Что метрики DAU, WAU и MAU говорят о вашей аудитории

Привет! Я Влад Калмыков, руководитель направления развития партнеров Т‑Реклама. Мы публикуем серию статей, которая поможет сориентироваться в терминах, подходах и темах на стыке технологий и маркетинга. Сегодня поговорим о метриках DAU, WAU и MAU.

DAU, WAU и MAU: что за показатели и кому нужно их отслеживать

DAU, WAU и MAU показывают, сколько человек пользовались приложением или сайтом за определенный промежуток времени:

1. DAU — Daily Active Users, количество людей за день. Например, если 22 апреля на сайт магазина зашло 300 человек, то DAU будет равен 300.
2. WAU — Weekly Active Users, количество человек за неделю. Например, приложением для доставки продуктов за неделю воспользовались 500 человек, WAU — 500.
3. MAU — Monthly Active Users, количество человек за месяц. Если в приложение за месяц зашли 1000 человек, MAU — 1000.

Метрики DAU, WAU и MAU можно считать просто по открытию сайта или приложения. Обычно этот способ подходит для продуктов, в которых человек быстро видит то, что хотел узнать или те эмоции, что хотел получить. Например, это соцсети, контентные площадки вроде Ютуба, сервисы погоды или курса валют.

Какому бизнесу полезно следить за DAU, WAU и MAU. Обычно эти метрики полезны компаниям, которым нужно взаимодействовать с клиентом вдолгую. Например, это соцсети, мессенджеры, игры, сервисы по подписке вроде «Кинопоиска» или SaaS. Обычно платежи по подписке не сразу отбивают затраты на привлечение клиента, поэтому финмодель строится на том, что человек пользуется продуктом много месяцев или даже лет.

В таких продуктах важно отслеживать, сколько реально людей пользуются сервисом регулярно. И если количество людей уменьшается, это первый сигнал: с продуктом что‑то не так.

Еще DAU, WAU и MAU могут быть полезны для контент‑платформ и медиа, так как их доходы часто зависят от рекламы. А чем больше активной аудитории, тем больше рекламодателей и выше цены на размещение.

Где DAU, WAU и MAU бесполезны. Скорее всего, они не помогут бизнесу, у которого покупают разово или такие покупки нужны редко. Например, это продавцы бытовой техники, организаторы свадеб, производители мебели на заказ, юридические компании или частные роддома.

Мебельному магазину не так важно, сколько человек регулярно заходят на сайт. Клиент может зайти на сайт один раз, заказать кухню за 500 000 ₽, а дальше общаться с менеджером. На сайт он вернется через пару лет, когда захочет купить новую кровать.

Таким компаниям будет полезнее отслеживать средний чек, количество клиентов или их LTV.

Как бизнесу собирать метрики и на что нужно обращать внимание

При работе с метриками есть два важных момента, которые нужно иметь в виду, чтобы верно трактовать данные

Важны не только конкретные цифры, но и тенденции. Поясним на примере: у нас есть приложение для подсчета калорий. Обычно в нем 3000–3500 пользователей за месяц. В январе MAU вдруг повышается до 10 000 человек. Значит ли это, что приложение стало сверхуспешным? Вряд ли. Скорее всего, люди массово «начали новую жизнь с нового года», а в феврале они махнут на нее рукой. MAU снизится до привычных 3000–3500 пользователей.

Или, например, стриминговый сервис видит, что в мае MAU вдруг упал с привычных 100 000 до 70 000 пользователей. Скорее всего, дело не в том, что с сервисом что‑то не так, а в том, что сыграла сезонность. В мае становится теплее, люди начинают ездить на дачу, жарить шашлыки и больше времени проводить на улице, а не дома за сериальчиком.

MAU не равно DAU×30. Количество активных пользователей за месяц, MAU, не равняется сумме 30 DAU, хотя это кажется контринтуитивным.

Если каждый день в приложении 300 активных пользователей, кажется, что MAU будет равен 300*30, то есть 9000. Но на самом деле, MAU будет меньше, потому учитывает только людей, независимо от того, сколько раз они заходили в приложение.

Кто‑то зайдет в приложение один раз за месяц — это будет 1 посетитель и в дневном и месячном показателе. А кто‑то зайдет 15 дней за месяц, это будет 15 «посещений» в логике DAU и всего один человек для MAU.

Как связать метрики DAU, WAU и MAU между собой: Sticky Factor или коэффициент липучести

Сами по себе метрики DAU, WAU и MAU говорят о количестве пользователей. Но, как мы разбирали выше, есть бизнес‑модели, для которых критически важно не просто привлечь человека на сайт, но и сделать его регулярным пользователем. Например, если человек ежедневно слушает музыку в приложении, выше вероятность, что он будет регулярно оплачивать подписку на сервис.

