Разработка мобильного приложения или SaaS-продукта требует точной оценки поведения аудитории. Без выстроенной системы аналитики невозможно определить, насколько сервис востребован на рынке. В статье разберем ключевые метрики мобильных игр и приложений, которые помогают отслеживать вовлеченность клиентов, находить узкие места в воронке продаж и оценивать эффективность маркетинговых кампаний за конкретный период.
- DAU, WAU, MAU — что это
- DAU, WAU и MAU: что это простыми словами и как рассчитать
- Как считать MAU, WAU и DAU
- Кто считается «активным уникальным пользователем»
- Sticky Factor, или коэффициент липучести
- Расчёт других показателей мобильных приложений
- Как улучшать DAU, WAU и MAU
- Коротко о главном
DAU, WAU, MAU — что это
- DAU (Daily Active Users) — число уникальных активных пользователей за календарный день. Это базовая метрика для оценки ежедневной вовлеченности.
- WAU (Weekly Active Users) — число уникальных активных пользователей за календарную неделю. Это показатель для B2B-сегмента и утилит.
- MAU (Monthly Active Users) — число уникальных активных пользователей за календарный месяц.
Метрики показывают реальную вовлечённость и размер активной аудитории, помогают оценивать рост, эффективность маркетинга и обновлений продукта. Если начинающий аналитик ищет ответ на запросы "dau mau что это" или "mau что это в маркетинге", суть сводится к одному — это индикаторы жизнеспособности проекта.
DAU, WAU и MAU: что это простыми словами и как рассчитать
Эти показатели отражают, насколько активно люди взаимодействуют с цифровым продуктом. Они позволяют оперативно находить ошибки интерфейса и внедрять продуктовые улучшения. Если метрики стабильно стремятся вверх, стратегия выбрана верно: клиенты получают нужный контент, готовы покупать дополнительные услуги, что в итоге обеспечивает прибыль компании.
Базовый термин здесь AU (Active Users). Это пользователи, выполнившие хотя бы одно целевое действие (например, открыли приложение, совершили покупку или отправили сообщение) в заданный период. Обычно анализируют день (Day), неделю (Week) и месяц (Month). Отсюда аббревиатуры DAU, WAU и MAU. Разберем эти метрики подробнее.
DAU (Daily Active Users) — количество активных пользователей в течение дня. Стабильно высокий показатель означает лояльность аудитории и формирование привычки использования сервиса.
Например, новую игру жанра «три в ряд» установили 13 человек. На другой день игру открыли пять человек. DAU в этом случае будет равен 5 — несмотря на то, что кто-то из этих пятерых мог заходить по несколько раз за сутки. Если ещё через день никто из тринадцати не запустит приложение, у DAU будет нулевое значение.
Метрику DAU необходимо считать для сервисов ежедневного использования: мессенджеры, почтовые клиенты, органайзеры, музыкальные плееры и социальные сети.
WAU (Weekly Active Users) — количество активных пользователей в течение недели. В качестве недели выступает не только строгая календарная, но и любые семь дней подряд. Зафиксируйте выбранный тип окна (календарное или «rolling» — скользящее) и используйте его последовательно для корректного сравнения динамики.
Рассмотрим те же 13 установок игры. Если в течение недели каждый человек поиграл хотя бы раз, WAU будет иметь значение 13. Если же в течение недели шестеро по двадцать раз каждый поиграли, а семеро просто забыли про игру, этот показатель = 6.
WAU подходит для продуктов, куда заходят часто, но не каждый день: дневники тренировок, планеры, сервисы доставки еды, корпоративные таск-трекеры.
MAU (Monthly Active Users) — количество активных пользователей за месяц. Расчет mau аналогичен WAU, меняется только временное окно.
Этот mau показатель отслеживают для сервисов периодического использования. Сюда относятся приложения для оплаты ЖКХ, ведения домашней бухгалтерии, покупки авиабилетов.
Аналитика требует комплексного подхода. Если DAU показывает оперативную реакцию на рекламный пуш, снижение цены или выход плагинов, то WAU и MAU отражают глобальный тренд удержания. Метрики не имеют прямой математической зависимости.
Запомните базовое правило аналитика:
- WAU не равна DAU × 7
- MAU не равна WAU × 4
Показатели всегда независимы друг от друга. Всегда будут сегменты аудитории, которые запускают сервис один раз в неделю, несколько раз в день или пару раз в полгода.
Количество активных юзеров не является константой, поэтому привязывать бизнес-решения только к общим цифрам нельзя. Необходимо делить аудиторию на сегменты для глубокого анализа:
Критерии сегментации:
- Частота посещений (ежедневно, каждые 4–7 дней, каждые 16–31 день).
