Что означает DAU MAU WAU и как его рассчитать?

DAU, MAU и WAU (ДПС, МПС и ВПС) — это показатели, которые необходимо учитывать при анализе и оценке эффективности мобильного приложения или игры. Они помогают понять, сколько пользователей заходит в приложение в определенное время и насколько активно они его используют. Такие данные полезны для разработчиков, маркетологов и менеджеров, которые хотят оценить успех своего проекта и принять меры для улучшения его показателей.

DAU (ДПС — дневная активная аудитория) показывает, сколько пользователей заходит в приложение каждый день. Этот показатель позволяет оценить, насколько хорошо приложение удерживает свою аудиторию и насколько пользователи активно взаимодействуют с ним. Чем выше значение DAU, тем лучше. Если количество пользователей, заходящих в приложение каждый день, растет, это свидетельствует о его популярности и успешности.

MAU (МПС — месячная активная аудитория) показывает, сколько пользователей заходит в приложение за месяц. В отличие от DAU, MAU учитывает не только активность пользователей в течение одного дня, но и за всего месяц. Если MAU растет и превышает DAU, это означает, что приложение привлекает новых пользователей и удерживает уже существующих. Высокий показатель MAU говорит о том, что приложение пользуется популярностью и интересно людям в течение длительного времени.

WAU (ВПС — недельная активная аудитория) — это показатель, который позволяет оценить активность пользователей в течение недели. В отличие от DAU и MAU, WAU учитывает только пользователей, которые заходили в приложение в течение определенной недели. Если WAU растет, это означает, что пользователи все чаще и чаще заходят в приложение и взаимодействуют с ним. Это положительный показатель, который говорит о росте популярности и вовлеченности пользователей в проект.

Считать показатели DAU, MAU и WAU можно через разные методы. Один из способов — использовать инструменты аналитики, которые регистрируют и анализируют все действия пользователя в приложении. Такие инструменты можно установить на сервер приложения или использовать сторонние сервисы. Кроме того, можно делать запросы к базе данных, чтобы получить нужные данные.

DAU, MAU и WAU являются одними из наиболее важных показателей эффективности приложения. Они позволяют оценить активность пользователей и популярность проекта. Эти показатели следует использовать в комплексе с другими, такими как ARPU (средняя выручка с одного пользователя), показателями удержания пользователей и ростом числа установок. Вместе они помогают понять, насколько успешен и востребован данный продукт на рынке.

Давайте рассмотрим несколько примеров, чтобы лучше понять, какие цифры на самом деле можно получить при анализе DAU, MAU и WAU. Представим, что у нас есть музыкальное приложение, через которое пользователи могут прослушивать и скачивать свои любимые треки. Если DAU в этом приложении равен 100 человек в день, MAU — 500 человек в месяц, а WAU — 200 человек в неделю, это означает, что каждый день в приложение заходит в среднем 100 пользователей, каждый месяц — 500 пользователей, а каждую неделю — 200 пользователей.

Итак, DAU, MAU и WAU — это важные показатели при анализе и оценке эффективности мобильного приложения или игры. Они позволяют понять, насколько активно пользователи заходят в приложение, взаимодействуют с ним и насколько успешен проект в целом. Считать эти показатели можно различными способами, включая использование инструментов аналитики и запросы к базе данных. DAU, MAU и WAU следует использовать в комплексе с другими показателями, чтобы получить полную картину о продукте. Понимание этих показателей помогает разработчикам и маркетологам обеспечить рост и успешность своего проекта.

Что такое DAU и как считать

DAU (Daily Active Users) — это метрика, используемая в аналитике приложений для измерения количества активных пользователей в течение одного дня. Она позволяет разработчику или владельцу приложения получить представление о числе людей, которые взаимодействуют с приложением в определенный период времени.

DAU является одним из ключевых показателей успеха игры или приложения, поскольку он позволяет измерить рост и динамику активных пользователей. DAU также позволяет определить ценность приложения и влияние рекламной кампании, привлекающей новых пользователей.

Для расчета DAU необходимо знать количество уникальных пользователей, которые воспользовались приложением за предыдущие сутки. Это можно узнать через аналитические системы, позволяющие отслеживать активность пользователей, либо с помощью специальных анкет и опросов.

