Collecte et analyse de statistiques dans les jeux gratuits. Vos coordonnées sont-elles correctes ?

Le taux de désabonnement des clients est comme une sirène d’incendie. Vous comprenez que quelque chose ne va pas, mais cette connaissance ne vous aide pas à éteindre la flamme.

Pour « diagnostiquer » et résoudre votre problème de rétention, vous devez faire quelque chose de plus sérieux que simplement examiner les schémas gagnants et perdants. Il est nécessaire de déterminer qui part, quand et pourquoi. Ce n’est qu’alors que vous pourrez gérer judicieusement votre temps et effectuer les ajustements qui auront le plus grand impact sur la croissance de votre entreprise.

Lisez la suite pour savoir comment trouver la source de l'incendie et l'éteindre avant que votre entreprise ne brûle.

Vos coordonnées sont-elles correctes ?

Personne ne niera que la génération de leads joue un rôle essentiel dans le succès d’une entreprise en démarrage. Mais ne laissez pas de bons indicateurs éclipser votre problème de désabonnement.

Rappelons la formule :

Churn = utilisateurs perdus / nombre total d'utilisateurs

Regardons un exemple de Profitwell démontrant la signification de la formule dans le monde réel.

Vertical : clients existants, désabonnement des clients existants, nouveaux clients, désabonnement des nouveaux clients, nombre total de clients, taux de désabonnement. Horizontal : août, septembre

Le problème avec la formule de désabonnement est qu'exactement le même mode de fonctionnement (ajout de 5 000 utilisateurs par mois) ne conduit pas au même résultat : le taux de désabonnement en septembre est inférieur à celui d'août. Une croissance rapide réduit artificiellement le taux de désabonnement, car les nouveaux clients ajoutés chaque mois n'ont tout simplement pas encore eu le temps d'annuler leur abonnement.

Une modification, même d'un centième de fraction, du taux de désabonnement peut entraîner une baisse des bénéfices de 25 %, vous ne voulez donc certainement pas d'inexactitudes dans de tels calculs.

Métrique n°1. Calculer le taux de désabonnement en fonction des moyennes

Un bon taux de désabonnement faussé par une forte hausse ne vous donnera pas une image objective de ce qui va bien et de ce qui ne va pas. Il existe donc une formule légèrement modifiée pour les startups à croissance rapide :

Est-ce que ça a l'air effrayant ? Ce n'est pas si difficile à comprendre :

Churn = nombre d'utilisateurs perdus
∑ = somme des nouveaux utilisateurs quotidiens (i=1) dans l'ensemble de données (n)
n = nombre de jours dans une certaine période

Si les utilisateurs ont été ajoutés progressivement à votre clientèle, la moyenne augmentera et aura un impact plus important sur votre taux de désabonnement mensuel. Si des clients ont été ajoutés à la base de données vers la fin de la période, cela ne faussera pas le taux de désabonnement et ne le fera pas paraître inférieur à ce qu'il est réellement.

Grâce à cette formule, l'effet d'une génération significative de leads peut être équilibré en faisant la moyenne des données. Les poussées de croissance ne fausseront pas vos chiffres et ne vous feront pas croire que vos performances étaient meilleures un mois et pires le mois suivant.

Les sorties se stabilisent-elles ?

Il est difficile de trouver un indicateur plus dangereux que le taux de désabonnement des clients, mais il en existe un. C'est l'inconstance des utilisateurs. Si vous ne parvenez pas à aplatir votre courbe de rétention, votre produit n’a pas d’attrait convaincant.

Disons que 100 utilisateurs qui se sont inscrits à votre service le 1er janvier ont un taux de rétention de 40 % à la fin du mois. Cependant, ce chiffre diminue constamment et à la fin du deuxième mois, il ne reste plus rien du chiffre initial. Si vous avez des cohortes, ou des utilisateurs regroupés par dates d'abonnement, qui s'épuisent presque entièrement et ne se stabilisent jamais, vous avez sérieux Problèmes.

Alors qu’est-ce que cela signifie pour votre croissance ?

Utilisateurs actifs hebdomadaires (WAU) par cohorte mensuelle (données fictives). Vertical : nombre total de WAU. Horizontal : cohortes mensuelles

D'abord votre taille ne diminuera pas. Mais en regardant le graphique ci-dessus, vous pouvez voir qu’avec le temps, le nombre d’utilisateurs qui partent augmentera, ce qui finira par ralentir votre croissance. Si vous continuez le graphique plus à droite, la courbe va certainement baisser. Les utilisateurs quitteront votre site Web/application à un rythme toujours croissant et vous en acquerrez de nouveaux au même rythme.

Métrique № 2. Taux de fidélisation des clients par cohorte

Divisez les utilisateurs en fonction de la date de début d’utilisation de vos services et effectuez une analyse de cohorte. Vous devez aplatir la courbe de rétention. Trouvez le moment (peu importe que ce soit le deuxième jour ou la troisième semaine) où les utilisateurs ont arrêté de fuir.

Jetez un œil à 2 analyses de cohorte :

Dans la première, l’exode commence progressivement dans chaque cohorte jusqu’à ce qu’il ne reste plus personne. Mais dans la seconde, la courbe de rétention s’aplatit au jour 12, et chaque nouvelle cohorte s’appuie sur ce qui reste de la précédente. Si votre analyse est similaire à la première, concentrez-vous sur une communication plus claire de la valeur de l'offre à vos clients dès les premières étapes de la fidélisation. Ce n’est qu’alors que votre graphique de croissance ressemblera à ceci :

Une fois que vous avez aplati votre courbe de rétention, vous pouvez investir pour accélérer le processus. Essayez d'amener les utilisateurs à ce moment « Aha ! » vers le troisième jour, plutôt que le jour 12, où le même taux de rétention équivaudra à un plus grand nombre d'utilisateurs.

Quelle valeur ont vos utilisateurs ?

Même si vous aplatissez la courbe, tôt ou tard, les utilisateurs commenceront à vous quitter. L’objectif est de décider quand il est trop tôt et ce qui peut être fait pour les retenir plus longtemps.

Il existe une légende selon laquelle tant que votre valeur à vie d'un client (LTV) est supérieure à votre coût d'acquisition client (CAC), votre position est stable. En d’autres termes, tant que vous dépensez moins en marketing que le revenu total que vous générez grâce aux clients acquis, tout va bien.

LTV > CAC = ☺

Est-ce que tout va bien ? Non.

Cette formule est valable sous deux hypothèses très imprécises :

1. Les taux de désabonnement sont constants et
2. Tous les utilisateurs finiront par partir.

Comme nous l'avons montré dans le chapitre précédent, les sorties n'est pas constante, et vous ne voulez pas que ce soit le cas. Vous travaillez pour améliorer continuellement cette métrique. Pour la deuxième hypothèse, vous espérez attirer des clients qui jamais vous ne serez pas abandonné.

Métrique n ° 3. Bénéfice total de la cohorte

Au lieu de cette formule, Open View Partners, qui travaille avec des startups de logiciels en phase d'expansion, a mis au point une formule améliorée pour comprendre la valeur utilisateur. Ils recommandent d’examiner quelque chose appelé Revenu cumulatif de cohorte (CCR) et de le comparer au CAC. Le CCR est le montant total des revenus générés par la part de clients que vous avez acquis sur une période de temps donnée (généralement 12 ou 24 mois).

CCR annuel = CCR de la cohorte correspondante au 12ème mois / dépenses totales de vente et de marketing au cours du premier mois pour la cohorte donnée

La nouvelle formule comprend une période de temps. Il garantit que vous comparez valide le bénéfice total d'une cohorte individuelle avec le montant que vous dépensez pour l'acquérir. Il n’y a pas de place pour de fausses hypothèses et vous obtenez une véritable compréhension de votre seuil de rentabilité et de celui de votre CAC.

La comparaison du CCR et du CAC entre les cohortes vous montrera où vous vous améliorez au fil du temps et à quelle vitesse vous êtes en mesure de récupérer vos coûts d'acquisition de clients.

Les taux de rétention sont importants, mais ils ne disent pas tout. Le fait est que le processus de départ d'un utilisateur peut prendre une minute, une heure ou même une semaine après qu'il ait pris sa décision initiale concernant votre produit. Peut-être souhaite-t-il résilier son abonnement, mais il continue de l'oublier. Ou bien il décide de donner une autre chance au produit, mais les choses ne fonctionnent pas.

