DAU, WAU, MAU: что нужно знать о метриках активности пользователей в 2026 году

Любой цифровой продукт можно оценивать по-разному, но самый объективный критерий — возвращаются ли к нему пользователи. Увидеть это можно с помощью метрик DAU, WAU и MAU, понимание которых поможет глубже разбираться в продуктах.

В отличие от установок приложений или регистраций личных кабинетов, здесь речь идет не о намерении, а о конкретном поведении юзеров — выполнении определенных действий.

Активность пользователя определяется по:

• выполнению ключевого целевого действия;

• регулярному возвращению к сервису;

• взаимодействию с основным функционалом продукта.

Важно: активность всегда зависит от контекста. Универсального определения активного пользователя не существует. Корректное определение активности — важный аналитический навык, который напрямую влияет на качество выводов.

DAU используют, чтобы:

• понять, стало ли использование продукта привычкой;

• отслеживать краткосрочные изменения поведения пользователей;

• быстро выявлять проблемы с удержанием.

При этом DAU нельзя воспринимать как самостоятельный индикатор успеха. Суточная активность сильно зависит от внешних факторов, дней недели и сезонности, поэтому ее всегда анализируют в динамике и в связке с другими метриками.

Пример: в мессенджере MAX к концу 2025 года зарегистрировалось около 75 млн пользователей, а среднесуточная аудитория (аналог DAU) составила около 45 млн человек.

Эта метрика помогает увидеть более устойчивую картину использования продукта, особенно если он не предполагает ежедневного взаимодействия.

WAU полезен для сервисов, в которых:

• пользователи возвращаются раз в несколько дней;

• активность распределена неравномерно;

• дневные показатели искажены.

Недельная активность позволяет понять, удалось ли встроить продукт в повседневность пользователя, даже если он не заходит в него каждый день.

Пример: по данным аналитики, к сентябрю-октябрю 2025 года чат-бот ChatGPT достиг отметки в 800 млн еженедельных активных пользователей, превысив тот же показатель на начало года в два раза.

Эта метрика призвана отслеживать рост аудитории и общей динамики использования продукта.

Однако MAU почти ничего не говорит о частоте использования. Пользователь, который зашел один раз за месяц, и пользователь, который пользуется продуктом ежедневно, выглядят одинаково. Поэтому MAU всегда требует дополнения другими метриками, иначе выводы будут поверхностными.

Пример: в ноябре 2025 года ежемесячная аудитория (MAU) Telegram в России превысила 105 млн уникальных пользователей, что стало рекордом для мессенджера на территории РФ.

Сами по себе значения метрик мало что значат. Полезная информация появляется после сравнения их между собой.

Примеры распространенных ситуаций:

• высокий MAU и низкий DAU — продукт посещают редко, аудитория разрозненная, привычка не формируется;

• стабильный DAU без роста MAU — есть лояльное ядро, но продукт перестал привлекать новую аудиторию;

• рост DAU при падении MAU — активность усиливается за счет старых пользователей, но отток превышает приток;

• рост MAU без роста DAU — увеличивается охват, но вовлеченность остается поверхностной;

• высокий WAU и низкий DAU — продукт используют регулярно, но не ежедневно;

• рост всех трех метрик — признак здорового развития и устойчивого интереса к продукту;

• одновременное падение DAU, WAU и MAU — сигнал системной проблемы или утраты ценности продукта.

Больше о взаимосвязи ключевых продуктовых метрик вы узнаете на курсе Академии ТОП «Продуктовый маркетолог с нуля».

За 9 месяцев вы научитесь:

• анализировать аудиторию,

• формировать ценностные предложения,

• выстраивать стратегии вывода продукта на рынок.

Вы узнаете все о построении воронок продаж, работе с маркетинговыми каналами и анализом показателей эффективности для принятия решений. В конце учебы у вас будет реальный опыт, подтвержденный портфолио из практических кейсов наших партнеров: вы получите документ об образовании государственного образца, а наш карьерный центр поможет в составлении резюме и поиске работы.

Отношение DAU к MAU (коэффициент вовлеченности или «липкости») часто используют как индикатор того, насколько регулярно пользователи возвращаются к продукту. Этот показатель помогает понять, формируется ли привычка.

Запомните: универсальных норм для коэффициента вовлеченности не существует. Его значение всегда интерпретируется в контексте типа продукта, аудитории и сценариев использования. Ошибкой будет сравнение себя с чужими цифрами без понимания, как они получены.

Пример: аналитика Duolingo за 2025 год показала: коэффициент DAU/MAU сервиса вырос до 37,2 %, что говорит об усилившейся вовлеченности пользователей.

Точность метрик DAU, WAU и MAU напрямую зависит от методологии расчета. Самая распространенная ошибка — некорректное или размытое определение активности пользователя.

Это должно быть конкретное действие, например, затрагивающее функционал продукта, а не просто вход в систему или открытие приложения.

Также важно использовать одну и ту же логику расчета на всем протяжении измерений. Любые изменения критериев активности должны фиксироваться, иначе данные теряют сопоставимость во времени.

DAU, WAU и MAU по-разному интерпретируются в зависимости от продукта. В мобильных приложениях обычно делают упор на ежедневную активность. В SaaS-сервисах важнее регулярность на уровне недели или месяца. В маркетплейсах отдельно анализируют разные роли пользователей, а в контентных продуктах дополнительно смотрят на глубину взаимодействия.

Понимание этих различий позволяет избегать шаблонных выводов и принимать более точные решения. Кроме того, некоторые компании модернизируют метрики, если они не выполняют свои функции.

Пример: Netflix внедрил собственную метрику Monthly Active Viewers (MAV) — ежемесячные активные зрители, ориентированную не на аккаунты, а на реальных людей, фактически посмотревших рекламу не менее одной минуты. Такая адаптация помогла компании лучше оценивать реальную аудиторию рекламы, а не просто число зарегистрированных профилей, особенно с учетом того, что зрителей часто несколько на одну учетную запись.

Изучить любое популярное направление маркетинга и стать востребованным специалистом вы сможете вместе с Академией ТОП.

Метрики DAU, WAU и MAU важны не сами по себе, а в контексте продуктовых решений. Ключевое значение имеет динамика показателей и их изменения после релизов, экспериментов и маркетинговых активностей.

DAU помогает оценить влияние изменений на ежедневное использование продукта, WAU — понять, формируется ли привычка возвращаться, а MAU — увидеть общий охват и долгосрочный интерес аудитории.

Наибольшую ценность метрики дают при анализе по сегментам и в связке с удержанием и конверсией. В таком виде они помогают приоритизировать развитие продукта и принимать обоснованные решения.

Метрики активности показывают реальную ценность продукта для пользователя. Если люди возвращаются регулярно, значит продукт решает их задачи. Умение правильно измерить и вовремя отреагировать на изменения DAU, MAU и WAU позволяет сделать продукт максимально полезным для клиентов и эффективным для бизнеса.