Примеры расчета DAU:

• За прошедшую неделю в приложение зашло 1000 пользователей. DAU равно 1000 / 7 = 142,85 человек.
• За один день было установлено 500 приложений и воспользовались ими 200 пользователей. DAU равно 200 / 500 = 0,4 или 40% установок.
• За неделю было проведено 1000 бронирований на сайте приложения. DAU равно 1000 / 7 = 142,85 бронирований в день.

DAU является одним из наиболее показательных метрик при работе с приложениями. Она позволяет оценить активность пользователей, эффективность маркетинговых кампаний, а также прогнозировать рост и удержание пользователей.

Как DAU может обманывать

Ежедневно активные пользователи (DAU) — это одна из основных метрик, которая широко используется разработчиками и маркетологами для оценки успеха приложений и игр. Однако, несмотря на свою популярность, эта метрика может обманывать и давать искаженное представление о реальном потоке пользователей.

Весьма распространенной проблемой, связанной с DAU, является так называемый «sticky user». Sticky user — это пользователь, который постоянно заходит в приложение или игру и активно взаимодействует с ними, независимо от времени суток или дня недели. В этом случае, каждый его заход будет засчитываться в качестве активного пользователя (DAU), и на деле количество уникальных пользователей будет значительно меньше, чем цифры DAU показывают.

Как правило, компании и разработчики стремятся к максимальному показателю DAU, поскольку он используется как сигнал качества и успешности проекта. Однако, стоит учесть, что увеличение DAU не всегда свидетельствует о росте аудитории и повышении интереса пользователя.

Для более точного анализа активности пользователей и динамики использования приложений и игр, необходимо рассмотреть несколько различных метрик и комбинировать их в комплексе. Наиболее показательными могут быть конкурентные метрики, такие как MAU (ежемесячные активные пользователи) и WAU (еженедельные активные пользователи).

Например, если DAU равен 10 000 пользователей, а WAU равен 100 000, то можно сделать вывод, что к одному и тому же приложению разные пользователи заходят через некоторый промежуток времени. Это означает, что приложение имеет некоторое ядро пользователей, которые являются его «стикерами», и новые пользователи будут редко заходить в приложение. Такое разнообразие в пользователях можно учесть и с помощью метрики Sticky Factor, которая позволяет подсчитать долю «стикеров» в общей аудитории.

Также важно учитывать, что DAU учитывает только количество заходов пользователей в приложение в течение одного дня, и не учитывает время их захода и их длительность. Например, DAU 10 000 может быть достигнут путем того, что 1 человек 10 000 раз зашел в приложение, либо что 10 000 пользователей каждый раз заходили в приложение только на 1 минуту. В таких случаях DAU не отражает реального количества людей, использующих приложение и реальных привычек пользователей.

Чтобы более точно считать DAU и учитывать различные привычки и активность пользователей, можно привлекать разные метрики и аудиторные анкеты. Например, можно рассмотреть такие показатели как Concurrent Users (CCU) — максимальное количество пользователей, использующих приложение одновременно в течение недели, или PCCU (Peak Concurrent Users) — максимальное количество одновременно активных пользователей за определенный период времени.

Важно помнить, что DAU и другие метрики должны быть рассмотрены в контексте и не восприниматься как универсальный показатель успеха приложения или игры. Различные проекты могут иметь разные потребности и цели, и потому наиболее важно анализировать метрики в рамках конкретного проекта и контекста его развития.

Что такое WAU и как считать

WAU (Weekly Active Users) — это метрика, которая показывает количество уникальных активных пользователей приложения или продукта за период в одну неделю. WAU является одним из ключевых показателей вовлекающих пользователей.

WAU также может быть использована для измерений активности на сайте или в онлайн-сервисе. Эта метрика помогает понять, насколько часто люди заходят в приложение или сервис и взаимодействуют с его контентом.

Как считать WAU

Для расчета WAU нужно знать, сколько уникальных активных пользователей было за последнюю неделю.

Существует несколько способов сбора данных для расчета WAU:

1. Анкеты и определение типа пользователя

   Можно использовать анкеты для определения привычек и потребностей пользователей, а также типа продукта, который они используют. Это позволит вести статистику активных пользователей.

2. Максимальное число активных пользователей (MAU)

   WAU можно считать, исходя из данных о MAU (Monthly Active Users), то есть максимального числа активных пользователей за месяц. Если MAU равно, например, 1000 человек, а через неделю было 200 активных пользователей, то WAU будет равна 200 пользователей.

