DAU, MAU, Stickiness, Session Count, Session Duration

Когда говорят о метриках эффективности, обычно начинают с DAU, MAU и Stickiness. Они показывают, сколько людей и как часто заходит в приложение, есть ли у них привычка возвращаться. Эти цифры важно анализировать в контексте продукта, сегментов и поведения аудитории.

MAU (monthly active users) и DAU (daily active users) — это счетчики уникальных пользователей за месяц и день. Если MAU стабильно растет, это может означать органический рост пользователей или удачные маркетинговые кампании. Но если при этом DAU остается на месте или падает — скорее всего, пользователи устанавливают приложение, но не пользуются им.

Разобраться в ситуации поможет коэффициент вовлеченности или Stickiness (дословно, «прилипчивость») — отношение DAU к MAU. Например, для продуктов, которые пользователи покупают регулярно (еда, одежда, обувь), нормальным считается показатель 20-25%. Если он ниже 10%, это сигнал: у приложения, возможно, нет ценности, ради которой стоит возвращаться.

Метрики — это поведение групп пользователей в цифрах и диаграммах. Глядя на Retention или Time to value, мы понимаем, насколько человеку действительно полезно наше приложение. Через метрики мы как бы видим и слышим пользователя, его поведение, проблемы и желания.

Илья Лесов, Product Manager

Session Count и Session Duration (количество и длительность сессий) — еще один индикатор. Если пользователи заходят часто, но не задерживаются, это может быть как хорошим знаком (если сценарий короткий — например, отследить доставку, показать штрихкод), так и тревожным (пользователь не находит то, что ищет). Пять и более заходов по 5-10 секунд в день могут говорить о том, что пользователь гуляет по экранам в поисках нужного раздела или кнопки.

Эти метрики не стоит рассматривать как KPI, скорее как сигналы. Например: сильно ли проседает DAU после обновления мобильного приложения? Уменьшается ли продолжительность сессий после того, как упростили навигацию? Эти изменения могут быть видны уже в течение пары дней.

Activation Rate, Time to Value, Onboarding Completion Rate

По данным Adjust, более 77% пользователей удаляют приложение в течение первых трех дней, если не увидели пользы или не прошли до конца сценарий первого входа.

Activation Rate показывает, сколько новых пользователей после установки приложения выполнили ключевое действие (оформили заказ, купили билет, забронировали номер). Низкий показатель может означать, что пользователь не понял, в чем ценность приложения или не смог быстро дойти до нужного сценария из-за сложной навигации, перегруженного онбординга или по другой причине.

Time to Value — это время от первого запуска мобильного приложения до момента, когда пользователь получает пользу. Например, в приложении банка — когда он видит баланс счета или делает перевод. Для мобильных приложений критичной считается задержка больше минуты или четырех экранов. Тогда высока вероятность, что человек закроет приложение и не будет им пользоваться.

Onboarding Completion Rate показывает, сколько пользователей проходят вводный сценарий до конца — авторизуются, подтверждают номер телефона или почту, настраивают профиль.

Метрики работают в связке: если показатель активации низкий, а Time to Value высокий, есть смысл сделать путь к ценности короче. Если Onboarding мало кто проходит, говорить об остальных метриках не придется — пользователь не увидит интерфейс и не поймет ценности приложения.

Retention Rate, Repeat Rate, Reactivation Rate

Если пользователь прошел активацию, это не значит, что он останется. Важно понимать, удерживает ли продукт внимание.

Retention Rate — это доля пользователей, которые возвращаются в приложение через какой-то промежуток времени после установки. Чаще всего смотрят показатели Day 1, Day 7 и Day 30. Например, Retention Day 7 = 18% означает, что 18% пользователей, которые установили приложение неделю назад, вернулись и совершили хотя бы одно действие. Для большинства приложений считается нормой, если Retention на седьмой день держится выше 15%. Ниже — сигнал, что пользователь не находит ценности в регулярном использовании или забывает о приложении сразу после первого опыта.

