Метрика DAU/MAU и её корректное использование

Условие

Объясните метрику DAU/MAU. Когда она полезна, а когда вводит в заблуждение?

Решение

Определение

• DAU — Daily Active Users, число уникальных пользователей за день, совершивших целевое действие («active»).
• MAU — Monthly Active Users, аналогично за «последние 30 дней» или «календарный месяц».
• Stickiness = DAU / MAU, обычно усреднённая (например, средний DAU за месяц / MAU того же месяца).

Интерпретация: «какая доля месячных пользователей пользуется продуктом каждый день». Высокая stickiness (≈ 50% — Facebook-уровень) говорит о ежедневном habit-formation.

Когда полезно

• Сравнение продуктов одного класса (соцсети, мессенджеры).
• Отслеживание трендов внутри своего продукта.
• Грубая оценка habit-формирования.

Когда вводит в заблуждение

1. «Active» определено слабо. Если active = «открыл приложение», то ботам и фоновым обновлениям тоже считается. Лучше — meaningful action.
2. Продукт не ежедневный по природе. Налоги, билеты, банкоматы. Stickiness 5% не плохо для такого.
3. Сезонность и недельная циклика. В выходные DAU отличается, в праздники — резко. Сравнивать week-on-week, а не day-on-day.
4. MAU агрегирует историю до 30 дней назад — изменения сегодня видны не сразу.
5. Не отражает «глубину» использования. Пользователь может открыть и сразу закрыть — DAU+1 без пользы.
6. Маркетинговые приливы. Большая кампания привлечения резко поднимает MAU и опускает stickiness, хотя реальное удержание не ухудшилось.

Альтернативы и дополнения

• WAU/MAU — для продуктов недельного ритма.
• L7 / L28 — «сколько дней из последних 7/28 пользователь был активен» (Facebook-метрика).
• Per-feature DAU — DAU по конкретным сценариям (e.g. «отправил сообщение»).
• Cohort retention curves — лучший детектор фактической приверженности.
• Median sessions per user per week — устойчивее к outliers.

Подводные камни

1. Считать DAU как COUNT(events) за день. Уникальных, иначе раздутая метрика.
2. Сравнивать stickiness разных классов продуктов. Telegram и приложение для покупки авиабилетов — некорректно.
3. «MAU не упал — отлично». Может прятать падение DAU за счёт привлечения новых; смотрите ретеншн когорт.

Эталонный ответ

DAU/MAU — простая прокси-метрика частоты использования. Полезна для habit-продуктов и трендов внутри. Слаба для «эпизодических» продуктов и легко искажается определением «active». Лучшая практика — сочетание DAU/MAU + L7/L28 + per-feature DAU + retention curves.