Monthly Active Users (MAU): как повысить показатель для приложений, как с помощью MAU уменьшить коэффициент оттока

Вы читаете перевод статьи «The Importance of Monthly Active Users (MAU) for Apps» от Изабелль Хан — креативного директора платформы Sendbird, которая имеет более 300 млн пользователей. Автор специализируется на контент-маркетинге для B2B, социальных сетях и написании SEO-текстов.

Как разработчик приложений, маркетолог или дизайнер, вы, наверняка, часто задаетесь вопросом, как поддерживать работоспособность вашего приложения. Одним из наиболее значимых показателей для измерения производительности приложения является количество активных пользователей за месяц (MAU).

MAU дает важную информацию о взаимодействии пользователей с приложением, их удержании, а также, данные об эффективности ваших маркетинговых усилий. Что такое ежемесячные активные пользователи, как их рассчитать и почему MAU является важной метрикой для разработчиков приложений? Читайте далее, чтобы узнать все, что вам нужно.

Что такое Monthly Active Users?

MAU (monthly active users — количество активных пользователей за месяц) — это показатель, определяющий общее число уникальных пользователей, взаимодействующих с приложением в течение 30 дней. Например, если приложение имеет 100 млн MAU в месяц, это означает, что 100 млн человек хотя бы один раз использовали приложение в течение этого месяца.

MAU — это полезный показатель, который тесно связан с показателями вовлеченности и удержания пользователей, позволяет оценить успешность приложения и его рост с течением времени.

Если у приложения высокий показатель MAU, это означает, что с ним ежемесячно работает большое количество пользователей. Это положительный признак для приложения, поскольку он свидетельствует о популярности и наличии устойчивой пользовательской базы. Это также может быть показателем удовлетворенности и лояльности пользователей, поскольку они регулярно пользуются приложением.

Напротив, низкий показатель MAU означает, что небольшое число пользователей ежемесячно используют ваше приложение. Это указывает на то, что приложение не находит отклика у пользователей и не удовлетворяет их потребности. Однако важно помнить, что низкий показатель MAU не обязательно является приговором. Это может быть поводом для пересмотра подхода, пользовательского интерфейса и маркетинговых стратегий с целью повышения вовлеченности и удержания пользователей.

Почему MAU является важным показателем?

MAU — важный показатель для приложений, поскольку он показывает, насколько вовлеченными и активными являются пользователи каждый месяц. Это показатель масштаба и устойчивости вашей пользовательской базы, который поможет понять, насколько эффективно работает ваше приложение.

Существует несколько основных причин для отслеживания MAU:

• Во-первых, это точная метрика вовлеченности пользователей. MAU — это показатель того, как часто пользователи взаимодействуют с вашим приложением. Он может показать, считают ли пользователи ваше приложение достаточно полезным и увлекательным для использования на постоянной основе.
• Во-вторых, он помогает оценить коэффициент удержания клиентов. MAU может использоваться для измерения коэффициента удержания или процента пользователей, которые ежемесячно возвращаются к вашему приложению. Высокий показатель MAU свидетельствует о том, что клиенты пользуются приложением, в то время как низкий показатель MAU может указывать на то, что пользователи теряют интерес и не возвращаются к приложению.
• В-третьих, этот показатель дает представление о виральности и прибыльности приложения. Высокий показатель MAU может приводить к увеличению доходов, так как в этом случае растет доход от рекламы или подписки.
• И, в-четвертых, это ключевой показатель эффективности (KPI), который поможет оценить развитие вашего приложения со временем, а также по сравнению с отраслевыми стандартами и конкурентами.

Другими словами, активные пользователи способствуют формированию других показателей, что дает более точное общее представление об успешности приложения. Вот несколько примеров того, как можно использовать MAU для более глубокого анализа эффективности приложения:

• Соотнесите количество новых пользователей с MAU, чтобы получить точное представление об удержании и оттоке пользователей.
• Сравните MAU с количеством активных пользователей за неделю (метрика WAU) или количеством активных пользователей за день (метрика DAU), чтобы оценить степень взаимодействия пользователей и понять, нужно ли искать способы более активного привлечения существующих пользователей в приложение.
• Сравните показатели MAU и удержания с изменением количества платных пользователей с течением временем, чтобы оценить динамику перехода от бесплатных пользователей к платным.

