# DAU/MAU: як порахувати stickiness і яке значення вважати хорошим

> DAU/MAU простими словами: формула, яке значення stickiness вважати хорошим, розбір на даних за місяць і чому тижневому продукту потрібен WAU/MAU.

- Джерело: https://productovi.com/uk/blog/dau-mau-ratio
- Автор: Sergey Bruh
- Опубліковано: 2026-09-30
- Теми: Активні користувачі й stickiness

DAU/MAU — це **середня кількість активних користувачів за день, поділена на кількість активних користувачів за місяць**, тобто частка місячної аудиторії, яка з'являється в продукті у звичайний день. Якщо цього місяця застосунком користувалися 1 000 людей, а в середній день його відкривали 200 із них, DAU/MAU дорівнює 20%. Це найпоширеніша міра stickiness (липкості), і вона має сенс лише тоді, коли продуктом мають користуватися щодня. Для продукту, який потрібен раз-двічі на тиждень, низький DAU/MAU — норма, а чесне число — WAU/MAU. Далі: формула, яке значення вважати хорошим, розбір на місяці даних Halves (вигаданого застосунку для спільних витрат) і пастки, через які це співвідношення вводить в оману.

## Формула DAU MAU: щоденні активні користувачі до місячних

[DAU, WAU і MAU](/uk/glossary/pa-dau-wau-mau) — це кількість **унікальних користувачів**, які виконали дію, що зараховується (наприклад, відкрили застосунок), за день, тиждень і місяць. [Stickiness](/uk/glossary/pa-stickiness) ділить коротке вікно на довге:

$$
\text{DAU/MAU} = \frac{\text{середній DAU за місяць}}{\text{MAU}}
$$

Правильність результату вирішують дві деталі:

- **Середній DAU, а не DAU одного дня.** Денні числа стрибають: понеділок, коли платять оренду, тиха неділя. Бери середнє за всі дні місяця. Зручний прийом: сума денних DAU дорівнює загальній кількості активних **користувачо-днів**, тож середній DAU = користувачо-дні ÷ кількість днів у місяці.
- **Однакове визначення «активного» в чисельнику і знаменнику.** Якщо DAU рахує відкриття застосунку, а MAU — будь-яку подію, співвідношення порівнює відповіді на два різні запитання.

У цього числа є й зрозумілий зміст. Помнож DAU/MAU на кількість днів у місяці — і отримаєш, **скільки днів був активним типовий користувач місяця**. 20% у місяці з 30 днів — це приблизно 6 активних днів на людину.

## Яке значення DAU/MAU вважати хорошим

Співвідношення не буває нижчим за один день на місяць (близько 3% для 30 днів) і вищим за 100%. Орієнтири, які кочують галуззю, виглядають приблизно так:

| DAU/MAU    | Що це зазвичай означає                                                   |
| ---------- | ------------------------------------------------------------------------ |
| 50% і вище | Щоденна звичка: месенджери, соцстрічки, деякі ігри                       |
| 20–50%     | Часте користування: багато споживчих застосунків із сильною рутиною      |
| 10–20%     | Кілька разів на тиждень чи рідше; типово для багатьох корисних продуктів |
| Нижче 10%  | Епізодичне користування або щоденний продукт, що не формує звичку        |

Сприймай це як фольклор, а не стандарт. Ці цифри змішують продукти з різним ритмом і, найчастіше, з різним визначенням «активного». Чесне порівняння — лише з продуктом того самого природного ритму, виміряним так само, або з власною динамікою.

## Розбір: 17% — це погано?

Інвестор пише команді Halves, що в хороших споживчих застосунків DAU/MAU близько 50%. Дашборд Halves показує **17%** за червень. Перерахуймо за 1–28 червня (чотири повні тижні, які вважаємо місяцем).

### Крок 1: MAU

В експорті 140 користувачів із будь-якою подією в червні. Але 12 із них жодного разу не відкрили застосунок: їхні єдині події — регулярні рахунки, які сервер створив автоматично. Ці люди застосунку не торкалися, тому:

MAU = 140 − 12 = **128**

### Крок 2: середній DAU

Денні значення в сумі дають 611 (40 у понеділок 1 червня, коли платять оренду, 13 в останню неділю, від 16 до 27 в інші дні). Ті самі 611 виходять, якщо скласти активні дні всіх користувачів, — безплатна перевірка.

