DAU, WAU, MAU і stickiness

DAU, WAU і MAU рахують унікальних користувачів, які виконали цільову дію за день, тиждень і місяць. Для Halves цільова дія — відкриття застосунку (app_opened), тож людина рахується раз за період, скільки б разів вона не відкривала застосунок.

Пастка — у вивантаженні. Як показав урок Загальна кількість, унікальні користувачі й пастки підрахунку, акаунт, який з'являється лише через рядки від сервера, не був активним. Файл користувачів Halves за червень має 140 рядків, по одному на кожного, кого згадують червневі дані, але 12 із них мають server_only = true і нуль активних днів у кожному тижні.

Тож MAU за 1–28 червня — 140 − 12 = 128, а не 140. Рядки у файлі — це «акаунти, які згадують дані»; MAU — це «люди, які виконали цільову дію».

Ще дві подробиці належать до визначення. Місяць тут — 1–28 червня, чотири повні тижні, тож тижневі й місячні числа узгоджуються. І цільова дія має бути однаковою для DAU, WAU і MAU, інакше будь-яке співвідношення між ними порівнює дві різні речі.

Stickiness — частка користувачів місяця, які з'являються в типовий день:

DAU/MAU = середній DAU ÷ MAU

DAU сильно коливається від дня до дня: 40 у понеділок, 1 червня, коли квартири вносять оренду, і 13 у неділю, 28-го. Тож формула використовує середній DAU за місяць, а не значення одного дня.

До цього середнього є два шляхи, і вони мають збігатися:

• скласти стовпчик dau за 28 днів і поділити на 28;
• скласти активні дні всіх користувачів у файлі користувачів і поділити на 28.

Обидві суми — 611, бо кожен активний день користувача — це одиниця DAU якогось дня. Середній DAU = 611 ÷ 28 = 21,82. Stickiness = 21,82 ÷ 128 = 0,1705 ≈ 17,0%.

Два шляхи до одного числа — безплатна перевірка і арифметики, і даних. Якщо вони розходяться, то або в одному файлі бракує дня, або два файли по-різному визначають «активних». З'ясуй, що саме, перш ніж наводити співвідношення.

DAU/MAU 17% легко прочитати як «17% наших користувачів відкривають застосунок щодня». Але міряє воно не це.

Співвідношення порівнює середній день із цілим місяцем. У типовий день червня Halves відкривали приблизно 21,8 з 128 користувачів місяця. Ці 21,8 щодня можуть бути різними людьми. У продукті, куди кожен приходить приблизно раз на тиждень, усі можуть бути цілком лояльними, а DAU/MAU все одно буде близько 1 до 7, тобто приблизно 14%.

Тож співвідношення каже, наскільки використання зосереджене в часі, а не скільки людей користуються щодня. Щоб дізнатися друге, треба рахувати людей, активних, скажімо, щонайменше 20 з 28 днів, — це вже інша метрика.

Та сама обережність потрібна з WAU/MAU. 62% означає, що в типовий тиждень є 62% користувачів місяця, а не що 62% приходять щотижня. Щоб знати, «хто повертається тиждень за тижнем», рахуй це прямо, наприклад частку MAU, активну щонайменше 3 з 4 тижнів.

Коли наводиш будь-яке з цих співвідношень, називай його й період, щоб ніхто не перетворив середнє на кількість людей.

Природний ритм використання продукту — як часто задоволеному користувачеві він потрібен. Ніхто не ділить рахунок за вечерю щодня; квартири вносять оренду, пари — тижневі покупки, групи розраховуються. Halves — тижневий продукт, тож і його stickiness варто читати щотижнево.

WAU/MAU = середній WAU ÷ MAU

WAU тижня — кількість користувачів хоча б з одним активним днем у цьому тижні. За червневим файлом:

• тиждень 1: 84, тиждень 2: 83, тиждень 3: 73, тиждень 4: 78;
• середній WAU = (84 + 83 + 73 + 78) ÷ 4 = 318 ÷ 4 = 79,5;
• WAU/MAU = 79,5 ÷ 128 = 0,6211 ≈ 62,1%.

Той самий місяць, що виглядав слабким із 17% щодня, виглядає здоровим із 62% щотижня. Користувачі не змінилися, змінилася лінійка.

Типова помилка — скласти чотири тижневі WAU і поділити на MAU: виходить 248%, бо людину, активну всі чотири тижні, пораховано чотири рази. Спершу усередни тижні, потім діли.

Коли еталон узято з щоденних продуктів, як-от месенджерів чи ігор, його не можна порівнювати з тижневим продуктом. Наводь співвідношення, що відповідає твоєму ритму, і називай його.

