КПКейсПрактика
Все разборы
Продуктовая аналитика

DAU/MAU: когда простая метрика начинает врать

Как читать stickiness без самообмана: почему среднее значение может скрывать сломанный канал, сезонность или продуктовую проблему.

7 июля 2026 г.6 мин
Аналитика
Метрики
DAU
MAU
stickiness
метрики
декомпозиция
разбор · старт · SQL, BI

DAU/MAU часто используют как быстрый термометр продукта. Проблема в том, что термометр показывает температуру, но не объясняет диагноз. Если смотреть только на одно число, легко перепутать здоровый редкий сценарий с продуктом, который перестал возвращать людей.

Что на самом деле измеряет DAU/MAU

Метрика показывает, какая доля месячной аудитории приходит в средний день. Для ежедневного продукта она должна быть выше, для редкого сценария ниже. Само число ничего не говорит без контекста частоты использования.

Первый вопрос аналитика не “нормальное ли значение”, а “как часто пользователю вообще нужно возвращаться”.

Где начинается расследование

Если DAU/MAU падает, разложи его на каналы, платформы, когорты и дни недели. Очень часто проблема сидит не во всём продукте, а в одной ветке: платный трафик, мобильный checkout, новая когорта после релиза.

  • Сравни новые и старые когорты.
  • Отдели органику от платных каналов.
  • Проверь, не исчез ли weekend peak.
  • Посмотри, не поменялась ли механика измерения событий.

Вывод

DAU/MAU хорош как сигнал тревоги. Но решение появляется только после декомпозиции: кто именно перестал возвращаться, когда это началось и что изменилось вокруг продукта.