Wat is DAU/MAU Ratio Calculator?
▾
De DAU/MAU-ratio (Daily Active Users gedeeld door Monthly Active Users) is een belangrijke betrokkenheidsstatistiek die de houdbaarheid van een digitaal product meet: welk deel van de maandelijkse gebruikers op een bepaalde dag met het product bezig is. Ook wel de ‘stickiness ratio’ genoemd, geeft aan hoe gebruikelijk en onmisbaar een product is voor zijn gebruikers. Een DAU/MAU van 50% betekent dat een maandelijks actieve gebruiker het product gemiddeld 15 dagen per maand gebruikt. Een ratio van 100% zou theoretisch betekenen dat elke maandelijkse gebruiker elke dag actief is – het theoretische maximum. DAU/MAU-benchmarks variëren aanzienlijk per productcategorie. Sociale en communicatieproducten (WhatsApp, Facebook, Slack) richten zich op 60 tot 80%+ DAU/MAU omdat hun nut dagelijks van aard is. Gaming-apps mikken op 20 tot 40%. Productiviteitstools streven naar 25 tot 50%, afhankelijk van de gebruikssituatie. E-commerce en on-demanddiensten behalen doorgaans 5 tot 15% omdat aankopen inherent zeldzaam zijn. Financiële/bank-apps zien 10 tot 20%. Het vergelijken van de 12% DAU/MAU van een fintech-app met de 65% van Facebook is zinloos; de juiste benchmark hangt volledig af van de productcategorie en de verwachte gebruiksfrequentie. DAU/MAU wordt berekend door het aantal unieke gebruikers dat actief was op een specifieke dag (DAU) te delen door het aantal unieke gebruikers dat actief was in de afgelopen 30 dagen (MAU), en dit vervolgens te vermenigvuldigen met 100 als percentage. De definitie van ‘actief’ moet nauwkeurig en consistent worden gedefinieerd – meestal ‘ten minste één betekenisvolle actie uitgevoerd’ (niet alleen het openen van de app). DAU/MAU wordt nauwlettend gevolgd naast retentiecurves: een hoge DAU/MAU met een slechte D30-retentie suggereert dat gebruikers in de eerste maand zeer betrokken zijn, maar niet op de lange termijn behouden blijven. Een hoge D30-retentie met een lage DAU/MAU duidt erop dat gebruikers behouden blijven, maar dat er weinig betrokkenheid is – een risico op klantverloop en weinig inkomsten genereren. Het verbeteren van DAU/MAU vereist het opbouwen van dagelijkse gebruiksgewoonten: meldingen, streaks, sociale wederkerigheid, dagelijks nieuwe inhoud of het inbedden van het product in dagelijkse workflows.
Calkulon makes complex calculations simple — built for students and everyday problem-solvers.
Formule
▾
DAU/MAU-ratio (%) = (Dagelijks actieve gebruikers / Maandelijks actieve gebruikers) × 100. Deze formule berekent de berekening van de dau mau-ratio door de invoervariabelen te relateren via hun wiskundige relatie. Elke component vertegenwoordigt een meetbare hoeveelheid die onafhankelijk kan worden geverifieerd.Variabele uitleg
▾
| Symbool | Naam | Eenheid | Beschrijving |
|---|---|---|---|
| DAU | Aantal uniek | — | Aantal unieke gebruikers actief op een specifieke dag (precieze definitie vereist) |
| MAU | Aantal uniek | — | Aantal unieke gebruikers actief in de afgelopen 30 dagen |
| Active Definition | Specifieke gebruikersactie | — | Specifieke gebruikersactie die als 'actief' kwalificeert (niet alleen app openen) |
| Stickiness Ratio | Synoniem voor DAU/MAU | — | Synoniem voor DAU/MAU — meet de gewoontevorming, wat een sleutelparameter is in de berekening van de dau mau-ratio en die rechtstreeks van invloed is op het uiteindelijke berekende resultaat |
| Session Length | Gemiddelde tijd per | — | Gemiddelde tijd per sessie - begeleidende statistiek voor DAU/MAU, wat een belangrijke parameter is in de berekening van de dau mau-ratio en die rechtstreeks van invloed is op het uiteindelijke berekende resultaat |
Hoe DAU/MAU Ratio Calculator
▾
- 1Verzamel de vereiste invoerwaarden: Aantal unieke, Aantal unieke, Specifieke gebruikersactie, Synoniem voor DAU/MAU.
