dau mau что это такое

MAU DAU ARPU, или метрики посещаемости, которые надо знать

Приложения для мобильных телефонов приносят деньги тем разработчикам, которые способны быстро подстраиваться под запросы своей аудитории (клиентов). Мало сделать полезное приложение, нужно отслеживать активность его пользователей, вовремя реагировать на спад и рост спроса, проводить адекватную ценовую политику. Этой цели и служат метрики эффективности мобильных приложений, которые мы подробно рассмотрим ниже.

Кстати, новые разработки (это Progressive Web Apps) позволяют совмещать преимущества мобильных приложений и мобильных сайтов. Узнайте о преимуществах PWA, которые позволят вашему сайту получить лидирующие позиции в поисковой выдаче Google. Больше о нововведениях Google для ранжирования мобильных страниц читайте здесь.

Основные метрики мобильных приложений

Установка мобильного приложения производится путем скачивания программы на телефон. Если клиента устраивает работа приложения, то он превращается в активного пользователя. На этом этапе клиента нужно заинтересовать настолько, чтобы ему захотелось иметь расширенную версию приложения, получить дополнительный контент. Довольный и заинтересованный клиент будет готов доплатить за усовершенствованную услугу. Тут-то приложение и начинает приносить деньги своему создателю.

Несложно увидеть прямую взаимосвязь между удовлетворенными пользовательскими ожиданиями и прямой прибылью от приложения. Но как отследить степень «удовлетворенности» клиентов? Это можно сделать, задействуя метрики, которые помогают понять, что нравится пользователям, как они оценивают, к примеру, поднятие цен на дополнительный контент, введение новых платных возможностей и т.п.

Метрики используются в мобильных приложениях, а также играх и стартапах. Разработчик может подключить несколько видов метрик, чтобы получить максимально полную оценку пользовательского спроса. Рекомендуется начинать «снимать» показатели сразу же после первого скачивания приложения клиентом.

Важно вести учет таких метрик:

Хотите испробовать преимущества новой технологии Progressive Web Apps?

Показатели активности и вовлеченности пользователей

Всем разработчикам мобильных приложений важно понимать, какова активность и вовлеченность их пользователей. Для этого рассчитываются такие метрики, как DAU, WAU, MAU, PCU, ACU.

Что это за активность и о чем она говорит?

Метрики активности дают понять, сколько клиентов уже скачали и используют приложение. Знание этих показателей позволяет оценить пользовательскую аудиторию и проанализировать ее запросы. В итоге, вы получаете «подсказки», к каким маркетинговым ходам нужно прибегнуть. Это первый шаг к увеличению вовлеченности пользователей, и соответственно, ваших доходов.

Обратите внимание на новые правила обработки персональных данных для клиентов из Евросоюза! General Data Protection Regulation: просто о новых правилах обработки персональных данных.

Что такое DAU (Daily Active Users)? Это ежедневные активные пользователи. Метрика демонстрирует, сколько пользователей зашло в приложение за день. Соответственно, WAU (Weekly Active Users) –это еженедельные активные пользователи. А MAU (Monthly Active Users) — это уникальные пользователи, которые посещают приложение хотя бы раз в месяц. Уникальность пользователей определяется по ID или логину.

Пики посещений и степень вовлеченности

Чтобы получить коэффициент вовлеченности пользователя за неделю, нужно разделить «ежедневный» показатель на «еженедельный» (DAU/WAU). Если нужно знать коэффициент «прилипаемости» пользователей к сервису в месяц, сопоставляем «ежедневный» и «ежемесячный» результаты (DAU/MAU).

Хотите понять, когда клиенты наиболее активно используют ваш продукт? Воспользуйтесь метрикой для определения количества пользователей в тот или иной период времени. Отследите показатели среднего и пикового посещения – и делайте выводы.

Итак, PCU (Peak Concurrent User или «пик пользователей онлайн») — это то максимальное количество пользователей, которые одновременно находятся в приложении. Показатель измеряется за час, месяц или год.

