DAU — nədir, necə hesablanır və gündəlik auditoriyanı təhlil etmək

DAU nədir?

DAU (Daily Active Users) — təqvim sutka ərzində tətbiqdə ən azı bir hədəf hərəkəti yerinə yetirmiş unikal istifadəçilərin sayını ölçən metrikadır. Hərəkət tərtibatçı tərəfindən müəyyən edilir: tətbiqin açılması, avtorizasiya, məzmunun baxılması və ya düymənin kliklənməsi. Tipik quraşdırmada DAU gündə ən azı bir dəfə tətbiqi açmış bütün istifadəçiləri hesablayır.

DAU — məhsulun sağlamlığının operativ göstəricisidir. DAU-nun artması tətbiqin auditoriya üçün daha faydalı olduğunu və ya yeni istifadəçiləri cəlb etdiyini göstərir. DAU-nun azalması saxlanma problemlərini, istifadəçi təcrübəsinin pisləşməsini və ya güclü rəqibin meydana çıxmasını göstərə bilər. DAU mütləq dəyər kimi deyil, dinamikada təhlil edilməlidir.

Hansı hərəkətlər aktivlik sayılır

Aktiv istifadəçi tərifi tətbiq növündən asılıdır. Sosial şəbəkələr üçün aktivlik — lentə baxmaq, mesaj göndərmək və ya post yerləşdirməkdir. Oyunlar üçün — işə salma və ən azı bir səviyyəni keçmək. Utilitalar üçün — açmaq və əsas funksiyanı yerinə yetirmək. DAU-nun hesablanması üçün trigger kimi session_start hadisəsini konfiqurasiya etmək tövsiyə olunur.

Müxtəlif tətbiq kateqoriyalarında DAU

Mixpanel statistikasına (2024) görə, orta DAU dəyərləri kateqoriyadan asılı olaraq çox fərqlənir. Sosial tətbiqlər quraşdırmaların 40–60%-i DAU-ya malikdir, oyunlar — 20–35%, utilitalar — 10–25%. Tətbiqinizin DAU səviyyəsini dəqiq qiymətləndirmək üçün göstəriciləri bazar liderlərinin mütləq rəqəmləri ilə deyil, kateqoriya üzrə medianla müqayisə edin.

DAU hesablama düsturu

DAU təqvim sutka ərzində aktivlik hadisəsi göndərmiş unikal cihaz identifikatorlarının (və ya avtorizə olunmuş istifadəçilər üçün user_id) sayı kimi hesablanır. Düstur: DAU = |{ distinct user_id : event_time ∈ [00:00, 23:59] UTC }|. Sadə açılışların sayılması düzgün olmayan məlumatlar verir — istifadəçi identifikatoru üzrə deduplikasiya tətbiq etmək lazımdır.

def calculate_dau(events_df):
    """
    Calculate DAU from event dataframe
    
    Args:
        events_df: DataFrame with columns user_id and event_date
    Returns:
        DataFrame with dau per date
    """
    dau_df = (events_df
        .groupby("event_date")
        ["user_id"]
        .nunique()
        .reset_index()
        .rename(columns={"user_id": "dau"})
    )
    return dau_df

Müxtəlif platformalar üçün hesablama xüsusiyyətləri

Android-də identifikator kimi Installation ID (Firebase) və ya Advertising ID istifadə olunur. iOS-da — IDFV və ya App Instance ID. Avtorizə olunmuş tətbiqlər üçün backend avtorizasiyasından user_id istifadə etmək daha etibarlıdır. Tətbiq hər iki platformada mövcuddursa, DAU hər platforma üçün ayrıca hesablanır və backend analitikası səviyyəsində aqreqasiya olunur.

Saat qurşaqları və günlərarası uçot

DAU UTC və ya analitik sistemin parametrlərində seçilmiş saat qurşağı üzrə hesablanır. İstifadəçi UTC ilə 23:45-də, sonra isə 00:15-də aktivdirsə, sistem iki gün DAU hesablayır. Bu ümumi DAU üçün normaldır, lakin dəqiq təhlil üçün Firebase Analytics vasitəsilə istifadəçilərin əksəriyyətinin regionuna uyğun fərdi saat qurşağı təyin etmək tövsiyə olunur.

DAU, WAU və MAU: metrikaların fərqi

DAU (Daily), WAU (Weekly) və MAU (Monthly) — cəlb olunma hunisinin üç səviyyəsidir. DAU gündəlik aktivliyi, WAU həftəlik, MAU aylıq göstərir. Bu üç metrikanın birlikdə təhlili cəlb olunmanın dərinliyini qiymətləndirməyə imkan verir: yüksək qayıdış tezliyi (DAU/MAU > 50%) istifadəçilərdə formalaşmış vərdişdən xəbər verir.

DAU/MAU nisbətini necə şərh etmək

DAU/MAU nisbəti Stickiness adlanır və faizlə ölçülür. Stickiness = DAU / MAU × 100%. 20% dəyəri o deməkdir ki, orta istifadəçi ayda 6 gün tətbiqə daxil olur. Sosial şəbəkələr və mesencerlər üçün Stickiness 50%+ norma hesab olunur. Utilitalar və maliyyə tətbiqləri üçün 15–25% yaxşı göstəricidir.

DAU əsasında artım metrikaları

DAU və MAU əsasında artım metrikaları hesablanır: Retention (saxlanma), Churn Rate (axın) və LTV (ömür boyu dəyər). DAU artırsa, lakin MAU azalırsa, bu, mövcud auditoriya aktiv qalsa da, yeni istifadəçilərin cəlb edilməsində problem olduğunu göstərir. Hər iki göstərici artırsa — məhsul sağlamdır və miqyaslanır.

