Метрики DAU, WAU та MAU показують, як часто люди взаємодіють із застосунком. Розрахувати їх досить просто, адже системи аналітики роблять це автоматично. Але важливіше інше: як же правильно читати ці цифри і що з ними робити далі?
У цій статті розберемося, що означають ці метрики, як їх рахують і як використовувати на практиці.
Що таке MAU?
MAU (Monthly Active Users) показує, скільки унікальних користувачів взаємодіяли із застосунком хоча б раз за 30 днів. Метрика допомагає оцінити, який розмір активної аудиторії має продукт і як змінюється інтерес до нього з часом.
Кому підходить MAU?
MAU найкраще працює для продуктів, якими люди користуються не щодня, а час від часу. Наприклад: eCommerce, travel-сервісам, фінансовим або платіжним застосунками.
Що таке DAU?
DAU (Daily Active Users) показує, скільки унікальних користувачів здійснили активну дію в застосунку за 1 день. Ця метрика допомагає зрозуміти, чи у користувача є звичка регулярно повертатися до продукту.
Кому підходить DAU?
Застосункам, які передбачають щоденну взаємодію: соцмережам, месенджерам, іграм, новинним або музичним сервісам.
Що таке WAU?
WAU (Weekly Active Users) — кількість унікальних користувачів за 7 днів. Метрика дає зрозуміти, як часто люди повертаються до застосунку, якщо вони не заходять щодня. Наприклад, у eCommerce користувач може не відкривати застосунок кожен день, але регулярно заходити кілька разів на тиждень, і саме WAU це показує.
Кому підходить WAU?
Застосунки, якими користуються кілька разів на тиждень: сервіси доставки, банківські застосунки, health-додатки.
Окремо ці метрики можуть не давати повної картини, тому краще аналізувати їх співвідношення. У цьому допомагає коефіцієнт «липкості» (DAU/MAU), який показує частоту повернення користувачів.
Навіщо відстежувати MAU, WAU та DAU?
Ці метрики допомагають зрозуміти, як регулярно користувачі повертаються до продукту, а у динаміці ці показники показують, як змінюється активність користувачів і чи зростає аудиторія продукту.
У eCommerce MAU/DAU допомагають відстежувати утримання клієнтів. Навіть якщо люди рідко купують щодня, ви будете знати, скільки з них повертаються протягом місяця.
Крім того, розмір активної аудиторії напряму впливає на потенціал монетизації. Чим більше користувачів регулярно взаємодіють із застосунком, тим більше можливостей для продажів, підписок або рекламних доходів.
Що таке активність користувача?
Перш ніж обчислювати MAU, WAU та DAU, треба обовʼязково визначити, хто такий активний користувач.
Якщо активну дію визначено неправильно, MAU, DAU та WAU можуть не відображати реальну активність користувачів.
Уявлення про активного користувача відрізняється у бізнесів: це залежить від того, які показники вони вважають важливими для свого бренду. Наприклад, у випадку eСommerce активністю може бути вхід у додаток, перегляд каталогу, додавання товару в кошик або ж покупка.
Як обчислити MAU, WAU та DAU?
Якщо коротко, то:
- MAU — активні користувачі за календарний місяць або 30 днів.
- WAU — активні користувачі за 7 днів.
- DAU — активні користувачі за 1 день.
Розрахувати MAU, WAU та DAU можна автоматично за допомогою систем аналітики (GA4, продуктова аналітика, мобільні трекери).
[[SLIDER-START]]
[[SLIDER-END]]
Приклад розрахунку MAU:
Припустімо, інтернет-магазин вважає активним користувачем того, хто відкрив застосунок і виконав хоча б одну дію. Наприклад, переглядав каталог. У лютому таку дію виконали 120 000 унікальних користувачів. Це і є MAU за місяць (120 000).
Приклад розрахунку DAU:
Тепер подивімося на один конкретний день, наприклад, 12 вересня. У цей день 7 200 користувачів переглянули каталог. Отже, DAU за 12 вересня — 7 200. Як і у випадку з MAU, один користувач рахується лише один раз, навіть якщо він відкривав застосунок кілька разів протягом дня.