В эпоху «роста за счет продукта» показатели MAU становятся все более важными. PLG (подробно рассмотрели в статье Product-Led Growth) — это стратегия роста, при которой в качестве движущей силы привлечения, взаимодействия и удержания пользователей используется сам продукт — зачастую путем привлечения новых клиентов, позволяя им использовать продукт, чтобы они могли на собственном опыте убедиться в его преимуществах.

MAU — это ключевой показатель, используемый для определения эффективности роста за счет продукта (PLG) и отражающий привлечение, взаимодействие и удержание пользователей. В модели PLG улучшение продукта происходит на основе отзывов пользователей и данных. MAU может использоваться для определения влияния этих улучшений , поскольку высокий показатель MAU указывает на то, что пользователи положительно реагируют на изменения и продолжают пользоваться продуктом .

Кто (и как) использует MAU?

MAU используют в основном разработчики приложений, UX/UI-дизайнеры, менеджеры по продуктам и маркетологи. Однако все, кто заинтересован в эффективности приложения, например, инвесторы и даже конкуренты, могут получить важные сведения из MAU и других ключевых показателей эффективности (KPI), на которые он влияет.

Разработчики приложений и менеджеры по продуктам могут использовать MAU для оценки эффективности новых функций или обновлений приложения. Отслеживая MAU в течение определенного времени, они могут понять, оказывают ли изменения положительное влияние на вовлеченность и удержание пользователей, и принять обоснованные решения относительно планов дальнейшего развития своих продуктов.

Зная, когда и как пользователи обращаются к продуктам или услугам, можно получить ценную информацию о том, как их удержать. Компании могут использовать данные MAU для более полного понимания поведения пользователей, что позволяет им разрабатывать программы лояльности, ориентированные именно на пользователей, которые с наибольшей вероятностью будут продолжать взаимодействовать с ними.

Это не только помогает клиентам почувствовать свою значимость , но и помогает компаниям оставаться гибкими и сосредоточенными на удовлетворении потребностей клиентов, а также опережать конкурентов.

UX/UI-дизайнерам данные MAU пользователей могут дать бесценную информацию о том, как они взаимодействуют с пользовательским интерфейсом, и об их пользовательском опыте.

Метрика MAU помогает разработчикам приложений оценить, насколько эффективен существующий дизайн и следует ли внести в него улучшения, чтобы привлечь больше пользователей. Также можно увидеть, какие функции используются правильно, а какие нуждаются в улучшении. Имея четкие цели на начальном этапе, разработчики могут вносить незначительные изменения в пользовательский интерфейс, чтобы максимально улучшить впечатление и повысить удержание в будущем.

Маркетологи могут использовать MAU в качестве показателя для отслеживания эффективности стратегий привлечения и удержания пользователей. Отслеживая MAU в течение определенного времени, они могут определить, привлекают ли маркетинговые активности новых пользователей и удерживают ли они их.

Также, данные о количестве активных пользователей за определенный месяц могут дать полезную информацию о том, какие типы контента и функции вызывают наибольший отклик у пользователей, что позволяет оптимизировать маркетинговые усилия. Кроме того, отслеживание MAU позволяет выявить потенциальные проблемы с удержанием и вовлеченностью пользователей, которые необходимо решить для улучшения пользовательского опыта и повышения лояльности клиентов в будущем.

Наконец, инвесторы могут использовать показатель MAU для оценки потенциала приложения или компании. Высокий MAU может свидетельствовать об устойчивой пользовательской базе и потенциале получения прибыли, что может быть привлекательным для инвесторов.

Конкуренты могут использовать MAU для сравнения своих показателей с другими приложениями на рынке. Сравнивая свой MAU с показателями конкурентов, они могут выявить области, в которых им, возможно, следует улучшить свои показатели, чтобы сохранить конкурентоспособность.

Как рассчитать MAU?

Формула для расчета MAU выглядит следующим образом:

MAU = количество уникальных пользователей, использующих приложение в течение одного месяца.