В то же время, средний показатель – это ACU (Average Concurrent User или «среднее число пользователей онлайн»). Здесь речь идет о количестве пользователей, которые единовременно находятся в приложении в течение конкретного временного отрезка. Для чего нужны эти показатели? Например, для определения идеального времени для запуска рекламной кампании.

Мы рекомендуем вести статистику и записывать показатели своего проекта, тогда вы будете всегда понимать, нравится ли клиентам ваше приложение, вовлечены и активны ли они, устраивают ли их ваши цены, и когда нужно менять маркетинговую стратегию.

Расчет метрик активности и вовлеченности дает возможность в дальнейшем просчитать финансовые метрики ARPU и ARPPU. Последние показывают прибыль, получаемую как от всех пользователей, так и отдельно от тех клиентов, кто покупает платные версии и контент.

Сегодня в Интернет доступны различные системы аналитики, многими из них можно пользоваться бесплатно. Например, популярными для мобильных приложений сервисами Google Analytics, Flurry и App Annie (однако App Annie взымает плату за некоторые дополнительные метрики).

Если вы используете мобильный сайт или PWA, для возвращения посетителей применяются push-уведомления (показатель конверсии достигает 30%).

Финансовые метрики

С точки зрения прогнозирования прибыли, это самая важная группа метрик.

Основные показатели финансовых метрик

Как рассчитать прибыль

Знание всего двух простых формул позволит сделать выводы, насколько ваше приложение эффективно.

Первая формула подсчитывает среднюю прибыль с одного клиента за конкретный период. Этот показатель ARPU (Average Revenue Per User) определяется путем соотношения брутто-дохода от пользователей к среднему показателю посещаемости в день/неделю/месяц.

Индекс ARPU дает возможность понять, насколько ваш проект эффективен, в целом. Ведь речь идет о доходе от всей аудитории приложения. Индекс зависит, в том числе, от вашей ценовой политики. Однако в большей степени осознать приемлемость ваших цен для ваших клиентов помогает другой показатель, а именно – индекс ARPPU (Average Revenue Per Paying User). Это тоже определитель средней прибыли с одного пользователя за конкретный период, только речь идет уже исключительно о платящих клиентах. То есть, таких, кто приобретает у вас дополнительный контент или услугу.

Для определения индекса ARPPU брутто-доход соотносим с количеством платящих пользователей или PU (число клиентов, оплативших дополнительный контент в конкретный период).

Благодаря показателю ARPPU легко определить прибыльность от платного контента. Тут же можно отметить реакцию пользователей на обновление приложения, на предложение новых услуг или повышение цен.

Разница между ARPU и ARPPU

У многих разработчиков возникают сложности на начальном этапе оценки метрик. В частности, нередко путают индексы ARPU и ARPPU.

Если ARPU, в конечном счете, показывает чистую прибыль с любого пользователя, например, за день, то ARPPU учитывает только ту прибыль, которую вы получили от платящих клиентов. Если в какой-то из дней никто из клиентов не купил дополнительный контент, то показатель ARPPU за этот день будет нулевым.

В расчет берутся все пользователи. Этот показатель дает понять, какой доход в среднем приносит один пользователь.

В расчет берутся только платящие пользователи. ARPPU показывает реакцию пользователей на ваши цены и сколько они готовы платить за платный контент.

Так как платящих пользователей намного меньше, чем их общее количество, то показатель ARPPU всегда будет больше APRU.

При поднятии цен у вас может уменьшиться количество платящих пользователей. Paying Share — доля платящих клиентов. В данном случае, показатель прибыли от всех клиентов будет увеличиваться за счет того, что число платящих клиентов упадет после поднятия цен на дополнительный контент. Чтобы привлечь большее число платящих клиентов, нужно выстраивать гибкую и «чуткую» ценовую стратегию.

