DAU / MAU 与黏性
DAU 和 MAU 是任何产品里被引用最多的两个活跃指标。DAU(日活跃用户) 是某一天的去重活跃用户数;MAU(月活跃用户) 是滚动 30 天(或自然月)窗口内的去重活跃用户数。二者之比 DAU/MAU 是衡量 黏性 的标准指标——反映用户回访有多习惯化。
怎么计算
DAU = 第 D 天的去重活跃用户数
MAU = 过去 30 天的去重活跃用户数
黏性 = DAU / MAU
黏性按百分比读。DAU/MAU 为 0.50,意味着平均一个月活用户一个月里约出现 15 天——极高,通常只有社交或即时通讯能做到。0.10 则约等于一个月 3 天,对很多内容类和工具类 App 很正常。该期待多高,完全取决于产品天然的使用频率。
唯一必须钉死的是「活跃」的定义。是打开 App?还是一次有意义的操作?把后台被动心跳也算成活跃会虚高 DAU,并悄悄扭曲所有下游对比,所以要定义一个活跃事件并始终如一地应用。
为什么重要
DAU/MAU 捕捉到了留存曲线单独看不出的参与度。两个产品可以有完全相同的 30 日留存,黏性却天差地别——一个被天天用,一个一个月才用一次。黏性是先行指标:它往往先于收入变动,因为打开更频繁的用户,转化、进度推进和消费的机会都更多。它也是给运营和管理层看板用的、干净的单一健康指标。
在游戏 / App 里
对游戏来说,DAU 是心跳——它会对运营活动、内容更新和宕机立刻作出反应,因此是很快的运营信号。MAU 则把噪声抹平,框定可触达的盘子。把 DAU、MAU 及其比值放在一起看,才能把真实的用户增长和短暂尖峰区分开:一个只抬 DAU 不抬 MAU 的内容活动,只是让老用户来得更勤,而非带来新人。黏性与留存率搭配,才是完整的参与度画像。
在 Keentics 里
Keentics 在原始事件上计算 DAU、MAU 和黏性,「活跃」按你产品真实的口径定义,并支持按版本、渠道、国家做趋势和切分。它们与分群分析和留存同处一地,参与度和回访行为一并可见。详见游戏分析功能页和价格页。