Співвідношення середніх не каже, чи повертаються ті самі люди. 62% WAU/MAU може означати, що більшість приходить більшість тижнів, або що це плинний натовп і щотижня приходять інші. Щоб побачити звичку, рахуй її для кожної людини.

Для кожного з 128 активних користувачів червня порахуй тижні хоча б з одним активним днем (тижні, де days_w більше за 0). Потім згрупуй:

• 3 або 4 з 4 тижнів: 71 користувач, 71 ÷ 128 ≈ 55,5% MAU;
• лише 1 тиждень: 40 користувачів, приблизно 31,3%;
• 2 тижні: решта 17.

Більше половини користувачів місяця приходили щонайменше три тижні з чотирьох. Це тижнева звичка, і для стурбованого інвестора це сильніша відповідь, ніж будь-яке одне співвідношення.

Групу «один тиждень» варто роздивитися, перш ніж називати проблемою. Багато цих користувачів — у групах поїздок, які за задумом інтенсивно використовують один тиждень. Розбивка постійних за типами груп відділяє «використовують за призначенням» від «спробували раз і пішли».

Запиши поріг у визначення («активні щонайменше 3 з 4 тижнів»), бо 2 з 4 дасть інше число.

Розбий червневе WAU/MAU за типами груп, і з'являться три ритми:

• пари: 87,5%, майже всі щотижня;
• квартири: 74%, більшість тижнів;
• поїздки: 30%, приблизно один тиждень із чотирьох.

Поїздки з 30% виглядають проблемою, лише якщо міряти їх тижневою лінійкою. Поїздка — це один насичений тиждень спільних витрат, а потім день розрахунку. Користувач поїздки, активний один тиждень із чотирьох, робить саме те, для чого існує продукт.

Тож сегменти оцінюють у їхньому ритмі. Для поїздок доречна міра — за поїздкою: частка поїздок, у яких група вносить витрати до кінця й розраховується. Щотижневі нагадування користувачам поїздок після її завершення сприймають задум як ваду й ризикують так набриднути, що Halves вимкнуть ще до наступної поїздки.

Це проблема структури з попереднього уроку в новій формі. Одне співвідношення для всіх змішує три ритми, і літо з більшою кількістю поїздок потягне загальне WAU/MAU вниз, хоча кожен сегмент здоровий. Показуй співвідношення за сегментами щоразу, коли сегменти живуть за різними годинниками.

Природний ритм використання продукту — як часто задоволеному користувачеві він потрібен — вирішує, яка міра активності взагалі щось означає. Міряй з цим інтервалом, і співвідношення щось скаже; міряй з хибним, і здоровий продукт виглядатиме провалом.

• Застосунок для командного чату потрібен щодня в робочі дні: підходить DAU/MAU.
• Halves для пар і сусідів живе за тижневими покупками й місячною орендою: підходить WAU/MAU.
• Halves для груп поїздок потрібен раз на поїздку: міряй за поїздкою, наприклад частку поїздок, де група вносить витрати до кінця й розраховується.
• Застосунок для щорічної податкової декларації потрібен раз на рік: міряй частку торішніх користувачів, які подають знову.

Щоденне співвідношення назвало б три останні провалом, хоча кожен виконує свою роботу.

Як знайти ритм: дивися в дані, а не на еталони. Побудуй проміжки між активними днями користувача чи частку користувачів, активних у кожному тижні, і подивися, де групується використання. Якщо проміжки скупчуються біля семи днів, продукт тижневий; сплеск і потім рік тиші — річний. Потім обери цей період, називай його на кожному графіку й не змінюй.

Співвідношення має сенс, лише якщо чисельник і знаменник рахують однакове. Для співвідношень активності це означає ту саму цільову дію.

Припустімо, дашборд бере MAU з будь-якої події, тож туди потрапляють 12 користувачів лише із серверними подіями, а WAU — з app_opened:

• середній WAU лишається 79,5;
• MAU стає 140 замість 128;
• WAU/MAU = 79,5 ÷ 140 ≈ 56,8% проти 62,1% з одним визначенням.

Співвідношення падає з причини, що не має стосунку до користувачів: 12 людей, чиї рахунки спрацювали за розкладом, рахуються як користувачі місяця, які «не повернулися» щотижня. Переверни невідповідність — WAU з будь-якої події, MAU з відкриттів — і співвідношення може навіть перевищити 100%.

Виправлення нудне й необхідне: визнач «активних» один раз, із цільовою дією і винятками, і будуй з цього DAU, WAU і MAU.

Як це складається докупи: рахуй унікальних людей за одним визначенням, читай співвідношення в ритмі самого продукту й за сегментами, а звичку рахуй для кожної людини. Далі урок Кейс: north star для Halves використовує все це, щоб обрати число, на яке рівняється Halves.