Приклад розрахунку WAU:
Тепер візьмемо один тиждень, наприклад, з 9 по 15 вересня. Протягом цього періоду хоча б одну дію у застосунку виконали 32 000 унікальних користувачів. Це означає, що WAU за цей тиждень — 32 000. Якщо користувач заходив у застосунок кілька разів протягом тижня, він усе одно рахується як один активний користувач.
Обчислюємо метрику “липкості”
Окремо MAU і DAU показують розмір аудиторії, але не завжди відповідають на питання, як часто люди реально користуються застосунком. Для цього використовують співвідношення DAU/MAU. Його ще називають показником “липкості” (stickiness). Чим він вищий, тим частіше користувачі повертаються до застосунку.
Формула проста: DAU / MAU × 100%
Приклад розрахунку DAU/MAU:
Наприклад, якщо у вашого eCommerce-застосунку DAU = 7200, а MAU = 120000, тоді: 7200 / 120000 = 0,06 → 6%
Це означає, що приблизно 6% усіх місячних користувачів відкривають застосунок у будь-який конкретний день.
Окрім DAU/MAU, GA4 може обчислити інші співвідношення:
- Daily Active Users (DAU) / Monthly Active Users (MAU)
- Daily Active Users (DAU) / Weekly Active Users (WAU)
- Weekly Active Users (WAU) / Monthly Active Users (MAU)
Як інтерпретувати DAU/MAU в eCommerce?
Значення цієї метрики сильно залежить від типу продукту. У соціальних мережах або месенджерах користувачі заходять майже щодня, тому DAU/MAU може перевищувати 50%.
У eCommerce-застосунках показник зазвичай нижчий — приблизно 10%. Це нормально, адже користувачі не купують товари щодня.
Зазвичай інформацію про активних користувачів компанії не розголошують. Але є деякі оцінки, що Amazon може мати від 300 до 600 мільйонів активних користувачів за місяць.
Водночас важливо дивитися і на динаміку метрики. Наприклад, якщо MAU зростає, а DAU залишається на тому самому рівні, це може означати, що нові користувачі приходять, але не стають регулярними. Натомість зростання DAU разом із MAU зазвичай сигналізує про покращення утримання.
Для eCommerce, де купують нерегулярно, MAU використовують як базову метрику “живої” аудиторії: якщо MAU трошки просів, то варто зробити фокус на утриманні існуючих клієнтів — активаційні промокоди для повторного замовлення, персоналізовані добірки / товари для Next Best Offer.
Тобто показники MAU/DAU не просто допомагають відстежувати утримання клієнтів, а й є одним із ключових критеріїв для прийняття рішень — коли краще відправляти пуш з мотивацією до повторної покупки та яка частота проморозсилок мобільних пушів буде достатньою та оптимальною.
До прикладу, якщо при вимірюванні зʼявляється патерн, за який у перші 90 днів після першої покупки MAU користувача тримається на 65–70% від початкового рівня, а далі падає до 35–40%. Це той самий “знак”, що варто налаштувати реактиваційний ланцюжок: на 91-й день — тригер “Тобі може сподобатись” (персональні рекомендації товарів, що можуть бути цікаві — Next Best Offer), а на 120-й день — тригер “Повернися за бонусами”. Це збільшить не тільки MAU, а й повторні покупки.
У випадку проморозсилок від рівня WAU/MAU варто коригувати і частоту розсилок і тип контенту. До прикладу, якщо показник WAU/MAU 45% і вище, то це означає, що користувач заходить 2–3 рази на тиждень і цей користувач є доволі активним. Тому йому підійдуть щотижневі добірки з новими товарами в тих категоріях, які він переглядає.
Також показники WAU/MAU важливо використовувати при медіаплануванні і збільшувати частоту промо при зниженні показника.
Якщо ж WAU падає нижче 30%, то для таких користувачів потрібні не масові розсилки, а більш цінні і влучні персоналізовані тригери, які змотивують повернутися. Це може бути “Знижка на товар, який ти дивився 10 днів тому” або “Схожий товар зі знижкою”. Такий підхід допоможе знизити відписки, адже ми не спамимо, і підняти конверсію завдяки персональним рекомендаціям.
Як покращити показники MAU, WAU та DAU?
Розгляньмо підходи, які допомагають підвищити активність користувачів.