Примеры расчёта ARPU и ARPPU

Ваши результаты в месяц:

Другие полезные финансовые показатели

Помимо прибыли, вы можете подсчитать и свои траты. Например, определить, во что вам обходится привлечение клиентов. Для этого существует индекс CPI (Cost per Install) – это стоимость установки приложения. Благодаря ему можно узнать, сколько денег было потрачено на привлечение новых клиентов. Эта метрика рассчитывается соотношением стоимости рекламы к количеству установок приложения.

Также вы можете определить, насколько эффективен ваш проект за все время его «жизни». Для этого необходимо учитывать индекс LTV (Lifetime Value) — показатель прибыльности за средний период использования приложения одним клиентом.

Для расчета индекса LTV нужно доход от пользователя (ARPU) умножить на показатель средней продолжительности использования или Lifetime.

Выгоден ли ваш проект? Если LTV меньше CPI, то — не выгоден.

Для улучшения показателя LTV нужно повысить привлекательность приложения, снизить затраты на привлечение новых клиентов, поднять стоимость платного контента.

Плюсы и минусы использования метрик

Аналитика мобильных приложений помогает строить гибкую и результативную модель взаимодействия с клиентами. Ведение статистики и знание целевой аудитории обеспечит успех вашего проекта.

Источник

19 метрик, о которых вы могли и не знать

Аналитика приложений в большинстве случаев сводится просто к мониторингу основных метрик: DAU, MAU, WAU, ARPU, ARPPU и другие аббревиатуры. Базовые метрики аналитики — это как раз те 20% функционала аналитических систем, которые дают 80% результата. Но достаточно ли вам этих 80%?

Если нет, то наша статья для вас. Мы расскажем о некоторых метриках, которые тоже стоило бы иметь в виду, если вы хотите полностью понимать все процессы, которые происходят в вашем приложении.

Обзор основных метрик можно прочитать вот здесь.

Метрики привлечения пользователей / Acquisition Metrics
Итак, пользователи приходят в ваше приложение. (рекомендуем посмотреть вебинар на тему основных метрик привлечения пользователей)

Вы меряете количество новых пользователей (New Users), общее количество пользователей на ту или иную дату (Total Users). Вы замеряете цену привлечения пользователей (CPI), эффективность ваших инвестиций (ROI).

Но для того, чтобы поток трафика от партнёра начался, нужно сперва этого партнёра найти, подписать договор (согласования с юристами, зачастую небыстрые), интегрировать и обо всём договориться. То есть потратить как время, так и деньги: либо на зарплату своим сотрудникам, либо на разовый платёж партнёру (бывает и такое). Поэтому рекомендуем рассчитывать не только обычный CPI, но и эффективную стоимость привлечения пользователей (eCPI), которая включает в себя все сторонние затраты.
Соответственно, и ROI тогда лучше рассчитывать, ставя в знаменатель eCPI. Таким образом, вы получаете eROI. И может статься так, что на основании eCPI и eROI вы выберете совершенно других партнёров.

Удержание пользователей / Retention
Здесь обычно меряют классический retention за 1 день, 7 дней, 28 дней, 60 дней и так далее. Некоторые предпочитают скользящий (rolling) retention, в котором пользователь считается удержанным через, например, 7 дней, если он вернулся в приложение на седьмой день или позже.
Для более подробного знакомства с retention рекомендуем посмотреть наш вебинар “Everything about retention”

А меряете ли вы retention первой сессии? Исследуете ли вы FTUE (First Time User Experience)? А ведь первая сессия определяет почти всё. Вы будете удивлены, когда увидите, сколько пользователей покидает вас уже во время туториала.

И раз уж мы заговорили о туториале, рекомендуем замерять tutorial retention. В частности, для этого можно воспользоваться отчётом Tutorial Steps.

Это для вас каждый элемент в меню — это лишь элемент в меню, а для той массы новых пользователей, что приходит к вам каждый день, это точка бифуркации, в которой пользователи могут принять окончательное решение об уходе. Именно поэтому туториал можно и нужно делить на мельчайшие шаги, смотреть, на каких шагах уходят пользователи и оптимизировать эти узкие места. Оптимизировать свой 1-day retention нужно смолоду, а именно — с оптимизации туториала.