- География (страна, регион, город).
- Монетизация (наличие покупок, повторные продажи, оплата дополнительных функций).
- События (выполнение Core Action внутри интерфейса).
- Устройства (смартфон, десктоп, планшет).
- Источник трафика (органический поиск, переход по рекламе).
Сегментация помогает маркетологу определить зависимости. Например, узнать, готов ли покупатель платить за премиум-контент, и как меняется средний чек в зависимости от региона.
Как считать MAU, WAU и DAU
Рассмотрим ситуацию: есть приложение с полезными советами, которое пять человек открывали в течение двух недель. Число сессий одного человека внутри дня не имеет значения — система считает его один раз.
В таблице ниже красным цветом отмечены дни входа.
Для примера вычислим DAU первого, второго, пятого и десятого дней. Смотрим число уникальных посетителей в указанные даты.
- Для первого дня = 2. Это пользователи 1 и 3.
- Для второго дня = 3. Это пользователи 1, 4 и 5.
- Для пятого дня = 2. Это пользователи 1 и 5.
- Для десятого дня = 1. Это пользователь 4.
Теперь вычислим значение WAU:
- За первую неделю (дни с 1 по 7) показатель равен 5.
- За вторую неделю (дни с 8 по 14) показатель равен 4, потому что первый пользователь за это время ни разу не контактировал с интерфейсом.
Зная ежедневную статистику, легко рассчитать данные за квартал, полгода или год. Мы привели упрощённый пример. У популярных проектов аудитория исчисляется миллионами, и точный анализ данных — залог того, что изменения будут внедряться на основе реального поведения, а не гипотез.
Кто считается «активным уникальным пользователем»
Отсутствие единого стандарта подсчета приводит к искажению данных. Чтобы избежать ошибок, внедрите строгую методологию.
Ключевые правила идентификации:
- Core Action: заранее зафиксируйте действие, после которого визит засчитывается (открыл экран, отправил сообщение, оформил заказ). Конкретные функции варьируются в зависимости от типа продукта.
- Уникальность: наиболее точный метод кросс-девайс склейки в системах аналитики (например, GA4) — идентификация по User-ID с использованием внутренних сигналов платформы, затем по типу устройства. При отсутствии User-ID используйте device_id, в крайнем случае — cookies. Учитывайте, что cookies обновляются, снижая точность метрики на длинных дистанциях.
- Окно учёта: выберите и документируйте календарные окна (день/неделя/месяц) или rolling («последние 7/30 дней»), соблюдайте единообразие при сравнении периодов.
- Таймзона и срез: зафиксируйте таймзону проекта. Смена времени среза суток критически влияет на расчет DAU глобальных продуктов. При распределенной аудитории один и тот же момент среза фиксирует активность разных сегментов: одних — в конце дня, других — в начале. Без учета таймзон погрешность достигает 15–30 %. Рекомендуется использовать единый стандарт, например UTC.
- Исключения: фильтруйте ботов, тестовые и служебные аккаунты, сотрудников и QA-трафик.
- B2B-продукты: дополнительно учитывайте активность на уровне корпоративного аккаунта или рабочего пространства, а не только конкретного сотрудника.
Важно: считайте именно уникальных людей, а не сессии или технические события.
Sticky Factor, или коэффициент липучести
Sticky Factor отражает, насколько клиенты заинтересованы в продукте, то есть частоту их возврата за неделю или месяц. Метрика показывает способность сервиса формировать привычку.
Для расчёта Sticky Factor за месяц нужно поделить DAU на MAU, если за неделю — на WAU.
Sticky Factor Weekly = DAU / WAU × 100 %
Если дневной показатель = 50, а недельный = 80, то SFW = 50 / 80 × 100 % = 62,5 %.
Sticky Factor Monthly = DAU / MAU × 100%
Если дневной показатель = 50, а месячный = 420, то SFM = 50 / 420 × 100 % = 11,9 %.
Ключевое методологическое требование: всегда используйте идентичные периоды. Берите DAU за последний день месяца, а MAU — за полный календарный месяц. Главная ошибка возникает при различном учете с разных устройств: система может посчитать одного человека дважды, что искусственно завышает MAU и занижает Sticky Factor. Требуется надежный инструмент кросс-девайс идентификации.
Если коэффициент липучести высокий, люди заходят постоянно и делятся ссылками со своим кругом знакомств. Если низкий — сервис потерял актуальность.
Оптимальное значение зависит от тематики. Для мобильной игры показатель должен быть высоким (более 20-25 %), так как предполагается ежедневное использование. Для приложения магазина электроники нормой будут куда более скромные цифры, потому что крупная бытовая техника покупается раз в несколько лет.