Середній DAU = 611 ÷ 28 = 21,82

### Крок 3: співвідношення

$$
\text{DAU/MAU} = \frac{21{,}82}{128} = 0{,}170 = 17{,}0\%
$$

Дашборд не помилявся. У днях: 0,1705 × 28 = 4,77, тобто типовий червневий користувач відкривав Halves приблизно 5 днів із 28.

### Крок 4: виміряй у природному ритмі

Ніхто не ділить рахунок за вечерю щодня. Сусіди по квартирі й пари ділять витрати кілька разів на тиждень чи на місяць, тож природний ритм — **тижневий**. WAU для кожного тижня червня (користувачі з хоча б одним активним днем того тижня) — 84, 83, 73 і 78:

- Середній WAU = (84 + 83 + 73 + 78) ÷ 4 = 318 ÷ 4 = 79,5
- WAU/MAU = 79,5 ÷ 128 = 0,621 = **62,1%**

До того ж 71 зі 128 користувачів (55,5%) були активні щонайменше три тижні з чотирьох. Це звичка, просто не щоденна. Чесна відповідь інвесторові: DAU/MAU становить 17,0%, це не та лінійка для розподілу рахунків, а в нашому ритмі WAU/MAU — 62,1%, і поруч записане визначення.

![Ті самі 128 користувачів Halves дають DAU/MAU 17,0 % за денною лінійкою і WAU/MAU 62,1 % за тижневою, яка підходить для розподілу рахунків](/blog/dau-mau-ratio/diagram-uk.png)

### Крок 5: розбий за сегментами

| Основний тип групи | MAU | Середній WAU | WAU/MAU | DAU/MAU |
| ------------------ | --- | ------------ | ------- | ------- |
| Пара               | 36  | 31,5         | 87,5%   | 24,7%   |
| Квартира           | 48  | 35,5         | 74,0%   | 16,5%   |
| Поїздка            | 30  | 9,0          | 30,0%   | 15,0%   |
| Інше               | 14  | 3,5          | 25,0%   | 3,6%    |
| Усі                | 128 | 79,5         | 62,1%   | 17,0%   |

30% у поїздок лякають, доки не згадаєш, що таке поїздка: один насичений тиждень, а потім, можливо, день розрахунків. Учасник поїздки, активний один тиждень із чотирьох, робить саме те, для чого існує продукт. Поїздки оцінюють за кожну поїздку (чи група записувала витрати до кінця і розрахувалася?), а не за тиждень.

## Підбери співвідношення під ритм продукту

| Продукт                      | Яке співвідношення пасує                                     |
| ---------------------------- | ------------------------------------------------------------ |
| Робочий чат, месенджер       | DAU/MAU                                                      |
| Розподіл побутових витрат    | WAU/MAU                                                      |
| Розподіл витрат у поїздці    | Частка поїздок, де витрати записали до кінця й розрахувалися |
| Щорічна податкова декларація | Частка торішніх декларантів, які подали її знову             |

Запитай себе: як часто задоволений користувач **потребує** продукту? Міряй із цим інтервалом. Денне співвідношення на тижневому продукті називає здоровий продукт провалом, а місячне на щоденному ховає звичку, що згасає.

## Пастки, через які співвідношення бреше

### Різні визначення «активного»

Припустімо, дашборд рахує MAU з будь-якої події (140 користувачів разом із 12 «серверними»), а WAU — з відкриттів застосунку. Тоді WAU/MAU вийде 79,5 ÷ 140 = 56,8% замість 62,1%. Автоматичні події, зараховані як активність, роздувають MAU й занижують кожне співвідношення, побудоване на ньому. Запиши [визначення метрики](/uk/courses/product-analytics/metric-definitions/theory) один раз і використовуй його для обох частин.

### Зсув структури

Співвідношення по змішаній аудиторії рухається, коли змінюється склад аудиторії. Нехай у липні приходять ще 60 користувачів-мандрівників, які поводяться точнісінько як червневі (WAU/MAU 30%), а все інше без змін:

- WAU = 79,5 + 0,30 × 60 = 97,5
- MAU = 128 + 60 = 188
- WAU/MAU = 97,5 ÷ 188 = **51,9%**

Співвідношення падає на десять пунктів, хоча жоден сегмент не змінився. Це [зсув структури (mix shift)](/uk/glossary/pa-mix-shift): перш ніж називати це проблемою продукту, покажи співвідношення за сегментами або за фіксованої структури. В уроці [Обсяг, якість і частки, що брешуть](/uk/courses/product-analytics/volume-vs-quality-metrics/theory) є повний приклад із вирівняною структурою.

