DAU, MAU, WAU на собеседовании аналитика
Зачем измерять активную аудиторию
DAU (Daily Active Users), WAU (Weekly Active Users), MAU (Monthly Active Users) — базовые метрики, которые показывают, сколько пользователей реально пользуются продуктом. Без них невозможно оценить здоровье продукта: база может расти, а активных пользователей становиться меньше.
На собеседованиях по продуктовой аналитике вопросы про DAU/MAU кажутся простыми, но за ними скрывается глубина: как определить «активного» пользователя, что означает stickiness, как интерпретировать тренды.
Определения и расчёт
DAU — количество уникальных пользователей, совершивших определённое действие за один день. WAU — за 7 дней (скользящее окно). MAU — за 30 дней (скользящее окно).
Ключевой вопрос — что считать активностью. Варианты: любой визит (открыл приложение), ключевое действие (отправил сообщение, посмотрел видео, прошёл урок), транзакция (совершил покупку). Выбор зависит от продукта и влияет на интерпретацию.
Как считать WAU/MAU: для каждого дня берём окно в 7 или 30 дней назад и считаем уникальных пользователей в этом окне. WAU на 15 марта = уникальные активные пользователи с 9 по 15 марта. Это скользящий показатель, он обновляется каждый день.
На собеседовании обязательно уточните определение «активного пользователя» перед тем, как отвечать на вопрос. «Под DAU мы считаем всех, кто открыл приложение, или только тех, кто совершил ключевое действие?» Это сразу покажет зрелость мышления.
Stickiness ratio: DAU/MAU
Stickiness (липкость) — отношение DAU к MAU. Показывает, какая доля месячной аудитории возвращается каждый день. DAU/MAU = 50% означает, что в среднем половина месячных пользователей активна ежедневно.
Формула: Stickiness = DAU / MAU. Значение от 0 до 1 (или 0% до 100%). Теоретический максимум — 100% (все месячные пользователи заходят каждый день).
Интерпретация: высокий stickiness означает, что продукт стал привычкой. Низкий stickiness при высоком MAU — пользователи заходят редко, но регулярно (нормально для сервисов бронирования, банковских приложений). Низкий stickiness при падающем MAU — тревожный сигнал.
Бенчмарки по индустриям
Социальные сети и мессенджеры: DAU/MAU 50-65%. Facebook и WhatsApp стабильно выше 60%. SaaS B2B-инструменты: 20-40%; рабочие инструменты используются в будни, поэтому потолок ниже. E-commerce: 10-20%; покупки — не ежедневное действие. Мобильные игры: 15-30%; D1 retention важнее stickiness. Образовательные приложения: 15-25%; Duolingo около 25-30%, что считается выдающимся для категории.
Как интерпретировать тренды
DAU растёт, MAU растёт — здоровый рост. Проверьте, растёт ли stickiness — если да, продукт становится более привычным.
DAU стабилен, MAU растёт — stickiness падает. Новых пользователей привлекают, но они заходят реже. Возможная причина: изменение каналов привлечения, сезонность, проблемы с активацией.
DAU падает, MAU стабилен — ядро аудитории размывается. Пользователи заходят, но реже. Стоит смотреть на retention по когортам и искать причину.
DAU падает, MAU падает — продукт теряет аудиторию. Срочно разбираться: что изменилось, какие когорты уходят, есть ли технические проблемы.
DAU/MAU — это запаздывающий индикатор. К моменту, когда stickiness заметно упал, проблема уже существует несколько недель. Для раннего обнаружения проблем смотрите на D1 retention новых когорт — он реагирует быстрее.
Ограничения DAU/MAU
Не учитывает глубину вовлечения. Пользователь, который провёл в приложении 2 минуты, и пользователь, который провёл 2 часа, оба считаются в DAU одинаково. Дополняйте DAU метриками engagement: время сессии, количество действий.
Зависит от определения активности. Если считать DAU по открытию приложения — можно получить завышенные цифры за счёт push-уведомлений, которые приводят к пустым сессиям. Считайте DAU по ключевому действию. DAU = 100K может означать 100K разных пользователей каждый день или 50K постоянных + 50K случайных — для понимания структуры нужен когортный retention.
FAQ
Как выбрать между DAU, WAU и MAU для отчётности?
Зависит от частоты использования продукта. Для мессенджеров и соцсетей — DAU, потому что продукт используется ежедневно. Для e-commerce — WAU или MAU, потому что покупки происходят реже. Правило: выбирайте метрику, соответствующую естественному циклу использования продукта.
DAU/MAU = 20% — это хорошо или плохо?
Зависит от категории. Для социальной сети 20% — плохо (ожидание 50%+). Для банковского приложения 20% — отлично (пользователи заходят не каждый день, и это нормально). Для e-commerce 20% — выше среднего. Всегда сравнивайте с бенчмарками своей категории.
Можно ли использовать DAU как North Star метрику?
DAU в чистом виде — слабая North Star метрика, потому что не отражает ценность для пользователя. Лучше — «qualified DAU»: пользователи, совершившие ключевое действие. Например, не «открыл приложение», а «прошёл урок» или «отправил сообщение».