Se você trabalha com aplicativos,  provavelmente já ouviu falar em Daily Active Users (DAU) eMonthly Active Users (MAU). Esses termos são usados para avaliar o desempenho de um aplicativo e entender com que frequência os usuários interagem com ele. Além dessas métricas, também é possível medir o sucesso de um app por meio da stickiness, que mostra o quanto os usuários retornam ao aplicativo ao longo do tempo.

Uma empresa que acompanha DAU, MAU e stickiness consegue entender melhor o comportamento dos usuários. Com isso, aumentam as chances de transformar um período de rápido crescimento em uma fonte consistente e sustentável de receita.

Neste artigo, você vai entender os conceitos de DAU, MAU e stickiness, além de descobrir como essas métricas ajudam as empresas a avaliar o desempenho de seus aplicativos e identificar oportunidades de melhoria.

Vamos lá!

O que é Daily Active Users (DAU)

Daily Active Users representa o número de usuários ativos em um aplicativo durante um único dia. Essa métrica importante porque nem todo usuário que baixa um app se torna ativo. Muitas pessoas instalam um aplicativo por curiosidade, por causa de uma campanha ou por indicação de amigos, mas nem sempre continuam usando a solução.

Por exemplo, uma pessoa pode baixar um aplicativo de finanças para organizar os gastos, abrir o app uma vez e nunca mais voltar. Nesse caso, ela aumentou o número de downloads, mas não contribuiu para o DAU nos dias seguintes. Por outro lado, se essa mesma pessoa passa a abrir o aplicativo todos os dias para registrar despesas, acompanhar o saldo ou consultar relatórios, ela passa a fazer parte dos usuários ativos diários.

Exemplo prático de DAU

Pende em um aplicativo de delivery. Em uma segunda-feira, 12.000 pessoas abriram o aplicativo, buscaram restaurantes, consultaram cardápios ou fizeram pedidos. Nesse caso, o DAU daquele dia foi de 12.000 usuários ativos.

Agora imagine que, na terça-feira, apenas 8.000 pessoas usaram o app. O DAU da terça foi de 8.000 usuários ativos.

Essa variação pode indicar diferentes comportamentos. Talvez a segunda-feira tenha tido uma campanha promocional. Talvez a terça tenha sido um dia naturalmente mais fraco. Ou talvez algum problema técnico tenha reduzido o uso do aplicativo.

Ao acompanhar o DAU diariamente, a empresa consegue identificar padrões, quedas repentinas e oportunidades de melhoria.

Como calcular o DAU

O DAU dá a você uma estimativa do número de usuários diários em seu aplicativo. É importante atentar-se à informação de usuários únicos. Se uma pessoa abre o aplicativo cinco vezes no mesmo dia, ela deve ser contada apenas uma vez no DAU.

Por exemplo:

• Laura abriu o app 4 vezes hoje.
• Thiago abriu o app 2 vezes hoje.
• Ana abriu o app 1 vez hoje.

Apesar de terem ocorrido 7 acessos, o DAU será de 3 usuários ativos, pois três pessoas diferentes usaram o aplicativo.

Também é possível calcular a taxa de DAU em relação à base total de usuários.

A fórmula é:

Taxa de DAU = usuários ativos no dia ÷ total de usuários × 100

Exemplo:

Um aplicativo tem 50.000 usuários cadastrados. Em determinado dia, 5.000 pessoas usaram o app.

O cálculo será:

5.000 ÷ 50.000 × 100 = 10%

Isso significa que 10% da base total usou o aplicativo naquele dia.

O que é Monthly Active Users (MAU)

O MAU é a quantidade de usuários que abrem seu aplicativo pelo menos uma vez por mês. Essa métrica mostra o tamanho da base ativa mensal e ajuda a entender quantas pessoas continuam tendo algum contato com o app ao longo de um período maior.

Enquanto o DAU mostra a atividade diária, o MAU oferece uma visão mais ampla do alcance recorrente do aplicativo.

Por exemplo, um aplicativo de transporte pode não ser usado todos os dias por uma mesma pessoa. Ainda assim, se ela abre o app algumas vezes no mês para se deslocar, continua sendo considerada uma usuária ativa mensal.

O mesmo vale para aplicativos de viagem, compras, bancos, saúde, educação, streaming e muitos outros segmentos.

Exemplo prático de MAU

Imagine um aplicativo de academia. Durante o mês de julho, 30.000 pessoas diferentes acessaram o app para acompanhar treinos, registrar evolução, agendar aulas ou consultar planos.

Mesmo que algumas pessoas tenham usado o aplicativo todos os dias e outras apenas uma vez no mês, todas entram no cálculo do MAU.

Nesse caso, o MAU de julho foi de 30.000 usuários ativos mensais.

Agora, se em agosto esse número sobe para 38.000, a empresa pode entender que a base ativa mensal cresceu. Mas ainda será necessário analisar outras métricas para saber se esses usuários estão realmente engajados ou se apenas acessaram o app uma única vez.

