Определение MAU, WAU, и DAU
MAU, WAU, и DAU это метрики, используемые для оценки активности пользователей в интернет-приложении.
MAU (Monthly Active Users) — количество уникальных пользователей, которые использовали приложение в течение месяца.
WAU (Weekly Active Users) — количество уникальных пользователей, которые использовали приложение в течение недели.
DAU (Daily Active Users) — количество уникальных пользователей, которые использовали приложение в течение дня.
Как рассчитываются MAU, WAU, и DAU?
MAU, WAU, и DAU рассчитываются как количество уникальных пользователей, которые использовали приложение в течение месяца (MAU), недели (WAU) или дня (DAU) соответственно.
MAU:
Для расчета MAU необходимо собрать данные о всех пользователях, которые использовали приложение в течение месяца, и посчитать количество уникальных пользователей.
WAU:
Для расчета WAU необходимо собрать данные о всех пользователях, которые использовали приложение в течение недели, и посчитать количество уникальных пользователей.
DAU:
Для расчета DAU необходимо собрать данные о всех пользователях, которые использовали приложение в течение дня, и посчитать количество уникальных пользователей.
Важно
Формула расчета MAU, WAU, и DAU
Формулы расчета MAU, WAU, и DAU довольно простые:
MAU (Monthly Active Users) = Количество уникальных пользователей за месяц
WAU (Weekly Active Users) = Количество уникальных пользователей за неделю
DAU (Daily Active Users) = Количество уникальных пользователей за день
Важно иметь в виду, что эти метрики определяют только количество уникальных пользователей, и не учитывают количество сессий или длительность каждой сессии, которая может быть важной для других метрик, таких как время на сайте или средняя длительность сессии.
Для чего отслеживать MAU, WAU, и DAU? Какую пользу они несут?
MAU, WAU, и DAU являются важными метриками, которые помогают отслеживать активность пользователей в интернет-приложении. Они позволяют разработчикам и маркетологам лучше понимать, как пользователи взаимодействуют с приложением, и как это влияет на бизнес.
Некоторые из преимуществ отслеживания MAU, WAU, и DAU:
- Оценка популярности: Эти метрики помогают оценить популярность приложения и определить, насколько оно активно используется пользователями.
- Рост или снижение активности: Отслеживание изменения в количестве активных пользователей позволяет определить, как эффективно работает приложение и как меняется его популярность со временем.
- Определение целевой аудитории: Эти метрики помогают определить какой тип пользователей чаще всего использует приложение, и как это влияет на бизнес. Это может помочь в определении целевой аудитории и разработке стратегий маркетинга и монетизации, ориентированных на нее.
- Оценка эффективности маркетинга: Отслеживание MAU, WAU, и DAU позволяет оценить эффективность маркетинговых кампаний и узнать, как они влияют на активность пользователей.
- Определение рентабельности: Если вы занимаетесь монетизацией приложения, отслеживание MAU, WAU, и DAU позволяет оценить рентабельность и определить, как изменения в активности пользователей влияют на доходы.
В общем, отслеживание MAU, WAU, и DAU предоставляет важную информацию для оптимизации и развития вашего приложения и бизнеса.
Как MAU, WAU, и DAU связаны с Sticky Factor и что это такое?
Sticky Factor (фактор привязки) — это метрика, которая показывает, насколько долго пользователи используют приложение и насколько активно они взаимодействуют с ним. Она вычисляется как отношение DAU к MAU.
Sticky Factor показывает, насколько довольны пользователи приложением и насколько вероятно, что они будут использовать его снова. Чем выше этот коэффициент, тем больше пользователей используют приложение каждый день и тем меньше их потеряет ваше приложение.
Метрики MAU, WAU, и DAU и Sticky Factor связаны между собой, и их можно использовать вместе, чтобы получить более полное представление о том, как пользователи взаимодействуют с вашим приложением.
Например, вы можете иметь большое количество месячных активных пользователей (MAU), но если многие из них используют приложение только редко, то это может быть проблемой. Чтобы узнать, насколько довольны пользователи приложением, можно использовать Sticky Factor. Если он высокий, это означает, что многие из ваших месячных активных пользователей также являются ежедневными активными пользователями (DAU) и часто используют приложение.
Кратко, MAU, WAU, и DAU и Sticky Factor можно использовать вместе, чтобы получить полное представление о том, как пользователи взаимодействуют с вашим приложением, и как это влияет на ваш бизнес. Они позволяют оценить популярность и активность приложения, определить целевую аудиторию и оценить эффективность маркетинга и монетизации. И при всем этом Sticky Factor дает более детальное представление о том, насколько довольны пользователи вашим приложением и насколько вероятно что они будут использовать его в будущем.