- 2Pas de kernformule toe: DAU/MAU-ratio (%) = (Dagelijks actieve gebruikers / Maandelijks actieve gebruikers) × 100.
- 3Bereken tussenliggende waarden zoals WAU/MAU-ratio (%), indien van toepassing.
- 4Controleer of alle eenheden consistent zijn voordat u termen combineert.
- 5Bereken het eindresultaat en toets het op redelijkheid.
- 6Controleer of er speciale gevallen of randvoorwaarden van toepassing zijn op uw invoer.
- 7Interpreteer het resultaat in de context en vergelijk het met referentiewaarden, indien beschikbaar.
Uitgewerkte voorbeelden
▾
Dit voorbeeld demonstreert de berekening van de dau mau-ratio door 70% DAU/MAU te berekenen - uitstekend voor communicatie-apps. Vergelijkbaar met WhatsApp en de beste sociale producten. Sterke dagelijkse gewoontevorming. De Sociale Communicatie-app illustreert een typisch scenario waarin de rekenmachine een praktisch bruikbaar resultaat oplevert op basis van de gegeven invoer.
Dit voorbeeld demonstreert de berekening van de dau mau-ratio door 32,9% DAU/MAU te berekenen – sterk voor de B2B-productiviteitstool. Gebruikers zijn ongeveer 10 van de 22 werkdagen/maand actief. Een signaal van gezonde betrokkenheid. B2B SaaS Project Management Tool illustreert een typisch scenario waarin de rekenmachine een praktisch bruikbaar resultaat oplevert op basis van de gegeven invoer.
Dit voorbeeld demonstreert de berekening van de dau mau-ratio door 8,9% DAU/MAU te berekenen – normaal voor e-commerce waar de aankoopfrequentie inherent laag is. Vergelijk het met benchmarks voor aankoopfrequenties, niet met benchmarks voor sociale apps. E-commerce Marketplace illustreert een typisch scenario waarin de rekenmachine een praktisch bruikbaar resultaat oplevert op basis van de gegeven input.
Dit voorbeeld demonstreert de berekening van de dau mau-ratio door het berekenen van afnemende DAU/MAU-signalen van erosie van betrokkenheid - voorloper van churn-golf. Onderzoek met cohortretentieanalyse en in-game frequentiebeoordeling van gebeurtenissen. Gaming-app DAU/MAU-afnameanalyse illustreert een typisch scenario waarin de rekenmachine een praktisch bruikbaar resultaat oplevert op basis van de gegeven invoer.
Praktische toepassingen
▾
Benchmarking van productbetrokkenheid ten opzichte van concurrenten uit de categorie - Deze applicatie wordt vaak gebruikt door professionals die nauwkeurige kwantitatieve analyses nodig hebben ter ondersteuning van besluitvorming, budgettering en strategische planning op hun respectieve vakgebieden
Het identificeren van de afname van de betrokkenheid voordat dit gevolgen heeft voor de retentie en de omzet. Beroepsbeoefenaars uit de sector vertrouwen op deze berekening om de prestaties te benchmarken, alternatieven te vergelijken en de naleving van vastgestelde normen en wettelijke vereisten te garanderen, waardoor analisten nauwkeurige resultaten kunnen produceren die de strategische planning, toewijzing van middelen en prestatiebenchmarking binnen organisaties ondersteunen.
