В статье расскажем, зачем и как анализировать метрики активности пользователей и как повысить эти показатели.
13 декабря 2024
DAU, MAU, WAU: что это и как их считать
DAU, MAU, WAU: что это и как их считать
Метрики DAU, WAU и MAU показывают активность пользователей приложения или веб-сервиса. С их помощью можно оценить вовлеченность аудитории и эффективность маркетинговых кампаний, рассчитать потенциальную выручку от монетизации приложения.
Вместе с основателем дата-консалтинга LEFT JOIN Николаем Валиотти разбираемся, как измерить активность пользователей и улучшить эти показатели.
Что такое активность пользователей и как ее измерить
Если на ранних этапах запуска интерес к приложению можно оценить количеством скачиваний, то на стадии роста понять реакцию аудитории, оценить успешность обновления или результативность рекламы помогают метрики активности.
DAU, WAU и MAU показывают, сколько уникальных пользователей взаимодействовало с приложением за определенный период:
— DAU (daily active users) — ежедневные активные пользователи;
— WAU (weekly active users) — еженедельные активные пользователи;
— MAU (monthly active users) — ежемесячные активные пользователи.
— WAU (weekly active users) — еженедельные активные пользователи;
— MAU (monthly active users) — ежемесячные активные пользователи.
В основе каждой метрики активности — три компонента: аудитория, действие и результат.
Аудитория
Действия каждого посетителя засчитываются только один раз за выбранный период независимо от того, сколько раз он взаимодействовал с приложением.
Например, клиентскую базу приложения для учета личных финансов можно разделить на пять сегментов:
- Daily trackers — открывают приложение несколько раз в день, чтобы проверить баланс, добавить новую транзакцию или проанализировать последние расходы.
- Regular checkers — открывают приложение дважды в неделю, чтобы зафиксировать регулярные расходы и проверить, соответствуют ли их траты запланированному бюджету.
- Weekly planners — раз в неделю составляют детальный бюджет на ближайшие семь дней.
- Salary day savers — заходят в приложение два раза в месяц после зарплаты, чтобы отложить деньги на крупные покупки.
- Monthly reviewers — подводят итоги в конце месяца, анализируют расходы и корректируют финансовые цели.
MAU приложения равен 2000, так как все пользователи были активны хотя бы раз в течение месяца. WAU варьируется от 1300 до 1800 в зависимости от активности в течение каждой недели. Значение одной метрики нельзя получить из другой путем расчетов. WAU не равен DAU × 7, а MAU не равен WAU × 4.
Действие
Не каждое действие в приложении считается активностью. Команда проекта самостоятельно определяет, какие именно действия квалифицируют пользователя как активного для каждой конкретной метрики.
Обычно активностью в мобильном приложении считают:
- Вход в систему — один из самых распространенных способов измерения активности.
- Взаимодействие с ключевыми функциями: добавил товар в корзину, записался на тренировку, отслеживает прогресс.
- Генерация контента: написал пост, оставил комментарий, загрузил фото или видео.
- Социальные взаимодействия: поставил лайк, сделал репост, отправил сообщение, пригласил друзей.
- Прохождение уровня в игре — ключевой показатель вовлеченности в игровых приложениях.
- Поиск информации: маршрутов в приложении для навигации, рецептов в кулинарном приложении, информации о товарах в интернет-магазине.
- Просмотр рекомендаций.
- Открытие пушей или писем.
Понятие «активный пользователь» не универсально, оно может варьироваться в зависимости от типа приложения. Например, для социальных сетей или игр активным будет считаться тот, кто ежедневно входит в приложение, публикует или просматривает контент. Для
e-commerce платформы ― тот, кто делает покупки или хотя бы просматривает продукты раз в неделю или месяц.
e-commerce платформы ― тот, кто делает покупки или хотя бы просматривает продукты раз в неделю или месяц.
Временные рамки
DAU, ежедневные пользователи, — основной показатель для приложений, которые люди используют часто: игры, социальные сети и мессенджеры, приложения для здоровья и фитнеса, музыкальные и стриминговые сервисы, приложения для быстрого заказа еды.
Метрика WAU, еженедельные пользователи, более информативна для приложений, с которыми аудитория взаимодействует регулярно, но не каждый день. Это образовательные платформы, корпоративные сервисы, которые обычно активно используют в будни: таск-менеджеры, CRM-системы, платформы для бизнес-коммуникаций.
Показатель MAU, ежемесячные пользователи, важен для интернет-магазинов с низкой частотой покупок, например, мебели или электроники, онлайн-аптек, платформ для покупки билетов.