Stickiness: DAU/MAU-nun normal dəyərləri

Stickiness (yapışma əmsalı) — auditoriya keyfiyyətinin əsas göstəricisidir. DAU-nun MAU-ya nisbəti kimi hesablanır. Məsələn, DAU = 30 000, MAU = 100 000 olarsa, Stickiness = 30%. Bu o deməkdir ki, aylıq istifadəçilərin 30%-i tətbiqə hər gün daxil olur. Stickiness nə qədər yüksəkdirsə, istifadəçilərdə vərdiş bir o qədər güclüdür.

Kateqoriyalar üzrə Stickiness normaları

Amplitude-un (2024) aqreqə statistikasına görə, Stickiness median dəyərləri: Social 45–55%, Communication 40–50%, Gaming 20–35%, E-commerce 15–25%, Fintech 15–20%, Utility 10–20%. Abstrakt 50%-ə can atmağın mənası yoxdur — norma konkret kateqoriya və məhsulun biznes modeli ilə müəyyən edilir.

Niyə yüksək Stickiness həmişə yaxşı deyil

Yüksək Stickiness həmişə məhsulun sağlamlığından xəbər vermir. Məsələn, məcburi gündəlik aktivliyi olan tətbiq (bankçılıq, doğrulama, korporativ alətlər) 60% Stickiness-ə malik ola bilər, lakin istifadəçi məmnuniyyəti aşağı ola bilər. DAU-nu NPS və retention ilə birlikdə təhlil edin ki, cəlb olunmanın obyektiv mənzərəsini əldə edəsiniz.

Firebase Analytics-də DAU-nu necə izləmək

Firebase Analytics kod yazmadan DAU-nun avtomatik toplanmasını təmin edir. Firebase Analytics SDK-nı qoşduqdan sonra o, session_start hadisəsi üzrə istifadəçi aktivliyini izləməyə başlayır. DAU Firebase panelində Analytics → Dashboard → Active Users bölməsində göstərilir. Məlumatlar günlük qranulyarlıqla və platforma, versiya, ölkə üzrə filtrləmə ilə əlçatandır.

DAU üçün fərdi hadisələrin konfiqurasiyası

Daha dəqiq DAU tələb olunarsa (məsələn, yalnız avtorizə olunmuş istifadəçilər və ya hədəf hərəkəti yerinə yetirmiş istifadəçilər), Firebase SDK vasitəsilə fərdi hadisələr konfiqurasiya edin. Hər hədəf hərəkəti yerinə yetirildikdə hadisəni parametrlərlə göndərin və analitika panelində filtrləyin. Deduplikasiya üçün Firebase avtomatik olaraq Installation ID-dən istifadə edir.

import com.google.firebase.analytics.FirebaseAnalytics

class AnalyticsTracker {
    private val firebase = FirebaseAnalytics.getInstance(context)
    
    fun trackDailyActiveUsers() {
        val params = bundleOf(
            "app_version" to BuildConfig.VERSION_NAME,
            "platform" to "android",
            "user_id" to AuthManager.getCurrentUserId()
        )
        firebase.logEvent("daily_session", params)
    }
}

DAU hesabatlarının avtomatlaşdırılması

Firebase Analytics fərdi panellər qurmaq üçün DAU məlumatlarının BigQuery-ə avtomatik ixracını konfiqurasiya etməyə imkan verir. Siz həmçinin Firebase-i SDK vasitəsilə Amplitude və ya Mixpanel-ə qoşaraq platformalararası təhlil apara bilərsiniz. Müntəzəm hesabatlar üçün Firebase Console-dan seçilmiş dövr üçün DAU qrafikləri ilə e-mail göndərişi konfiqurasiya edin.

DAU-ya necə təsir etmək və cəlb olunmanı artırmaq

DAU-nun artırılması — istifadəçi təcrübəsinin yaxşılaşdırılması, vərdişlərin tətbiqi və məhsul dəyərinin artırılması ilə həll olunan product growth vəzifəsidir. DAU artımı üçün vahid düstur yoxdur, lakin mobil tətbiqlərin əksər kateqoriyalarında işləyən sübut olunmuş taktikalar var.

• Fərdiləşdirilmiş məzmun və vaxtlama ilə Push-bildirişlər tətbiq edin
• Gündəlik həvəsləndirmələr əlavə edin: bonuslar, çağırışlar və xatırlatmalar
• Tətbiqin dəyərini tez göstərmək üçün onboarding-i təkmilləşdirin
• İstifadəçiləri xarici mənbələrdən qaytarmaq üçün Deep Linking-i optimallaşdırın
• DAU-nu kohortlar üzrə təhlil edin və axın nöqtələrini müəyyənləşdirin

Push-bildirişlər və DAU

Airship (2024) tədqiqatına görə, fərdiləşdirilmiş Push-bildirişlər istifadə edən tətbiqlər bildirişləri olmayan tətbiqlərlə müqayisədə 30–50% daha yüksək DAU göstərir. Əsas amil — məzmunun uyğunluğu və göndərmə vaxtıdır. Aqressiv bildirişlər qısamüddətli DAU artımı verir, lakin uzunmüddətli perspektivdə Retention-u azaldır.

Oyunaşdırma DAU-nun sürücüsü kimi

Oyun mexanikalarının tətbiqi — oyunaşdırma — qeyri-oyun tətbiqlərində DAU-nu 15–30% artırır. Gündəlik tapşırıqlar, irəliləyiş zolaqları, nailiyyətlər və sosial reytinqlər tətbiqə qayıtmaq vərdişi yaradır. Duolingo, MyFitnessPal və Headspace — yüksək Stickiness göstəriciləri ilə uğurlu oyunaşdırma nümunələridir.