用户粘性的两个计算指标：

1、DAU/MAU    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。

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。

DAU即日活跃用户数，MAU即月活跃用户数。

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。

DAU/MAU是社交游戏类和在线类应用常用的一项评估指标，用于分析用户粘度。

DAU 和 MAU
日活跃用户占月活跃用户的比例越高，表明用户对App的使用粘性越高。

DAU，即：Daily Active User，指日活跃用户数

MAU，即：Monthly Active User，指月活跃用户数。

例子1： 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100%的例子。

例子2： 如果每天活跃用户都不相同，例如每天1万DAU，那么30天内每天的活跃用户都不同，MAU就是30万，
于是DAU/MAU就是1/30，用户完全没有粘性。

https://www.analysys.cn/article/detail/1001402

近期越来越多的客户在询问用户粘性的指标问题，而DAU/MAU就是最频繁使用的指标。 日活跃用户占月活跃用户的比例越高，表明用户对App的使用粘性越高。

DAU，即：Daily Active User，指日活跃用户数；

MAU，即：Monthly  Active User，指月活跃用户数。

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100%的例子。

再分析另一个极端的例子，如果每天活跃用户都不相同，例如每天1万DAU，那么30天内每天的活跃用户都不同，MAU就是30万，于是DAU/MAU就是1/30，用户完全没有粘性。

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。

在日常的项目和 产品运营 工作中， 单日的DAU/MAU的数值往往受到周期（工作日/周末）、版本更新和活动的影响，用户粘性在短期内的波动较大。所以 通常要采用长期的均值作参考 ，例如一个月、两个大版本之间。

下面以某客户App为例，DAU/MAU的数值在工作日约50%，而在周末和假期的数值则在20%左右。那么谈到用户粘性的时候，通常采用每天DAU/MAU的平均值39.37%，与基线值40%非常接近。

对算法做进一步探讨：

目前主流的算法，是使用昨日DAU和前30天的MAU，

例如如果今天是8月31日，那么DAU选取8月30日，MAU选取8月1日至30日。

这种算法的优势是DAU和MAU在同一天算出来，计算方便。

而劣势则是只计算了完整的30天周期内最后一天DAU在MAU中的占比，

许多严谨的客户提出为什么不能选其他日期的DAU呢？

例如采用完整周期内的第一天DAU1作为分子除以MAU，就可以得到另一种粘性的解读：任意一天的活跃用户在30天内活跃的比重，都可以是一种对用户粘性定义，即DAU1/MAU、DAU2/MAU、DAU3/MAU…。

重新计算上面客户的DAU1/MAU粘性，结果为39.41%，数值与传统的定义差距不大，同样的计算DAU2/MAU、DAU2/MAU……后，这些数值结果差距不大。

再进一步追踪，一个30天周期内的每个DAUn除以MAU的数值，也呈现明显的波动。此处的波动走势，与30个DAU的走势一致（仅仅是除以了相同的数值的差异）。

将上述的DAU1/MAU到DAU30/MAU逐一加和，得到的恰巧是另一个常用指标：当月人均活跃天数，这也是评估用户粘性的一个指标。

那么人均活跃天数和DAU/MAU之间有多大关联？

既然当月人均活跃天数是30个DAU之和除以1个MAU，

而用户粘性是1个DAU除以MAU，

两者在数量级上自然会差30倍左右。

对比除以30后的月均活跃天数和用户粘性DAU/MAU，发现两者的走势基本一致。而差异点在于波动幅度和响应时间略有滞后。而从数值上看，30天月均活跃天数是11.93天，除以30后得到结果0.3977，与DAU/MAU的39.37%也非常接近。所以在工作中使用月均活跃天数和DAU/MAU的作用一致。

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。用户粘性的两个计算指标：1、DAU/MAU 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。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。DAU即日活跃用户数，MAU即月活跃用户数。比值... DAU ，即：Daily Active User，指日 活跃 用户 数； MAU ，即：Monthly Active User，指 月 活跃 用户 数。 DAU / MAU 就是体现 用户 粘性 最频繁使用的指标。日 活跃 用户 占 月 活跃 用户 的比例越高，表明 用户 对App的使用 粘性 越高。 MAU ，即：Monthly Active User，指 月 活跃 用户 数。 例子1： 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...