DAU / MAU отличный способ мерять не то, что вам нужно

Впервые я столкнулся с метриками DAU / MAU когда про них упомянули в контексте игр на facebook в далеком 2009 году. И хотя, я уверен, серьезные игроки давно уже не полагаются на эти метрики роста, тем не менее для многих маркетологов они оказались весьма привлекательными.

Сегодня мы поговорим почему эти метрики так привлекательны и опасны одновременно.

Начнем с их определения.
DAU (Daily Active Users) это сколько (уникальных) клиентов воспользовались вашим сервисом (обычно - залогинились) в конкретный день.
MAU (Monthly Active Users) это сколько (уникальных) клиентов воспользовались вашим сервисом за последний месяц (или последние 30 дней). 
DAU / MAU это какой % наших (уникальных) клиентов повторно воспользовались вашим сервисом за период. Это так называемый "stickiness".
Какие есть плюсы их использования?

Первое: считать такие метрики очень просто. На языке DAX расчеты могли бы выглядеть вот так.
[DAU] :=
DISTINCTCOUNT ( tbl_users[user_id] )
[MAU] :=
CALCULATE ( [DAU],
    DATESINPERIOD ( Calendar[Dates], MIN ( Calendar[Dates] )-30DAY )

Второе: многие компании закрыты и не открывают свои метрики (например ARPU или LTV). Но зато через инструменты конкурентной разведки можно относительно легко оценить объем аудитории конкурента и сравнить свои показатели роста с его показателями роста.

Собственно на этом привлекательность этих метрик и заканчивается.

Какие есть риски их использования?

(1) DAU в значительной степени волатильная метрика роста и при этом абсолютно не объясняет из-за чего происходит этот рост.
  1. это результат PR, когда несколько известных профильных изданий обратили на вас внимание?
  2. это результат маркетинга, когда из-за запуска новой маркетинговой кампании по привлечению привлекалось много "новых" клиентов?
  3. это результат маркетинга, когда из-за маркетинговой кампании по удержанию вернулось много "старых" клиентов?
Как видим факторы могут быть весьма разные.

Первый фактор роста вообще внешний (вы на него не влияли). А потому рассчитывать на устойчивость такого результата нельзя.

Второй и третий фактор роста хотя и внутренние (результат ваших усилий), однако природа этих факторов разная. А значит и устойчивость результата во времени будет разная.

(2) Часто DAU / MAU рассматривают как прокси для оценки внутреннего механизма retention вашего сервиса. Однако и это тоже не так.

Логины пользователей обычно плохо коррелируют с целевым действием. Обычно картина взрывного роста выглядит вот так.

Source: amplitude.com.

Хотя рост DAU еще продолжается, но отток уже растет значительно быстрее. А потому возврат в исходную позицию это лишь дело нескольких недель.

Почему так происходит? 

С одной стороны, логин как мнимое целевое действие плохо коррелирует с настоящими целевыми действиями, например с просмотром товара.

С другой стороны, компании чаще всего формируют рост за счет первых двух факторов.

Это привлечение, а привлечение обычно измеряется и оптимизируется по первому целевому действию (логин/покупка), вместо повторных целевых действий (n-й логин, m-ная покупка). Вот и получается, что эти метрики - vanity metrics.

А что вы думаете о DAU, MAU?

P.S.

Более практичный подход описан мной здесь:

Comments

Popular posts from this blog

IV/WOE - хороший способ понять какой информацией вы обладаете

A/B-тестирование: смотреть на конверсию vs смотреть на продажи

Продуктовая аналитика: влияние продуктовых фич на ретеншн