Disons que votre graphique de rétention présente cette pente inquiétante :

Vous remarquez une forte baisse de la rétention, mais vous n'avez aucune idée de ce qui se passe. La courbe semble s'accentuer dès le 14ème jour... Mais est-ce dû à un terrible bug ou les utilisateurs se sont-ils simplement souvenus qu'ils souhaitaient résilier leur abonnement ?

Métrique n°4. DAU/WAU/MAU

Au lieu de vous concentrer uniquement sur la rétention, vous devriez vous pencher sur l’analyse du comportement des utilisateurs. C'est elle qui vous expliquera qui est actif et qui vient de prendre le temps de se désinscrire.

Pour ce faire, vous devez examiner votre niveau d’activité. Selon la nature de votre produit, vous devez payer attention particulièreà l'une des métriques suivantes :

Utilisateurs actifs quotidiens (DAU)

Utilisateurs actifs mensuels (MAU)

Si votre valeur principale vient de l'utilisation quotidienne (vous faites la promotion d'une application de messagerie ou d'un organisateur de flux de travail), alors vous vous concentrez sur les utilisateurs actifs quotidiens. Si la valeur dépend d’enregistrements moins fréquents, suivez WAU ou même MAU.

Il n’arrive pas que tous les utilisateurs se réveillent un matin et décident de quitter votre application. La sortie est généralement précédée d'une diminution de l'activité. Définissez des repères d'activité pour vos utilisateurs et si vous ne vous en approchez pas, commencez le processus de réengagement avant qu'il ne soit trop tard.

Prévenir plutôt que traiter les symptômes

Appliquer toutes les stratégies de rétention à votre base peut être très tentant, que vous ayez ou non un problème de désabonnement. Mais cela vous déchirera et vous n’obtiendrez que peu de résultats. Les 4 métriques évoquées ci-dessus donnent une idée de la manière de fixer des objectifs de désabonnement et de prendre rapidement les mesures requises.

Une fois que ces mesures commencent à donner d’excellents résultats, vous pouvez retrousser vos manches et vous concentrer sur l’extraction d’encore plus de valeur auprès de vos utilisateurs.

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La première fois que je suis tombé sur les métriques DAU/MAU, c'était lorsqu'elles étaient mentionnées dans le contexte de jeux sur Facebook en 2009. Et même si je suis sûr joueurs sérieux ils ne comptent plus sur eux mesures de croissance Néanmoins, pour de nombreux spécialistes du marketing, ils se sont révélés très attractifs.

Aujourd’hui, nous allons expliquer pourquoi ces mesures sont à la fois si attrayantes et dangereuses.

Commençons par leur définition.

UAD (Utilisateurs actifs quotidiens) correspond au nombre de clients (uniques) qui ont utilisé votre service (généralement connectés) un jour spécifique.

UAM (Utilisateurs actifs mensuels) correspond au nombre de clients (uniques) qui ont utilisé votre service au cours du dernier mois (ou des 30 derniers jours).

DAU/MAU C'est ce que % de nos clients (uniques) encore utilisé votre service pendant la période. C'est ce qu'on appelle le « caractère collant ».

Lesquels sont là ? avantages leur utilisation ?

D'abord: Il est très simple de calculer de telles mesures. En langage DAX, les calculs pourraient ressembler à ceci.

:=
DISTINCTCOUNT (tbl_users)

:=
CALCULER(,
DATESINPERIOD (Calendrier, MIN (Calendrier), -30, JOUR))

Deuxième: de nombreuses entreprises sont fermées et n'ouvrent pas leurs métriques (par exemple ARPU ou LTV). Mais grâce aux outils de veille concurrentielle, vous pouvez relativement facilement estimer la taille de l’audience de vos concurrents et comparer vos indicateurs de croissance avec leurs indicateurs de croissance.

En fait, c’est là que s’arrête l’attrait de ces mesures.

Lesquels sont là ? des risques leur utilisation ?

(1) Le DAU est une mesure de croissance largement volatile et, en même temps, n’explique pas du tout pourquoi cette croissance se produit.

1. Est-ce le résultat de relations publiques, alors que plusieurs publications spécialisées de renom vous ont prêté attention ?
2. Est-ce le résultat d’un marketing où de nombreux « nouveaux » clients ont été attirés grâce au lancement d’une nouvelle campagne marketing d’acquisition ?
3. Est-ce le résultat d'un marketing où une campagne de marketing de fidélisation a entraîné le retour de nombreux « anciens » clients ?

Comme vous pouvez le constater, les facteurs peuvent être très différents.

Le premier facteur de croissance en général externe(vous ne l'avez pas influencé). On ne peut donc pas compter sur la pérennité d’un tel résultat.

Les deuxième et troisième facteurs de croissance, bien que interne(le résultat de vos efforts), cependant, la nature de ces facteurs est différente. Cela signifie que la stabilité du résultat dans le temps sera différente.

(2) Les DAU/MAU sont souvent considérés comme un indicateur pour évaluer le mécanisme de rétention interne de votre service. Cependant, cela n’est pas vrai non plus.

Les connexions des utilisateurs ne correspondent généralement pas bien à l’action cible. En règle générale, l’image d’une croissance explosive ressemble à ceci.

Source : amplitude.com.

Même si les DAU continuent de croître, les sorties de capitaux augmentent déjà beaucoup plus rapidement. Le retour à la position de départ n’est donc qu’une question de quelques semaines.

Pourquoi cela arrive-t-il?

D'une part, la connexion en tant qu'action cible imaginaire ne correspond pas bien aux actions cibles réelles, par exemple la visualisation d'un produit.

En revanche, les entreprises génèrent le plus souvent de la croissance grâce aux deux premiers facteurs.

C'est l'attraction, et l'attraction est généralement mesurée et optimisée par d'abord action cible (connexion/achat), au lieu d'actions cibles répétées ( nième connexion, mois d'achat). Il s'avère donc que ces mesures sont métriques de vanité.

Que pensez-vous de DAU, MAU ?

Une approche plus pratique est décrite par moi ici :

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Aujourd'hui, nous parlerons du LTV dans un contexte différent : un contexte appliqué simplifié.

Alors, avant toi Grille du cycle de vie.

Le nom et le concept de cette merveilleuse technique ont été donnés par l'éminent spécialiste du marketing Jim Novo. Assurez-vous de relire son blog, en particulier les articles précédents.

Essentiellement, LCG est une matrice RF(M) :
Par horizontal axe que vous regardez R. efficacité(récence du dernier achat);Par verticale axe que vous regardez F fréquence(nombre d'achats) ; Dans chaque cellule, vous voyez le nombre de clients avec certains paramètres R et F. En construisant une telle matrice, nous pouvons immédiatement répondre à de nombreuses questions, mais maintenant nous ne nous intéressons qu'à quatre : quels clients critique pour le business?
(quadrant supérieur droit) quels clients vraiment développer plus loin?
(quadrant inférieur droit) quels clients probablement perdu pour le business?
(quadrant supérieur gauche) quels clients pas intéressant pour le business? J'en suis sûr, tant que tu...

Or mettre en place la mécanique interne de l’application est un jeu aveugle. Ce n'est qu'en analysant les données et en évaluant les actions individuelles que les bonnes décisions peuvent être prises. Ci-dessous, nous avons répertorié les mesures les plus importantes dont vous ne pouvez pas vous passer lors de la promotion.

Indicateurs généraux

Nombre d'installations et nombre d'inscriptions -Ce sont des mesures de base qui reflètent les indicateurs les plus évidents. En eux-mêmes, ils ne sont pas d'une grande valeur pour l'analyse, mais ils sont nécessaires lors du calcul d'autres indicateurs.

Il convient de souligner l’importance des différences entre ces deux mesures. Tout d'abord, l'utilisateur peut installer l'application, puis la supprimer sans s'y connecter. Dans ce cas, l’installation sera comptabilisée, mais l’inscription n’aura pas lieu. Deuxièmement, un utilisateur peut effectuer plusieurs installations : par exemple, sur deux de ses appareils - un smartphone et une tablette, mais dans les deux cas, il se connectera à l'application sous un seul. compte. Par conséquent, l’inscription comptera pour une et les installations, deux.