3. PCCU (Peak Concurrently Connected Users)

   Другой способ расчета WAU — использование PCCU (Peak Concurrently Connected Users) — наибольшего числа одновременно подключенных пользователей. Например, у вас есть игра, и в какой-то момент времени в нее зашло 500 человек одновременно. Зная это число и предполагая, что пользователи играют каждый день и не бросают игру, можно оценить WAU.

WAU важно считать и анализировать, так как эта метрика показывает активность пользователей в течение недели. С ее помощью можно определить, насколько часто пользователи заходят, взаимодействуют с продуктом или оставляют отзывы.

Например, WAU кампании на одной из платформ социальных сетей может показать, сколько активных пользователей у вас есть на неделю. Если их число увеличивается каждую неделю, то это хороший показатель.

WAU также позволяет сравнить активность пользователей в разные периоды времени или сравнить показатели с другими приложениями или сервисами.

Дата	Число активных пользователей	Бронирования
01.01.2022	1000	20
08.01.2022	1500	30
15.01.2022	2000	40

Таблица выше показывает WAU за три последние недели. За это время количество активных пользователей увеличилось с 1000 до 2000. Изменилось также количество бронирований: с 20 до 40.

Из этой таблицы можно сделать выводы о том, что количество пользователей растет, а также о том, что у пользователя, скорее всего, была положительная реакция на продукт (увеличение бронирований).

Что такое MAU и как считать

MAU (Monthly Active Users) — это показатель активных пользователей, который используется для оценки популярности и успешности продукта. MAU показывает, сколько человек зашло в приложение, зарегистрировалось или воспользовалось услугами за определенный период, как правило, в течение месяца.

MAU представляет собой количество уникальных пользователей, которые взаимодействовали с продуктом в какой-то период времени (обычно за месяц). Для расчета MAU необходимо знать количество уникальных пользователей, которые активно пользуются продуктом в течение месяца.

Как считать MAU?

При расчете MAU нужно учитывать только активных пользователей, то есть тех, кто регулярно заходит в приложение или пользуется услугами. Необходимо следить за тем, сколько пользователей заходит в приложение каждый месяц и отслеживать их активность.

Примеры расчета MAU:

1. Музыкальное приложение. Если пользователь заходил хотя бы один раз в течение месяца и прослушал несколько песен, то он считается активным пользователем.
2. Игровое приложение. Если пользователь заходил хотя бы один раз в течение месяца и сыграл несколько партий, то он считается активным пользователем.

MAU важно считать, чтобы отслеживать рост или падение активности пользователей и принимать соответствующие меры для удержания пользователей или привлечения новых. MAU также позволяет сравнивать свои показатели с показателями других проектов или конкурентов.

Вместе с MAU часто используется также метрика DAU (Daily Active Users) — количество активных пользователей в день и WAU (Weekly Active Users) — количество активных пользователей в неделю.

MAU полезна для разработчиков и владельцев продукта, поскольку показывает общую картину о количестве пользователей и их активности. Она позволяет определить, насколько успешным является продукт и насколько пользователи остаются довольными им.

MAU также может быть полезна для показывать клиентам или инвесторам, чтобы продемонстрировать рост и популярность продукта.

Определение активного пользователя

Активный пользователь (DAU) — это показатель, который позволяет определить количество уникальных пользователей, которые зашли в приложение или кликали по контенту за определенный период времени.

Определение активного пользователя — один из наиболее важных метрик для разработчика приложений или продукта в целом. Максимальное количество активных пользователей позволяет понять насколько хорошо пользователи взаимодействуют с приложением или игрой за определенный период времени.

Для определения активного пользователя можно подойти следующим образом:

1. Выберите период времени, за который вы хотите вести отчет, например, день, неделю или месяц.
2. Зафиксируйте количество пользователей, которые зашли в приложение (Concurrent User) за данный период.
3. Определите количество пользователей, которые взаимодействовали с приложением. Например, если это музыкальное приложение, учтите количество прослушиваний, а если это игра — количество сыгранных уровней или время, проведенное в игре.

DAU можно определить и через DAU/MAU (DAU divided by MAU), где MAU (Monthly Active Users) — количественное показатель пользователей, которые взаимодействуют с приложением в течение месяца.