Repeat Rate — это доля пользователей, которые совершают целевое действие больше одного раза. Например, оформляют несколько заказов. В отличие от Retention (учитывает любое возвращение), Repeat Rate фокусируется на повторении целевого действия. В некоторых продуктах (например, подписка на доставку еды, стриминги) Repeat Rate напрямую влияет на юнит-экономику: если пользователь не покупает второй раз, его LTV (Life Time Value) будет меньше, даже если первый опыт был хорошим.

Reactivation Rate — это доля пользователей, которые возвращаются после периода неактивности (обычно рассматривают одну-две недели или месяц). Если пользователь вернулся после рассылки, пуша или обновления, это реактивация. В некоторых случаях реактивация оказывается дешевле, чем привлечение нового пользователя.

Crash Rate, App Load Time, Error Rate

Пользователь может пройти онбординг и начать пользоваться приложением, но если оно зависает, открывать его снова не захочется.

Crash Rate — это процент сессий, когда приложение аварийно завершает работу. Считается как количество сессий с крашами / общее количество сессий. Для большинства мобильных приложений считается нормой, если Crash Rate не превышает 0,1–0,5%. Все, что выше 1%, — критичный сигнал. Особенно если краши происходят при оформлении заказа, во время загрузки профиля или на экранах оплаты.

App Load Time — время от запуска приложения до полной загрузки первого экрана. По данным UXCam, если запуск дольше пяти секунд, риск отказа выше на 30%. Затяжная загрузка часто связана с тяжелой графикой, неоптимизированными шрифтами и сторонними скриптами.

Error Rate — частота ошибок при выполнении действий внутри приложения. Эти ошибки не закрывают приложение, поэтому могут быть незаметны в общей аналитике. Но для пользователя они могут быть критичными — например, если приложение зависло на привязке карты или подтверждении заказа.

Нестабильность приложения обычно воспринимается как слабость продукта в целом. Причины могут быть разными — ошибки, сложная навигация или устаревший дизайн.

Крошечные кнопки, мелкий шрифт, долгие загрузки, баги и агрессивная реклама, закрывающая контент — все это не просто раздражает пользователя, это отталкивает его. Каждый такой сбой в интерфейсе — это потерянный клиент. А значит, растущий процент отказов и недополученная прибыль.

Светлана Моторкина, руководитель Friflex Design

Технические метрики важно отслеживать наравне с продуктовыми, как часть общего пользовательского опыта.

Feature Adoption Rate, Depth of Use, Frequency of Use

Feature Adoption Rate — доля пользователей, которые воспользовались конкретной функцией хотя бы один раз. Например: Х% пользователей, которые оформили заказ, отследили доставку или добавили адрес в избранное. Если Adoption ниже 10–15% — это сигнал, что функция не нужна пользователям или плохо встроена в сценарий.

Depth of Use — насколько глубоко пользователь осваивает функции приложения. Например: заказал → применил промокод → воспользовался поддержкой → включил push-уведомления. Чем выше глубина, тем выше вовлеченность. Это показатель того, что пользователь исследует приложение, настраивает его под себя.

Метрики важны для развития продукта. Когда мы в приложении сети «Бристоль» проводим маркетинговые программы, заранее размечаем кнопки переходов и баннеры на спонсорские товары как триггеры — чтобы считать переходы и клики.

В целом приложение размечено таким образом, чтобы мы могли формировать пользовательский путь и изучать нашего клиента. Чтобы работать над будущими улучшениями и прогнозировать масштабирование системы.

Алексей Лазаренко, менеджер проектов Friflex

Frequency of Use — частота использования функции. Эта метрика помогает оценить, становится ли фича частью повседневной жизни пользователя.

На вовлеченность также влияют параметры субъективного качества: Efficiency (воспринимаемая эффективность), Fulfilment (соответствие ожиданий и результата), Contact (оценка качества поддержки), Billing (прозрачность оплаты). Их можно измерять через опросы, NPS или жалобы в поддержку.