Le nombre d’installations et d’autres informations sont généralement plus faciles à trouver dans les systèmes internes d’analyse des applications ou dans le compte du développeur dans le magasin.

Activité de l'utilisateur

Le nombre d’inscriptions ne permet en aucun cas de juger de l’audience réelle de l’application. Après tout, dans tout projet, il y a presque toujours des « âmes mortes » - des utilisateurs qui ont cessé d'utiliser l'application. Par conséquent, des mesures spéciales ont été adoptées pour une évaluation objective.

L'activité des utilisateurs est généralement mesurée sur une certaine période, le plus souvent un mois, une semaine ou un jour. La métrique DAU (Daily Active Users) reflète le nombre d'utilisateurs uniques qui ont visité l'application au cours de la journée, WAU (Weekly Active Users) - la semaine et MAU (Monthly Active Users) - le mois. Ainsi, si tous les utilisateurs se connectent à l'application tous les jours pendant un mois, alors le DAU et le MAU seront égaux. Mais en vrai vie Bien entendu, cela n’arrive pas. Ces indicateurs indiquent principalement l’ampleur de votre projet.

De plus, dans l'analyse mobile, il existe une métrique qui indique la fréquence à laquelle les utilisateurs accèdent à l'application - ce qu'on appelle. Facteur collant. Calculer engagement des utilisateurs assez simple : il faut diviser DAU par MAU (WAU). Par exemple, si l'audience quotidienne compte 100 utilisateurs et que l'audience mensuelle est de 500, alors l'engagement sera de 20 %. Cet indicateur ne peut refléter la réalité que si l’afflux de nouveaux utilisateurs est uniforme.

taux de rétention- une mesure de l'efficacité de la fidélisation des utilisateurs, en d'autres termes - la fréquence de leur retour. Pour calculer cet indicateur, il faut partir de nombre total utilisateurs en fin de période, soustrayez les nouveaux (qui sont venus sur l'application pendant la période) et divisez par le nombre d'utilisateurs en début de période. En règle générale, les taux de rétention sont calculés pour deux jours, une semaine, deux semaines et un mois. Cette mesure montre le degré d’attachement du public au produit. C’est également important pour la planification financière.

Durée de la séance- la durée pendant laquelle l'utilisateur interagit avec l'application. Par exemple, pour la plupart des jeux, les longues sessions sont bénéfiques et indiquent un niveau élevé d'implication des utilisateurs, mais dans les services d'appel de taxi ou de réservation d'hôtel, la durée de la session ne joue pas un rôle particulier. Dans ceux-ci, les développeurs s'efforcent d'obtenir le chemin de conversion le plus court possible.

Métriques de monétisation

Le groupe suivant de mesures est lié au revenu. Il est important de comprendre combien et comment les utilisateurs dépensent. Cela permet d’évaluer l’efficacité des méthodes de monétisation ou encore de réfléchir à changer de modèle économique.

ARPU(Average Revenue per User) est l’un des indicateurs fondamentaux de la monétisation d’un projet. Cette mesure reflète le montant des revenus générés en moyenne par chaque utilisateur. Son calcul est simple : le volume total des revenus doit être divisé par le nombre d'utilisateurs de l'application. La dynamique de cet indicateur est également importante : s'il augmente, cela signifie que le projet évolue dans la bonne direction.

ARPA(Revenu moyen par compte) - la même chose, mais pas par utilisateur, mais par compte. Cet indicateur est utilisé si l'application implique de gagner de l'argent grâce aux paiements directs des utilisateurs déjà enregistrés.

ARPPU(Revenu moyen par utilisateur payant) – cette mesure peut facilement être confondue avec l'ARPU – la différence n'est qu'une lettre. La seule différence est que seuls les utilisateurs payants sont pris en compte. Autrement dit, l’ARPU est généralement beaucoup plus élevé que l’ARPU.

LTV(Lifetime Value) - les revenus que l'utilisateur génère pendant toute la durée de vie de l'application. C'est l'un des indicateurs fondamentaux, lorsqu'elle commence à dépasser le CAC - le coût pour attirer un utilisateur - la publicité peut être considérée comme rentable. Il faut s'efforcer de faire en sorte que le LTV dépasse le CAC d'au moins 3 fois, cela permettra d'investir dans le développement et de couvrir les amortissements, et pas seulement de rembourser les coûts directs d'attraction des clients.

ALTC(Average Lifetime of a Customer) est un indicateur nécessaire au calcul du LTV ; il nous renseigne sur la « durée de vie » de l’utilisateur dans l’application. Par exemple, pour les applications du segment e-commerce, il s'agit en règle générale du nombre de transactions pendant la période pendant laquelle le client utilise l'application.

Taux de désabonnement- taux de désabonnement des utilisateurs, la métrique reflète le pourcentage d'utilisateurs qui sont partis. Plus le taux de désabonnement est bas, mieux c'est pour le projet.

Mesures d'efficacité de la publicité

Le groupe de mesures suivant concerne directement l'achat et la promotion du trafic et est utilisé pour évaluer l'efficacité de la publicité. Après tout, l’un des principes fondamentaux de la promotion est de ne pas dépenser plus en publicité que de réaliser des bénéfices.

(Coût par installation) - le coût d'une installation. La métrique prend en compte tous les coûts liés à l’attraction de nouveaux utilisateurs. Pour calculer le CPI, vous devez diviser tous les coûts publicitaires par le nombre d'installations attirées. Mais cet indicateur est très arbitraire : il ne prend pas en compte un certain nombre de facteurs.

eCPI ou le coût d'installation effectif est un indicateur plus précis, lors de son calcul, la viralité est prise en compte.

Facteur K ou coefficient de viralité - un indicateur de la propagation naturelle de l'application. Les utilisateurs en parlent dans dans les réseaux sociaux, recommander à des amis et transmettre des informations par d'autres moyens. En règle générale, cela est réalisé grâce à des mécanismes sociaux spéciaux intégrés à l’application. Cet indicateur se calcule comme suit : il faut multiplier le nombre de recommandations par la proportion de personnes qui les ont acceptées.

CAC(Coût d'acquisition client) - le coût pour attirer un utilisateur. Il diffère du CPI dans la mesure où il prend en compte non pas les installations, mais les clients payants. La différence est qu'un utilisateur peut avoir plusieurs appareils sur lesquels l'application est installée.

CR(Taux de conversion) - taux de conversion. Il s’agit d’une métrique générale qui peut être utilisée de différentes manières. Par exemple, les spécialistes du marketing calculent souvent la conversion par clic pour installer. Dans ce cas, les chiffres peuvent renseigner sur la qualité de la page de destination et vous permettre de tirer des conclusions sur le public attiré - qu'il soit ciblé ou non. La conversion des installations en actions ciblées est également importante. Il permet d'évaluer la qualité du trafic provenant de différentes sources et éliminer les plus inefficaces.

Services d'analyse mobile

Pour collecter toutes les données ci-dessus, vous ne pouvez pas vous passer d'outils spéciaux - les services d'analyse mobile.

Google Analytics- le système d'analyse le plus courant, diffère des autres en ce qu'il est gratuit. Il permet de recevoir toutes les données nécessaires, mais nécessite une configuration minutieuse.

Rafale- un service payant, mais avec des prix abordables. Une interface claire et une configuration simple facilitent la génération de rapports et la surveillance d'un large ensemble de mesures.

Panneau mixte- l'un des services les plus pratiques et les plus puissants. Mais tu dois payer pour ça - ce système l'analyse est considérée comme la plus chère. Mais il vous permet d’obtenir des statistiques sur presque toutes les métriques.

Les mesures répertoriées dans l'article ne constituent que la base d'une analyse mobile pratique. Les indicateurs en eux-mêmes apportent peu informations utiles, leur valeur principale réside dans leur interprétation correcte. De plus, ces indicateurs sont nécessaires pour calculer des métriques plus complexes. Étudiez les analyses et abonnez-vous à notre blog pour ne rien manquer.

Calculé à l'aide de la formule : Revenus de l'application / Nombre d'utilisateurs ayant effectué un paiement.