Также рекомендуем использовать такую метрику, как 28/1-retention (28-days retention делить на 1-day retention). Она получена из двух знакомых вам метрик, однако её использование поможет вам понять, сколько пользователей из тех, что остались активны через день, останутся активными и через 28 дней. Не исключено, что основная часть пользователей покидает вас уже на первый день, а те, кто остался, остаются с вами надолго (в этом случае 28/1-retention становится выше). В этом случае всё, что вам нужно сделать — это оптимизировать retention первого дня.
Это как переход от обычной вероятности к байесовской (надеемся, вы нас поняли сейчас).

Каких пользователей можно назвать активными? Обычно активными пользователями называют тех, кто был в приложении в течение последней недели (иногда двух недель). А каким становится пользователь после этого? Неактивным? Неправильно. Спящим. Если пользователь не входил в приложение в течение недели — это ещё не значит, что он к вам больше не вернётся. Дайте ему шанс и выделите спящих пользователей в отдельную категорию — dormant users. Границы определите сами: например, отсутствие входов в течение периода от недели до полугода. Спящих пользователей ещё можно вернуть, и чем меньше пользователь “спит”, тем выше шанс. Push-уведомления, deep-linking, интересные апдейты, регулярные задания и турниры вам в руки.
А если пользователь вдруг “просыпается” и возвращается в приложение, то таких пользователей можно назвать returning users, и теперь уж точно не стоит давать им уйти (ежедневные квесты, подарки за возвращение, индивидуальная настройка сложности уровней и так далее).

Метрики активности пользователей / Engagement metrics
Как правило, это метрики масштаба вашего приложения: DAU, WAU, MAU, Users Online. Иногда к ним же относят среднюю длину сессии и лайфтайм пользователя.

А если поделить DAU на MAU, то мы получим интересную метрику под названием Sticky Factor. Далее цитируем наш материал на App2Top:

Описываемое отношение говорит о регулярности пользовательских входов в течение месяца: чем регулярнее пользователи входят в приложение, тем выше «стики фактор».
Если предположить, что каждый пользователь входит в игру каждый день в течение месяца, то DAU = WAU = MAU, а следовательно, «стики фактор» равняется ста процентам. Но насколько это достижимо, и действительно ли этот показатель влияет на коммерческий успех игры?
Для ответа на этот вопрос мы в devtodev.com проанализировали порядка 100 мобильных игр и рассчитали средние значения «стики фактора» за первые три месяца 2015 года.
Среднее значение показателя составило 18%, при этом минимальное значение составило 4%, а максимальное — 37%.
Затем мы посчитали корреляцию между «стики фактором» и доходом. Корреляция составила 50-60% в зависимости от категории игры. Это говорит о том, что связь между «стики фактором» и доходом, безусловно, есть, однако она не настолько сильна, чтобы можно было говорить о том, что лишь отношение DAU к MAU влияет на доход.

Многие считают среднюю длину сессии. Но количество сессий на активного пользователя в день (Sessions/DAU) считают не все. А меж тем это также отличный показатель регулярности входов. Тревор МакКалмонт приводит следующие эталонные значения этой величины:

Видим, что для игр с короткой сессией значение выше, а для игр с длинной сессией — ниже. Следовательно, мы можем говорить про ещё одну метрику — игровое время на одного пользователя в день (Average Playing Time Per Day). Она позволяет абстрагироваться от средней длины сессии и количества сессий и отлично характеризует интерес пользователей к игре.

Рекомендуем также замерять Frequency by Day — частоту входов пользователей в зависимости от времени с их первого визита. Как правило, эта величина убывает. В каких-то случаях медленно, но верно, в каких-то стремительно с первого же дня. Правильное использование этой метрики позволит вам спрогнозировать будущий уход пользователя из игры, а найдя такого пользователя, мы уверены, вы сделаете всё, чтоб не дать ему покинуть ваш проект.