Обратите внимание, что MAU может рассчитываться как по календарным месяцам, так и по 30-дневным периодам.

Расчет MAU состоит из двух этапов:

• Во-первых, необходимо определить, что делает пользователя «активным». Это может быть просто открытием приложения или входом в систему, а может потребоваться и более высокая планка активного участия, в зависимости от функций и назначения приложения (например, выполнение определенного действия).
• После того как вы узнаете, как определить активных пользователей, подсчитайте, сколько новых и вернувшихся активных пользователей появилось в вашем приложении в течение календарного месяца или 30-дневного периода.

MAU можно также выразить в процентах от общего числа пользователей. В этом случае нужно разделить количество MAU на общее количество загрузок приложения.

Пример расчета MAU

Приведем пример расчета количества активных пользователей за месяц:

Допустим, в январе в приложении было 100 000 уникальных пользователей. В феврале 70 000 из этих пользователей вернулись к приложению и использовали его хотя бы один раз. Кроме того, в феврале приложение приобрело 30 000 новых пользователей, которые использовали приложение хотя бы один раз.

Для расчета MAU за февраль мы прибавим количество вернувшихся пользователей (70 000) к количеству новых пользователей (30 000), чтобы получить 100 000 пользователей, которые хотя бы раз воспользовались приложением в течение месяца. Таким образом, MAU за февраль составит 100 000 человек.

Предположим, что это приложение было загружено 200 000 раз. Тогда мы можем выразить MAU как:

100 000 / 200 000 = 0,5 или 50% активных пользователей за месяц.

Ограничения MAU

Несмотря на то, что MAU является полезным показателем для определения вовлеченности и успеха приложения, его использование имеет некоторые ограничения. Приведем несколько потенциальных недостатков использования метрики MAU, а также способы, с помощью которых разработчики могут избежать этих ограничений:

• MAU не отражает поведение пользователей. Хотя MAU может предоставить информацию о том, сколько клиентов используют приложение, он не дает представления о том, как пользователи на самом деле взаимодействуют с приложением. Например, приложение может иметь высокий показатель MAU, но низкую вовлеченность пользователей, если они используют приложение лишь кратковременно и не задействуют его ключевые функции. Чтобы устранить это ограничение, используйте дополнительные показатели, такие как, количество активных пользователей за день (DAU) или продолжительность сеанса, чтобы получить более полное представление о поведении пользователей.
• MAU не отражает удовлетворенность пользователей. MAU измеряет количество пользователей, а не то, насколько им нравится приложение. Приложение может иметь высокий показатель MAU, но низкий уровень удовлетворенности пользователей, если они используют его по привычке или потому, что у них нет других вариантов. Чтобы избежать этого ограничения, необходимо отслеживать и другие данные, например Индекс Потребительской Лояльности (NPS) или обратную связь (отзывы) клиентов, чтобы постоянно быть в курсе степени их удовлетворенности.
• MAU не учитывает отток пользователей. MAU измеряет количество активных пользователей в течение месяца, но не учитывает коэффициент оттока пользователей. Приложение может иметь высокий показатель MAU и высокий коэффициент оттока пользователей одновременно, если пользователи покидают приложение так же быстро, как и присоединяются к нему. Чтобы следить за лояльностью и оттоком пользователей, разработчикам необходимо измерять не только MAU, но и показатели удержания и оттока.

Что означают изменения в MAU?

Увеличение показателя MAU часто свидетельствует о том, что (новые пользователи + повторная активация ушедших пользователей) > отток действующих пользователей. Привлечение новых пользователей может быть вызвано новой рекламной кампанией, положительными отзывами или появлением приложения в магазине приложений, что может привести к увеличению числа загрузок и новых пользователей.

Снижение MAU может свидетельствовать о том, что в продукте или услуге что-то не так, и на это необходимо обратить внимание. Устранение проблем, которые мешают существующим пользователям, с помощью новой версии или функции может помочь снизить уровень оттока пользователей, что, в свою очередь, приведет к увеличению MAU.

Когда речь идет о повторной активации ушедших пользователей, компании могут связаться с ними с помощью кампаний по электронной почте или push-уведомлений.