Чтобы получить более полную картину о ценности пользователей, рассмотрите и другие показатели метрики DAU/MAU:

• Retention Rate — процент пользователей, которые возвращаются и продолжают использовать приложение после первой встречи (первого захода).
• Conversion Rate — процент пользователей, которые становятся платящими клиентами или выполняют какие-то другие нужные вам действия.
• ARPU (Average Revenue per User) — средний доход, который приносит один пользователь.

Таким образом, определение активного пользователя основывается на различных показателях, позволяющих более детально понять, какие стратегии и кампании будут наиболее эффективными для привлечения новых пользователей и удержания уже имеющихся.

Сегментирование аудитории

Сегментирование аудитории – это процесс разделения пользователей по определенным параметрам или характеристикам. Целью сегментации является более точное понимание и охват нужной аудитории для рекламных кампаний, а также определение эффективных стратегий для удержания и привлечения новых пользователей.

Сегментирование аудитории помогает оптимизировать рекламные бюджеты, так как позволяет нацелить рекламу на наиболее подходящие для этого группы пользователей. Метрики DAU (ежедневно активные пользователи), MAU (ежемесячно активные пользователи) и WAU (еженедельно активные пользователи) позволяют отслеживать динамику активности пользователей, а также определить наиболее активные периоды.

Сегментирование аудитории осуществляется через анализ активности и поведения пользователей в приложении или на сайте, а также путем заполнения анкет для получения дополнительной информации о них. Ниже приведены примеры основных типов сегментов аудитории:

• По типу деятельности: пользователи, использующие приложение для чтения книг, прослушивания музыки, игры или бронирования отелей;
• По местоположению: пользователи из разных стран, регионов или городов;
• По привычкам использования: пользователи, которые редко или часто пользуются приложением, а также клиенты, которые осуществляют повторные установки;
• По демографии: пользователи определенного возраста, пола, образования или дохода;
• По интересам: пользователи, заинтересованные в определенном типе контента или категории товаров;
• По уровню активности: активные пользователи, которые посещают приложение каждый день или несколько раз в неделю, а также новые пользователи.

Для достижения максимального результата, разработчику приложения следует проводить регулярный анализ сегментов аудитории, выявлять рост или снижение показателей DAU, MAU и WAU, а также применять разные стратегии привлечения новых пользователей и удержания существующих.

Метрика	Описание	Примеры вычисления
DAU	Количество ежедневно активных пользователей	DAU = количество уникальных пользователей приложения в течение одного дня
MAU	Количество ежемесячно активных пользователей	MAU = количество уникальных пользователей приложения в течение одного месяца
WAU	Количество еженедельно активных пользователей	WAU = количество уникальных пользователей приложения в течение одной недели

Sticky Factor — отношение DAU к MAU

Sticky Factor (SF) — это метрика, которая показывает, насколько пользователи вашего приложения или проекта «прилипают» к нему и остаются активными. Она определяется как отношение DAU (количество пользователей в день) к MAU (количество пользователей в месяц).

Sticky Factor важно рассматривать для разных типов приложений, так как оно может указывать на различные особенности пользовательской активности в разных проектах. Например, для социальной сети Sticky Factor может отражать насколько пользователи задействованы в коммуникации друг с другом. Для музыкального приложения SF может показывать насколько часто пользователи возвращаются, чтобы прослушивать новую музыку, и т. д.

Как считать Sticky Factor?

Для расчета Sticky Factor необходимо знать количество DAU и MAU. Допустим, у вас есть приложение или проект, который заходят 100 пользователей каждый день (DAU) и в месяц имеет 1000 уникальных пользователей (MAU). Sticky Factor в данном случае будет равен 0.1 (10%).

Также можно рассмотреть Sticky Factor с учетом времени. Например, за одну неделю 50 пользователей заходят в ваше приложение (DAU) и в течение месяца оно имеет 500 уникальных пользователей (MAU). В этом случае Sticky Factor будет равен 0.1 (10%). Это означает, что в среднем за неделю пользователи заходят в приложение один раз.

Значение Sticky Factor

Sticky Factor позволяет оценить, насколько ваш продукт мотивирует пользователей возвращаться и оставаться активными. Чем выше значение SF, тем больше людей постоянно используют ваше приложение или проект. Это может указывать на хорошую пользовательскую ценность, рост в показателях удержания и различные площадки для монетизации приложения.

