Из чего состоит DAU?

DAU (Daily Active Users) — из чего состоит

DAU (Daily Active Users) — одна из самых важных метрик для оценки engagement и здоровья digital продукта. За время моей работы я глубоко анализировал DAU, выявлял его компоненты и использовал для принятия бизнес-решений.

Определение DAU

DAU = количество уникальных пользователей, которые открыли приложение/сайт и совершили какое-то action за один календарный день (обычно в UTC или в локальном timezone).

Структурные компоненты DAU

1. By Source/Channel — откуда пришли пользователи

Когда я анализирую DAU, первое, что смотрю — где они пришли:

• Organic (естественные) — пользователи, которые пришли сами (знают приложение, bookmarks, word-of-mouth)
• Paid (платная реклама) — Facebook Ads, Google Ads, TikTok, performance marketing
• Social (социальные сети) — ссылки из соцсетей, рефереры
• Direct — прямой трафик (вводят URL в адресную строку)
• Referral — рефереры от других сайтов/партнёров

Структура: DAU = Organic DAU + Paid DAU + Social DAU + Direct DAU + Referral DAU

2. By User Segment — типы пользователей

New users vs Returning users:

• New DAU — пользователи, которые установили приложение в этот день (Day 0 cohort)
• Returning DAU — пользователи, которые были зарегистрированы ранее и вернулись
• Returning далее можно сегментировать:
  • Day 1 retention — пользователи из вчеращнего дня
  • Day 7 retention — пользователи, которые были неделю назад
  • Day 30 retention — пользователи из месяца назад

Структура: DAU = New DAU + Day 1 Returning + Day 7 Returning + Day 30 Returning + старше

3. By Cohort Age — по возрасту когорты

• Day 0 — пользователи, которые установили app сегодня
• Days 1-7 — новые пользователи недельного возраста
• Days 8-30 — новые пользователи месячного возраста
• 30+ дней — укоренённые пользователи

Это позволяет видеть retention новых пользователей. Пример: если вчера у вас было 10K new DAU, а сегодня из них пришло только 2K (20% retention), это проблема.

4. By Geography — по регионам

• US DAU — пользователи из США
• EU DAU — пользователи из Европы
• APAC DAU — Азия-Тихоокеан
• LATAM DAU — Латинская Америка
• Это важно, потому что разные регионы имеют разные patterns использования

Пример: в Азии скачивание выше, но retention ниже. В Северной Америке скачивание ниже, но retention и monetization выше.

5. By Platform — платформа использования

• Mobile DAU (iOS, Android)
• Web DAU (Desktop, Tablet)
• Обычно мобильный трафик выше, но веб дольше держится

6. By Monetization Status — платёжный статус

• Paid DAU — пользователи, которые совершили платёж (subscription, in-app purchase)
• Free DAU — бесплатные пользователи
• Whale DAU — высокоценные пользователи (потратили > $X в месяц)

Структура: DAU = Free DAU + Paid DAU

7. By Activity Level — по уровню активности

• High-engagement DAU — пользователи, которые потратили > 15 минут в приложении, совершили > 10 actions
• Medium-engagement DAU — 5-15 минут, 5-10 actions
• Low-engagement DAU — < 5 минут, < 5 actions (часто это люди, которые зашли по ошибке)

Это важно, потому что low-engagement DAU может быть vanity metric. Я всегда смотрю не только на количество, но и на quality.

Примеры расчёта DAU в реальных проектах

SaaS продукт (B2B)

В B2B компании DAU структурировался так:

• Total DAU: 50,000
  • Free users: 35,000
  • Paid users: 15,000
  • By geography: US (25K), EU (15K), Rest of World (10K)
  • By activity: High-engagement (25K), Medium (15K), Low (10K)

Замечал, что low-engagement DAU растёт, но это были люди, которые просто проверили email в браузере. После того как убрали email integration, DAU упал на 5%, но quality DAU не изменился.

Mobile Game

• Total DAU: 2,000,000
  • New DAU (Day 0): 150,000
  • Day 1 Retention: 600,000 (из вчерашних 1M)
  • 7+ дней: 1,250,000
  • By geography: US (800K), EU (600K), APAC (400K), Other (200K)
  • Paid users: 50,000 (2.5% monetization rate)

Видели, что retention падает со временем. Делали анализ:

• День 1: 40% retention
• День 7: 15% retention
• День 30: 5% retention

Это указывало на engagement проблему — разработали новый контент, и retention улучшилась на 25%.

E-commerce / Marketplace

• Total DAU: 500,000
  • Organic: 300,000 (60%)
  • Paid: 150,000 (30%)
  • Referral: 50,000 (10%)
  • By device: Mobile (350K), Desktop (150K)

Замечал паттерн: мобильный трафик выше, но conversion на покупку ниже. Это указало на необходимость улучшить mobile checkout experience.

Как я использую DAU структуру в анализе

1. Диагностика проблем

Если Total DAU падает, смотрю компоненты:

• Если падает только Paid DAU — проблема с retention платящих пользователей
• Если падает только New DAU — проблема с acquisition/marketing
• Если падает по всем каналам одинаково — возможно, проблема с продуктом

2. Optimizing channels

Смотрю по источникам:

• Organic DAU высокий и растёт → хороший product-market fit
• Paid DAU высокий, но не конвертится в retention → проблема с качеством трафика
• Referral низкий → нужно улучшить sharability продукта

3. Cohort analysis

Сравниваю cohorts по времени:

• Day 0 cohort от January лучше, чем от February → изменения в Jan улучшили новое пользовательское experience
• Или наоборот: Dec cohort хуже → может быть, выпустили bad update

4. Geographic expansion

Смотрю на regional DAU:

• US стагнирует → нужны новые каналы в US
• APAC растёт → инвестировать в APAC

Метрики, связанные с DAU

WAU (Weekly Active Users)

• Пользователи, которые открывали приложение хотя бы один раз в неделю
• WAU / DAU ratio показывает frequency использования
• Если ratio < 1.5, это плохо — люди используют неинтенсивно

MAU (Monthly Active Users)

• Пользователи за месяц
• DAU / MAU ratio (stickiness) показывает, какой процент месячных пользователей используют ежедневно
• Хороший ratio: 20-30% для мобильных игр, 10-15% для социальных сетей

Sessions per DAU

• Среднее количество сессий одного DAU в день
• Если растёт, это хороший sign — люди используют чаще
• Типичные значения: 1-3 сессии в день

Итог

DAU — простая метрика на первый взгляд, но её структура очень богата информацией. Правильное расчленение DAU по компонентам позволяет:

• Быстро диагностировать проблемы
• Выявить где потеряны пользователи
• Оптимизировать marketing channels
• Улучшить retention
• Принять обоснованные решения о roadmap разработки

Я всегда рекомендую смотреть не просто на Total DAU, а на его компоненты и trends. Это даёт куда лучше понимание здоровья продукта.