Calculé à l'aide de la formule : Revenus de l'application / Nombre de tous les utilisateurs qui ont visité l'application pendant la période de revenus reçus.

Test d'urine pour l'UIA. Le concept de microalbuminurie, son danger et ses principaux signes

La microalbuminurie est un trouble grave qui constitue une menace mortelle pour les humains aux derniers stades de progression. Un tel trouble ne peut être déterminé que par des analyses de laboratoire de la recherche d'albumine dans l'urine. Cette substance est présente dans le sang humain, son apparition dans le liquide biologique n'augure donc rien de bon.

Qu’est-ce que la microalbuminurie, en quoi peut-elle être dangereuse pour la santé du patient et comment recueillir les urines pour tester la présence d’albumine ? Prenons-le dans l'ordre.

Qu’est-ce que l’UIA ?

La MAU ou microalbuminurie est la présence d'albumine dans le liquide biologique. Il indique la présence de diverses pathologies (le plus souvent rénales) et peut survenir selon 5 degrés de gravité.

1. Au premier stade, la microalbumine n'est pratiquement pas détectable dans les urines. Elle est totalement asymptomatique puisque la maladie commence tout juste à se développer.
2. Phase initiale de développement. Le patient continue de subir des changements pathologiques dangereux, mais le niveau d'albumine dans le liquide biologique ne dépasse pas les valeurs standards.
3. La troisième phase est pré-néphrotique. À ce stade, la maladie peut déjà être détectée en effectuant un test d'urine pour l'UIA. Si nécessaire, d'autres procédures de diagnostic sont prescrites pour évaluer les fonctions des glomérules de filtration rénale.
4. Phase de néphrose. Le patient souffre d'hypertension artérielle et de gonflement des membres et du visage. L'analyse clinique montre clairement des signes de protéinurie, d'érythrocyturie, l'apparition de créatinine et d'urée.
5. Développement de l'insuffisance rénale. Le patient souffre de fréquentes crises d'hypertension artérielle, son gonflement ne disparaît pratiquement pas, l'analyse d'urine contient des protéines, des cellules sanguines, des particules d'urée et de créatinine. Il n'y a pas de sucre.

Un patient atteint de diabète sucré passe par toutes ces étapes de microalbuminurie. Si vous ne réagissez pas à temps aux symptômes dangereux, en plus de la néphrose diabétique, le patient risque de tomber dans le coma diabétique, ce qui constitue déjà une menace directe pour sa vie.

Performances optimales et écarts importants

L'albumine dans les urines peut être détectée chez plusieurs catégories de patients, à savoir :

• les diabétiques;
• les personnes souffrant de pathologies rénales ;
• les patients atteints de cardiopathie athéroscléreuse ;
• noyaux.

Le niveau de microalbumine dans l'urine humaine dépend de nombreux facteurs. Si au moins l'un d'entre eux se produit, le niveau de la substance peut augmenter fortement. Ces facteurs sont :

• activité physique excessive;
• abus d'aliments protéinés;
• manque de liquide dans le corps, déshydratation;
• fièvre;
• processus inflammatoires survenant dans les organes du système urinaire;
• fumeur;
• processus hypertrophiques dans le myocarde;
• inflammation des reins;
• une forte augmentation des niveaux de créatinine.

La norme quotidienne de MAU dans l'urine de toute personne, quel que soit son âge, ne doit pas dépasser 30 mg. Si ces indicateurs étaient dépassés, même légèrement, cela devrait servir de base à un examen plus approfondi du patient. Ainsi, de tels écarts indiquent souvent le développement d'une néphropathie, qui peut évoluer vers un problème plus grave.

Si la norme d'albumine dans l'urine a été dépassée 10 fois, et ce moment la dose quotidienne est de 300 mg, cela indique des lésions rénales pathologiques et très potentiellement mortelles.

Que montre l’analyse d’urine pour l’UIA et quand est-elle nécessaire ?

Tout d’abord, vous devez déterminer de quel type de test d’urine il s’agit pour l’UIA. Une telle étude clinique n'est réalisée que s'il existe certaines indications, que nous examinerons un peu plus tard. A l'aide d'un tel test, le technicien de laboratoire calcule la quantité d'albumine, et détecte également (ou ne détecte pas) des substances qui ne sont pas observées chez les personnes en bonne santé - protéines, sucre, globules rouges, etc.

L'analyse UIA permet de déterminer la présence de :

• diabète sucré;
• sarcoïdose;
• troubles graves du système cardiovasculaire;
• hypertension artérielle;
• allergies au fructose.

Cependant, la raison la plus courante de l’augmentation de la microalbumine dans l’urine est le diabète sucré. Une analyse pour la détection de cette substance dans les urines est nécessaire si le patient :

• se plaint de douleurs fréquentes ou constantes dans la région de la poitrine ;
• ressent un inconfort sévère dans le côté gauche de la poitrine, voire dans tout le torse ;
• souffre de fréquentes crises d'hypertension;
• ressent une faiblesse générale, une léthargie, une fatigue.

À des stades ultérieurs, le patient peut présenter des symptômes évidents d’accident vasculaire cérébral. Les conséquences de la maladie peuvent être très dangereuses, donc si vous ressentez fréquemment des étourdissements, des syncopes, des crises de nausée et d'autres symptômes, vous devez absolument consulter un médecin.

Quelle est la bonne approche pour collecter l’urine pour analyse ?

Un test d'urine pour la microalbuminurie peut être prescrit par un endocrinologue, un interniste, un urologue ou un cardiologue. Chez les enfants, un médecin de famille ou un pédiatre peut vous orienter vers un tel test. Si la présence d'albumine dans l'urine est détectée chez un patient, alors avant de prendre toute mesure, il doit être examiné plus en détail. Des procédures de diagnostic supplémentaires aideront à établir la cause de la maladie et commenceront alors seulement à l'éliminer.

Comment faire un test d'urine pour la microalbuminurie ? Ceci est important à savoir afin d’obtenir de vrais résultats d’une étude clinique du liquide biologique. La collecte d'urine dépend du but pour lequel elle est effectuée.

Ainsi, l'urine pour MAU est collectée 24 heures avant le test pour déterminer la présence de sels. Pour empêcher diverses substances ou particules de pénétrer dans l'échantillon, achetez un récipient en plastique spécial pour recueillir l'urine. Ensuite, procédez comme suit :

• verser l'urine collectée dans un récipient ;
• donner le récipient pour examen ;
• attendre les résultats, et si nécessaire, re-récupérer le liquide biologique.

Comment réaliser un test d'urine pour l'UIA si vous soupçonnez le développement d'un diabète ? Il est nécessaire de collecter l'urine quotidiennement, après quoi elle doit être placée dans un endroit froid. Le lendemain, versez 100 ml de liquide dans un récipient en plastique en mélangeant avec de l'urine fraîche. Couvrez le récipient avec un couvercle, en vous assurant qu'il ferme hermétiquement le récipient.

Lors de l'envoi d'un récipient de liquide biologique pour analyse, veillez à indiquer les données nécessaires : âge, poids, date du prélèvement des urines. Si nécessaire, vous pouvez indiquer le spécialiste qui interprétera les résultats, ainsi que votre date de naissance.

Quant au rapport albumine/créatinine dans l'urine, la norme quotidienne devrait être la suivante :

Le dépassement de ces normes indique de graves dysfonctionnements dans le corps. Si de telles anomalies persistent pendant 3 mois ou plus, elles indiquent souvent une maladie rénale chronique.

Pour couronner tout ce qui précède, il convient de noter qu'une pathologie grave ne peut être évitée qu'en effectuant régulièrement des tests cliniques préventifs d'urine. Dans d’autres circonstances, il ne sera peut-être pas possible de corriger la situation.

MAU DAU ARPU, ou les métriques de trafic que vous devez connaître

Demandes de téléphones portables apporter de l'argent aux développeurs capables de s'adapter rapidement aux besoins de leur public (clients). Ce n'est pas suffisant de faire application utile, vous devez surveiller l'activité de ses utilisateurs, répondre en temps opportun aux baisses et aux augmentations de la demande et mettre en œuvre une politique tarifaire adéquate. Les mesures de performances servent cet objectif. Applications mobiles, dont nous parlerons en détail ci-dessous.

