Mobil analitikada WAU: bu nədir, aktivlik metrikası və necə hesablanır

Mobil analitikada WAU nədir?

WAU (Weekly Active Users) — son 7 təqvim günü ərzində tətbiqlə qarşılıqlı əlaqədə olan unikal istifadəçilərin sayını göstərən metrikadır. DAU (Daily Active Users) fərqli olaraq, WAU gündəlik dalğalanmalara daha az məruz qalır və həftəlik aktivliyin daha sabit mənzərəsini verir.

WAU metrikası nə üçün lazımdır

Metrika həftəlik məhsul və marketinq fəaliyyətlərinin effektivliyini qiymətləndirməyə imkan verir. DAU “bugün neçə nəfər gəldi” sualına cavab verirsə, WAU — “bu həftə bizimlə neçə nəfər qaldı” sualına. Bu, istifadə dövrü bir neçə gün olan tətbiqlər üçün kritik əhəmiyyət daşıyır: fitnes izləyiciləri, təhsil platformaları, xəbər aqreqatorları.

WAU nə vaxt DAU əvəzinə istifadə olunur

Qeyri-müntəzəm, lakin həftəlik istifadə nümunəsi olan tətbiqlərdə DAU güclü dalğalana bilər. Məsələn, tapşırıqların planlaşdırılması tətbiqlərində istifadəçilər hər 2-3 gündə bir daxil olur — DAU aşağı aktivlik göstərəcək, halbuki WAU real cəlb olunmanı adekvat əks etdirəcək. DAU və WAU arasında seçim məhsulla qarşılıqlı əlaqənin gözlənilən tezliyindən asılıdır.

WAU-nun məhsul metrikaları ilə əlaqəsi

WAU Day 7 saxlama göstəricisi ilə korrelyasiya edir: istifadəçi 7-ci gün qayıdırsa, ayda ən azı iki dəfə WAU-ya daxil olur. Komandalar WAU-dan yeni funksiyaların təsirini izləmək üçün istifadə edir: funksiyanı bazar ertəsi işə salmaq və növbəti bazar günü WAU-nu ölçmək dəyişikliyin həftəlik auditoriyaya birbaşa təsirini qiymətləndirməyə imkan verir.

SELECT
    DATE_TRUNC('week', event_date) AS week_start,
    COUNT(DISTINCT user_id) AS wau
FROM user_events
WHERE event_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '7 days'
    AND event_type IN ('session', 'purchase', 'content_view')
GROUP BY week_start
ORDER BY week_start DESC;

WAU necə hesablanır?

WAU-nun hesablanması sadə düsturla aparılır: son 7 gün ərzində unikal istifadəçilərin sayı. Lakin praktikada iki yanaşma tətbiq olunur — sabit həftə (Monday-Sunday) və sürüşən pəncərə (rolling 7 days). Metod seçimi məlumatların şərhinə və hesabatların müqayisəsinə təsir göstərir.

Sabit həftə və sürüşən pəncərə

Sabit həftə müntəzəm hesabat üçün əlverişlidir: WAU bazar ertəsindən bazar gününə qədər hesablanır. Sürüşən pəncərə hər gün üçün əvvəlki 7 günün unikal istifadəçilərinin cəmi kimi WAU hesablayır. İkinci yanaşma daha hamar qrafik verir və real-vaxt panellərində istifadə olunur. Amplitude (2025) məlumatlarına görə, məhsul komandalarının 73%-i WAU üçün sürüşən pəncərədən istifadə edir.

Hədəf hadisələr üzrə filtrasiya

Tətbiqin hər açılışı WAU-da nəzərə alınmamalıdır. Komandalar tez-tez istifadəçiləri hədəf hadisələr üzrə filtrləyir: məzmun baxışı, alış, səviyyənin tamamlanması, mesaj göndərilməsi. Bu, tətbiqi təsadüfən açan „passiv” istifadəçiləri istisna edir. SQL-də belə filtr event_type IN (...) şərti ilə əlavə edilir.

