MAU, WAU, DAU

MAU, WAU и DAU — метрики мобильных приложений, которые  позволяют анализировать активность пользователей приложения и своевременно реагировать на их поведение.

Если метрики посещаемости растут, значит, приложение набирает популярность, людям нравится им пользоваться и они более расположены платить за дополнительные опции — вероятнее всего, прибыль увеличивается. Если число активных пользователей падает — у проекта проблемы и нужно искать причину, почему люди потеряли к нему интерес.

Активные пользователи (Active Users) — это те, кто заходил в приложение хотя бы один раз за конкретный отрезок времени. Обычно отслеживают дневную (DAU), недельную (WAU) и месячную (MAU) активность.

Зачем отслеживать метрики активности

Оценить популярность приложения. Если пользователи не просто скачали приложение и забыли про него, а регулярно туда заходят, значит, оно помогает удовлетворить их потребности, им удобно пользоваться.

Когда MAU, WAU, DAU растут, приложение развивается в правильном направлении. Если же метрики вдруг начинают падать, это сигнал, что появились какие-то проблемы. Например, последнее обновление оказалось неудачным.

Один из способов повысить активность пользователей — внедрить геймификацию и награды. Так, OZON раздает монеты за разные активности, в том числе за посещение приложения 1 раз в сутки. Больше монет — больше шансов выиграть призы.

Определить эффективность рекламы. Метрики помогут понять, повлияла ли реклама на количество активных пользователей приложения. Если показатели MAU, WAU, DAU выросли и не откатились к прежнему уровню после окончания кампании, значит, реклама сработала хорошо. 

Выявить сезонность. Анализ динамики метрик, в первую очередь WAU, поможет отследить сезонные колебания в использовании приложения, если такие есть.

В каких ситуациях стоит отслеживать каждую из метрик

DAU (Daily Active Users) — это количество уникальных пользователей за сутки. Стабильно высокие показатели DAU говорят о том, что продукт интересен пользователям.

Пример: Допустим, игру установили 10 человек. На следующий день зашли в неё только четверо, значит, DAU метрика  этого дня будет равна 4, даже если кто-то из них заходил поиграть несколько раз за день. Если на следующий день никто из 10 пользователей не зайдет в игру, то метрика DAU будет равна 0.

DAU целесообразно отслеживать на продуктах, которыми люди пользуются каждый день: игры, календари, электронная почта.

WAU (Weekly Active Users) — это количество пользователей за неделю. Неделя — это не обязательно период с понедельника по воскресенье, это любые 7 дней подряд.

Пример: Возьмём тех же 10 пользователей игры из прошлого примера. Если за неделю каждый из них зашёл в приложение хотя бы по одному разу, то метрика WAU будет равна 10. Если семеро заходили в игру по несколько раз за эту неделю, а трое не заходили вовсе — WAU будет равна 7.

WAU имеет смысл отслеживать на продуктах, которые используют часто: форумах, мессенджерах или, например, в Pregnancy-календарях (календари для беременных), где еженедельно публикуется новая полезная информация.

MAU (Monthly Active Users) — это количество уникальных пользователей за месяц. Считается MAU метрика аналогично WAU.

MAU стоит отслеживать в продуктах, которые используются несколько раз в месяц, например, в приложениях для ведения бухгалтерского учета.

Можно отслеживать сразу все три метрики, просто каждая будет отражать свой аспект поведения пользователей. Например, DAU покажет моментальную реакцию людей на запуск рекламной кампании  — если цифры быстро растут, значит, реклама эффективна. В то время как метрики MAU и WAU больше говорят о стабильности спроса на приложение.

 

WAU, MAU и DAU всегда будут отличаться, потому что всегда будут пользователи, которые запускают приложение один раз в неделю, несколько раз в день, пару раз в месяц, раз в полгода и так далее.

Из-за того, что число активных пользователей не может быть стабильным, сложно понять, за счёт чего происходит динамика. Чтобы было легче разобраться, сегментируйте активных пользователей под ваши задачи.

Пример: допустим, у вас приложение для занятий фитнесом и вам нужно, чтобы после регистрации пользователь заполнил анкету. Так вы получите входные данные о человеке, на основании которых сможете рассчитать ему план питания и тренировок. Но метрики активности не отражают количества активных пользователей, которые выполнили нужное действие. Если сегментировать людей по кастомному событию (заполнение анкеты), то вы увидите, какой процент людей из общего числа оставили нужные данные о себе. Если таких мало, возможно, вам нужно поработать над коммуникацией, чтобы понятнее доносить ценность действия до пользователей.

Примеры сегментации активных пользователей:

• По платежам (платили/не платили, платили один раз/платили повторно).
• По времени посещений после инсталляции приложения (1 день/2–7 дней/8–14 дней/15–30 дней и т.д.).
• По регулярности посещений (ежедневно/4–6 раз в неделю/1–2 раза в неделю/1 раз в месяц).
• По странам.
• По устройствам (планшет/десктоп/смартфон).
• По событию (выполнил действие/не выполнил действие).

Сегментация позволяет увидеть причинно-следственные связи. Например, растущие цифры от покупки платного контента будут говорить об удачном запуске акции на этот контент. Если покупать платный контент стали меньше, возможно, он перестал удовлетворять требованиям аудитории или людей не устраивает цена.

Коэффициент «липучести» и другие показатели активности пользователей

На основании метрик DAU, WAU и MAU можно высчитать степень заинтересованности клиентов в продукте (Stickness).

Sticky Factor, или Stickness (степень вовлечённости, коэффициент «липучести») — показатель лояльности аудитории к приложению. Оценивает, как часто клиенты возвращаются в приложение в течение недели или месяца. Чаще считают месяцный показатель.

Высокий процент «липучести» означает, что люди часто пользуются вашим приложением. Чем выше лояльность, тем охотнее пользователи рекомендуют приложение друзьям и знакомым, тем больше прирост активной аудитории.

Если Stickiness падает, это говорит о том, что приложение перестало закрывать потребности пользователей.

Сложно назвать оптимальные значения показателя, так как соотношение DAU/MAU зависит от отрасли, аудитории и многих других факторов. Так, у Facebook* «липучесть» больше 60%, а у популярного криптокольшелька Metamask — только 25%.

Чтобы узнать, в какое конкретно время юзеры наиболее активно пользуются приложением, рассчитывают показатели PCCU и ACU.

PCCU (Peak Concurrent User), или PCU — максимальное число людей, которые единовременно находятся в приложении. Измеряется за час, месяц или год.

ACU (Average Concurrent User) — среднее число посетителей за конкретный период времени.

Эти метрики пригодятся, например, когда нужно определить лучшее время для запуска рекламной кампании.

Метрики активности и коэффициент вовлечённости позволяют рассчитать финансовые показатели продукта.

Главные мысли