Что такое DAU, MAU и почему коэффициент липкости — ключевая метрика продукта
DAU и MAU: расшифровка и базовые определения
DAU (Daily Active Users) — количество уникальных пользователей, совершивших хотя бы одно целевое действие за сутки. Целевым действием может быть открытие приложения, просмотр страницы, отправка сообщения — это определяется продуктовой командой.
MAU (Monthly Active Users) — уникальные пользователи, проявившие активность за скользящие 30 дней. Важно, что один и тот же пользователь считается и в DAU, и в MAU, поэтому DAU всегда меньше либо равен MAU.
Эти метрики — фундамент любого продукта. Они отвечают на вопрос «сколько людей пользуется нами прямо сейчас» и показывают масштаб охвата. Но сами по себе они не говорят о глубине вовлечения.
Коэффициент липкости (Stickiness) — главный индикатор привычки
Stickiness = DAU / MAU × 100%. Это мера того, как часто ваша месячная аудитория возвращается ежедневно. По сути, вы считаете, сколько дней в месяце среднестатистический пользователь активен.
Если у вас 100 000 MAU и 20 000 DAU, липкость равна 20%. Значит, ваш типичный пользователь заходит 6 дней из 30. Это хороший ориентир для многих SaaS-продуктов и e-commerce платформ.
Бенчмарки по отраслям: Мессенджеры — 40–60%; Социальные сети — 30–50%; Игры — 20–35%; SaaS (B2B) — 10–25%; E-commerce — 5–15%; Медиа — 3–10%. Эти цифры усреднены и зависят от частоты использования сценария.
Как интерпретировать показатели липкости
Низкий Stickiness (менее 10%) сигнализирует о том, что продукт не стал ежедневной привычкой. Пользователи заходят редко, возможно, раз в месяц по конкретной нужде. Это характерно для сервисов бронирования, страховых калькуляторов или налоговых сервисов.
Средний уровень (10–25%) — пользователь возвращается несколько раз в месяц. Продукт решает повторяющуюся задачу, но не каждый день. Это ниша большинства SaaS-инструментов, CRM-систем и образовательных платформ.
Высокий уровень (25–50%) означает, что продукт плотно вошёл в ежедневную рутину. Пользователь открывает его почти каждый второй день. Такой показатель — мечта для фитнес-трекеров, планировщиков и мессенджеров.
Почему DAU и MAU стоит смотреть вместе
Рост MAU на 20% месяц к месяцу выглядит отлично, но если DAU не растёт — вы набираете аудиторию, которая не возвращается. Это проблема «дырявого ведра»: маркетинг приводит новых пользователей, а продукт не удерживает.
Обратная ситуация: DAU стабилен, MAU падает. Это тревожный звонок — база сжимается до лояльного ядра. Вы теряете охват, хотя ядро продолжает активно пользоваться продуктом.
Только отслеживая обе метрики и их соотношение, можно увидеть полную картину здоровья продукта. Именно поэтому Stickiness считается одним из «Северных звёзд» (North Star Metric) для многих компаний.
Практические советы по улучшению липкости
1. Внедрите ежедневные триггеры. Push-уведомления с персонализированным контентом, ежедневные подборки, напоминания о незавершённых действиях поднимают частоту возвратов на 15–30%.
2. Создайте «сценарий ежедневного использования». Например, Duolingo мотивирует streak-механикой (серией дней без пропуска). Streak резко увеличивает Stickiness и снижает отток.
3. Анализируйте поведенческие когорты. Разбейте пользователей на группы по частоте визитов. Для каждой группы — свой набор механик возврата. Не пытайтесь всех сделать ежедневными пользователями сразу.
4. Onboarding должен показывать ценность за первые 3 минуты. Пользователи, не увидевшие пользы в первый день, с вероятностью 80% не вернутся никогда. Инвестируйте в качественный стартовый путь.
Ограничения метрики и как их обойти
Stickiness не различает платящих и бесплатных пользователей. Высокая липкость фри-пользователей без конверсии в платящих — это затраты на серверы, а не выручка. Совмещайте DAU/MAU с ARPU и LTV.
Метрика чувствительна к определению «активности». Если вы считаете активным любое открытие приложения — цифры завышены. Если требуете сложное действие — занижены. Зафиксируйте единое определение и не меняйте его.
На малых объёмах (менее 5000 MAU) Stickiness подвержен сильным колебаниям. В таких случаях лучше использовать скользящее среднее за 7 дней для сглаживания графика.