Как повысить коэффициент вовлеченности и метрику MAU?

В этом разделе представлены проверенные способы повышения коэффициента вовлеченности, что, естественно, приводит к росту числа активных пользователей (MAU). Здесь вы найдете примеры и практические советы.

Персонализируйте онбординг с помощью полученных данных

Вопреки популярному мнению, процесс знакомства с функционалом и адаптация не заканчиваются после активации клиента. На самом деле, активация — это лишь один из нескольких этапов.

Чтобы повысить вовлеченность пользователей и увеличить DAU, необходимо сосредоточиться на процессе онбординга на каждом этапе пути клиента. Назовем эти этапы первичным, вторичным и третичным онбордингом.

• Первичный онбординг: ваша цель — довести пользователя до «Aha»-момента. Другими словами, за 2-3 простых шага они должны понять ценность вашего продукта.
• Вторичный онбординг: на этом этапе пользователь должен открыть для себя расширенные возможности, которые принесут ему дополнительную пользу. Следует сосредоточиться на этом этапе только после того, как пользователи освоят и примут основные функции вашего продукта.
• Третичный онбординг: на этом этапе основное внимание уделяется расширению клиентской базы и превращению довольных клиентов в поклонников бренда.

Разумеется, пользователи вашего приложения будут находиться на разных стадиях онбординга. И нельзя рисковать, посылая им подсказки , которые не соответствуют их этапу.

Представьте, что вы предлагаете пользователям попробовать функцию, которую они уже регулярно используют. Это непрофессионально.

Решение состоит в том, чтобы отслеживать вовлеченность на каждом этапе и отправлять персонализированные сообщения в приложении, чтобы направить пользователей к тому, что для них актуально.

Начните персонализацию онбординга на этапе первого взаимодействия пользователя с вашим продуктом.

Ваше приветствие — отличная возможность узнать больше о пользователях и подсказать им, как работать с вашим продуктом, чтобы получить от него максимальную пользу .

Компания Kontentino хорошо справилась с этой задачей с помощью своего приветствия. Пользователь выбирает параметры, которые лучше всего описывают его, и следующая страница открывается с учетом его особенностей.

Сократите срок окупаемости (time-to-value) с помощью пошаговых инструкций

Мотивация снижается с возрастанием сложности. Нельзя допускать, чтобы пользователи чувствовали, что с вашим продуктом трудно разобраться. Но иногда с этим ничего нельзя поделать. Большинство продуктов просто невозможно упростить в силу природы решаемых ими проблем.

Однако это не означает, что процесс знакомства с продуктом должен быть крайне скучным. Используйте пошаговые инструкции для ознакомления пользователей с функциями, это позволит им увидеть, как каждая составляющая решает их проблему.

Пошаговые инструкции представляют собой серию всплывающих подсказок, которые направляют пользователя к функции, которую он использует впервые. В результате такие ознакомления экономят время и показывают преимущества. Кроме того, они эффективнее скучных обзоров.

Пример платформы для обмена деловыми сообщениями — Rocketbots (теперь respond.io). Обратите внимание, как грамотно они объединили пошаговые инструкции и памятку.

Убедитесь, что новые функции доступны соответствующим категориям пользователей

Не ждите, что пользователи сами найдут новые ваши новые функции. Клиенты, которые постоянно используют ваш инструмент, могут в какой-то момент наткнуться на них, но не стоит оставлять это на волю случая.

Лучше объявите о новой функции соответствующим пользователям и покажите им основные преимущества.

Например, в приведенном ниже примере, компания Asana выделила свою функцию отчетности как новую, чтобы пользователи не пропустили ее. Они не предполагают, что пользователи просто наткнутся на нее.

Asana не ограничилась обновлением пользовательского интерфейса. После того, как пользователь нажимает на элемент интерфейса, появляется окно для сообщений, в котором рассказывается о преимуществах данной функции.

Когда пользователь нажимает «Приступить к работе», он получает пошаговую инструкцию. Попробуйте реализовать нечто подобное, если ваша компания регулярно обновляет функции.