Примеры метрики Sticky Factor:

— В музыкальном приложении Sticky Factor показывает, сколько раз в среднем пользователи заходят в приложение для прослушивания новых треков.

— В игровом приложении Sticky Factor может показывать, сколько раз пользователи заходят в игру для следующей сессии.

— В приложении для бронирования жилья Sticky Factor позволяет оценить, как часто пользователи заходят для поиска новых предложений и совершения бронирования.

Значение Sticky Factor для разработчика

Sticky Factor помогает разработчикам исследовать, насколько их продукт увлекателен для пользователей. Если Sticky Factor низкий, то необходимо искать пути для улучшения пользовательского опыта и увеличения его «прилипчивости». Высокий Sticky Factor может указывать на то, что пользователи находят ценность в вашем приложении и остаются с ним активными.

Sticky Factor — это важная метрика для анализа активности и удержания пользователей. Ее использование позволяет разработчикам понять, насколько их проект интересен и значим для пользователей, а также вести динамику его развития.

Какой Sticky Factor считается хорошим

Sticky Factor (SF) — это метрика, которая показывает насколько пользователи приложений остаются «прилипшими» к приложению и удерживаются на протяжении определенного периода времени.

Для разработчика или владельца проекта важно понимать, насколько активно пользователи взаимодействуют с приложением в течение разных периодов жизни продукта.

Считать Sticky Factor можно по разным показателям. Один из наиболее распространенных способов расчета Sticky Factor — это отношение количества активных пользователей за определенное время к числу новых пользователей за тот же период. Пример расчета данной метрики:

Период	Количество новых пользователей	Количество активных пользователей	Sticky Factor
1 неделя	100	50	0.5
2 недели	80	40	0.5
3 недели	90	30	0.33
4 недели	70	20	0.29

В данном примере Sticky Factor равен 0.5 на протяжении двух недель. Это означает, что каждый новый пользователь в среднем делает половину от того, что делал пользователь на предыдущей неделе. Чем выше Sticky Factor, тем лучше удержание пользователей в приложении.

Хорошим Sticky Factor обычно считается тот, который превышает 0.3. Если метрика держится на уровне 0.5 и выше, это говорит о том, что пользователи активно взаимодействуют с приложением и продолжают его использовать.

Примеры хорошего Sticky Factor можно видеть в различных приложениях. Например, приложения для прослушивания музыки или игры типа «Алхимия». В таких приложениях пользователь часто возвращается для новых встреч с любимыми композициями или для продолжения игры.

Вести метрики удержания пользователей важно не только разработчику, но и рекламной кампании. Sticky Factor позволяет определить, как долго люди будут делать запросы к приложению или продолжать использовать его после встречи с рекламной акцией.

Важной частью расчета Sticky Factor является определение, какой период следует брать для расчета. Для некоторых приложений может быть достаточно недели, для других — несколько месяцев. Важно учитывать специфику приложения и привычки его аудитории.

Также следует учитывать, что Sticky Factor является комплексной метрикой и его значения могут зависеть от других показателей, таких как количество сессий, метрику PCCU (среднее количество клиентов в день), среднее время, проведенное пользователем в приложении и других.

В итоге, хороший Sticky Factor показывает, что пользователи активно взаимодействуют с приложением и остаются его постоянными пользователями на протяжении определенного периода времени. Это говорит о том, что приложение привлекательно для пользователей и удерживает их внимание.

Как измерить вовлеченность

Вовлеченность пользователей – один из ключевых показателей успеха продукта. Измерение вовлеченности помогает разработчикам и маркетологам понять, насколько активно и насколько долго пользователи используют приложение или игру. Это важное значение, которое можно считать через различные метрики.

DAU (Daily Active Users) – это метрика, которая показывает количество активных пользователей в течение одного дня. Это количество позволяет оценить интересность приложения для пользователей.

MAU (Monthly Active Users) – это метрика, которая показывает количество активных пользователей в течение месяца. Она также позволяет определить уровень вовлеченности пользователей и дает представление о долгосрочной популярности приложения или игры.

WAU (Weekly Active Users) – это метрика, которая показывает количество активных пользователей в течение недели. Она позволяет отслеживать изменения вовлеченности пользователей на протяжении этого периода.