Métriques de base des applications mobiles

L'installation d'une application mobile se fait en téléchargeant le programme sur votre téléphone. Si le client est satisfait de l'application, il devient alors un utilisateur actif. A ce stade, le client doit être tellement intéressé qu'il souhaite disposer d'une version étendue de l'application, recevoir contenu additionnel. Un client satisfait et intéressé sera prêt à payer un supplément pour un service amélioré. C'est là que l'application commence à rapporter de l'argent à son créateur.

Il est facile de constater une corrélation directe entre la satisfaction des attentes des utilisateurs et les revenus directs générés par l'application. Mais comment suivre le degré de « satisfaction » des clients ? Cela peut être fait en utilisant des mesures qui aident à comprendre ce que les utilisateurs aiment et comment ils l'évaluent, par exemple en augmentant les prix du contenu supplémentaire, en introduisant de nouvelles fonctionnalités payantes, etc.

Les métriques sont utilisées dans les applications mobiles, ainsi que dans les jeux et les startups. Le développeur peut connecter plusieurs types de métriques pour obtenir le maximum évaluation complète demande des utilisateurs. Il est recommandé de commencer à prendre des mesures immédiatement après que le client ait téléchargé l'application pour la première fois.

Il est important de garder une trace des mesures suivantes :

1. Sources d'installation des applications. Nécessaire pour évaluer l’efficacité des canaux de marketing que vous utilisez.
2. Mesures de fidélisation et d’engagement des utilisateurs. Indique combien de clients ont lancé votre application après l'avoir téléchargée. Par exemple, PCU affiche le nombre maximum d'utilisateurs connectés à une application en même temps. L'ACU est une mesure du nombre moyen d'utilisateurs simultanés dans une application sur une période spécifique.
3. Nombre d'utilisateurs uniques. Le nombre de clients qui utilisent régulièrement l'application.
4. La session est une métrique. Un indicateur de la durée de séjour d'un utilisateur dans l'application.
5. Tests A/B. Ils indiquent sur quels boutons l'utilisateur a appuyé et dans quel ordre.
6. Mesures financières. Calculez l'efficacité de l'application et sa rentabilité. Les principales mesures financières sont l'ARPPU (revenu par utilisateur payant) et l'ARPU (revenu moyen par utilisateur).

Indicateurs d’activité et d’engagement des utilisateurs

Il est important que tous les développeurs d’applications mobiles comprennent l’activité et l’engagement de leurs utilisateurs. À cette fin, des métriques telles que DAU, WAU, MAU, PCU, ACU sont calculées.

Quelle est cette activité et qu’est-ce qu’elle signifie ?

Les mesures d'activité indiquent clairement combien de clients ont déjà téléchargé et utilisent l'application. Connaître ces indicateurs vous permet d'évaluer votre audience d'utilisateurs et d'analyser leurs demandes. En conséquence, vous recevez des « conseils » sur les tactiques marketing auxquelles vous devez recourir. C'est la première étape pour augmenter l'engagement des utilisateurs, et donc vos revenus.

Que sont les DAU (utilisateurs actifs quotidiens) ? Ce sont des utilisateurs actifs quotidiens. La métrique indique le nombre d'utilisateurs connectés à l'application par jour. En conséquence, les WAU (Weekly Active Users) sont des utilisateurs actifs hebdomadaires. Et les MAU (Monthly Active Users) sont des utilisateurs uniques qui visitent l'application au moins une fois par mois. Le caractère unique des utilisateurs est déterminé par leur identifiant ou leur connexion.

Pics de visites et degré d’implication

Pour obtenir le taux d'engagement des utilisateurs sur une semaine, vous devez diviser l'indicateur « quotidien » par l'indicateur « hebdomadaire » (DAU/WAU). Si vous avez besoin de connaître le coefficient de « collant » des utilisateurs à un service par mois, nous comparons les résultats « quotidiens » et « mensuels » (DAU/MAU).

Vous voulez comprendre quand les clients sont le plus actifs dans l’utilisation de votre produit ? Utilisez une métrique pour déterminer le nombre d’utilisateurs sur une période de temps donnée. Suivez les indicateurs de visites moyennes et maximales - et tirez des conclusions.

Ainsi, PCU (Peak Concurrent User ou « Peak Online Users ») est le nombre maximum d'utilisateurs qui sont simultanément dans l'application. L'indicateur est mesuré par heure, mois ou année.

Dans le même temps, la moyenne est l’ACU (Average Concurrent User ou « nombre moyen d’utilisateurs en ligne »). Nous parlons ici du nombre d'utilisateurs qui sont dans l'application en même temps pendant une période donnée. A quoi servent ces indicateurs ? Par exemple, pour déterminer le moment idéal pour lancer une campagne publicitaire.

Nous vous recommandons de tenir des statistiques et d'enregistrer les indicateurs de votre projet, vous saurez ainsi toujours si les clients aiment votre application, s'ils sont engagés et actifs, s'ils sont satisfaits de vos prix et quand vous devez modifier votre stratégie marketing.

Le calcul des métriques d’activité et d’engagement permet de calculer plus en détail les métriques financières ARPU et ARPPU. Ces derniers montrent les bénéfices reçus à la fois de tous les utilisateurs et séparément des clients qui achètent des versions et du contenu payants.

Aujourd'hui, divers systèmes d'analyse sont disponibles sur Internet, dont beaucoup peuvent être utilisés gratuitement. Par exemple, populaire pour les applications mobiles Services Google Analytics, Flurry et App Annie (cependant, App Annie facture certaines mesures supplémentaires).

Paramètres financiers

Du point de vue de la prévision des bénéfices, il s’agit du groupe de mesures le plus important.

Indicateurs financiers clés

• Brut – revenu brut pour une période spécifique ;
• Revenus – revenu net moins la part du magasin où se trouve votre application ;
• Part payante – le rapport entre le nombre de clients qui achètent des versions payantes et le nombre total d'utilisateurs uniques. Si l'indicateur diminue, cela signifie que les clients en ont marre du contenu payant, il est temps de le « relancer » (par exemple, lancer une nouvelle promotion) ;
• Transactions par utilisateur ou TBU – le nombre de paiements par utilisateur. Il est calculé en divisant le nombre total de paiements pour une certaine période par le nombre de payeurs.

Comment calculer le profit

Connaître seulement deux formules simples vous permettra de tirer des conclusions sur l’efficacité de votre candidature.

La première formule calcule le bénéfice moyen par client pour une période spécifique. Cet indicateur ARPU (Average Revenue Per User) est déterminé par le rapport entre le revenu brut des utilisateurs et le trafic moyen par jour/semaine/mois.

L’indice ARPU permet de comprendre l’efficacité globale de votre projet. Après tout, nous parlons des revenus de l'ensemble du public de l'application. L'indice dépend entre autres de votre politique tarifaire. Cependant, un autre indicateur permet de mieux comprendre l’acceptabilité de vos prix par vos clients, à savoir l’indice ARPPU (Average Revenue Per Paying User). C'est également un déterminant du bénéfice moyen par utilisateur pour une période spécifique, seulement nous parlons exclusivement de clients payants. C’est-à-dire ceux qui achètent du contenu ou des services supplémentaires auprès de vous.

Pour déterminer l'indice ARPPU, le revenu brut est corrélé au nombre d'utilisateurs payants ou PU (le nombre de clients ayant payé pour du contenu supplémentaire au cours d'une période donnée).

Grâce à l’indicateur ARPPU, il est facile de déterminer la rentabilité des contenus payants. Vous pouvez également noter la réaction des utilisateurs à la mise à jour de l'application, à la proposition de nouveaux services ou à l'augmentation des prix.

Différence entre ARPU et ARPPU

De nombreux développeurs ont des difficultés au stade initial de l’évaluation des métriques. En particulier, les indices ARPU et ARPPU sont souvent confondus.

Alors que l'ARPU affiche en fin de compte le bénéfice net par utilisateur, par exemple par jour, l'ARPU ne prend en compte que le bénéfice que vous avez reçu des clients payants. Si un jour aucun client n'a acheté de contenu supplémentaire, l'ARPPU pour ce jour sera nul.

• ARPU = Revenus / Utilisateurs (revenu net divisé par le nombre de tous les utilisateurs)

Tous les utilisateurs sont pris en compte. Cet indicateur indique clairement le revenu moyen qu’un utilisateur rapporte.