Расчёт других показателей мобильных приложений
Помимо базовой «троицы» существуют финансовые коэффициенты, без которых невозможно корректно оценивать рентабельность бизнеса.
ARPU (Average Revenue Per User)
Средняя прибыль, которую даёт один пользователь за определённый временной отрезок. Чем выше показатель, тем больше желание со стороны инвесторов вкладывать деньги в развитие.
Считается он так:
ARPU = Доход за временной период (Revenue) / Показатель дневной, недельной или месячной посещаемости.
ARPU = Revenue / DAU, WAU или MAU
Например, наша игра принесла 10 000 рублей дохода, и в неё за месяц поиграли 400 человек.
ARPU = 10 000 / 400 = 25 рублей.
Это средний доход с одного человека. Без отслеживания динамики нельзя судить о качестве показателя. Если от месяца к месяцу он растёт, значит внедрение новых опций и маркетинговые акции проведены грамотно.
ARPPU (Average Revenue Per Paying User)
Средняя прибыль, получаемая с одного клиента, который платит за пользование сервисом. Показатель изолирует платящих пользователей от общей массы MAU. Он отражает, насколько финансово эффективными оказываются платные возможности и как покупатели реагируют на апдейты или повышение цен.
Считается она так:
ARPPU = Доход за выбранный период (Revenue) / Число платящих пользователей (Paying Users).
Например, наша игра принесла 20 000 рублей, за платные возможности отдали деньги 500 человек.
ARPPU = 20 000 / 500 = 40 рублей.
Статистическая корреляция между ростом DAU и ARPPU во freemium-продуктах не является линейной. Высокий DAU при низкой конверсии в оплату может понизить ARPPU. При активном привлечении трафика рост DAU часто маскирует высокий отток (churn): люди приходят, но не остаются и не платят. ARPPU растёт только тогда, когда улучшается платежеспособность аудитории и лояльность. Эффективная монетизация требует анализа конверсии в платящих пользователей и их удержания.
LTV (Lifetime Value)
Средняя сумма с одного клиента в течение всего времени его взаимодействия с продуктом. С помощью этого показателя можно понять, какие каналы рекламы окупаются, и перераспределить бюджеты.
LTV считается двумя путями.
Первый метод:
Доход с пользователя (ARPPU) × показатель средней продолжительности использования (Lifetime)
LTV = ARPPU × Lifetime
Например, прибыль с платящего составила 25 рублей, а играл он 24 дня.
LTV = 25 × 24 = 600 рублей
Второй метод:
Средний чек (AOV) × частота повторных покупок (RPR) × показатель средней продолжительности использования (Lifetime)
LTV = AOV × RPR × Lifetime
Если показатель меньше стоимости установки (Cost Per Install, CPI), проект убыточный. Чтобы повысить LTV, необходимо снизить расходы на привлечение, повысить цену дополнительных услуг и увеличивать ценность продукта.
Платные программные продукты создаются с базовой целью — получение прибыли. Показатели активности помогают в динамике отслеживать, насколько сервис удовлетворяет интересам рынка.
Как улучшать DAU, WAU и MAU
Чек-лист по работе с метриками:
- Дорабатывайте дизайн и юзабилити на основе данных аналитики. Устраняйте барьеры на пути к целевому действию.
- Выстраивайте коммуникацию с аудиторией, собирайте обратную связь и совершенствуйте продукт.
- Внедряйте механики вовлечения и удержания: бонусы за ежедневный вход, достижения, систему уровней. Это особенно актуально для геймдева.
- Анализируйте поведение когорт и собирайте статистику взаимодействия с интерфейсом.
- Возвращайте «уснувших» клиентов с помощью push-уведомлений, email-рассылок, персональных акций и игрофикации.
- Проводите кастдевы и опросы, чтобы определить индекс потребительской лояльности (NPS).
- Обновляйте контент внутри интерфейса: это помогает акцентировать внимание на новых функциях.
Параллельно необходимо выстраивать комплексную маркетинговую стратегию. В плоскости digital это применение всех доступных инструментов: SEO, SMM, таргетированная реклама и контент-маркетинг.
Коротко о главном
- MAU, WAU и DAU — базовые метрики для оценки жизнеспособности цифрового продукта.
- Они показывают размер активной аудитории за месяц, неделю и день соответственно.
- Для полной картины необходимо рассчитывать финансовые показатели: ARPU (доход на пользователя), ARPPU (доход на платящего) и LTV (пожизненная ценность).
- Снижение показателей — прямой сигнал к тому, что проект требует технического аудита, изменения логики интерфейса или глобального обновления.
.png)
.png)
.png)
Комментарии (6)
Оставить комментарий