Рівень Утримання Користувачів — Метрики Цифрового Здоров'я

Рівень утримання користувачів — це частка користувачів, активних у початковий період, які залишаються активними в пізніший період, а його обернена величина — рівень відтоку (або припинення користування) — це частка тих, хто повністю припиняє користуватися продуктом. Якщо рівень прийняття пацієнтського порталу (див. відповідну тему) вимірює, чи пацієнт узагалі змістовно активує цифровий продукт охорони здоров'я, то утримання вимірює, чи продовжує він ним користуватися, — і для будь-якого цифрового продукту охорони здоров'я за підпискою чи для постійної допомоги утримання зазвичай є єдиною метрикою, найтісніше пов'язаною і з клінічним впливом, і з комерційною стійкістю.

Чому це важливо

Цифровий продукт охорони здоров'я, який не здатен утримувати користувачів, не може забезпечити тривалу клінічну користь, якими б сильними не були його початкові показники впровадження чи активації: інструмент ведення хронічного стану, яким користувалися два тижні, а потім покинули, навряд чи зрушить біометричний результат, що залежить від місяців стійкої зміни поведінки. Утримання також є однією з комерційно найвагоміших метрик, про які компанія цифрового здоров'я звітує інвесторам і платникам, оскільки криві утримання (форма спаду з часом, а не лише єдиний відсоток утримання) показують, чи знайшов продукт справді стійкий патерн використання, чи лише захоплює початковий інтерес, зумовлений новизною, який передбачувано згасає. Крива утримання, що вирівнюється після початкового спаду (пацієнти, які пройшли перший місяць, зазвичай залишаються), — це дуже інший і значно здоровіший сигнал, ніж крива, що продовжує стабільно знижуватися без дна.

Як це обчислюється

Рівень утримання (період N) = користувачі, активні в періоді N, які були
                              також активні в період початкової когорти /
                              користувачі в період початкової когорти × 100

Рівень відтоку = 1 − рівень утримання (за той самий період)

Звітуйте як когортну криву утримання (утримання на день/тиждень/місяць
1, 2, 3…), а не єдину цифру на момент часу, оскільки єдиний знімок
змішує нещодавно приєднаних користувачів (які ще не мали шансу відтекти)
із давніми.

Практичний приклад

Цифровий додаток охорони здоров'я залучає когорту з 1 000 нових користувачів у січні. До кінця місяця 1 активними залишаються 640 із цих початкових 1 000 (утримання за місяць 1 — 64 %). До кінця місяця 3 активними залишаються 410 (утримання за місяць 3 — 41 %). До місяця 6 активними залишаються 380 (утримання за місяць 6 — 38 %). Форма цієї кривої — стрімкий початковий спад, за яким слідує вирівнювання між місяцями 3 і 6 — свідчить, що продукт утримує стабільне ядро користувачів після подолання початкового бар'єра впровадження, що суттєво відрізняється та є більш обнадійливим сигналом, ніж якби спад з місяця 3 до місяця 6 тривав зі швидкістю місяців 1–3.

Джерела даних і застереження

Утримання обчислюється з власних журналів подій входу чи активності продукту, з послідовним визначенням «активного» (наприклад, щонайменше один відповідний сеанс за період) для кожної когорти, що порівнюється. Когорти слід порівнювати на рівних засадах — те саме початкове визначення «активного», та сама тривалість вікна спостереження, — оскільки навіть малі відмінності в визначеннях (30-денні чи 28-денні місяці, суворіший чи м'якший поріг «активності») можуть зсунути звітований відсоток утримання на кілька пунктів без жодної реальної різниці в поведінці користувачів. Сезонні ефекти поширені для додатків здоров'я, пов'язаних з новорічними рішеннями чи певними періодами обізнаності про здоров'я, тому порівняння когорт рік до року зазвичай інформативніше, ніж порівняння сусідніх когорт у різний час року.

Пастки

Звітування єдиного знімка утримання замість кривої: єдина цифра «X % користувачів досі активні» без форми спаду з часом не може розрізнити продукт, що виходить на плато (здорово), і той, що безперервно занепадає (нездорово).
Зміна визначення «активного» між звітними періодами: пом'якшення визначення активного користувача (наприклад, зарахування пасивного відкриття додатка замість виконаної дії) може створити видимість покращення утримання, коли фактичне використання зовсім не змінилося.
Ігнорування сезонності когорт: порівняння утримання січневої когорти (яке часто завищене через залучення за новорічними рішеннями, що приводить в середньому менш мотивовану когорту) з когортою, залученою в інший час року, може дати оманливі висновки щодо тренду.
Змішування органічних і платно залучених когорт: користувачі, залучені різними каналами, часто утримуються дуже по-різному; об'єднання їх в єдиний агрегований показник утримання може приховати проблему утримання, специфічну для каналу.

Джерела

Рецензована література щодо залучення та відтоку користувачів додатків цифрового здоров'я, наприклад дослідження, опубліковані в Journal of Medical Internet Research (JMIR mHealth and uHealth)
Digital Therapeutics Alliance, настанови найкращих практик щодо вимірювання залучення та утримання для цифрової терапії
Галузеві еталонні звіти щодо утримання користувачів мобільних додатків здоров'я від аналітичних платформ і дослідницьких організацій ринку цифрового здоров'я

Дивіться також: рівень послідовності залученості пацієнтів, що вимірює якість залучення серед утриманих користувачів, на відміну від того, чи залишаються вони залученими взагалі.