Como calcular o MAU

O MAU é calculado da mesma maneira que o DAU, mas mede o número de usuários do aplicativo em um mês. Entenda:

MAU = número de usuários únicos ativos no mês

Um aplicativo teve os seguintes resultados em setembro:

• 10.000 usuários acessaram na primeira semana.
• 15.000 usuários acessaram na segunda semana.
• 12.000 usuários acessaram na terceira semana.
• 18.000 usuários acessaram na quarta semana.

Esses números não devem simplesmente ser somados, porque uma mesma pessoa pode ter acessado o app em várias semanas.

O MAU deve considerar apenas usuários únicos. Portanto, se ao final do mês 28.000 pessoas diferentes usaram o aplicativo, o MAU será de 28.000, e não a soma dos acessos semanais.

Também é importante lembrar que o MAU não é o DAU multiplicado por 30. Isso porque muitos usuários acessam o app mais de uma vez no mês, enquanto outros acessam apenas em dias específicos.

Por exemplo, se o aplicativo tem uma média de 150 usuários ativos por dia e o mês tem 30 dias, o cálculo será:

MAU = 150 × 30 = 4.500 usuários ativos mensais

No entanto, vale uma observação importante: essa fórmula oferece uma estimativa do MAU. O cálculo mais preciso deve considerar os usuários únicos ativos no mês, para evitar contar a mesma pessoa várias vezes.

Vantagens de mensurar DAU e MAU

A mensuração do DAU e MAU permite entender melhor a relação dos usuários com o aplicativo. Essas métricas ajudam empresas a acompanhar crescimento, engajamento, retenção e impacto de ações de marketing ou produto.

Com DAU e MAU, é possível responder perguntas como:

• Quantas pessoas usam o app diariamente?
• Quantas pessoas continuam ativas ao longo do mês?
• O uso do aplicativo está crescendo ou diminuindo?
• Uma campanha trouxe usuários realmente ativos?
• Uma nova funcionalidade aumentou o engajamento?
• Os usuários estão voltando depois do primeiro acesso?
• Há queda de uso em determinados dias ou períodos?

Por exemplo, uma empresa pode lançar uma campanha para atrair novos usuários. Depois disso, o número de downloads aumenta muito. No entanto, se o DAU não crescer na mesma proporção, isso pode indicar que as pessoas estão baixando o aplicativo, mas não estão encontrando motivos para continuar usando.

Da mesma forma, se o MAU cresce, mas o DAU permanece baixo, pode ser sinal de que o aplicativo é usado ocasionalmente, mas ainda não faz parte da rotina dos usuários.

Essas informações ajudam as equipes de marketing, produto, CRM, UX e negócios a tomar decisões mais inteligentes.

DAU, MAU e análise de cohort

DAU e MAU também são muito úteis para realizar a chamada cohort analysis, ou análise de cohort.

A análise de cohort acompanha grupos de usuários que têm algo em comum. Por exemplo:

• Usuários que instalaram o app no mesmo mês.
• Pessoas que vieram da mesma campanha.
• Usuários que fizeram a primeira compra.
• Clientes que ativaram uma funcionalidade específica.
• Pessoas que se cadastraram durante uma promoção.

Imagine que um aplicativo de educação lançou duas campanhas diferentes. A primeira trouxe 10.000 usuários, e a segunda trouxe 8.000. À primeira vista, a primeira parece melhor. No entanto, ao analisar os cohorts, a empresa percebe que os usuários da segunda campanha continuam usando o app por mais tempo e fazem mais assinaturas.

Nesse caso, a segunda campanha pode ser mais valiosa, mesmo tendo trazido menos usuários inicialmente.

O que é Stickiness

Depois de entender o cálculo de DAU e MAU, é hora de analisar o stickiness de um aplicativo. Stickiness é uma métrica que mostra a frequência com que os usuários ativos mensais retornam ao aplicativo diariamente.

Em termos simples, ela responde à seguinte pergunta:

Dos usuários que usam meu aplicativo no mês, quantos voltam todos os dias?

O stickiness mostra se o app está presente na rotina dos usuários. Um aplicativo com alto stickiness costuma ser acessado com frequência, muitas vezes porque entrega valor constante.

Alguns tipos de aplicativos naturalmente tendem a ter stickiness alto, como:

• Redes sociais.
• Aplicativos de mensagens.
• Apps de bancos digitais.
• Aplicativos de delivery.
• Apps de produtividade.
• Plataformas de música.

Já outros aplicativos podem ter uma frequência de uso menor por natureza, como apps de viagem, seguros ou compra de imóveis. Nesses casos, o stickiness precisa ser analisado de acordo com o contexto do produto.

Exemplo prático de stickiness

Imagine dois aplicativos com o mesmo MAU: ambos têm 100.000 usuários ativos mensais.