Допоможіть користувачу швидко отримати першу користь
Користувач встановлює застосунок з конкретною метою: знайти товар, подивитися ціни, зробити покупку. Якщо перед цим потрібно пройти довгу реєстрацію, заповнити профіль або дивитися інструкції, багато людей просто закриють застосунок. Тому треба якнайшвидше привести користувача до першої корисної дії.
Наприклад:
- дайте можливість переглядати товари без реєстрації
- одразу покажіть популярні категорії або рекомендації
- підсвітіть пошук або найпопулярніші товари
Чим швидше людина знаходить щось цікаве або корисне, тим більша ймовірність, що вона повернеться.
Максимізуйте відсоток тих, хто погодиться на отримання сповіщення, адже мобільні пуші — дієвий інструмент, щоб повертати користувачів до застосунку.
Ось, наприклад, рішення Comfy:
[[SLIDER-START]]
[[SLIDER-END]]
Вони візуалізують push-повідомлення, показуючи, про що саме користувач отримуватиме сповіщення. А кнопка “нагадати пізніше” замість “заборонити” дозволяє повернутися до цього запиту згодом і дає більше шансів, що користувач усе ж погодиться на сповіщення. На головному екрані зроблено фокус на програмі лояльності: бачимо стан бонусного рахунку та переваги авторизації (“Дізнатись ціну з урахуванням бонусів”).
Персоналізуйте застосунок
Одна з головних причин, чому люди повертаються у застосунок, — релевантний контент.
У eCommerce це означає працювати з даними користувача:
- показувати рекомендації на основі переглядів
- персональні підбірки товарів
- нагадувати про товари у кошику
- повідомляти про зниження ціни на переглянуті товари
- спеціальні пропозиції для користувачів застосунку
- бонуси або бали за покупки
Коли застосунок підлаштовується під інтереси користувача і регулярно пропонує щось корисне, він перестає виглядати як звичайний каталог і стає інструментом, до якого людина повертається.
Працюйте з поверненням та утриманням користувачів
Багато людей відкривають застосунок один-два рази і забувають про нього. Тому важливо нагадувати про себе в правильний момент.
Найпростіші приклади:
- push-нагадування про товар у кошику
- повідомлення про нові товари у категорії, яку користувач дивився
- нагадування про зниження ціни
Головне правило — повідомлення має бути корисним.
Такі елементи поступово формують звичку користуватися застосунком, а не лише заходити в нього разово перед покупкою. Саме це і впливає на стабільне зростання DAU та MAU.
Гарним інструментом для утримання є програма лояльності з елементами гейміфікації. Як приклад — Монобанк з нагородами. Схожа механіка є і у Фокстрот. Для того, щоб отримати бейдж (і разом з тим визнання, перевагу), треба періодично заходити до застосунку і виконувати певні дії.
Ще один хороший приклад — Укрзалізниця з програмою лояльності “Залізні друзі”. Тут користувачі отримують обіймашки як винагороду за виконання завдань.ю Наприклад, за купівлю 10 квитків Інтерсіті+. А потім ці обіймашки можна обміняти на знижки та бонуси від партнерів програми.
[[SLIDER-START]]
[[SLIDER-END]]
Ще один напрям використання програми лояльності для утримання і повернення клієнтів до повторних покупок — персоналізовані акційні пропозиції.
Алло, наприклад, дають гарячий кешбек (з обмеженим терміном дії) до дня народження або можна отримати персоналізовану знижку на конкурентну категорію товарів з урахуванням вподобань.
Із свіжих прикладів гейміфікацій у застосунку, які точно збільшили MAU користувачів (а також встановлення застосунку через сарафанне радіо) — це Призомат-поштомат від Нової пошти, а до Чорної п’ятниці у ЛОКО був ЛОКОкусь. І всі ми памʼятаємо лимонну лихоманку від Monobank.
[[SLIDER-START]]
[[SLIDER-END]]
Так, гейміфікація в такому стилі є точковим рішенням, яке дає збільшення MAU в моменті, але разом з тим вона допомагає “навчити” користувача працювати із застосунком. Наприклад, лимони показали нам ті фічі, про існування яких ми і не знали, а боксики від Нової Пошти — про спеціальні пропозиції, де їх дивитися, і скільки у сервісу партнерів, а гра ЛОКОкусь — що з ЛОКО зручно замовляти і у них є дуже багато кур’єрів і партнерів.