Het rechtvaardigen van productinvesteringen in gewoontevormende kenmerken op basis van DAU/MAU-verbetering. Academische onderzoekers en studenten gebruiken deze berekening om theoretische modellen te valideren, cursusopdrachten te voltooien en een dieper inzicht in de onderliggende wiskundige principes te ontwikkelen
Rapporteren van de gezondheid van producten aan investeerders en besturen met industriestandaard statistieken. Financiële analisten en planners integreren deze berekening in hun workflow om nauwkeurige voorspellingen te doen, risicoscenario’s te evalueren en datagestuurde aanbevelingen aan belanghebbenden te presenteren
DAU/MAU-doelen instellen als onderdeel van product-OKR's. Deze applicatie wordt vaak gebruikt door professionals die nauwkeurige kwantitatieve analyses nodig hebben ter ondersteuning van de besluitvorming, budgettering en strategische planning op hun respectieve vakgebieden
Bijzondere gevallen
▾
Marktplaatsproducten: afzonderlijke koper DAU/MAU en verkoper DAU/MAU – dat hebben ze
Marktplaatsproducten: afzonderlijke koper-DAU/MAU en verkoper-DAU/MAU - ze hebben fundamenteel verschillende gebruikspatronen. Wanneer gebruikers dit scenario tegenkomen bij berekeningen van de dau mau-ratioberekening, moeten ze verifiëren dat hun invoerwaarden binnen het verwachte bereik vallen voordat de formule betekenisvolle resultaten oplevert. Ingangen die buiten het bereik vallen, kunnen leiden tot wiskundig geldige maar praktisch betekenisloze resultaten die de werkelijke omstandigheden niet weerspiegelen.
Seizoensproducten: DAU/MAU-schommelingen met seizoensinvloeden; gebruik liever YoY-vergelijkingen
Seizoensproducten: DAU/MAU-schommelingen met seizoensinvloeden; gebruik YoY-vergelijkingen in plaats van MoM Dit randgeval komt vaak voor in professionele toepassingen van dau mau-ratioberekening waarbij randvoorwaarden of extreme waarden betrokken zijn. Beroepsbeoefenaars moeten documenteren wanneer deze situatie zich voordoet en overwegen of alternatieve berekeningsmethoden of aanpassingsfactoren geschikter zijn voor hun specifieke gebruikssituatie.
B2B-ondernemingstools: voor werkdagen aangepaste DAU/WAU (actieve gebruikers op weekdagen /
B2B-ondernemingstools: voor werkdagen gecorrigeerde DAU/WAU (actieve gebruikers op weekdagen/wekelijks actieve gebruikers) betekenisvoller In de context van de berekening van de dau mau-ratio vereist dit speciale geval een zorgvuldige interpretatie omdat standaardaannames mogelijk niet opgaan. Gebruikers moeten de resultaten vergelijken met domeinexpertise en overwegen aanvullende referenties of hulpmiddelen te raadplegen om de resultaten onder deze atypische omstandigheden te valideren.
Dau Mau Ratio Calc-referentiegegevens
▾
| Productcategorie | Lage DAU/MAU | Gezonde DAU/MAU | Uitzonderlijke DAU/MAU |
|---|---|---|---|
| Sociaal / Berichten | Minder dan 40% | 50 - 65% | 65%+ |
| Gamen | Minder dan 15% | 20 - 35% | 35%+ |
| Productiviteit / SaaS | Minder dan 15% | 25 - 40% | 40%+ |
| Nieuws / Media | Minder dan 10% | 15 - 30% | 30%+ |
| E-commerce | Minder dan 3% | 5 - 15% | 15%+ |
| Financiën / Bankwezen | Minder dan 5% | 10 - 20% | 20%+ |
| Gezondheid / Fitness | Minder dan 10% | 20 - 35% | 35%+ |
Veelgestelde vragen
▾
Dit heeft betrekking op berekeningen van de dau mau-ratio. Dit is een belangrijke overweging bij het werken met dau mau-ratioberekeningen in praktische toepassingen. Het antwoord hangt af van de specifieke invoerwaarden en de context waarin de berekening wordt toegepast. Voor de beste resultaten moeten gebruikers rekening houden met hun specifieke vereisten en de output valideren aan de hand van bekende benchmarks of professionele standaarden.
Dit heeft betrekking op berekeningen van de dau mau-ratio. Dit is een belangrijke overweging bij het werken met dau mau-ratioberekeningen in praktische toepassingen. Het antwoord hangt af van de specifieke invoerwaarden en de context waarin de berekening wordt toegepast. Voor de beste resultaten moeten gebruikers rekening houden met hun specifieke vereisten en de output valideren aan de hand van bekende benchmarks of professionele standaarden.