Монетизация / Monetization
Тут чаще всего меряют общий доход (Gross, Revenue) и средние величины: ARPU, ARPPU, Average Check.
Также замеряют количество и долю платящих: Paying Users, Paying Share, Paying Conversion.

А знаете ли вы, сколько пользователей из тех, кто сегодня совершил платёж, сделал это впервые? Рекомендуем использовать метрику New Paying Users. Вероятность совершения второго платежа после первого равна примерно 70% — 90%. А вероятность третьего платежа после второго уже выше. И чем дальше, тем выше будет эта вероятность. Следовательно, главное, что нужно сделать — это добиться от пользователя именно первого платежа. А дальше будет проще. И описываемая метрика поможет вам понять, сколько пользователей конвертируется в платящих в течение периода.

Мы уже говорили про важность изучения FTUE. А для целей монетизации столь же важно изучение и FTPUE (First Time Paying User Experience). Важно понять, что заставляет пользователей конвертироваться из неплатящих в платящих, за какой период происходит эта конвертация, после каких событий в игре, при каком балансе игровой валюты. В частности, следует смотреть на то, что купили пользователи, совершившие свой первый платёж — First-Selling Items. Они могут и отличаться от наиболее популярных предметов. Их функция именно в том, чтобы пользователь совершил свой первый платёж. Изучив, чем именно эти предметы смогли привлечь пользователя, вы сможете использовать этот опыт в различных акциях и учитывать при принятии монетизационных решений.

Также любопытна для рассмотрения конверсия внутриигрового магазина: количество покупок, делённое на количество открытий магазина. Это легко оценивается, если вы интегрируете кастомное событие открытия магазина. И эта метрика открывает вам путь к оптимизации магазина: возможно, стоит располагать предметы в другом порядке, изменить цены или попросту переписать описания и перерисовать иконки.

А вообще, экономику игры можно изучать долго. Существует множество методов, которые работают. Рекомендуем ознакомиться с нашим вебинаром по этой теме.

Социальные метрики / Social Metrics
Если пользователю нравится игра или любой другой продукт, он с радостью будет делиться информацией о ней, и вы получите обратную связь в виде бесплатного органического трафика.

Можно замерять количество приглашений, отправленных в среднем одним пользователем: Invites Sent. Это не так трудно измерить: нужно либо генерировать уникальную ссылку и считать их количество, либо просто встроить соответствующий кастомный ивент.

Для измерения влияния всех социальных факторов существует так называемый K-factor. Для веб-проектов он обычно рассчитывается как Invites Sent, умноженное на конверсию из приглашения в регистрацию. Для мобильных же проектов как правило трудно оценить количество пользователей, увидевших приглашение (приглашение генерируется как правило не в виде уникальной ссылки, а в виде поста в социальной сети), поэтому мы предлагаем следующую формулу:
K-factor = (New users по каналу Органика) / (DAU — New users)

О чём говорит K-factor? По сути, это среднее количество друзей, приглашённых одним активным пользователем. В частности, компания Wooga озвучила свой K-factor, он равен 0,92. Это означает, что один активный игрок приглашает в среднем 0,92 своего друга. То есть на 100 активных игроков в игру приходит 92 новых бесплатных игрока.
Также это означает, что Wooga может смело умножать LTV своего игрока на величину (1+0,92) и получать так называемый Social LTV, который будет почти в два раза больше. И Social LTV лучше характеризует сумму, которую приносит один игрок: он не только платит сам, но и приглашает своих друзей.