Слідкуйте за технічним здоров’ям і зручністю застосунку
Іноді проблема не в маркетингу, а в самому застосунку. Якщо застосунок довго відкривається, зависає або складний у навігації, користувач просто не буде ним користуватися.
Тому важливо регулярно перевіряти технічне здоров’я застосунку:
- швидкість завантаження
- стабільність роботи
- відсутність критичних помилок
Не менш важливий і дизайн. Навігація має бути інтуїтивною, а шлях до покупки — коротким і зрозумілим. Чим простіше користувачу знайти товар і оформити замовлення, тим частіше він буде повертатися.
Ми вже якось розповідали про те, як можна відстежувати “проблемні місця” інтерфейсу та покращувати користувацький досвід за допомогою теплових карт:
Постійно тестуйте і покращуйте
Зазвичай DAU і MAU зростають через постійні експерименти. Команди тестують різні елементи застосунку: onboarding, push-повідомлення, блоки на головному екрані або рекомендації товарів. Іноді навіть невелика зміна — наприклад, інший текст push-повідомлення — може вплинути на те, як часто користувачі повертаються.
Окрім A/B-тестів інтерфейсу, важливо тестувати технічну частину застосунку. Зокрема, API-тестування допомагає перевірити, як працює обмін даними між застосунком і сервером: чи коректно підтягуються товари, чи швидко завантажуються рекомендації, чи стабільно працюють ключові функції.
Як уникнути помилок при роботі з WAU, MAU та DAU?
Метрики MAU і DAU виглядають простими, але на практиці їх легко інтерпретувати неправильно. Щоб дані були корисними для бізнесу, важливо правильно визначити, що саме ви рахуєте і як це робите.
- Чітко визначте, що вважається активністю користувача.
Частою помилкою є нерозуміння, хто є активними користувачами мобільного додатка. Якщо рахувати будь-яке відкриття застосунку, метрика може бути занадто розмитою. У eCommerce зазвичай логічніше враховувати дії, які мають реальну цінність: логін, перегляд товарів, пошук, додавання в кошик або оформлення замовлення. Чим точніше визначена активність, тим надійнішими будуть показники MAU і DAU.
- Відстежуйте однакові часові періоди.
Деякі компанії рахують MAU за календарний місяць (наприклад, з 1 по 31 число), інші — за змінні 30 днів. Обидва підходи працюють, але їх не слід змішувати. Якщо змінювати метод підрахунку, порівняння місяця до місяця або року до року може стати некоректним.
- Ще один важливий момент — уникайте подвійного підрахунку користувачів.
Одна людина може заходити в застосунок з кількох пристроїв або використовувати гостьовий режим і акаунт. Якщо ці ідентифікатори не об’єднані, аналітика може порахувати одного користувача як кількох, і показники будуть завищеними.
- Будьте обережні з окремими піками активності.
Іноді DAU різко зростає в певні дні, наприклад, коли ви проводите акцію. Але це ще не означає стабільне зростання залученості. Тому корисно дивитися не лише на щоденні значення, а й на середні показники за 7 або 30 днів. Вони допомагають побачити реальну тенденцію.
- Загальна цифра MAU, WAU або DAU не завжди показує повну картину.
Багато інсайтів з’являється, якщо розбити метрику на сегменти: нові й повернені користувачі, різні країни, канали залучення або рекламні кампанії. Наприклад, велика частка MAU може приходити з одного джерела, але мати низьку щоденну активність.
- Фільтруйте ботів і технічний трафік.
У статистику можуть потрапляти тестові пристрої, автоматичні запити або неякісний трафік. Якщо їх не відфільтрувати, метрики активних користувачів можуть виглядати значно кращими, ніж є насправді.
- Не варто оцінювати продукт лише за одним показником.
Один показник мало говорить про реальну залученість користувачів. Наприклад, два застосунки можуть мати однаковий MAU, але зовсім різну частоту використання або дохід. Тому WAU, MAU і DAU краще аналізувати разом з іншими метриками — зокрема retention, “липкістю” та доходом на користувача.
- Не забувайте сегментувати користувачів.
Враховуйте унікальний досвід користувачів. Це дозволить вам збирати якісніші дані та робити правильні висновки.
на розсилку
