MAU, monthly active users, — это число уникальных пользователей, которые совершили хотя бы одно целевое действие в приложении или сервисе за последние 30 дней. Если один человек заходил в приложение пять раз за месяц, в MAU он учитывается один раз: метрика считает именно людей, а повторные заходы и сессии на счетчик не влияют.
Целевое действие компания определяет сама, и от этого зависит, что именно показывает цифра. Для соцсети это обычно просмотр ленты, для банковского приложения чаще открытие счета или перевод, а для игры вход в матч. Приложение с одинаковым числом установок и разной логикой подсчета MAU может показывать сильно разные цифры, поэтому при сравнении с конкурентами важно понимать, какое действие каждый из них считает активностью.
Зачем нужна эта метрика
MAU показывает размер живой аудитории продукта; общее число регистраций тут ни при чем. Приложение может собрать миллион скачиваний за счет рекламной кампании, но если большинство удаляет его в первую неделю, MAU покажет реальную картину: сколько людей действительно продолжают пользоваться сервисом месяц за месяцем.
Инвесторы и рекламодатели ориентируются на MAU при оценке продукта, потому что число установок легко накрутить или получить дешево через агрессивную рекламу, а стабильный MAU говорит о том, что продукт реально решает задачу пользователя. В рекламных кабинетах и медиапланировании MAU сервиса-площадки, например соцсети, определяет потенциальный охват размещения.
MAU и DAU
DAU (daily active users) считает уникальных активных пользователей за один день, тогда как MAU берет целый месяц. Соотношение DAU к MAU называют липкостью продукта (stickiness): если у сервиса 300 000 MAU и 60 000 DAU, соотношение равно 20%, и это значит, что в среднем пользователь заходит в сервис примерно 6 дней из 30. Для мессенджеров и соцсетей нормальным считается соотношение выше 50%, для приложений с редким сценарием использования, например для подбора отеля перед поездкой, низкое соотношение — это ожидаемая особенность продукта, и тревоги оно не вызывает.
MAU в бизнес-модели
Для рекламных площадок и соцсетей MAU напрямую влияет на выручку: чем больше активная аудитория, тем дороже можно продавать рекламные размещения и тем интереснее платформа для брендов, которые ищут охват. Инвесторы при оценке таких компаний часто смотрят на динамику MAU не меньше, чем на выручку, потому что стабильно растущая активная аудитория обычно превращается в рост доходов позже, даже если сама метрика денег напрямую не считает.
Для продуктов с подпиской MAU работает иначе: важна активность именно оплативших пользователей, а общая цифра здесь мало что говорит. Компания может показывать рост MAU за счет бесплатного тарифа, но если платящие пользователи внутри этой цифры не растут, метрика вводит в заблуждение при оценке здоровья бизнеса. Поэтому в отчетах MAU часто делят на сегменты: бесплатные и платные пользователи считают отдельно.
Пример: мобильное приложение доставки
Сервис доставки еды запустил приложение и за первый месяц получил 40 000 установок при MAU в 24 000, то есть только 60% установивших приложение хотя бы раз сделали заказ или открыли каталог за месяц. Продакт-команда разбила воронку по шагам и нашла, что 30% пользователей открывали приложение один раз при установке, не находили нужный ресторан в своем районе и больше не возвращались.
После расширения зоны доставки и добавления push-уведомления о доступных ресторанах в первый день MAU за следующий месяц вырос до 31 000 при том же числе новых установок. Метрика показала больше, чем просто рост аудитории: она подсветила, что именно нужно было исправить в продукте — удержание уже установивших приложение, тогда как привлечение новых тут было ни при чем.
Типичные ошибки
- Считают вместо уникальных пользователей число сессий. Если один человек заходит в приложение по десять раз в день, это должно давать один MAU; если насчитывается десять, метрика завышена и не отражает реальный размер аудитории.
- Меняют определение целевого действия без предупреждения команды. Если в один месяц активностью считали открытие приложения, а в следующий только оформление заказа, сравнение MAU между месяцами теряет смысл.
- Сравнивают MAU разных продуктов без поправки на методику подсчета. Разные компании считают активность по-разному, и прямое сравнение цифр без учета этой разницы вводит в заблуждение.
- Смотрят только на MAU без DAU. Рост MAU при падающем DAU может маскировать отток постоянных пользователей за счет притока новых, которые зайдут в приложение один раз и не вернутся.
Частые вопросы
Какой MAU считается хорошим? Единой нормы нет: значение зависит от ниши, размера рынка и частоты использования продукта. Смотреть стоит на динамику MAU месяц к месяцу и на соотношение с DAU, а абсолютная цифра сама по себе мало что значит.
Считают ли MAU для сайтов, помимо приложений? Да, метрика применима к любому продукту с идентификацией пользователя: сайтам с авторизацией, веб-сервисам, играм в браузере.
Как MAU связан с выручкой? Напрямую метрика не показывает деньги, но рост MAU при стабильной конверсии в оплату обычно ведет к росту выручки, поэтому компании отслеживают обе цифры вместе, в связке.
Что делать, если MAU растет, а выручка нет? Проверить, за счет какого сегмента растет активная аудитория: если прирост дают только пользователи бесплатного тарифа, при этом платящих не прибавляется, проблема в конверсии из бесплатного использования в оплату; привлечение новой аудитории тут ни при чем.
MAU тесно связан с удержанием (retention): метрика показывает размер активной аудитории в моменте, а retention показывает, насколько эти же люди остаются с продуктом со временем. Для точного анализа поведения пользователей по группам применяют когортный анализ, который разбивает общий MAU на группы по дате первого визита.
Настроить сквозную аналитику продукта и отслеживать MAU вместе с другими метриками активности помогает аналитика marcomhub.