WAU у мобільній аналітиці: що це, метрика активності та як рахувати

Що таке WAU у мобільній аналітиці?

WAU (Weekly Active Users) — це метрика, що показує кількість унікальних користувачів, які взаємодіяли із застосунком за останні 7 календарних днів. На відміну від DAU (Daily Active Users), WAU менш схильна до щоденних коливань і дає більш стабільну картину тижневої активності.

Навіщо потрібна метрика WAU

Метрика дозволяє оцінити ефективність щотижневих продуктових і маркетингових активностей. Якщо DAU відповідає на питання «скільки людей прийшли сьогодні», то WAU — «скільки людей залишилися з нами цього тижня». Це критично важливо для застосунків із циклом використання в кілька днів: фітнес-трекери, освітні платформи, новинні агрегатори.

Коли використовують WAU замість DAU

У застосунках з нерегулярним, але щотижневим патерном використання DAU може сильно коливатися. Наприклад, у застосунках для планування завдань користувачі заходять раз на 2–3 дні — DAU покаже низьку активність, тоді як WAU адекватно відобразить реальне залучення. Вибір між DAU та WAU залежить від очікуваної частоти взаємодії з продуктом.

Зв’язок WAU з продуктовими метриками

WAU корелює з показником утримання Day 7: якщо користувач повертається на 7-й день, він потрапляє в WAU щонайменше двічі на місяць. Команди використовують WAU для відстеження ефекту від нових функцій: запуск функції в понеділок і замір WAU наступної неділі дає пряму оцінку впливу зміни на тижневу аудиторію.

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;

Як розраховується WAU?

Розрахунок WAU виконується за простою формулою: кількість унікальних користувачів за останні 7 днів. Однак на практиці застосовуються два підходи — фіксований тиждень (Monday-Sunday) і ковзне вікно (rolling 7 days). Вибір методу впливає на інтерпретацію даних і зіставність звітів.

Фіксований тиждень проти ковзного вікна

Фіксований тиждень зручний для регулярної звітності: WAU рахується з понеділка по неділю. Ковзне вікно розраховує WAU на кожен день як суму унікальних користувачів за попередні 7 днів. Другий підхід дає більш гладкий графік і використовується в real-time дашбордах. За даними Amplitude (2025), 73% продуктових команд використовують ковзне вікно для WAU.

Фільтрація за цільовими подіями

Не кожне відкриття застосунку має враховуватися в WAU. Команди часто фільтрують користувачів за цільовими подіями: перегляд контенту, покупка, завершення рівня, відправка повідомлення. Це виключає «пасивних» користувачів, які відкрили застосунок випадково. В SQL такий фільтр додається через умову event_type IN (...).

Урахування крос-платформених користувачів

Якщо користувач активний на iOS та Android, однакові ідентифікатори (email, account_id) повинні дедуплікуватися. Без дедуплікації WAU буде завищений на 15–25%. Використовуйте внутрішній user_id замість device_id для коректного підрахунку. Clickhouse та Snowflake підтримують дедуплікацію через HyperLogLog або Bloom-фільтри.

import pandas as pd

# Завантаження подій за останні 7 днів
events = pd.read_sql('''
    SELECT user_id, event_date
    FROM user_events
    WHERE event_date >= CURRENT_DATE - 7
''', conn)

# Розрахунок WAU з ковзним вікном
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)

Типові помилки при розрахунку WAU

Перша помилка — урахування всіх подій без фільтрації цільових дій. Якщо рахувати будь-які відкриття, WAU включатиме користувачів, які зайшли на 5 секунд і закрили застосунок. Друга помилка — змішування часових поясів: події за 7 днів повинні рахуватися в єдиному часовому поясі (зазвичай UTC). Третя — відсутність дедуплікації крос-платформених користувачів, що спотворює реальну картину аудиторії.

WAU vs DAU vs MAU: у чому різниця?

Три метрики — DAU, WAU та MAU — утворюють ієрархію активної аудиторії за часовими горизонтами. DAU вимірює щоденну активність, WAU — тижневу, MAU — місячну. Кожна метрика відповідає на своє питання про поведінку користувачів і використовується в різних сценаріях продуктової аналітики.