Çarpaz platforma istifadəçilərinin uçotu

İstifadəçi iOS və Android-də aktivdirsə, eyni identifikatorlar (email, account_id) deduplike edilməlidir. Deduplikasiya olmadan WAU 15-25% bahalaşacaq. Düzgün saymaq üçün device_id əvəzinə daxili user_id istifadə edin. Clickhouse və Snowflake HyperLogLog və ya Bloom filtrləri vasitəsilə deduplikasiyanı dəstəkləyir.

import pandas as pd

# Son 7 gün ərzində hadisələrin yüklənməsi
events = pd.read_sql('''
    SELECT user_id, event_date
    FROM user_events
    WHERE event_date >= CURRENT_DATE - 7
''', conn)

# Sürüşən pəncərə ilə WAU hesablanması
events['week_start'] = events['event_date'] \
    - pd.to_timedelta(events['event_date'].dt.dayofweek, unit='D')
wau = events.groupby('week_start')['user_id'] \
    .nunique().reset_index()
wau.columns = ['week_start', 'wau']
print(wau)

WAU hesablanmasında tipik səhvlər

Birinci səhv — hədəf hərəkətləri filtrləmədən bütün hadisələrin nəzərə alınması. İstənilən açılışı saymaq WAU-ya 5 saniyə girib tətbiqi bağlayan istifadəçiləri də daxil edəcək. İkinci səhv — saat qurşaqlarının qarışdırılması: 7 gün üçün hadisələr vahid vaxt zonasında (adətən UTC) hesablanmalıdır. Üçüncüsü — çarpaz platforma istifadəçilərinin deduplikasiyasının olmaması, auditoriyanın real mənzərəsini təhrif edir.

WAU vs DAU vs MAU: fərq nədir?

Üç metrika — DAU, WAU və MAU — aktiv auditoriyanın zaman üfüqləri üzrə iyerarxiyasını təşkil edir. DAU gündəlik aktivliyi, WAU — həftəlik, MAU — aylıq ölçür. Hər metrika istifadəçi davranışı haqqında öz sualına cavab verir və məhsul analitikasının müxtəlif ssenarilərində istifadə olunur.

Zaman üfüqlərinin müqayisəsi

DAU (Daily Active Users) — ən operativ metrikadır. Bu gün neçə istifadəçinin gəldiyini göstərir. WAU gündəlik pik və enişləri hamarlayır, MAU isə aylıq. Gündəlik istifadə olunan tətbiqlər üçün (mesencerlər, sosial media) DAU əsas metrikadır. Həftədə 1-2 dəfə istifadə olunan tətbiqlər üçün (fitnes, çatdırılma) WAU aktivliyi daha dəqiq əks etdirir. Mövsümi və ya nadir istifadə olunan tətbiqlər üçün (səyahət, vergilər) — MAU.

Stickiness əmsalı

Stickiness (yapışqanlıq) — DAU-nun MAU-ya nisbəti, istifadəçilərin nə qədər tez-tez qayıtdığını göstərir. 20%-dən yuxarı dəyər yaxşı sayılır. WAU aralıq nəzarət üçün istifadə olunur: DAU/MAU düşürsə, WAU/MAU yoxlanıla bilər — sabitdirsə, problem ümumi aktivlikdə deyil, gündəlik aktivlikdədir. Formula: Stickiness = DAU / MAU * 100%. Sağlam tətbiq üçün bu göstərici 20-50% aralığında saxlanılır.

Hansı metrika nə vaxt vacibdir

Metrika seçimi məhsulun biznes dövründən asılıdır. Artım mərhələsində diqqət DAU-dadır — yeni istifadəçilərin gündəlik dinamikasını görmək vacibdir. Yetkinlik mərhələsində WAU əsas metrikaya çevrilir: həftəlik üfüqdə neçə istifadəçinin sadiq qaldığını göstərir. MAU investorlar üçün hesabatlar və ümumi əhatə dairəsinin qiymətləndirilməsi üçün kritikdir. Üç metrikanı birləşdirərək analitik istifadəçi həyat dövrünün tam mənzərəsini əldə edir.

def calculate_stickiness(dau, mau):
    return round((dau / mau) * 100, 2)

# Hipotetik tətbiq üçün DAU/MAU WAU hesablanması nümunəsi
daily = 15000
weekly = 45000
monthly = 80000

stickiness = calculate_stickiness(daily, monthly)
wau_mau_ratio = round((weekly / monthly) * 100, 2)

print(f"Stickiness: {stickiness}%")
print(f"WAU/MAU: {wau_mau_ratio}%")

Tətbiq kateqoriyaları üzrə WAU normaları

WAU normaları tətbiq kateqoriyaları arasında çox fərqlənir. Universal „yaxşı” dəyər mövcud deyil — metrika eyni şaquli daxilində benchmarklarla müqayisə edilməlidir. Sosial media tətbiqləri MAU-ya nisbətən ən yüksək WAU dəyərlərini göstərir, e-ticarət və turizm tətbiqləri isə qeyri-müntəzəm istifadə nümunəsi səbəbindən daha aşağıdır.

