dau计算公式_数据分析体系 — 用户粘性的两个计算指标(DAU/MAU和月人均活跃天数)...

DAU/MAU比率是衡量用户粘性的关键指标,通常用于评估应用程序的活跃度。文章介绍了DAU(日活跃用户数)和MAU(月活跃用户数)的定义,以及DAU/MAU的计算方法和意义。通过不同的DAU/MAU变化情况,分析了相应的产品运营策略。此外,还探讨了月人均活跃天数作为用户粘性指标的关联性和实用性。

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很多运营都了解DAU(日活跃用户数)和MAU(月活跃用户数)的重要性,但在某些情况下这两个数值本身并不能反映出太多问题,这个时候就要引用到【DAU/MAU】的概念,即【日活/月活】

用户粘性的两个计算指标:

1、DAU/MAU  (用户粘性通常用DAU/MAU的公式来计算,还有一个公式是每月用户平均活跃天数,即月平均活跃天数,”二者作用一致“)

2、月平均活跃人数(这里其实还想看一个指标,那就是一周内使用1天、2天、3天、3天以上的人数,对比周使用人数去看,相当于周平均活跃人数。)【本文暂没有做过多解释】

【对DAU/MAU做公式解释】

DAU,即:Daily Active User日活跃用户数,MAU,即:Monthly Active User月活跃用户数。

DAU/MAU比值越趋近于1表明用户活跃度越高,在比值低于0.2时,应用的传播性和互动性将会很弱。对于常见的App,用户粘性的取值范围就是3%~100%,不同领域的App也会有不同的基准值,例如移动游戏会以20%为基线,而工具类App会以40%为基线。

例子1: 从极限的角度看,如果每天活跃都是同样的用户,例如每天都是1万DAU,那么30天内每天都是这1万用户在活跃,MAU也是1万,于是DAU/MAU就是100%,用户粘性达到上限,微信就是接近10

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