Для измерения лояльности пользователей также существует метрика, называемя Net Promoter Score. Чтобы рассчитать эту метрику, вам необходимо провести опрос среди своих пользователей. Попросите их оценить вероятность, с которой они могут поделиться информацией о вашем продукте со своими друзьями, по шкале от 0 до 10.
Те, кто ответил 9 или 10 — так называемые промоутеры (promoters) — самые верные ваши друзья. Они с радостью расскажут друзьям о продукте, который им нравится. Те же, кто поставил оценку от 0 до 6 (противники / detractors), оценивают вас низко и, наоборот, будут распространять негативную информацию о вашем продукте.
Вычитая процент детракторов из процента промоутеров, вы и получаете нужный вам Net Promoter Score, который характеризует уровень лояльности ваших пользователей к вам.

картинка отсюда

Надеемся, описанные нами метрики будут вам полезны. А если вы поделитесь информацией об этих метриках со своими друзьями, ваши Sticky Factor и Net Promoter Score станут близки к 100%;)

Источник

MAU, WAU, DAU (метрики мобильных приложений)

Татьяна Логинова

Создайте рассылку в конструкторе за 15 минут. Отправляйте до 1500 писем в месяц бесплатно.

Отправить рассылку

Метрики мобильных приложений DAU, WAU и MAU позволяют анализировать активность пользователей приложения и своевременно реагировать на их поведение.

Если метрики посещаемости растут, значит, приложение набирает популярность, людям нравится им пользоваться и они более расположены платить за дополнительные опции — прибыль увеличивается. Если число активных пользователей падает — у проекта проблемы и нужно искать причину потери интереса к нему.

Активные пользователи (Active Users) — это те, кто заходил в приложение хотя бы один раз за конкретный отрезок времени. Обычно отслеживают дневную (DAU), недельную (WAU) и месячную (MAU) активность.

Что это за метрики и зачем их отслеживать

DAU (Daily Active Users) — это количество уникальных пользователей за сутки. Стабильно высокие показатели DAU говорят о том, что ваш продукт интересен пользователям.

Пример: Допустим, игру установили 10 человек. На следующий день зашли в неё только четверо, значит, DAU метрика этого дня будет равна 4, даже если кто-то из них заходил поиграть несколько раз за день. Если на следующий день никто из 10 пользователей не зайдет в игру, то метрика DAU будет равна 0.

DAU целесообразно отслеживать на продуктах, которыми люди пользуются каждый день: игры, календари, электронная почта.

WAU (Weekly Active Users) — это количество пользователей за неделю. Неделя — это не обязательно период с понедельника по воскресенье, это может быть, например, период со среды по вторник. То есть любые 7 дней подряд.

Пример: Возьмём тех же 10 пользователей игры из прошлого примера. Если за неделю каждый из них зашёл в приложение хотя бы по одному разу, то метрика WAU будет равна 10. Если семеро заходили в игру по несколько раз за эту неделю, а трое не заходили вовсе — WAU будет равна 7.

WAU имеет смысл отслеживать на продуктах, которые используют часто: форумах, мессенджерах или, например, в Pregnancy-календарях (календари для беременных), где еженедельно публикуется новая полезная информация.

MAU (Monthly Active Users) — это количество уникальных пользователей за месяц. Считается MAU метрика аналогично WAU.

MAU стоит отслеживать в продуктах, которые используются несколько раз в месяц, например, в приложениях для ведения бухгалтерского учета.

Можно отслеживать сразу все три метрики, просто каждая будет отражать свой аспект поведения пользователей. Например, DAU покажет моментальную реакцию людей на запуск рекламной компании — если цифры быстро растут, значит, реклама эффективна. В то время как метрики MAU и WAU больше говорят о стабильности спроса на приложение.

WAU, MAU и DAU всегда будут отличаться, потому что всегда будут пользователи, которые запускают приложение один раз в неделю, несколько раз в день, пару раз в месяц, раз в полгода и так далее.

Из-за того, что число активных пользователей не может быть стабильным, сложно понять, за счёт чего происходит динамика. Чтобы было легче разобраться, сегментируйте Active Users под ваши задачи.