• ARPPU = Revenus / Utilisateurs payants (revenu net divisé par le nombre d'utilisateurs payants)

Seuls les utilisateurs payants sont pris en compte. ARPPU montre comment les utilisateurs réagissent à vos prix et combien ils sont prêts à payer pour du contenu payant.

Puisqu’il y a beaucoup moins d’utilisateurs payants que leur nombre total, l’ARPPU sera toujours supérieur à l’APRU.

Si vous augmentez les prix, vous risquez d’avoir moins d’utilisateurs payants. Part payante – part des clients payants. DANS dans ce cas, le bénéfice de tous les clients augmentera du fait que le nombre de clients payants diminuera après avoir augmenté les prix du contenu supplémentaire. Pour attirer davantage de clients payants, vous devez élaborer une stratégie de tarification flexible et « sensible ».

Exemples de calculs ARPU et ARPPU

Disons que vous avez 2 000 utilisateurs et que 50 d’entre eux achètent du contenu payant. Le revenu mensuel est de 5 000 $.

Vos résultats par mois :

• ARPU = 5 000 $/2 000 = 2,5 $ (c'est-à-dire qu'un utilisateur « régulier » vous paie 2,5 $ par mois) ;
• ARPPU = 5 000 $/50 = 100 $ (c'est-à-dire qu'un utilisateur payant vous rapporte 100 $ de profit par mois) ;
• Part payante = 50 / 2000 = 2,5% (ainsi, la part des utilisateurs payants est de 2,5%) ;
• Vérifions : 2,5 $ = 100 $ × 2,5 %

Autres indicateurs financiers utiles

En plus des bénéfices, vous pouvez également calculer vos dépenses. Par exemple, déterminez combien il vous en coûte pour attirer des clients. A cet effet, il existe un indice CPI (Cost per Install) - c'est le coût d'installation de l'application. Grâce à lui, vous pouvez savoir combien d'argent a été dépensé pour attirer de nouveaux clients. Cette mesure est calculée par le rapport entre le coût publicitaire et le nombre d’installations d’applications.

Vous pouvez également déterminer l’efficacité de votre projet sur toute sa « vie ». Pour ce faire, il faut prendre en compte l'indice LTV (Lifetime Value) - un indicateur de rentabilité pour la durée moyenne d'utilisation de l'application par un client.

Pour calculer l'indice LTV, vous devez multiplier le revenu par utilisateur (ARPU) par la durée moyenne d'utilisation ou Lifetime.

Votre projet est-il rentable ? Si le LTV est inférieur à l’IPC, alors ce n’est pas rentable.

Pour améliorer l'indicateur LTV, vous devez augmenter l'attractivité de l'application, réduire le coût d'attraction de nouveaux clients et augmenter le coût du contenu payant.

Avantages et inconvénients de l'utilisation des métriques

Par exemple, il sera difficile de comprendre si l'indicateur DAU d'un jour particulier est le résultat d'une campagne de relations publiques réussie, la conséquence de l'application d'une stratégie marketing pour attirer de nouveaux clients ou le retour des anciens.

L'analyse des applications mobiles permet de créer un modèle d'interaction flexible et efficace avec les clients. Tenir des statistiques et connaître le public cible assureront le succès de votre projet.

Indications, règles de prélèvement et interprétation des résultats des analyses d'urine pour la microalbuminurie

Les tests d'urine pour détecter la microalbuminurie (MAU) sont largement utilisés dans le diagnostic des premiers stades des lésions du tissu rénal.

Ce qui est important, c'est la détermination quantitative du taux d'albumine urinaire, qui reflète directement et proportionnellement le degré d'atteinte du glomérule rénal (le principal élément structurel reins).

La microalbuminurie est l'excrétion de protéine albumine dans l'urine en quantités dépassant les valeurs physiologiques.

Tableau 1 - Définition de la microalbuminurie. Source-RMJ. 2010. N° 22. Article 1327

Albuminurie physiologique et pathologique

Une personne en bonne santé excrète une petite quantité de molécules protéiques dans l'urine (jusqu'à 150 mg/dl), tandis que la teneur en albumine est inférieure à 30 mg/dl.

La quantité de protéines excrétée dans l'urine peut varier temps différent jours dans une large gamme. Ainsi, la nuit, l'excrétion d'albumine dans l'urine est inférieure d'environ 30 à 40 %, ce qui est associé à un faible niveau de pression vasculaire et à une position horizontale du corps. Cela entraîne une diminution du débit sanguin rénal et du taux de filtration de l'urine dans le glomérule.

En position verticale, le niveau d'excrétion d'albumine dans l'urine augmente, et après activité physique peut brièvement se situer dans la plage des mg/l.

La quantité d'albumine excrétée dans l'urine peut être influencée par les facteurs suivants :

1. 1 Aliment riche en protéines ;
2. 2 Travail physique pénible ;
3. 3 Infection urinaire ;
4. 4 Insuffisance circulatoire ;
5. 5 Prendre des AINS (anti-inflammatoires non stéroïdiens) ;
6. 6 Infection bactérienne grave, sepsis ;
7. 7 Grossesse.

Au contraire, la prise d'antihypertenseurs du groupe des inhibiteurs de l'ECA réduit la sécrétion d'albumine.

Le taux d’excrétion urinaire de l’albumine peut également dépendre de l’âge et de la race. L'excrétion anormale d'albumine en l'absence de signes de pathologie concomitante des organes internes se produit chez les personnes âgées et les Africains et est souvent associée à un excès de poids.

Analyse d'urine pour AUI - indications d'utilisation

La microalbuminurie (en abrégé MAU) est la plus précoce et signe fiable dommages au tissu rénal.

Puisqu'il est impossible de la déterminer par les méthodes de routine, la recherche de microalbuminurie dans les urines est incluse dans les normes d'examen des patients à risque, principalement chez les patients présentant une diabète sucré et l'hypertension artérielle.

Liste des patients à dépister pour la microalbuminurie :

1. 1 Patients atteints de tout type de diabète sucré et ayant des antécédents de la maladie depuis plus de 5 ans (une fois tous les 6 mois) ;
2. 2 patients souffrant d'hypertension (une fois tous les 12 mois);
3. 3 Patients après transplantation rénale pour surveiller l'évolution des réactions de rejet ;
4. 4 Patients atteints de glomérulonéphrite chronique.

Causes de dommages au glomérule rénal

Parmi les principales causes d’atteinte des glomérules rénaux, et donc de microalbuminurie, figurent :

1. 1 Haut niveau glycémie. La MAU est le tout premier signe de néphropathie diabétique. Le principal mécanisme d'apparition de la microalbuminurie dans le diabète sucré est l'hyperfiltration du glomérule rénal et les lésions des vaisseaux rénaux dues à l'hyperglycémie. Si elle n'est pas traitée, la néphropathie diabétique progresse rapidement, conduisant à une insuffisance rénale et à la nécessité d'une hémodialyse. C'est pourquoi chaque patient atteint de diabète sucré devrait subir un test d'urine pour l'AUI au moins une fois tous les six mois, afin de détecter précocement la néphropathie et de la traiter rapidement.
2. 2 Niveau élevé de pression systolique. L’hypertension est une maladie systémique qui touche un grand nombre d’organes et de systèmes, dont les reins. Dans ce cas, la MAU est le signe du développement de complications rénales - néphrosclérose hypertensive, qui repose sur une pression de filtration accrue, une fibrose tubulo-interstitielle et une perméabilité accrue de la paroi vasculaire aux protéines. La MAU est un facteur de risque autosuffisant pour le développement de complications de l'hypertension.
3. 3 Surpoids, obésité, syndrome métabolique. Depuis 1999, l'OMS définit la microalbuminurie comme l'une des composantes du syndrome métabolique.
4. 4 Hypercholestérolémie et hypertriglycéridémie, qui conduisent au développement d'une athérosclérose généralisée. La MAU reflète dans ce cas les phénomènes de dysfonctionnement endothélial et est directement liée à un risque cardiovasculaire accru.
5. 5 Inflammation chronique du tissu rénal. L'apparition d'une MAU (et d'une protéinurie en général) est un signe pronostique défavorable de l'évolution de la glomérulonéphrite.
6. 6 Fumer. Chez les fumeurs, l'excrétion d'albumine dans l'urine est environ 20 à 30 % plus élevée (Nelson, 1991, Mogestein, 1995), ce qui est associé aux dommages causés par la nicotine à l'endothélium vasculaire.

