CC BY
0УДК 004
Труханович А.А.
магистрант
Калужский государственный университет им. К.Э. Циолковского
(г. Калуга, Россия)
MAU, WAU, DAU ДЛЯ АНАЛИТИКИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ САЙТА ИЛИ ПРИЛОЖЕНИЯ
Аннотация: в статье рассматриваются метрики для оценки активности и эффективности веб-сайтов и мобильных приложений: MAU (Monthly Active Users), WAU (Weekly Active Users) и DAU (Daily Active Users). Представлен анализ каждой метрики, ее значимость для понимания вовлеченности пользователей и выявления тенденций использования продукта.
Ключевые слова: метрики, эффективность, аналитика.
Аналитика показателей эффективности сайта или приложения - одно из ключевых активностей, которыми нельзя пренебрегать в процессе оценки популярности разработанного интерфейса у пользователей. Без подробной статистики показателей веб-проекта в текущих реалиях диджитал рынка никуда, в противном случае работа ведется без определенной направленности в части развития продукта.
Метрики, которые мы рассмотрим, позволяют пролить свет на активность пользователей в различных срезах определенного временного периода. Понимание и правильный расчет данных показателей предоставляет нам возможность оперативно реагировать на устранение проблемных мест в интерфейсе, а также эффективнее улучшать продукт.
Начнем с подробного разбора терминов:
Во всех терминах присутствует сочетание двух букв - AU. Эта аббревиатура обозначает пользователей, которые хотя бы один раз
взаимодействовали с вашим продуктом (Active Users). Соответственно первые буквы аббревиатур указывают нам на анализируемый срез - период, за который ведется расчет каждой метрики в отдельности.
DAU (Daily Active Users) — количество пользователей активных в течение одного дня. Данная метрика, в виде самостоятельной единицы, больше подходит для приложений «каждого дня» - это мессенджеры, развлекательные игры, почта и так далее.
Простыми словами данная метрика - это число уникальных посетителей сайта или приложения. В один день к вам может прийти определенное количество человек, но при этом в другой день посещений не состоится. Именно поэтому важно анализировать данный показатель в динамике день ото дня.
Рассчитывая DAU метрику необходимо брать в счет только уникальных посетителей, а не общее их количество. Пользователи могут несколько раз использовать ваш продукт в течение дня. Возьмем в пример Яндекс Метрику. Допустим в рамках одного уникального посещения состоялось 5 визитов на сайт одного и того же человека, следовательно, показатель DAU = 1.
DAU показатель считается для отслеживания востребованности сайта или приложения в динамике. Показатель ежедневно меняется и позволяет делать выводы на основе роста или понижения уникальных посещений. Метрика позволяет отчетливее понимать прогнозируемый уровень дохода, необходимые улучшения продукта с точки зрения функционала и коммуникации с клиентами, а также демонстрирует частоту взаимодействий клиентов с продуктом. DAU можно брать как за самостоятельную метрику, так и за переменную.
DAU в основном смотрят для оценки отклика пользователей во время запуска рекламной кампании. В моменте также важно отслеживать пики посещений пользователей - PCU (Peak Concurrent User), который демонстрирует промежутки, в которых пользователи наиболее активно
используют продукт. Совместно данные метрики оцениваются для того, чтобы не прогадать с временем запуска рекламной кампании.
WAU —показатель, демонстрирующий количество уникальных пользователей за неделю. Например, если в течение недели 50 человек заходили в приложение 450 раз, то WAU = 50. За неделю можно брать любой период в 7 дней подряд. Метрика, как самостоятельная единица, больше подходит для приложений, использующихся несколько раз в неделю- это, к примеру, приложение маркетплейса, цифровые видеосервисы и так далее.
MAU — отражает количество уникальных пользователей за месяц. Например, если в течение месяца 500 человек заходили в приложение 4500 раз, то MAU = 500. Метрика, как самостоятельная единица, подойдет для приложений, к которым люди обращаются несколько раз в течение месяца.
Метрики DAU, MAU, WAU лучше всего анализировать совместно, так как с точки зрения расчета они никак не связаны между собой. Каждый показатель в отдельности отражает определенный момент в поведении пользователя:
- DAU говорит нам о реакции пользователей в моменте (к примеру, в момент выхода обновления),
- WAU и MAU отражают степень вовлеченности пользователей в продукт, их лояльность и стабильность популярности сайта/приложения.
Важно запомнить следующее:
- WAU не есть показатель DAU умноженный на 7.
- MAU не есть показатель WAU умноженный на 4.
Показатели всегда независимы друг от друга, так как пользователи запускают приложение по-разному. Одни несколько раз в день, вторые раз в месяц, третьи несколько раз в полгода и т.д.
Наглядность данным метрикам придает сегментирование анализируемых аудиторий.
К примеру, можно создавать следующие сегменты:
- частотность посещений (день, 7 дней, 14 дней, 30 дней и так далее),
- география (страна, область, город),
- выполнение действия (заполнил форму, положил товар в корзину). Сравнивая различные сегменты можно наблюдать определенные
зависимости между ними. К примеру, рассматривая частотность посещения в разных регионах или зависимость выполнения действия от географии.
Коэффициент липучести или Sticky Factor, Данные метрики также позволяют в процентном соотношении оценить коэффициент липучести (SF) -конкретно показатель вовлеченности пользователей, их заинтересованности в продукте (рисунок 1).
Рисунок 1. Формула расчета коэффициента липучести.
При росте показателей очевиден рост и лояльности пользователей, их повышенная способность рекомендовать сервис.
Понять оптимальное значение не всегда предоставляется возможным ввиду различия тематик бизнеса. Тем не менее, в определенных направленностях бизнеса примерные цифры могут быть заранее понятны. Например, для мессенджера ожидаются высокие значения, так как люди используют их на ежедневной основе, когда как для магазина автомобилей -раз в несколько лет.
Таким образом можно сделать следующие выводы:
- Метрики DAU, WAU, MAU отражают эффективность продукта и активность пользователей в дневном, недельном и месячном срезе,
- Низкое значение показателей указывает на необходимость доработок интерфейса или обновление всего продукта,
- Увеличение показателей отражает то, что продукт востребован, его хотят рекомендовать,
- Метрики лучше всего считать в совокупности друг с другом, сегментируя аудитории по разным признакам и выстраивая определенные зависимости между сегментами.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Словарь маркетолога [Электронный ресурс]. URL: https://w. unisender. com/ru/glossary/mau-dau-üi-osnovnye-metriki-mobünyh-prilozhenij/#anchor-1 (дата обращения: 13.01.25);
2. Что такое DAU, WAU и MAU и как их рассчитать [Электронный ресурс]. URL: https://yandex.ru/adv/edu/materials/metriki-mau-wau-dau (дата обращения: 14.01.25)
Trukhanovich A.A.
Kaluga State University named after K.E. Tsiolkovsky (Kaluga, Russia)
MAU, WAU, DAU FOR ANALYSIS OF SITE OR APPLICATION PERFORMANCE INDICATORS
Abstract: the article discusses metrics for assessing the activity and effectiveness of websites and mobile applications: MAU (Monthly Active Users), WAU (Weekly Active Users) and DAU (Daily Active Users). An analysis of each metric, its significance for understanding user engagement and identifying product usage trends is presented.
Keywords: metrics, effectiveness, analytics.