Dit heeft betrekking op berekeningen van de dau mau-ratio. Dit is een belangrijke overweging bij het werken met dau mau-ratioberekeningen in praktische toepassingen. Het antwoord hangt af van de specifieke invoerwaarden en de context waarin de berekening wordt toegepast. Voor de beste resultaten moeten gebruikers rekening houden met hun specifieke vereisten en de output valideren aan de hand van bekende benchmarks of professionele standaarden.
Dit heeft betrekking op berekeningen van de dau mau-ratio. Dit is een belangrijke overweging bij het werken met dau mau-ratioberekeningen in praktische toepassingen. Het antwoord hangt af van de specifieke invoerwaarden en de context waarin de berekening wordt toegepast. Voor de beste resultaten moeten gebruikers rekening houden met hun specifieke vereisten en de output valideren aan de hand van bekende benchmarks of professionele standaarden.
Dit heeft betrekking op berekeningen van de dau mau-ratio. Dit is een belangrijke overweging bij het werken met dau mau-ratioberekeningen in praktische toepassingen. Het antwoord hangt af van de specifieke invoerwaarden en de context waarin de berekening wordt toegepast. Voor de beste resultaten moeten gebruikers rekening houden met hun specifieke vereisten en de output valideren aan de hand van bekende benchmarks of professionele standaarden.
Dit heeft betrekking op berekeningen van de dau mau-ratio. Dit is een belangrijke overweging bij het werken met dau mau-ratioberekeningen in praktische toepassingen. Het antwoord hangt af van de specifieke invoerwaarden en de context waarin de berekening wordt toegepast. Voor de beste resultaten moeten gebruikers rekening houden met hun specifieke vereisten en de output valideren aan de hand van bekende benchmarks of professionele standaarden.
Dit heeft betrekking op berekeningen van de dau mau-ratio. Dit is een belangrijke overweging bij het werken met dau mau-ratioberekeningen in praktische toepassingen. Het antwoord hangt af van de specifieke invoerwaarden en de context waarin de berekening wordt toegepast. Voor de beste resultaten moeten gebruikers rekening houden met hun specifieke vereisten en de output valideren aan de hand van bekende benchmarks of professionele standaarden.
Veelgemaakte fouten om te vermijden
▾
- !DAU/MAU vergelijken tussen verschillende productcategorieën zonder voor de categorie geschikte benchmarks
- !De tel-app wordt geopend als 'actief' in plaats van als betekenisvolle acties - verhoogt de verhouding op misleidende wijze
- !Het volgen van DAU/MAU zonder ook de sessiediepte en NPS te volgen: een hoge ratio kan oppervlakkige betrokkenheid maskeren
- !DAU/MAU niet per cohort segmenteren – nieuwere cohorten kunnen een andere vasthoudendheid hebben dan oudere
- !Wekelijkse seizoensinvloeden negerend – B2B-producten hebben in het weekend uiteraard een lagere DAU/MAU
- !De DAU/MAU-trendrichting niet vergelijken met het absolute niveau – een dalende verhouding duidt op problemen, zelfs als het absolute niveau hoog is
Pro Tip
Segmenteer DAU/MAU op gebruikerscohort (aankoopmaand) in plaats van te kijken naar gemengde gemiddelden. Als uw nieuwere cohorten een aanzienlijk lagere DAU/MAU hebben dan oudere cohorten, krijgt u mogelijk gebruikers van lagere kwaliteit of is uw onboarding-ervaring verslechterd.
Wist je dat?
Het IPO-prospectus van Snapchat uit 2017 onthulde een DAU/MAU-ratio van 54% – hoger dan Facebook destijds – wat werd aangehaald als bewijs van uitzonderlijke product-sticky onder zijn jongere gebruikersbestand.
Regional Guides
▾
Global▾
Referenties
- ›Facebook-jaarverslagen - DAP/MAP-openbaarmaking
- ›Sequoia Capital — Kader voor productstatistieken
- ›Andreessen Horowitz — a16z Benchmarks voor consumentenproducten
- ›OpenView-partners — Benchmarks voor SaaS-betrokkenheid
Ratings & comments
Ontvang wekelijkse wiskundetips
Sluit u aan bij 12.000+ abonnees die elke week rekenmachinetips krijgen.