arte ilustrativo sobre key performance indicators

Key performance indicators: conozca las diferencias entre DAU y MAU y cuándo aplicar cada uno

¿Ya ha escuchado hablar sobre usuarios activos? Son ellos los que mantienen una cierta interactividad con su aplicación, sea por un corto o largo período de tiempo. Estos usuarios pueden ser identificados por algunos términos, siendo el DAU y el MAU los más conocidos.

El DAU y el MAU son conocidos como un tipo de métrica móvil, que objetiva analizar con qué frecuencia los usuarios de su aplicación están accediendo, interactuando y comprando.

¿Qué significa DAU y MAU?

DAU es la abreviatura en inglés para usuarios diarios que son activos (Daily Active Users) y MAU, son los usuarios activos mensuales (Monthly Active Users). Es decir, el primero sirve a las empresas que poseen usuarios siempre comprometidos y que interactúan con el producto ofrecido.

Por otra parte, MAU representa un grupo de consumidores que interacciona con el app durante el mes, aunque sea sólo una vez. Esta métrica está completamente relacionada a la tasa de retención de la aplicación y con el compromiso del usuario.

¿Cómo se las calcula?

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Antes de calcular estas métricas, es necesario definir quién es el público activo de su aplicación. Ya sea para una compra realizada por el m-commerce, videos y páginas vistas, comentarios, likes, el uso del producto y etc.

Después de definir lo que se considera activo para su aplicación, es posible determinar el número de usuarios activos durante el período de 24 horas y también analizar los usuarios activos en los últimos 30 días.

Con eso, es posible repartir a sus usuarios en las dos categorías: MAU y DAU. Y haciéndolo, usted logra encontrar el porcentaje de esa proporción.

Una variación de esta métrica es poder cambiar el número de usuarios mensuales por el número de usuarios semanales exclusivos (WAU – Weekly Active Users), así que usted detendrá la proporción de usuarios mensuales activos/usuarios semanales activos.

¿Cuándo utilizar el DAU y cuando utilizar el MAU?

El uso de estas métricas varía mucho con sus objetivos. Sigamos con ejemplos prácticos. Si tiene una aplicación de noticias y desea probar las notificaciones por push avisando al usuario de las últimas noticias, para monitorear su interacción y participación, lo ideal es usar el DAU.

Ahora, si el objetivo de la aplicación es analizar la retención, el MAU sería mejor utilizado para observar el compromiso del usuario con el app.

¿Cómo utilizar estas métricas para mejorar la aplicación?

Después de trabajar con el MAU y DAU por un determinado tiempo, queda viable calcular la tasa de retención de la aplicación. Cuando se busca mejorar el rendimiento de la app para el cliente, el objetivo es siempre aumentar esta proporción.

Con una mayor proporción de usuarios activos, principalmente los mensuales, es posible mantener un compromiso por parte de ellos con la aplicación y también comprender las necesidades del usuario que a menudo puede colaborar para mejorar las funcionalidades del negocio.

Sin embargo, hay que entender que los resultados de MAU y DAU dependen mucho de lo que se ofrece en la app. Si se trata de una aplicación que ofrece un servicio de utilización diaria, como el WhatsApp, las tasas serán más altas.

Si hablamos de una aplicación como Shazam, por más que la aplicación sea popular y tenga bastante conversiones, no son todos los días que la misma persona busca una canción que no conoce.

Es decir, dependiendo del tipo de aplicación, esta métrica es interpretada de formas distintas, y hay otros indicadores de rendimiento que pueden agregar y complementar datos sobre el rendimiento de la aplicación.

Las respuestas de MAU y DAU también pueden contribuir con el funcionamiento de ASO, ya que los datos recolectados pueden ser un indicativo para decidir qué es necesario mejorar y cómo atraer cada vez más clientes activos.

No deje de hacer el análisis personalizado de RankMyApp, especialista en App Store Optimization. Así, además de contar con las métricas, es importante que invierta en la optimización para el crecimiento de su aplicación.

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