Tətbiq kateqoriyaları üzrə WAU

Adjust Mobile Benchmarks 2025 hesabatına görə, müxtəlif kateqoriyalar üçün median WAU/MAU nisbəti: Social Media — 0.65, Gaming — 0.55, E-commerce — 0.35, Fintech — 0.45, Health & Fitness — 0.40. Bu o deməkdir ki, sosial şəbəkələrdə aylıq istifadəçilərin 65%-i həftəlik aktivdir, e-ticarətdə isə cəmi 35%. Median dəyərlərindən aşağı göstəricilər cəlb olunma problemi və ya səhv seçilmiş ölçü intervalını göstərir.

WAU-ya təsir edən amillər

Mövsümilik — birinci amildir. Yemək çatdırılması tətbiqləri cümə və şənbə günləri WAU pikini göstərir, fitnes tətbiqləri — yanvar və yay öncəsi. Push bildirişləri — ikinci amil: düzgün kampaniya WAU-nu həftə ərzində 15-30% qaldıra bilər. Üçüncü amil — tətbiq yeniləmələri: böyük buraxılışdan sonra WAU adətən iki həftə ərzində 10-20% artır, sonra yeni səviyyədə sabitləşir.

Mobil tətbiqdə WAU necə artırılmalı?

WAU-nun artımı məhsul və marketinq alətlərinin kombinasiyası ilə həll olunan bir vəzifədir. Bir dəfəlik aksiya ilə qaldırıla bilən DAU-dan fərqli olaraq, WAU həftəlik üfüqdə istifadəçilərin qayıtması üzərində sistematik iş tələb edir. Böyük mobil məhsulların təcrübəsi ilə təsdiqlənmiş əsas strategiyaları nəzərdən keçirək.

Fərdiləşdirilmiş push bildirişləri

Push kampaniyaları — WAU-ya təsir etməyin ən sürətli yoludur. Airship (2025) məlumatlarına görə, fərdiləşdirilmiş push bildirişləri ilk həftədə WAU-nu 20-25% artırır. Auditoriyanı istifadə tezliyinə görə seqmentləşdirmək vacibdir: „yatan” istifadəçilərə (5+ gün daxil olmayan) həvəsləndirici mesajlar, aktivlərə isə məlumatlandırıcı mesajlar göndərilməlidir. Vaxtlama vacibdir: fitnes tətbiqləri üçün ən yaxşı vaxt səhər, oyunlar üçün — axşamdır.

Həftəlik çağırışlar və tədbirlər

Həftəlik fəaliyyətlərin mexanikası — WAU-nun ən effektiv sürücülərindən biridir. Oyunlar xüsusi mükafatlarla həftəlik tədbirlərdən, fitnes tətbiqləri „7 gün fasiləsiz” çağırışlarından, e-ticarət abunəçilər üçün həftəlik endirimlərdən istifadə edir. Əsas prinsip: fəaliyyət vaxtla məhdudlaşdırılmalıdır (7 gün) ki, FOMO yaransın və istifadəçini qayıtmağa həvəsləndirsin.

E-poçt və SMS xatırlatmaları

Bütün istifadəçilər push bildirişlərinə icazə vermir. Onlar üçün həftəlik icmal ilə e-poçt bülletenləri və SMS effektivdir: „Həftə üçün statistikanız”, „Bloqda yeni məqalələr”, „Baxdığınız məhsullar”. Şəxsi statistika ilə e-poçtların açılma dərəcəsi standart bülletenlərdən 40% yüksəkdir. Push + e-poçt kombinasiyası maksimum WAU artımı verir — ayda 35%-ə qədər.

-- 5 gündən artıq qeyri-aktiv istifadəçilər (reactivation üçün hədəf)
SELECT user_id, MAX(event_date) AS last_active
FROM user_events
GROUP BY user_id
HAVING MAX(event_date) < CURRENT_DATE - INTERVAL '5 days'
    AND MAX(event_date) > CURRENT_DATE - INTERVAL '14 days';