Если ваше приложение предлагает прослушивание музыки, то дополнительно можно измерять метрику продолжительности прослушивания и среднее количество прослушанных композиций на пользователя. Это поможет понять, насколько пользователи активно пользуются приложением и насколько долго они желают в нем оставаться.

Внедрение разнообразных анкет и опросников, встроенных в приложение либо через push-уведомления также может служить хорошим примером оценки вовлеченности пользователей. Следующие вопросы позволяют определить, насколько устойчива и глубокая вовлеченность:

1. Как часто пользователи заходят в приложение?
2. Как долго пользователи остаются в приложении?
3. Как часто пользователи возвращаются в приложение через неделю/месяц/год?
4. Какие функции приложения пользователь использует чаще всего?
5. Какой процент пользователей регулярно делает покупки в приложении?

Также одним из показателей вовлеченности является количество установок (User Acquisition). Рост количества установок показывает интерес к продукту и его популярность.

Компании могут вести рекламные кампании, чтобы привлекать новых клиентов. При оценке эффективности таких кампаний необходимо учитывать не только количество установок, но и sticky factor – то есть насколько долго пользователь остается с приложением после установки. Также можно измерять время жизни пользователя – период от установки приложения до его удаления.

Отзывы пользователей также могут служить важной метрикой вовлеченности. Анализ отзывов позволяет понять, что пользователи думают о продукте и какие изменения нужно внести, чтобы удовлетворить их потребности. Чем больше положительных отзывов и ниже количество негативных, тем выше вовлеченность пользователей.

В целом, чтобы правильно считать показатели и измерять вовлеченность, разработчикам необходимо определить конкретные метрики, которые будут наиболее важными для их продукта. Можно использовать таблицы и диаграммы для визуального представления данных, чтобы проще оценить динамику и сравнивать показатели на разных этапах развития продукта.

Показатели PCCU ACU CCU

Для оценки пользовательской активности при разработке и анализе игры или приложения используются такие метрики, как PCCU (Peak Concurrent Users), ACU (Average Concurrent Users) и CCU (Concurrent Connected Users). Рассмотрим каждый из них подробнее:

PCCU (Peak Concurrent Users)

PCCU — это максимальное количество пользователей, которые заходили в игру или приложение через определенный период времени (например, за одну неделю или месяц). PCCU позволяет оценить масштабы популярности продукта и его способность привлекать и удерживать пользователей.

Примеры использования PCCU:

• Оценка количества новых пользователей за определенный период;
• Определение пиковой нагрузки на игру или приложение;
• Планирование масштабирования и оптимизации системы.

ACU (Average Concurrent Users)

ACU — это среднее количество пользователей, которыми пользуются игра или приложение одновременно в течение определенного периода времени (например, в течение дня или недели). ACU позволяет оценить показатель стиккости продукта, то есть его способность привлекать и удерживать пользователей в течение длительного времени.

Примеры использования ACU:

• Оценка средней активности пользователей;
• Анализ эффективности маркетинговых кампаний;
• Определение эффективности изменений и обновлений продукта.

CCU (Concurrent Connected Users)

CCU — это количество одновременно подключенных пользователей к игре или приложению. CCU позволяет оценить пиковую нагрузку на серверы и систему в целом. Этот показатель особенно важен для онлайн-проектов, где множество пользователей могут оказаться одновременно в сети.

Примеры использования CCU:

• Оценка масштабов проекта в контексте серверной инфраструктуры;
• Определение жизненного цикла игры или приложения;
• Анализ загрузки серверов в пиковые моменты.

Важно отметить, что эти показатели могут быть рассчитаны для разных периодов времени (например, дня, недели, месяца) и варьироваться в зависимости от конкретной игры или приложения. А также необходимо учитывать остальные факторы, влияющие на пользовательскую активность, такие как качество контента, удобство использования, наличие рекламной и вовлекающей аудиторию активности.

Какие метрики учитывать кроме DAU WAU и MAU

Когда речь идет о метриках для оценки популярности и успешности проекта, DAU, WAU и MAU являются наиболее распространенными показателями. Однако есть и другие метрики, которые будут полезны для более полного анализа.

1. Прослушивания и просмотры контента

Если ваш проект связан с медиа-контентом, то важно учитывать количество прослушиваний или просмотров. Например, для музыкального приложения или видео-платформы, такая метрика покажет, насколько активно контент используется пользователями.