Как MAU, WAU, DAU связаны между собой
DAU показывает оперативную активность, WAU помогает анализировать повседневные тренды без учета ежедневных колебаний, а MAU дает представление о долгосрочной лояльности пользователей.
Отношение DAU к WAU или MAU получило название «коэффициент прилипаемости», или sticky factor. Он показывает, какой процент аудитории возвращается в приложение в течение недели или месяца.
Например, если у приложения 480 DAU и 3200 MAU, его коэффициент прилипаемости равен: 480 / 3200 = 15%.
Чем выше коэффициент, тем «липче» продукт: пользователи возвращаются чаще, активнее взаимодействуют и, скорее всего, готовы платить за премиум-функции, игровую валюту или отключение рекламы. Значит, приложение имеет устойчивую клиентскую базу и может генерировать доход. Это важно для инвесторов.
Sticky factor как относительная величина позволяет сравнить приложение или сервис с аналогичными продуктами и оценить его конкурентоспособность. Это универсальная метрика для сравнения приложений вне зависимости от их категории, размера аудитории или модели монетизации.
В среднем хорошим показателем считается коэффициент прилипаемости выше 20%, хотя для каждой отрасли существуют свои уровни вовлеченности.
Средний sticky factor
Игровая индустрия
20%
Социальные сети и мессенджеры
40%
Финансовые технологии (Fintech)
27%
Приложения для здоровья и фитнеса
22%
E-commerce
14%
Утилиты
18%
Как и зачем анализировать метрики активности
Для анализа метрик DAU, WAU и MAU можно использовать специальные сервисы, например Google Analytics, AppMetrica от «Яндекса», Mixpanel, Amplitude, или разработать собственную систему аналитики.
Google Analytics 4 (GA4) автоматически регистрирует множество событий, таких как первый визит или начало сессии, позволяет настраивать цели и конверсии для анализа DAU и MAU, а также помогает понять, какие источники трафика приносят активных пользователей.
В отчете «Обзор активности посетителей» в GA4 можно открыть сводные карточки «Действия пользователей с течением времени» — DAU, WAU, MAU, и «Лояльность пользователей» — sticky factor
AppMetrica от «Яндекса» — бесплатный инструмент с набором инструментов для аналитики поведения аудитории. Она собирает данные о действиях в приложении, включая установки, сессии, глубину просмотров и конкретные события, предоставляет отчеты в реальном времени, отслеживает источники трафика.
Sticky factor за неделю — одна из ключевых метрик на вкладке «инсайты» AppMetrica
В Mixpanel для определения активных пользователей можно создавать события с неограниченным количеством параметров. Сервис позволяет учитывать не только простые действия, такие как вход в приложение, но и более сложные — завершение покупки или просмотр определенной страницы. А еще там можно создавать дашборды, видеть все важные метрики в реальном времени и строить воронки конверсии.
Интерфейс Mixpanel гибок и удобен для анализа данных, но может потребовать больше времени на настройку
Amplitude позволяет создавать когорты пользователей на основе их поведения, таких как время регистрации или действия в приложении. Например, можно выделить в отдельную группу тех, кто зарегистрировался в январе, и отслеживать их поведение в течение определенного времени.
В Amplitude можно отслеживать события в реальном времени, а значит, быстро реагировать на изменения
Собственная система дашбордов дает возможность настраивать аналитику под задачи конкретного бизнеса, но требует значительных вложений в разработку и поддержку.
На кастомном дашборде по использованию сервиса выводится среднее число активных пользователей в месяц (Avg. MAU) и число пользователей, которые смотрели обучающие видео (Players). Источник данных ― кейс компании Mentorshow, данные рандомизированы
Компании анализируют метрики активности, чтобы находить тренды в поведении аудитории и использовать их для улучшения продукта и роста прибыли.
Какие еще задачи можно решить с их помощью:
Оценивать эффективность рекламных кампаний. Рост DAU после запуска рекламной кампании свидетельствует о ее способности привлекать новых клиентов.
Тестировать новые функции и обновления. Если после обновления приложения значение метрик резко упало, то, скорее всего, изменения не очень понравились.
Прогнозировать доход. Зная количество активных пользователей и особенности их поведения, можно прогнозировать будущий доход. Например, на основе DAU и конверсии в покупку платного контента можно оценить потенциальную прибыль.
DAU
10 000
Конверсия
5%
Средний чек
120 руб.
