Сценарий: deep-dive в DAU/MAU stickiness — что 20% значит на самом деле

Условие

Stickiness = DAU/MAU = 20%. Это много или мало? Что значит и как улучшить?

Решение

Что означает stickiness 20%

Среднестатистический активный за месяц пользователь заходит 6 дней из 30 (30 × 0.2). Это усреднённый показатель и он скрывает бимодальность: реальная картина — есть «ежедневники» (заходят 25–30 дней) и «случайники» (1–2 дня).

Бенчмарки

Для авиа 20% — норма; для соцсети — катастрофа.

Декомпозиция DAU/MAU

DAU = sum(retained_yesterday) + new_today + resurrected_today
MAU = unique users за 30 дней

Падение stickiness — это или новые/реактивированные «разбавляют» MAU без возврата, или ежедневники теряют частоту.

Что смотреть, чтобы понять, куда расти

1. Distribution активных дней (гистограмма «сколько дней в месяце заходил») — есть ли бимодальность.
2. L28 retention (Lncke) — у скольких пользователей хотя бы N дней из 28.
3. Resurrected vs new vs retained — состав DAU.
4. Power user curve — какая доля DAU делает 80% действий.

Как улучшить

• Hook/triggers: push на полезное событие, email для давно не заходивших.
• Habit-forming features: streaks, daily content, ежедневные челленджи.
• Уменьшить «случайных» пользователей через лучший targeting в acquisition.

Подводные камни

1. Stickiness можно увеличить, сократив MAU (выкинуть случайных) — это не рост, а сокращение базы. Смотреть DAU абсолютно.
2. DAU = unique. Если юзер заходит 5 раз за день — он 1.
3. MAU rolling 30d ≠ MAU за календарный месяц — путаница в дефинициях.
4. На bot/test трафике stickiness взлетает — отделять.
5. Для приложений с offline-функциональностью (карты, читалки) DAU не отражает реальное использование.

Эталонный ответ

20% = пользователь заходит 6 дней из 30 в среднем. Для маркетплейса — норма, для соцсети — мало. Декомпозировать на retained/new/resurrected и смотреть L28-распределение, а не среднее.