О чем говорит снижение MAU, WAU, и DAU и Sticky Factor?
Снижение MAU, WAU, и DAU и Sticky Factor может означать, что активность пользователей в вашем приложении снижается. Это может быть связано с различными причинами, такими как:
- Недостаточно интересный или полезный контент.
Если пользователи не находят в приложении что-то интересное или полезное, они могут перестать использовать его. - Проблемы с производительностью или стабильностью.
Если приложение часто тормозит или вылетает, пользователи могут перестать использовать его и искать альтернативные варианты. - Конкуренция.
Если на рынке появляются новые и более привлекательные приложения, пользователи могут переключиться на них. - Проблемы с монетизацией.
Если монетизация вашего приложения не эффективна или недостаточно привлекательна для пользователей, это может привести к снижению активности.
Что касается Sticky Factor, снижение его может означать, что пользователи становятся менее довольны приложением и используют его реже.
В любом случае, если вы отслеживаете эти метрики и замечаете снижение их значений, необходимо проанализировать причины и принять меры для улучшения ситуации.
Что такое PCCU и ACU и зачем они нужны? Как они связаны с MAU, WAU, и DAU
PCCU (Peak Concurrent Users) и ACU (Average Concurrent Users) — это метрики, которые показывают количество пользователей, которые одновременно используют приложение.
PCCU — максимальное количество одновременно активных пользователей за определенный период времени. Это показывает максимальную нагрузку на систему и может помочь оценить ее масштабируемость.
ACU — среднее количество одновременно активных пользователей за определенный период времени. Это показывает среднюю нагрузку на систему и может помочь оценить ее производительность.
PCCU и ACU связаны с MAU, WAU, и DAU, но они описывают разные аспекты активности пользователей. MAU, WAU, и DAU описывают количество активных пользователей за месяц, неделю и день соответственно, в то время как PCCU и ACU описывают количество пользователей, которые одновременно используют приложение в определенный момент времени. Эти метрики могут помочь оценить популярность и активность приложения, определить целевую аудиторию и оценить эффективность маркетинга и монетизации. И их объединение с MAU, WAU, и DAU даст более детальное представление о поведении и динамике вашей аудитории.
Что такое ARPU, ARPPU и LTV? Как их рассчитать?
ARPU (Average Revenue Per User) — это метрика, которая показывает средний доход от каждого пользователя. Она рассчитывается как сумма всей прибыли, полученной от всех пользователей, деленная на общее количество пользователей.
ARPPU (Average Revenue Per Paying User) — это метрика, которая показывает средний доход от каждого платящего пользователя. Она рассчитывается как сумма всей прибыли, полученной от платящих пользователей, деленная на общее количество платящих пользователей.
LTV (LifeTime Value) — это метрика, которая показывает среднюю сумму дохода, которую один пользователь приносит вашему бизнесу за всю его «жизненную длительность» в вашем приложении.
Рассчитать ARPU:
ARPU = (Сумма всех доходов) / (количество активных пользователей)
Рассчитать ARPPU:
ARPPU = (Сумма всех доходов от платящих пользователей) / (количество платящих пользователей)
Рассчитать LTV:
LTV = (ARPU x количество дней жизни клиента) + (ARPPU x количество покупок клиента)
Эти метрики могут помочь вам оценить эффективность монетизации вашего приложения, определить целевую аудиторию и понять, как много денег ваш бизнес зарабатывает от каждого пользователя и группы пользователей. LTV особенно важен, потому что он помогает оценить долгосрочную ценность каждого пользователя для вашего бизнеса и принимать решения о маркетинге и монетизации с учетом этой информации.
Что значит рост каждого из показателей ARPU, ARPPU и LTV?
Рост ARPU (Average Revenue Per User) означает, что ваш бизнес зарабатывает больше денег от каждого пользователя. Это может быть связано с тем, что вы удачно монетизируете свое приложение, например, через покупки внутри приложения или повышение цены на подписку.
Рост ARPPU (Average Revenue Per Paying User) означает, что ваш бизнес зарабатывает больше денег от каждого платящего пользователя. Это может быть связано с тем, что вы удачно монетизируете свое приложение, например, через покупки внутри приложения или повышение цены на подписку или через повышение количества покупок сделанных каждым платящим пользователем.