Прогнозируемый ежедневный доход
60 000 руб.
Такой подход можно использовать как для краткосрочных прогнозов, так и для долгосрочных стратегий с учетом оптимистичных и пессимистичных сценариев при изменении DAU и конверсии.
Выявлять тренды и сезонность. Анализ DAU, WAU и MAU показывает изменения в аудитории — приток новых пользователей, отток старых, эффективность удержания — и помогает выявить сезонные колебания в использовании приложения. Зная месяцы или дни недели максимальной активности, можно планировать маркетинговые акции и обновления продукта.
Диагностировать технические проблемы. Внезапное падение DAU может указывать на сбои в работе приложения, проблемы на сервере и другие технические неполадки. Анализ метрик активности помог сети гипермаркетов «Твой дом» выявить и оперативно решить проблемы с доставкой рекламных пуш-уведомлений пользователям на iOS.
Команда гипермаркета заметила, что мобильные пуши могут опаздывать на несколько часов. Это было проблемой, потому что в них часто отправляли информацию о скидках с ограниченным сроком действия. Чтобы понять, как на самом деле приходят пуши, изучили активность пользователей Android и iOS.
На показатели MAU наложили события, которые могут повлиять на посещаемость мобильного приложения:
- выходные и праздничные дни (активность в эти дни всегда выше);
- массовые рекламные пуши;
- триггерные пуши по сегменту оттока.
Отчет показал, что у пользователей Android сразу после отправки пуша был всплеск активности, а у пользователей iOS никакой активности не было. Оказалось, что рассылка на Android всегда отправляется в течение шести часов, а на iOS может отправиться за четыре часа, а может — за трое суток. Именно поэтому на графике не было заметных скачков: массовые пуши приходили по долям почти каждый день и поддерживали равномерный приток аудитории.
Для решения проблемы компания пересмотрела сегмент для массовых рассылок, потому что пропускная способность пушей для iOS не позволяла рассылать сообщение по всей базе за один день. База из 2 миллионов пользователей сократилась до сегмента в 400–450 тысяч, которые потенциально могут взаимодействовать с приложением. Пуши уже не получают «потерянные» клиенты — те, кто не был в магазинах сети больше года. Как результат — клиенты начали получать сообщения день в день и с актуальными акциями: стала заметна корреляция между рассылками пушей и активностью аудитории.
Основная ошибка при анализе метрик активности — концентрироваться только на отдельных показателях без учета контекста в общем.
Например, высокий DAU при низких показателях конверсии или удержания может указывать на то, что пользователи посещают приложение, но не находят в нем ценности.
При активном привлечении маркетинговыми акциями или рекламой рост DAU или WAU может замаскировать высокий отток (churn) и создать иллюзию стабильного роста. Люди приходят, но не задерживаются, — и на самом деле компания теряет аудиторию.
Как улучшить показатели DAU, WAU и MAU
Чтобы пользователи активно использовали приложение, а метрики DAU, WAU, MAU росли, нужно создать условия, при которых продукт станет важной частью повседневной жизни. Что можно сделать:
— Упростить интерфейс. Чем проще и понятнее интерфейс, чем легче находить нужные функции, тем чаще люди будут пользоваться приложением. Ориентируясь на DAU, WAU и MAU, разработчики могут определить популярные функции, выбрать лучший вариант дизайна и оптимизировать онбординг.
— Персонализировать контент. Современные технологии помогают создавать уникальные предложения, опираясь на историю взаимодействий и предпочтения клиентов. Интернет-магазины рекомендуют товары, а социальные сети — новости по интересам. Персонализация улучшает удовлетворенность клиентов, а значит, они чаще возвращаются в приложение.
— Добавить элементы игры. Достижения, награды и челленджи делают использование приложения более увлекательным. Визуализация достижений в виде диаграмм, медалей или рейтингов создает чувство удовлетворения и стимулирует дальнейшее использование.
— Внедрить программу лояльности. Скидки, бонусы и специальные предложения стимулируют возвращаться в приложение.
— Регулярно обновлять контент. Новые уровни и локации для игр, скидки и акции для e-commerce, новые задания для образовательных платформ помогают сформировать у пользователей привычку пользоваться приложением каждый день.
Многие сервисы используют данные об активности пользователей для создания персонализированных рекомендаций: Netflix предлагает сериалы и фильмы, которые могут понравиться зрителю, Spotify и его аналоги — музыку. Это способствует тому, что люди заходят в приложение чаще, пользуются им активнее, а значит, DAU, WAU и MAU растут.
