DAU
Также: daily active users, дневная аудитория, дау, dau mau
DAU (Daily Active Users) — число уникальных пользователей, совершивших целевое действие за сутки. Сам по себе показывает размер аудитории, но не её здоровье: DAU растёт и при плохом удержании, пока есть бюджет на трафик. Смысл появляется в отношении DAU/MAU.
DAU (Daily Active Users) — количество уникальных пользователей, совершивших целевое действие за сутки. Рядом почти всегда стоят WAU (за неделю) и MAU (за месяц).
DAU — метрика размера, а не здоровья. Она честно отвечает на вопрос «сколько людей пользуются продуктом сегодня» и ничего не говорит о том, вернутся ли они завтра. Пока есть бюджет на закупку трафика, DAU можно растить при полностью провальном удержании — и обнаружить это ровно в тот день, когда бюджет закончится.
Кого считать активным?
Самая содержательная часть метрики — определение «активности», и именно её чаще всего выбирают неудачно.
- Открыл приложение — самое слабое определение. Сюда попадают заходы на секунду по пуш-уведомлению. DAU красивый, связи с ценностью нет.
- Совершил ключевое действие — отправил сообщение, прослушал трек, создал документ. Это то, ради чего продуктом пользуются.
- Дошёл до момента ценности — самое строгое: не просто действие, а действие с результатом.
Определение обязано быть зафиксировано и одинаково у всех, кто смотрит на цифру. Смена определения задним числом ломает всю историю метрики и сравнение периодов.
Что показывает отношение DAU/MAU?
Липкость = DAU / MAU × 100%
Отношение отвечает на вопрос: сколько дней в месяце пользуется продуктом типичный человек. DAU/MAU = 20% означает примерно 6 дней из 30. Это и есть переход от размера к здоровью.
| Тип продукта | DAU/MAU | Смысл |
|---|---|---|
| Мессенджеры, соцсети | 50–70% | Ежедневная привычка |
| Музыка, новости | 30–50% | Почти ежедневно |
| Рабочие инструменты B2B | 25–40% | В рабочие дни |
| Маркетплейсы, доставка | 10–20% | По потребности |
| Банки, госуслуги | 5–15% | По событию — и это норма |
Низкое отношение само по себе не проблема: никто не заказывает такси ежедневно. Проблема — когда оно ниже нормы своей категории или падает при росте DAU.
Пример с числами
| Месяц | DAU | MAU | DAU/MAU | Расход на трафик |
|---|---|---|---|---|
| Март | 42 000 | 140 000 | 30% | 2,1 млн ₽ |
| Апрель | 48 000 | 190 000 | 25% | 3,4 млн ₽ |
| Май | 51 000 | 250 000 | 20% | 5,2 млн ₽ |
Отчёт «DAU вырос на 21% за квартал» — правда. Но липкость упала с 30% до 20%, а расход на трафик вырос в 2,5 раза. Продукт не стал нужнее: он покупает всё больше людей, которые заходят всё реже. Как только закупку остановят, DAU схлопнется к ядру. Одна метрика DAU этого не показывает — показывает только пара с MAU.
Где чаще всего ошибаются?
- Слабое определение активности. Открытие приложения по пушу — не пользование продуктом.
- Смотреть DAU без MAU и удержания. Рост аудитории при падении липкости — это не рост, а более дорогая закупка.
- Складывать DAU за период. Уникальность считается на всём интервале сразу.
- Менять определение задним числом. История метрики перестаёт быть сравнимой, а решения — обоснованными.
- Считать роботов и внутренние аккаунты. Мониторинг и тестовые сессии заметно завышают цифру в небольших продуктах.
Связанные термины
- Retention — метрика, которая отвечает на вопрос, вернутся ли эти пользователи.
- Метрики продукта — как DAU встраивается в общую систему.
- North Star Metric — почему DAU редко годится на роль главной метрики.
- Дашборд — как выносить DAU так, чтобы он не вводил в заблуждение.
Продуктовая аналитика 2.0
Углубленный курс продуктовой аналитики с Python, ML и продвинутыми техниками анализа
Посмотреть курс