Рост LTV (LifeTime Value) означает, что ваш бизнес зарабатывает больше денег от каждого пользователя в течение его жизни в вашем приложении. Это может быть связано с тем, что вы удачно монетизируете свое приложение, например, через покупки внутри приложения или подписку, удерживаете пользователей в приложении и заставляете их возвращаться и продолжать использовать его. Рост LTV также может свидетельствовать о том, что ваши пользователи довольны вашим приложением и готовы приносить больше дохода вашему бизнесу.
Что значит падение каждого из показателей ARPU, ARPPU и LTV?
Падение ARPU (Average Revenue Per User) означает, что ваш бизнес зарабатывает меньше денег от каждого пользователя. Это может быть связано с различными факторами, такими как сбои в монетизации или снижение количества активных пользователей в вашем приложении.
Падение ARPPU (Average Revenue Per Paying User) означает, что ваш бизнес зарабатывает меньше денег от каждого платящего пользователя. Это может быть связано с различными факторами, такими как сбои в монетизации или снижение количества платящих пользователей в вашем приложении.
Падение LTV (LifeTime Value) означает, что ваш бизнес зарабатывает меньше денег от каждого пользователя в течение его жизни в вашем приложении. Это может быть связано с различными факторами, такими как снижение количества активных и платящих пользователей в вашем приложении, неэффективность монетизации или снижение вовлеченности пользователей в ваше приложение. Это может также означать, что ваши пользователи менее довольны вашим приложением и менее склонны к приносе дохода вашему бизнесу.
Как рассчитать MAU, WAU, DAU, Sticky Factor, PCCU, ACU, LTV на SQL?
MAU (Monthly Active Users) может быть рассчитан используя SQL запрос, который группирует данные по месяцам и подсчитывает количество уникальных пользователей за каждый месяц.
Например:
WITH monthly_data AS (
SELECT DATE_TRUNC('month', timestamp_column) AS month, user_id
FROM events_table
)
SELECT month, COUNT(DISTINCT user_id) AS MAU
FROM monthly_data
GROUP BY month
ORDER BY month;
WAU (Weekly Active Users) может быть рассчитан используя SQL запрос, который группирует данные по неделям и подсчитывает количество уникальных пользователей за каждую неделю.
Например:
WITH weekly_data AS (
SELECT DATE_TRUNC('week', timestamp_column) AS week, user_id
FROM events_table
)
SELECT week, COUNT(DISTINCT user_id) AS WAU
FROM weekly_data
GROUP BY week
ORDER BY week;
DAU (Daily Active Users) может быть рассчитан используя SQL запрос, который группирует данные по дням и подсчитывает количество уникальных пользователей за каждый день.
Например:
WITH daily_data AS ( SELECT DATE(timestamp_column) AS day, user_id FROM events_table ) SELECT day, COUNT(DISTINCT user_id) AS DAU FROM daily_data GROUP BY day ORDER BY day;
Sticky Factor может быть рассчитан используя SQL запрос, который вычисляет отношение DAU к MAU.
Например:
WITH daily_data AS (
SELECT DATE(timestamp_column) AS day, user_id
FROM events_table
), monthly_data AS (
SELECT DATE_TRUNC('month', timestamp_column) AS month, user_id
FROM events_table
)
SELECT (SUM(daily_data.DAU) / COUNT(DISTINCT monthly_data.month)) / (SUM(DISTINCT monthly_data.MAU) / COUNT(DISTINCT monthly_data.month)) as Sticky_Factor
FROM daily_data
JOIN monthly_data
ON daily_data.day = monthly_data.month;
PCCU (Peak Concurrent Users) может быть рассчитан используя SQL запрос, который группирует данные по времени и находит максимальное количество одновременно активных пользователей за каждый интервал времени.
Например:
WITH time_data AS (
SELECT DATE_TRUNC('hour', timestamp_column) AS hour, user_id
FROM events_table
)
SELECT hour, COUNT(DISTINCT user_id) AS concurrent_users
FROM time_data
GROUP BY hour
ORDER BY concurrent_users DESC
LIMIT 1;
ACU (Average Concurrent Users) может быть рассчитан используя SQL запрос, который группирует данные по времени и находит среднее количество одновременно активных пользователей за каждый интервал времени.
Например:
WITH time_data AS (
SELECT DATE_TRUNC('hour', timestamp_column) AS hour, user_id
FROM events_table
)
SELECT AVG(COUNT(DISTINCT user_id)) AS ACU
FROM time_data
GROUP BY hour;
LTV (LifeTime Value) может быть рассчитан используя SQL запрос, который суммирует доход от каждого пользователя за всю его жизнь в вашем приложении и делит его на количество пользователей.
Например:
SELECT SUM(revenue) / COUNT(DISTINCT user_id) AS LTV FROM transactions_table;