### Знаменник, що меншає

Співвідношення росте й тоді, коли йдуть випадкові користувачі. Якщо наступного місяця зникнуть 14 користувачів із групою «інше», а все інше лишиться, WAU/MAU стане (79,5 − 3,5) ÷ (128 − 14) = 76 ÷ 114 = 66,7%. Співвідношення краще, продукт менший. Завжди показуй MAU поруч.

### Місяці різної довжини

У місяці з 31 дня більше місця для активних днів, ніж у місяці з 28. Порівнюй порівнюване: фіксовані вікна по 28 чи 30 днів або той самий календарний місяць рік до року.

## DAU/MAU, утримання й north star

Stickiness показує, як часто користувачі цього місяця повертаються **в межах** місяця. Вона не каже, чи нові користувачі лишаються на місяці вперед; для цього є [утримання за когортами](/uk/blog/how-to-calculate-retention-rate). І ні MAU, ні stickiness самі не годяться на роль цілі компанії: MAU — метрика обсягу: вона виросла б від більшого рекламного бюджету чи жвавого сезону, навіть якби продукт не змінився взагалі. У дописі [north star metric приклади](/uk/blog/north-star-metric-examples) — метрики, що рахують цінність, а не візити, а в дописі [що таке продуктова аналітика](/uk/blog/what-is-product-analytics) — як ці частини складаються докупи.

## Головне

- DAU/MAU = середній DAU за місяць ÷ MAU; середній DAU = усі активні користувачо-дні ÷ кількість днів.
- Помнож співвідношення на кількість днів у місяці — і побачиш активні дні типового користувача.
- Орієнтири на кшталт «50% — це добре» походять від щоденних продуктів; порівнюй лише з продуктами того самого ритму або із собою.
- Міряй у природному ритмі: у Halves для тих самих користувачів DAU/MAU становив 17,0%, а WAU/MAU — 62,1%.
- Використовуй одне визначення «активного» для обох частин, розбивай за сегментами й показуй MAU поруч зі співвідношенням.

## FAQ

### DAU/MAU — це те саме, що утримання?

Ні. DAU/MAU показує, як часто користувачі місяця повертаються в межах цього місяця. Утримання (retention) стежить за когортою нових користувачів тижнями чи місяцями й питає, скільки з них досі активні. У продукту може бути висока stickiness серед постійних користувачів і слабке утримання новачків.

### Брати календарний місяць чи ковзні 30 днів?

Будь-що, аби незмінно. Ковзний 30-денний MAU дає плавний щоденний ряд, календарні місяці простіше пояснити. Не змішуй їх на одному графіку.

### Яке значення WAU/MAU вважати хорошим?

Оскільки в місяць уміщається чотири тижні, WAU/MAU значно вищий за DAU/MAU: у Halves це 62,1%. Як і з DAU/MAU, порівнюй із власною історією та з продуктами того самого тижневого ритму.

### Чому DAU/MAU падає, хоча DAU росте?

Зазвичай тому, що MAU росте швидше: партнерська промоакція з бонусом за реєстрацію чи сезонний пік приводять багато «легких» користувачів, які прийшли по винагороду чи з разовою потребою. Розбий за каналом залучення чи когортою реєстрації: якщо в кожному сегменті співвідношення стабільне, це зсув структури, а не проблема продукту.

## Спробуй на практиці

Порахуй DAU, WAU, MAU і stickiness на червневих даних у безкоштовному уроці [DAU, WAU, MAU і stickiness](/uk/courses/product-analytics/active-users/theory) з безкоштовного курсу [«Продуктова аналітика: від даних до рішень»](/uk/courses/product-analytics).

## Пов’язані уроки

- [DAU, WAU, MAU і stickiness](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/active-users.md)
- [Обсяг, якість і парадокс Сімпсона](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/volume-vs-quality-metrics.md)
- [Визначення метрики: одне правило, одне число](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/metric-definitions.md)