Méthode de détermination

L'albuminurie pathologique n'est pas détectée par les méthodes habituelles d'examen des urines, par exemple par précipitation acide.

Compte tenu de la variabilité quotidienne significative de l’excrétion urinaire d’albumine, seule la détection de la MAU dans deux ou trois analyses d’urine consécutives est significative sur le plan diagnostique.

Pour un test de dépistage urinaire de l'UIA, il est permis d'utiliser des bandelettes de test spécialement conçues, mais en cas de test positif utilisant des tests rapides, il est nécessaire de confirmer l'albuminurie pathologique à l'aide de méthodes permettant de déterminer la concentration d'albumine.

L'évaluation semi-quantitative est réalisée à l'aide de bandelettes spéciales - tests de bandelettes, où il existe 6 gradations de concentration d'albumine dans l'urine (« non détecté », « traces » - jusqu'à 150 mg/l, plus de 300 mg/l, 1000 mg /l, 2000 mg/l).l, et plus de 2 mille mg/l). La sensibilité de cette méthode est d'environ 90 %.

La détermination quantitative est réalisée à l'aide de :

1. 1 Détermination du rapport créatinine et albumine (C/A) dans les urines ;
2. 2 Méthode immunoturbidimétrique directe. La méthode permet d'estimer la concentration d'albumine par la turbidité de la solution obtenue après l'interaction de la protéine avec des anticorps spécifiques et la précipitation de complexes immuns.
3. 3 Méthode immunochimique utilisant le système « HemoCue » (réactions immunochimiques utilisant des anticorps anti-humains). Les complexes albumine-anticorps conduisent à la formation d'un précipité, qui est ensuite capturé par un photomètre.

Comment collecter du matériel pour la recherche ?

La collecte d'urine à des fins de recherche ne nécessite pas de préparation préalable.

Règles de collecte du matériel :

1. 1 La collecte des urines s'effectue sur une journée complète (de 08h00 le premier jour à 08h00 le deuxième jour), la toute première portion d'urine doit être versée dans les toilettes.
2. 2 Toute l'urine excrétée sur 24 heures est collectée dans un seul récipient (stérile). Pendant la journée, le récipient doit être conservé dans un endroit frais, à l'abri du soleil.
3. 3 La quantité quotidienne d'urine doit être mesurée et le résultat consigné sur le formulaire de référence pour la recherche délivré.
4. 4 Après cela, l'urine est mélangée (cela est nécessaire, car les protéines peuvent se déposer au fond du pot !) et versée dans un récipient stérile dans un volume d'environ 100 ml.
5. 5 conteneurs dans dès que possible livré au laboratoire.
6. 6 Il n'est pas nécessaire d'envoyer toute l'urine collectée quotidiennement au laboratoire.
7. 7 Puisque la libération d'albumine dépend de la taille et du poids, ces paramètres DOIVENT être consignés sur la directive émise. Sans eux, l'urine ne sera pas acceptée pour examen.

Que faire si une microalbuminurie est détectée ?

Si, outre la microalbuminurie, aucune autre pathologie des organes internes n'a été identifiée, il est alors conseillé d'effectuer des diagnostics supplémentaires pour exclure le diabète sucré et l'hypertension.

Pour cela, une surveillance de la tension artérielle 24 heures sur 24 et un test de tolérance au glucose sont nécessaires.

Chez les patients atteints de MAU et de diabète sucré et/ou d'hypertension préalablement diagnostiqués, les critères de laboratoire suivants doivent être remplis :

1. 1 Cholestérol<4,5 ммоль/л;
2. 2 Triglycérides (TG) jusqu'à 1,7 mmol/l ;
3. 3 Hémoglobine glyquée jusqu'à 6,5 % ;
4. 4 Pression systolique<130 мм.рт.ст.

Cela permet de réduire de 50 % la mortalité due aux complications cardiovasculaires. Chez les patients diabétiques de type 1, les indicateurs sont légèrement différents et sont :

1. 1 Hémoglobine glyquée< 8,0%;
2. 2 Tension artérielle<115/75 мм.рт.ст;
3. 3 Cholestérol jusqu'à 5,1 mmol/l ;
4. 4 Triglycérides jusqu'à 1,6 mmol/l.

Prévention de l'AUI

Afin de prévenir les dommages au tissu rénal, plusieurs règles doivent être respectées :

1. 1 Surveillance systématique de la glycémie à jeun – les niveaux normaux sont de 3,5 à 6,0 mmol/l.
2. 2 Surveillance quotidienne de la tension artérielle, qui ne doit pas dépasser 130/80 mmHg.
3. 3 Surveillance trimestrielle des indicateurs du profil lipidique - avec des taux élevés de cholestérol et de triglycérides, non seulement la formation de plaques d'athérosclérose se produit, mais également des dommages au tissu rénal ;
4. 4 Arrêtez complètement de fumer et les cigarettes analogues à la nicotine. La nicotine est dangereuse pour tous les vaisseaux sanguins du corps humain, y compris les vaisseaux rénaux. Le risque de développer une protéinurie chez les fumeurs est environ 21 fois plus élevé que chez les non-fumeurs.

Qu’est-ce que Mau ?

Mais le plus souvent, chez les chats, cela signifie qu'ils ont besoin du sexe opposé. Eh bien... je pense que vous pouvez le deviner vous-même))

Matériel de Wikipédia - l'encyclopédie gratuite

IL EXISTE UNE RACE DE CHATS (ÉGYPTIENS) APPELÉE « MAU »

Les chats sont depuis longtemps les préférés des Égyptiens. Dans les temps anciens, ils symbolisaient les dieux Ra et Bast. La race Mau est indigène, elle nous est venue de l’Egypte ancienne, et son nom signifie « chat » en égyptien. Les femmes égyptiennes sont apparues en Europe au milieu des années 50 du 20e siècle et un peu plus tard aux États-Unis.

Qu'est-ce que Mau

institution pharmaceutique municipale

frappe aérienne massive

Association internationale des universités

éducation et science, organisation

Dictionnaire : S. Fadeev. Dictionnaire des abréviations de la langue russe moderne. - Saint-Pétersbourg : Politekhnika, 1997. - 527 p.

Compagnies aériennes internationales d'Ukraine

École d'artillerie de Moscou

militaire, histoire, Moscou, éducation et science

Dictionnaire : Dictionnaire des abréviations et abréviations de l'armée et des services spéciaux. Comp. A. A. Chchelokov. - M. : AST Publishing House LLC, Geleos Publishing House CJSC, 2003. - 318 p.

Département antimonopole de Moscou

Académie de gestion de Moscou

Moscou, éducation et science

Plateforme aéronautique de Moscou

Dictionnaire : Dictionnaire des abréviations et abréviations de l'armée et des services spéciaux. Comp. A. A. Chchelokov. - M. : AST Publishing House LLC, Geleos Publishing House CJSC, 2003. - 318 p.

institution municipale autonome

par exemple : MAU NGSP

marketing et gestion de crise

carbones aromatiques polynucléaires

carbone azoté modifié

"Services aéronautiques de Moscou"

"Aéroport international d'Oufa"

avia, Oufa, organisation

Dictionnaire des abréviations et des abréviations. Académicien. 2015.

