# DAU, WAU, MAU і stickiness

> Рахувати активних користувачів у тому ритмі, в якому продуктом справді користуються.

- Курс: [Продуктова аналітика: від даних до рішень](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics.md)
- Модуль: На які метрики орієнтуватися?
- Урок 7/32, ~31 хв
- Джерело: https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/active-users

## 17% — це погано?

**Alex Tutor:** До тебе в продуктову команду Halves приходить тривожне повідомлення, цього разу від Theo.

**Theo:** Інвестор надіслав нам орієнтир: у добрих споживчих застосунків DAU/MAU близько 50%. У нас за червень — **17%**. Ми провальний застосунок?

**Alex Tutor:** Розберімося. **DAU, WAU, MAU** — це унікальні користувачі, які зробили цільову дію за день, тиждень і місяць. Для Halves ця дія — відкриття застосунку.

**Alex Tutor:** **Stickiness** (липкість) — це DAU, поділений на MAU: частка користувачів місяця, які з'являються в типовий день. Вона має сенс лише в **природному ритмі використання** (natural usage rhythm) продукту. Месенджер потрібен щодня. Рахунок за вечерю щодня ніхто не ділить.

![Повільний метроном стоїть біля спільного кошика з продуктами, а швидкий цокає біля телефона, повного повідомлень.](https://productovi.com/courses/product-analytics/inline/active-users-illustration-2.webp)

*У кожного продукту свій ритм; активність варто міряти саме в ньому.*

**Sofia:** А який ритм у нас?

**Alex Tutor:** Хай скажуть дані. Ось червень, з 1 по 28: чотири повні тижні, які ми вважатимемо місяцем. Один рядок на користувача з кількістю днів, коли він відкривав застосунок у кожному тижні, плюс DAU за кожен день.

**Набір даних (CSV):** [Користувачі Halves і їхні активні дні, 1–28 червня 2026](https://productovi.com/datasets/product-analytics/active-users/halves-active-days-june.csv)

Усі, хто має хоча б одну подію в червні, 140 рядків. Внутрішній трафік (акаунти команди) вже прибрано.

- `user_id`: Ідентифікатор користувача
- `group_type`: Тип основної групи користувача: couple (пара), flat (квартира), trip (поїздка) або other (інше)
- `days_w1`: Дні з `app_opened` у тижні 1 (1–7 червня)
- `days_w2`: Те саме для тижня 2 (8–14 червня)
- `days_w3`: Те саме для тижня 3 (15–21 червня)
- `days_w4`: Те саме для тижня 4 (22–28 червня)
- `server_only`: true, якщо єдині події користувача в червні — регулярні рахунки, створені сервером

**Набір даних (CSV):** [Щоденні активні користувачі Halves, 1–28 червня 2026](https://productovi.com/datasets/product-analytics/active-users/halves-dau-june.csv)

Унікальні користувачі з `app_opened` щодня (UTC), ті самі люди, що вище.

- `date`: День (UTC)
- `weekday`: День тижня
- `week`: Номер тижня, 1–4
- `dau`: Щоденні активні користувачі

**Sofia:** Тоді спершу MAU. Це просто кількість рядків?

**Alex Tutor:** Перш ніж відповідати, подивися на останній стовпчик.

> **Вправа:** За файлом користувачів: який **MAU** Halves за 1–28 червня, тобто скільки унікальних користувачів відкрили застосунок хоча б раз?

## Середній DAU і stickiness

**Alex Tutor:** DAU стрибає: 40 у понеділок, 1 червня, коли квартири вносять оренду, і 13 у неділю, 28-го. Тому для stickiness беруть **середній** DAU за місяць.

**DAU Halves, 1–28 червня 2026**

| День червня | Щоденні активні користувачі |
| --- | --- |
| 1 | 40 |
| 2 | 24 |
| 3 | 24 |
| 4 | 18 |
| 5 | 25 |
| 6 | 25 |
| 7 | 17 |
| 8 | 25 |
| 9 | 18 |
| 10 | 21 |
| 11 | 23 |
| 12 | 24 |
| 13 | 23 |
| 14 | 23 |
| 15 | 22 |
| 16 | 23 |
| 17 | 20 |
| 18 | 19 |
| 19 | 16 |
| 20 | 21 |
| 21 | 20 |
| 22 | 20 |
| 23 | 23 |
| 24 | 20 |
| 25 | 17 |
| 26 | 20 |
| 27 | 27 |
| 28 | 13 |

*Виділяється день оренди, понеділок 1 червня; решта місяця рівна.*

**Sofia:** Середнє стовпчика `dau`. Або сума активних днів у файлі користувачів, поділена на 28, — має вийти те саме.

**Alex Tutor:** Точно те саме: кожен активний день користувача — це одиниця в DAU якогось дня. Два шляхи до одного числа — безкоштовна перевірка арифметики.

**Theo:** Я взяв ці 17% просто з дашборда. Подивімося, чи вони витримають перерахунок.

> **Вправа:** Обчисли stickiness **DAU/MAU** за червень: середній DAU за 28 днів, поділений на MAU (у червні застосунок відкрили 128 користувачів). Дай відповідь у %, з одним знаком після коми.

**Alex Tutor:** Перш ніж переходити до тижневого погляду, переконайся, що самі 17% прочитано правильно. Theo вже написав про них речення.

> **Вправа:** У чернетці Theo написано: «DAU/MAU 17% означає, що 17% наших користувачів відкривають Halves щодня». **Правда чи ні:** це прочитання правильне.

## Той самий місяць, пораховано тижнями

**Alex Tutor:** Тепер тижневий погляд. WAU за тиждень — це користувачі, у яких у стовпчику цього тижня хоча б один день. Усередни чотири тижні й поділи на MAU.