2. Concurrent users

Для приложений, которые могут быть запущены одновременно на нескольких устройствах, ценно узнать количество пользователей, которые используют приложение одновременно. Это позволит понять, насколько ваше приложение популярно в определенное время.

3. Рост числа установок

Если вашей целью является привлечение новых пользователей, важно отслеживать динамику установок приложения. Наблюдение за этой метрикой поможет оценить успех ваших маркетинговых и рекламных усилий.

4. Запросы и бронирования

Для приложений, связанных с резервированием или бронированием услуг или товаров (например, гостиницы, рестораны, авиабилеты и т. д.), важно отслеживать число запросов и бронирований, чтобы оценить эффективность вашей платформы.

5. Отзывы и анкеты пользователей

Чтобы понять, насколько пользователи довольны вашим приложением или сервисом, важно учитывать отзывы и заполняемые анкеты. Это поможет вам внести улучшения и удовлетворить потребности вашей аудитории.

6. Ценность контента

Если ваш проект предлагает платный контент, важно учитывать выручку от продажи такого контента. Это позволит вам оценить, насколько ваша платформа ценна для пользователей и приносит прибыль.

Это лишь некоторые из метрик, которые можно учитывать кроме DAU, WAU и MAU. Важно выбрать те, которые наиболее подходят для вашего проекта и регулярно отслеживать их изменения в течение времени. Такой анализ поможет вам получить полное представление о состоянии и динамике вашего проекта.

Как улучшать DAU WAU и MAU

DAU (Daily Active Users) — это метрика, которая показывает количество уникальных пользователей, которые заходят в приложение ежедневно. WAU (Weekly Active Users) — это метрика, которая показывает количество уникальных пользователей, которые заходят в приложение еженедельно. MAU (Monthly Active Users) — это метрика, которая показывает количество уникальных пользователей, которые заходят в приложение ежемесячно.

Увеличение DAU, WAU и MAU является важной задачей для многих приложений типа «один-здесь», где пользователи должны заходить в приложение регулярно, чтобы получать максимальную ценность от продукта.

1. Привлекайте новых пользователей

Одним из способов увеличения DAU, WAU и MAU является привлечение новых пользователей. Рекламные кампании, virality и другие маркетинговые инструменты могут быть использованы для привлечения новых пользователей. Важно уделить внимание рекламным кампаниям, которые показывают хорошие показатели конверсии в установки приложения.

2. Улучшайте вовлеченность пользователей

Чтобы пользователь продолжал заходить в приложение на протяжении долгого периода времени, важно сделать приложение привычным и вовлекающим. Создавайте интересные функции, которые заставят пользователя возвращаться и строить привычки. Например, добавление системы достижений и рейтингов или предложение персонализированных рекомендаций на основе предыдущего использования.

3. Разрабатывайте новые функции и проекты

Старые функции могут стать скучными и перестать привлекать пользователей. Поэтому необходимо постоянно совершенствовать продукт и разрабатывать новые функции и проекты, чтобы привлекать внимание пользователей и поддерживать интерес к приложению.

4. Анализируйте и следите за метриками

Важно вести анализ и следить за метриками DAU, WAU и MAU, чтобы понимать, насколько хорошо работает ваше приложение и насколько успешными являются ваши мероприятия по улучшению этих показателей. Здесь могут быть использованы разные встроенные аналитические инструменты или инструменты сторонних компаний.

5. Постоянно общайтесь с пользователями

Чтобы узнать, что делать, чтобы пользователи продолжали заходить в приложение, важно постоянно общаться с ними. Разработка анкет, изучение отзывов, проведение встреч с пользователями или собственными сообществами могут помочь понять, что вам нужно сделать, чтобы улучшить интерес пользователей и удерживать их на протяжении долгого времени.

6. Создавайте редко встречающиеся события

Часто пользователи будут заходить в приложение только тогда, когда появляются особые или редкие события. Создание редко встречающихся событий, таких как большой концерт в приложении для музыки или эксклюзивная возможность для бронирования, может привлечь пользователей и увеличить их вовлеченность в продукт.

Метрика	Какая метрика показывает
DAU	Количество уникальных пользователей, которые заходят в приложение ежедневно.
WAU	Количество уникальных пользователей, которые заходят в приложение еженедельно.
MAU	Количество уникальных пользователей, которые заходят в приложение ежемесячно.