Отследить возвращаемость пользователей помогает фактор липучести — Sticky Factor. Это отношение ежедневной аудитории к ежемесячной. То есть, грубо говоря, сколько людей пользуются сайтом или приложением каждый день в течение месяца.

Как рассчитать Sticky Factor:

Коэффициент «липучести» = (DAU / MAU) × 100%

Как трактовать показатель Sticky Factor:

• меньше 10% — продукт используют редко;
• 10–20% — нормальная периодичность, люди заходят на сайт или в приложение примерно 3–6 дней в месяц;
• 20–40% — пользователи вовлечены, пользуются продуктом 6–10 дней в месяц;
• больше 40% — у людей сформирована привычка взаимодействовать с вашим продуктом.

Что считать хорошим показателем липучести и можно ли его улучшить

Какие метрики считать хорошими — сильно зависит от специфики бизнеса, его размеров, сезонности и целевой аудитории. В целом, важнее смотреть на тенденции: растут цифры или падают, это сезонные изменения или нет.

Обычно коэффициент липучести считается хорошим примерно на уровне 20% — то есть пользователи регулярно возвращаются к продукту.

Для проектов с высоким эмоциональным вовлечением хороший Sticky Factor — около 40%. Это, например, социальные сети или игры.

Нужно ли улучшать Sticky Factor. Если Sticky Factor низкий, это не проблема сама по себе, а скорее симптом, что с продуктом что‑то не так.

Можно попробовать улучшить пользовательский опыт — люди станут чаще пользоваться продуктом, и метрики вырастут. Что можно сделать:

1. Упростить интерфейс: предзаполнять данные пользователя при регистрации или заказе, показывать прогрессбар, чтобы человек понимал, на каком этапе он находится, и сколько действий осталось.
2. Добавить причины возвращаться в приложение: регулярно публиковать новый контент, настроить обновление ленты, дать людям возможность оставлять друг другу комментарии и ставить лайки.
3. Напоминать о незавершенных задачах, товарах в корзине или недооформленном заказе.
4. Добавить микросценарии и разбивать большую задачу на маленькие шаги. Например, в таск‑трекере не «вносить данные по проекту раз в неделю», а «обновлять статус проекта раз в день».

Еще можно дополнительно работать с теми, кто перестал использовать продукт. Нужно определить порог неактивности, после которого компания напоминает о себе. Например, если человек не заходил в игру 5–7 дней, ему можно отправить письмо или пуш с напоминанием.

DAU, WAU и MAU: главное

DAU, WAU и MAU показывают, сколько человек пользовались приложением или сайтом за определенный промежуток времени: DAU — за день, WAU — за неделю, MAU — за месяц.

Что важно для бизнеса:

1. Обычно эти метрики полезны компаниям, которым нужно часто, много и вдолгую взаимодействовать с клиентом. Например, это соцсети, мессенджеры, игры, сервисы по подписке вроде Кинопоиска или SaaS.
2. Для бизнеса, у которого покупают редко или разово, DAU, WAU и MAU, скорее всего, будут бесполезны. Например, продавцам бытовой техники, организаторам свадеб, производителям мебели на заказ, юридическим компании или частным роддомам.
3. Чтобы собирать метрики, нужно подключить систему аналитики и дальше смотреть отчеты за выбранный период. Например, это может быть Яндекс Метрика, AppMetrica или платформа IDGraph.
4. При анализе DAU, WAU и MAU важнее смотреть не не цифры в моменте, а на тенденции. Они точнее показывают, как меняется аудитория продукта и влияет ли на нее сезонность.
5. Связать DAU, WAU и MAU между собой помогает фактор липучести — Sticky Factor. Он рассчитывается как отношение ежедневной аудитории к ежемесячной. Sticky Factor показывает, сколько людей пользуются сайтом или приложением каждый день.
6. Достаточный коэффициент липучести примерно на уровне 20% — то есть пользователи регулярно возвращаются к продукту. Для проектов с высоким эмоциональным вовлечением хороший Sticky Factor — около 40%. Это, например, социальные сети или игры.
7. Чтобы увеличить Sticky Factor, можно попробовать улучшить пользовательский опыт — люди станут чаще пользоваться продуктом, и метрики вырастут. Например, упростить интерфейс, добавить причины возвращаться в приложение, напоминать о незавершенных задачах, товарах в корзине или недооформленном заказе.