Пример: допустим, у вас приложение для занятий фитнесом и вам нужно, чтобы после регистрации пользователь заполнил анкету. Так вы получите входные данные о человеке, на основании которых сможете рассчитать ему план питания и тренировок. Но метрики активности не отражают количества активных пользователей, которые выполнили нужное действие. Если сегментировать людей по кастомному событию (заполнение анкеты), то вы увидите, какой процент людей из общего числа оставили нужные данные о себе. Если таких мало, возможно, вам нужно поработать над коммуникацией, чтобы понятнее доносить ценность действия до пользователей.

Примеры сегментации активных пользователей:

Сегментация позволяет увидеть причинно-следственные связи. Например, растущие цифры от покупки платного контента будут говорить об удачном запуске акции на этот контент. Если покупать платный контент стали меньше, возможно, он перестал удовлетворять требования аудитории или людей не устраивает цена.

Коэффициент «липучести» и другие показатели активности пользователей

На основании метрик DAU, WAU и MAU можно высчитать степень заинтересованности клиентов в продукте (Stickness).

Sticky Factor, или Stickness (степень вовлечённости, коэффициент «липучести») — показатель лояльности аудитории к приложению. Показывает, как часто клиенты возвращаются в приложение в течение недели или месяца.

Высокий процент «липучести» означает, что люди часто пользуются вашим приложением. Чем выше лояльность, тем охотнее пользователи рекомендуют приложение друзьям и знакомым, тем больше прирост активной аудитории.

Если Stickiness падает, это говорит о том, что приложение перестало закрывать потребности пользователей.

Чтобы узнать, в какое конкретно время юзеры наиболее активно пользуются приложением, рассчитывают показатели PCCU и ACU.

PCCU (Peak Concurrent User), она же PCU — максимальное число людей, единовременно находящихся в приложении. Измеряется за час, месяц или год.

ACU (Average Concurrent User) — среднее число посетителей за конкретный период времени.

Эти метрики пригодятся, например, когда нужно определить лучшее время для запуска рекламной кампании.

Метрики активности и коэффициент вовлечённости позволяют рассчитать финансовые показатели продукта.

Расчёт основных финансовых показателей приложения

Важнейшие метрики для оценки эффективности приложения: ARPU, ARPPU и LTV.

ARPU (Average Revenue Per User) — средняя прибыль с одного клиента за конкретный период. Индекс показывает доходность продукта в целом. Чем выше ARPU, тем больше доход от приложения и тем интереснее оно для инвесторов.

Рассчитать ARPU можно двумя способами:

Нельзя сказать, какой именно ARPU плохой или хороший. Этот показатель отслеживают в динамике. Например, если ежемесячная средняя прибыль падает, значит, нужно принимать меры: пересмотреть ценовую политику, сделать продукт более ценным для клиентов, привлекать больше новых пользователей.

ARPPU (Average Revenue Per Paying User) — средняя прибыль с одного платящего клиента за конкретный период. Индекс показывает прибыльность платных опций и отражает реакцию платящих пользователей на обновления, добавление услуг, изменение цен и другие ваши действия.

Для расчёта ARPPU нужно доход за выбранный период (Revenue) разделить на число платящих пользователей (Paying Users).

LTV (Lifetime Value), он же CLV (Customer Lifetime Value) — среднее количество денег от одного пользователя за всё время использования приложения. Метрика позволяет оценить эффективность рекламных каналов, оптимизировать расходы на привлечение пользователей, планировать доходы.

Для расчёта LTV чаще всего используют одну из двух формул:

Если LTV меньше, чем CPI (стоимость установки приложения), вы несете убытки. Для увеличения LTV можно уменьшить затраты на привлечение пользователей, увеличить цену платного контента, повысить ценность приложения для клиентов.

Конечная цель разработки любого приложения — получение прибыли. А метрики DAU, WAU и MAU — это маркеры, которые показывают эффективность и потенциал вашего проекта. Не забывайте отслеживать метрики активности мобильных приложений. Это позволит держать руку на пульсе и улучшать ваш продукт.

Источник