**Theo:** І саме це співвідношення я надсилаю інвесторові?

**Alex Tutor:** Для нашого ритму — так, і з назвою. Щоденний орієнтир від месенджерів та ігор не можна порівнювати з продуктом для щотижневого використання.

> **Вправа:** Скористайся червневим файлом користувачів і тижневим ритмом. Порахуй WAU для кожного з чотирьох тижнів (користувачі хоча б з одним днем у цьому тижні), усередни і поділи на MAU (128). Яке **WAU/MAU**, у %, з одним знаком після коми?

**Alex Tutor:** Середнє може ховати, хто за ним стоїть. Порахуй і постійних: людей хоча б з одним днем у трьох чи більше з чотирьох тижнів.

> **Вправа:** За файлом користувачів: яка частка MAU (128) була активна **щонайменше в 3 з 4 тижнів** червня? Дай відповідь у %, з одним знаком після коми.

**Alex Tutor:** 62% користувачів місяця з'являються в типовий тиждень. А 71 зі 128, тобто 55,5%, приходять щонайменше в три тижні з чотирьох. Це звичка, просто не щоденна.

## Різні групи, різні ритми

**Alex Tutor:** Розбий WAU/MAU за типом групи, і ритми стануть видно: пари 87,5%, квартири 74%, поїздки 30%.

**Maya:** Поїздки — 30%? Звучить як проблема.

**Alex Tutor:** Це задум. Поїздка — один насичений тиждень, а потім, можливо, день розрахунків. Користувач поїздки, активний один тиждень із чотирьох, робить саме те, для чого продукт створено. Поїздки оцінюють за поїздку, а не за тиждень.

![Пара вдома з кількома чеками, сусіди на кухні з тижневою пачкою і мандрівники з валізами серед вихору чеків.](https://productovi.com/courses/product-analytics/inline/active-users-illustration-3.webp)

*Пари, сусіди по квартирі й подорожі користуються Halves у різному ритмі.*

**Sofia:** Тобто одне співвідношення для всіх змішує три ритми. Знову проблема структури.

**Alex Tutor:** Maya однаково має щось сказати про поїздки на плануванні. Надійшло дві пропозиції.

> **Вправа:** У користувачів поїздок WAU/MAU — 30%. Яка пропозиція правильно читає це число?

> **Вправа:** Зістав кожен продукт із мірою активності, яка відповідає його природному ритму використання.

## Що вважати активністю

**Alex Tutor:** Ще одна пастка ховається у визначенні. Припустімо, дашборд бере MAU з **будь-якої події**, а WAU — з відкриттів застосунку. Тоді 12 користувачів лише із серверними подіями потрапляють у MAU, хоча в червні вони жодного разу не відкрили застосунок.

**Theo:** Хоча більший MAU виглядав би в презентації краще.

**Alex Tutor:** Виглядав би, поки хтось на нього не поділить. Порахуй, яке WAU/MAU покаже такий дашборд.

> **Вправа:** Дашборд рахує MAU з **будь-якої події**, тож 12 користувачів лише із серверними подіями входять у нього, а WAU — з `app_opened`. Середній WAU за червень — 79,5, а MAU з `app_opened` — 128. Яке WAU/MAU покаже дашборд за червень?

## Відповідь інвесторові

**Maya:** То що відповідаємо? Не хочу, щоб здавалося, ніби ми ховаємо погане число.

**Alex Tutor:** Не ховай. Покажи DAU/MAU, поясни, чому для розподілу рахунків це не той ритм, і дай тижневе співвідношення з визначенням поруч.

![Хтось міряє довгий обідній стіл крихітною лінійкою, а лінійка потрібної довжини лежить поруч без діла.](https://productovi.com/courses/product-analytics/inline/active-users-illustration-4.webp)

*Щоденний орієнтир — не та лінійка для щотижневого продукту.*

**Sofia:** Тобто відповідь має три частини: самі 17%, чому для нас це не та лінійка, і тижневе число з визначенням.

> **Вправа:** Напиши інвесторові відповідь на 3–5 речень: чому DAU/MAU Halves лише 17% проти орієнтира 50%. Використай числа за червень: MAU 128 (відкриття застосунку), середній DAU 21,8, середній WAU 79,5, і 71 із 128 користувачів були активні щонайменше 3 з 4 тижнів.

> **Головне**
>
> - **DAU, WAU, MAU**: унікальні користувачі з цільовою дією (для Halves — `app_opened`) за день, тиждень чи місяць. Рядки у вивантаженні — це не MAU.
> - **Stickiness** = середній DAU ÷ MAU (або середній WAU ÷ MAU). Середній DAU = сума активних днів користувачів ÷ кількість днів у місяці.
> - Читай її в **природному ритмі використання**. Червень: DAU/MAU 17,0%, WAU/MAU 62,1%, і 55,5% MAU активні щонайменше в 3 тижні з 4.
> - Щоденні орієнтири месенджерів не підходять продукту для щотижневого використання. Завжди називай співвідношення, яке наводиш.
> - Різні сегменти мають різні ритми (WAU/MAU: пари 87,5%, квартири 74%, поїздки 30%). Поїздки оцінюють за поїздку.
> - Якщо рахувати «активними» тих, у кого лише серверні події, MAU роздувається, а всі співвідношення на його основі падають.

**Alex Tutor:** 17% ніколи не було провалом. Це була щоденна лінійка, прикладена до продукту для щотижневого використання.

- Попередній урок: [Обсяг, якість і парадокс Сімпсона](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/volume-vs-quality-metrics.md)
- Наступний урок: [Кейс: north star для Halves](https://productovi.com/uk/courses/product-analytics/choosing-a-north-star.md)

---
Productovi Learning. Безкоштовно, читати можна без реєстрації.