Постоянно учитывайте отзывы и повышайте взаимодействие путем улучшения продукта

Опрос пользователей — это еще один отличный инструмент для повышения вовлеченности пользователей, а также увеличения числа MAU.

В основном существует два вида сбора отзывов: в приложении или с помощью электронной почты.

Электронная почта более традиционна, но вы рискуете получить ответ с задержкой или не получить его вовсе. Поэтому лучше делать это в приложении.

Микроопросы в приложении — отличный способ сбора отзывов пользователей и оценки их удовлетворенности. Используйте количественные и качественные данные чтобы:

• улучшать функциональность и удобство использования продукта,
• выявлять и устранять точки трения на пути клиента,
• помогать отделам по работе с клиентами понимать, где пользователи испытывают трудности,
• предлагать пользователям лучшую поддержку.

Используйте различные опросы удовлетворенности клиентов на разных этапах пути. Например, после использования новой функции выясните, насколько приятным был их опыт. Постоянное повышение значимости продукта с помощью новых функций дает пользователям повод вернуться.

Непрерывное повышение ценности продукта с помощью новых функций дает пользователям повод вернуться и со временем увеличивает DAU.

Уменьшите отток пользователей с помощью опросов на выходе (Exit Survey)

Тот факт, что пользователи решают попробовать ваш продукт, означает, что они верят в то, что он может решить их проблему. Но они уходят, когда думают, что продукт не соответствует их ожиданиям. Конечно, есть и другие причины оттока, но эта довольно распространенная.

Вы не можете остановить отток пользователей, но вы можете использовать опросы для определения причин ухода (Churn Surveys) и по мере необходимости улучшать свой продукт и пользовательский опыт.

Иногда можно обнаружить, что пользователи уходят из-за того, что считают, что у вас нет функции, которая на самом деле есть. Это очень распространенная причина оттока, и использование опросов может помочь дать пользователям альтернативу отказу от аккаунта.

Leadpages хорошо справляется с этой задачей, используя дружелюбное сообщение в своем опросе. Они предлагают пользователям написать в чат, пытаясь в последний раз привлечь их к сотрудничеству перед отменой аккаунта.

Это дает Leadpages возможность повторно предложить пользователю свою услугу. Таким образом, даже если клиент в конечном итоге уйдет, компания, по крайней мере, будет знать причины ухода.

Сегментируйте аудиторию для контекстной коммуникации в приложении

Сообщения внутри приложения, такие как чек-листы и всплывающие подсказки, являются наиболее распространенными шаблонами пользовательского интерфейса, используемыми для общения с пользователями внутри приложения.

Чтобы повысить вовлеченность пользователей, важно сделать эти сообщения персонализированными и своевременными.

Вы можете быть уверены, что пользователи будут взаимодействовать с вами более активно, если ваши сообщения внутри приложения будут иметь к ним непосредственное отношение. Для достижения этой цели используйте сегментацию в паре с A/B-тестированием.

Даже если целевая аудитория и сообщение подобраны правильно, пользователи по-разному реагируют на различные форматы контента. Для одних достаточно коротких сообщений, чтобы попробовать что-то новое, для других лучше всего подходят мини-видео. До проведения тестирования это не определить.

Основные выводы

• MAU — это показатель, используемый для измерения общего количества уникальных пользователей, которые взаимодействовали с приложением в течение 30 дней.
• Высокий показатель MAU означает, что с приложением каждый месяц взаимодействует большое количество пользователей, в то время как низкий показатель MAU может означать, что приложение не находит отклика у пользователей и не удовлетворяет их запросы.
• Показатель MAU важен, поскольку он показывает, насколько активно и вовлечено пользователи работают с вашим приложением каждый месяц, и помогает понять, насколько эффективно оно функционирует.
• MAU можно использовать для измерения вовлеченности пользователей, их удержания, виральности и прибыльности приложения, а также для его сравнения с отраслевыми стандартами и конкурентами.
• MAU используется в первую очередь разработчиками приложений, UX/UI-дизайнерами, менеджерами по продукту и и маркетологами. Тем не менее, любой, кто заинтересован в успехе приложения может получить важные сведения из MAU и других ключевых показателей эффективности (KPI), которые он определяет.