O Aplicativo A tem 5.000 usuários ativos por dia.

O Aplicativo B tem 25.000 usuários ativos por dia.

Apesar de os dois terem o mesmo número de usuários ativos mensais, o Aplicativo B tem uma relação muito mais frequente com a base. Isso indica maior stickiness.

No Aplicativo A, poucas pessoas voltam diariamente. No Aplicativo B, uma parte muito maior dos usuários retorna todos os dias.

Esse dado indica que o Aplicativo B é mais relevante na rotina dos usuários, entrega mais valor recorrente e/ou possui recursos que estimulam o retorno frequente.

Como calcular o Stickness

A forma mais comum de calcular o stickiness é dividir o DAU pelo MAU e multiplicar o resultado por 100.

A fórmula é:

Stickiness = DAU ÷ MAU × 100

Vamos a um exemplo. Um aplicativo tem:

• DAU: 20.000 usuários ativos diários;
• MAU: 100.000 usuários ativos mensais.

O cálculo será:

20.000 ÷ 100.000 × 100 = 20%

Nesse caso, a stickiness é de 20%. Ou seja, em média, 20% dos usuários ativos mensais usam o aplicativo diariamente.

Com o RankMyApp, as empresas contam com muito mais do que dados. A solução une tecnologia própria, inteligência de mercado e um time de especialistas em mobile growth, App Store Optimization (ASO), mídia de performance e app marketing para ajudar aplicativos a crescerem com mais estratégia.

Vantagens do alto Stickiness

Em marketing, o termo “sticky” é usado para descrever o quão leal um usuário é a um produto ou serviço. Quanto maior o stickiness, mais “pegajoso” o aplicativo é e mais tempo os usuários ativos passam nele. É importante que o stickyness seja forte no momento do lançamento e se mantenha forte com o tempo para assegurar que os usuários se sintam encorajados a usar seu aplicativo mais vezes.

Quando um aplicativo consegue um alto índice de stickiness, isso significa que ele tem um verdadeiro poder de reter usuários. Os usuários leais de um aplicativo são preciosos para uma empresa porque, ao contrário dos usuários passivos, esses usuários tendem a gastar mais no aplicativo, tornando-se não apenas usuários fiéis, mas, em última análise, consumidores leais.

O que significa Stickiness baixo

Um stickiness baixo nem sempre significa que o aplicativo está fracassando, mas é um sinal de alerta. A métrica pode indicar que os usuários até acessam o app em algum momento do mês, mas não encontram motivos para voltar com frequência.

Algumas causas comuns são:

• Onboarding confuso.
• Excesso de etapas para realizar ações simples.
• Falta de personalização.
• Notificações irrelevantes.
• Problemas de desempenho.
• Pouca atualização de conteúdo.
• Funcionalidades pouco úteis.
• Experiência ruim de navegação.
• Ausência de incentivo para retorno.

Por exemplo, um usuário pode baixar um aplicativo de receitas, procurar uma refeição específica e depois nunca mais voltar. Nesse caso, talvez o app precise oferecer recomendações personalizadas, listas semanais, vídeos curtos, favoritos ou lembretes para estimular novos acessos.

Já em um app de produtividade, o baixo stickiness pode indicar que os usuários não entenderam como organizar tarefas, não receberam apoio durante o onboarding ou não perceberam valor suficiente nos primeiros dias. Por isso, mais do que olhar apenas para o número, é importante entender o comportamento por trás dele.

DAU, MAU e stickiness: como interpretar essas métricas juntas

Como você já sabe, o DAU mostra a atividade diária, o MAU mostra a atividade mensal e o stickiness mostra a relação entre essas duas métricas.

Veja alguns cenários possíveis:

DAU alto, MAU alto e stickiness alta

É considerado um cenário positivo. Indica que o app tem uma base ativa grande e usuários que retornam com frequência.

Exemplo: um aplicativo de mensagens usado todos os dias por boa parte da base.

MAU alto, mas DAU baixo

Mostra que muitas pessoas acessam o app ao longo do mês, mas poucas voltam diariamente.

Exemplo: um aplicativo de compras que recebe muitos acessos mensais, mas não faz parte da rotina dos usuários.

DAU crescendo, mas MAU estável

Isso pode indicar que a base não está aumentando muito, mas os usuários existentes estão usando o app com mais frequência.

Exemplo: após uma melhoria no produto, os usuários atuais passaram a acessar o aplicativo mais vezes.

MAU crescendo, mas stickiness caindo

Esse cenário pode indicar que o app está atraindo novos usuários, mas eles não estão retornando com frequência.

Exemplo: uma campanha gera muitos cadastros, mas o app não consegue manter essas pessoas engajadas.

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Entender métricas como DAU, MAU e stickiness é essencial para avaliar o desempenho de um aplicativo. Quando analisadas em conjunto, essas métricas permitem identificar oportunidades de crescimento, retenção, engajamento e monetização.

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