपयोगकर्ता अक्सर बहुत भिन्न ढंग से बने रहते हैं; उन्हें एक समग्र प्रतिधारण आंकड़े में मिलाने से चैनल-विशिष्ट प्रतिधारण समस्या छिप सकती है।

स्रोत

• डिजिटल स्वास्थ्य ऐप जुड़ाव और अट्रीशन पर सहकर्मी-समीक्षित साहित्य, उदाहरण के लिए Journal of Medical Internet Research (JMIR mHealth and uHealth) में प्रकाशित अध्ययन
• Digital Therapeutics Alliance, डिजिटल थेरेप्यूटिक्स के लिए जुड़ाव और प्रतिधारण मापन पर सर्वोत्तम-प्रथा मार्गदर्शन
• मोबाइल स्वास्थ्य ऐप प्रतिधारण पर उद्योग बेंचमार्किंग रिपोर्ट, एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म और डिजिटल स्वास्थ्य बाज़ार शोध संगठनों से

यह भी देखें: रोगी जुड़ाव निरंतरता दर, जो बनाए रखे गए उपयोगकर्ताओं के बीच जुड़ाव की गुणवत्ता को मापती है, इस बात से भिन्न कि वे नामांकित बने रहते हैं या नहीं।