Порівняння часових горизонтів

DAU (Daily Active Users) — найоперативніша метрика. Вона показує, скільки користувачів прийшли сьогодні. WAU згладжує денні піки та провали, а MAU — місячні. Для застосунків із щоденним використанням (месенджери, social media) DAU — основна метрика. Для застосунків із використанням 1–2 рази на тиждень (фітнес, доставка) WAU точніше відображає активність. Для сезонних або рідко використовуваних застосунків (подорожі, податки) — MAU.

Коефіцієнт Stickiness

Stickiness (липкість) — відношення DAU до MAU, що показує, як часто користувачі повертаються. Значення вище 20% вважається хорошим. WAU використовується для проміжного контролю: якщо DAU/MAU падає, можна перевірити WAU/MAU — якщо він стабільний, проблема в щоденній, а не в загальній активності. Формула: Stickiness = DAU / MAU * 100%. Для здорового застосунку цей показник тримається в діапазоні 20–50%.

Коли яка метрика важливіша

Вибір метрики залежить від бізнес-циклу продукту. На стадії зростання фокус на DAU — важливо бачити щоденну динаміку нових користувачів. На стадії зрілості WAU стає ключовою метрикою: вона показує, скільки користувачів залишаються лояльними на тижневому горизонті. MAU критичний для звітів перед інвесторами та оцінки загального охоплення. Комбінуючи три метрики, аналітик отримує повну картину життєвого циклу користувача.

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

# Приклад розрахунку DAU/MAU WAU для гіпотетичного застосунку
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}%")

Норми WAU за категоріями застосунків

Норми WAU сильно різняться між категоріями застосунків. Універсального «хорошого» значення не існує — метрику потрібно порівнювати з бенчмарками всередині тієї ж вертикалі. Social media застосунки показують найвищі значення WAU відносно MAU, тоді як e-commerce та туристичні застосунки — більш низькі через нерегулярний патерн використання.

WAU за категоріями застосунків

За даними звіту Adjust Mobile Benchmarks 2025, медіанний WAU/MAU ratio для різних категорій становить: Social Media — 0.65, Gaming — 0.55, E-commerce — 0.35, Fintech — 0.45, Health & Fitness — 0.40. Це означає, що в соцмережах 65% місячних користувачів активні щотижня, а в e-commerce — лише 35%. Значення нижче медіани вказують на проблему із залученням або неправильно вибраний інтервал вимірювання.

Фактори, що впливають на WAU

Сезонність — перший фактор. Застосунки доставки їжі показують пік WAU в п’ятницю та суботу, фітнес-застосунки — в січні та перед літом. Push-повідомлення — другий фактор: грамотна кампанія може підняти WAU на 15–30% за тиждень. Третій фактор — оновлення застосунку: після великого релізу WAU зазвичай зростає на 10–20% протягом двох тижнів, а потім стабілізується на новому рівні.

Як збільшити WAU у мобільному застосунку?

Зростання WAU — завдання, яке вирішується комбінацією продуктових і маркетингових інструментів. На відміну від DAU, який можна підняти разовою акцією, WAU вимагає системної роботи над поверненням користувачів на тижневому горизонті. Розглянемо основні стратегії, підтверджені практикою великих мобільних продуктів.

Push-повідомлення з персоналізацією

Push-кампанії — найшвидший спосіб вплинути на WAU. За даними Airship (2025), персоналізовані push-повідомлення підвищують WAU на 20–25% у перший тиждень. Важно сегментувати аудиторію за частотою використання: «сплячим» користувачам (не заходили 5+ днів) надсилати мотивуючі повідомлення, активним — інформаційні. Таймінг має значення: для фітнес-застосунків найкращий час — ранок, для ігор — вечір.

Щотижневі челенджі та івенти

Механіка щотижневих активностей — один із найефективніших драйверів WAU. Ігри використовують щотижневі івенти з особливими нагородами, фітнес-застосунки — челенджі «7 днів без пропусків», e-commerce — щотижневі знижки для підписників. Ключовий принцип: активність повинна бути обмежена в часі (7 днів), щоб створити FOMO та мотивувати користувача повернутися.

Email та SMS-нагадування

Не всі користувачі дозволяють push-повідомлення. Для них ефективні email-розсилки та SMS із щотижневим дайджестом: «Ваша статистика за тиждень», «Нові статті в блозі», «Товари, які ви переглядали». Відкриваність email з персональною статистикою на 40% вища за стандартні розсилки. Поєднання push + email дає максимальний приріст WAU — до 35% за місяць.

-- Пользователи, неактивные более 5 дней (цель для reactivation)
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';