Voyez ce qu'est « MAU » dans d'autres dictionnaires :

UIA - a plusieurs significations : Contenu 1 Nom de famille 2 Abréviations 3 Autres 4 Sources... Wikipédia

Mau - Mau, Vladimir Alexandrovitch La requête « MAU » est redirigée ici ; voir aussi d'autres significations. Vladimir Alexandrovitch Mau Date de naissance : 29 décembre ... Wikipédia

Mau - int. miaou Chetyum "mau" eIo. Mau, maur sikIush, kIushherykor zynapts, cheu tsepkyyr zigyogu, zygu tsIykIur IeshIul, zilye tsIykIur zimazh, pyramyzhyr zizhiau, chyg zhaui chIemykh, unem ehesh chiens esho, shyu aer kIyyeu eukIy, tsygyor kIyeu e kuzy... Adygabzem izehef épaisyIal

Mau V. - La requête « MAU » est redirigée ici. Voir aussi d'autres significations. Vladimir Alexandrovitch Mau (né le 29 décembre 1959 à Moscou) économiste universitaire russe. Depuis 2002, recteur de l'Académie d'économie nationale du gouvernement russe. Table des matières 1... ...Wikipédia

Mau V. A. - La requête « MAU » est ici redirigée. Voir aussi d'autres significations. Vladimir Alexandrovitch Mau (né le 29 décembre 1959 à Moscou) économiste universitaire russe. Depuis 2002, recteur de l'Académie d'économie nationale du gouvernement russe. Table des matières 1... ...Wikipédia

æmauædz - z.b.p., min ... Dictionnaire orthographique de la langue ossète

MAU - frappe aérienne massive sur une usine d'absorption de pétrole Association internationale des universités Académie de gestion de Moscou Hub de l'aviation de Moscou Direction antimonopole de Moscou ... Dictionnaire des abréviations de la langue russe

UIA (significations) - UIA a plusieurs significations : Contenu 1 Nom de famille 2 Abréviations 3 Autres 4 Sources... Wikipédia

Mau (district) - Mau anglais. Mau Country India District de statut Une partie de l'État de l'Uttar Pradesh ... Wikipédia

Mau Mau - (Kenya). Insurrection. L'étymologie du mot n'a pas été clarifiée de manière fiable. Le terme a été utilisé pour la première fois lors du procès d’un groupe de rebelles en mai 1950 et n’a pas été utilisé par les partisans eux-mêmes. À la première étape () le mouvement de protestation paysanne... ... Terrorisme et terroristes. Ouvrage de référence historique

Test d'urine pour l'AUI

Lorsqu'une personne a des problèmes de santé ou des questions concernant son état, elle cherche d'abord des réponses sur Internet, puis se rend ensuite chez un médecin pour obtenir des conseils et de l'aide, bien qu'il soit plus correct de faire le contraire. Après tout, le médecin étudiera non seulement les symptômes, mais vous orientera également vers des tests de laboratoire. L'un des tests effectués pour déterminer le diagnostic correct est l'examen des urines pour détecter la microalbuminurie. C’est ce qui sera abordé dans cet article.

Quelle est cette étude et pourquoi est-elle réalisée ?

Un test d'urine pour Mau est une détermination de la quantité d'albumine qu'il contient. Pourquoi font-ils cela? Le fait est que l'albumine est l'une des protéines qui font partie du sang. Et la « microalbuminurie » est sa perte ou sa faible concentration. Lorsque les reins fonctionnent bien et qu’il n’y a aucune anomalie, l’albumine est alors stable et sa quantité dans les urines est très faible. Lorsque les résultats de l'étude montrent qu'il y a eu une perte d'albumine dans le sang et qu'elle est contenue dans une dose accrue dans l'urine, c'est un signe de dysfonctionnement rénal, éventuellement le début du premier stade de l'athérosclérose ou d'un dysfonctionnement endothélial.

Même un léger excès de la concentration normale d'albumine dans l'urine indique le début de modifications dans les vaisseaux sanguins, ce qui nécessite un diagnostic plus approfondi et un traitement immédiat.

Pourquoi la microalbuminaire (MAU) apparaît-elle ?

Un dépassement du niveau normal de protéines dans l'urine peut survenir pour plusieurs raisons. Il existe des facteurs qui influencent une libération ponctuelle. Ainsi, lorsqu'un diagnostic est posé, l'urine est administrée à Mau plusieurs fois sur trois mois. L'excès est considéré comme une quantité d'albumine de 30 à 300 mg par jour. Une telle libération peut survenir à la suite de :

• manger des aliments riches en protéines ;
• travail physique pénible;
• fortes charges sportives;
• augmentation de la température corporelle.

Les indicateurs dépendent également du sexe, de la race et de la région de résidence du patient.

On pense que la MAU survient le plus souvent chez les personnes qui souffrent de problèmes de surpoids, de résistance à l’insuline, qui fument beaucoup et qui ont des problèmes d’hypertrophie ou de dysfonctionnement ventriculaire gauche. Ce diagnostic est diagnostiqué principalement chez les hommes et les personnes âgées.

Pour obtenir un résultat fiable, le test Mau ne peut être effectué en cas de maladie infectieuse, y compris les ARVI, à température corporelle élevée, en cas de fièvre, après un effort physique, en cas de fatigue ou après avoir mangé.

Si les résultats ont montré une augmentation des protéines dans l'urine, cela peut indiquer les maladies ou changements suivants dans le corps :

• diabète;
• hypertension artérielle;
• glomérulonéphrite;
• dysfonctionnement du système cardiovasculaire;
• grossesse;
• hypothermie;
• sarcoïdose

Le plus souvent, la microalbuminaire survient à la suite d'un diabète sucré.

En outre, une augmentation de l'albumine dans l'urine peut indiquer le développement de maladies cardiovasculaires provoquées par le diabète de type I et de type II.

Symptômes de la microalbuminurie

Cette pathologie a ses propres stades de développement. Au stade initial, le patient ne ressent aucun changement dans le corps ni les symptômes de la maladie, mais sa composition urinaire change déjà, les tests montrent déjà une augmentation de la quantité de protéines, qui au stade initial est maintenue à moins de 30 mg par jour. Avec une progression ultérieure, la personne développe le stade prénéphrotique. La quantité d'albumine dans l'urine augmente jusqu'à 300 mg, une augmentation de la pression artérielle est observée et la filtration rénale augmente.

L'étape suivante est néphrotique. En plus de l’hypertension artérielle, elle s’accompagne également d’un gonflement. En plus d'une concentration élevée de protéines, la composition urinaire contient également des globules rouges et une augmentation des taux de créatinine et d'urée est observée.

La dernière étape est l'insuffisance rénale. Ses symptômes :

• augmentation fréquente de la pression artérielle;
• gonflement constant;
• un grand nombre de globules rouges dans l'urine ;
• faible taux de filtration;
• une grande quantité de protéines, de créatinine et d'urée dans l'urine ;
• manque de glucose dans les urines.
• L'insuline n'est pas excrétée par les reins.

Tous ces signes peuvent indiquer le développement d'une pathologie cardiaque. A ce moment, une douleur peut apparaître derrière le sternum, qui irradie vers le côté gauche du corps. Tout cela s’accompagne d’une augmentation du cholestérol.

Règles de collecte d'urine pour la microalbuminurie (MAU)

Pour que les données des tests de laboratoire soient fiables, il est nécessaire de respecter les règles de base en matière de collecte d'urine pour l'analyse UIA. Donc, avant tout, vous devez vous préparer. Un jour avant les tests, les légumes et les fruits qui changent la couleur de l'urine sont complètement exclus de la nourriture - ce sont les carottes, les fraises, les mûres, les groseilles et autres. Deuxièmement, avant de recueillir l'urine, il est nécessaire de bien laver les organes génitaux externes avec du savon antibactérien. Troisièmement, le matériel à analyser est collecté le matin, immédiatement après le réveil. En aucun cas ce test ne doit être réalisé sur la moitié féminine pendant les règles.

Vous devez également prendre soin des pots d’urine. L'option idéale est un récipient en plastique spécial, vendu en pharmacie. Mais si vous n’en avez pas, vous pouvez prendre n’importe quel récipient en plastique ou en verre avec couvercle, bien le laver, le sécher et le traiter avec de l’alcool avant utilisation. Une centaine de millilitres de matière suffisent pour réaliser une analyse sur Mau. Après prélèvement, le matériel doit être envoyé au laboratoire dans un délai d'une ou deux heures.

alcex

Quelle est notre vie ? Un jeu!

DAU - Daily Active Users - le nombre d'utilisateurs uniques qui se sont connectés à l'application pendant la journée.

WAU - Utilisateurs actifs hebdomadaires - le nombre d'utilisateurs uniques qui se sont connectés à l'application au cours de la semaine.

MAU - Utilisateurs actifs mensuels - le nombre d'utilisateurs uniques qui se sont connectés à l'application au cours du mois.

PCU - Peak Concurrent User - le nombre maximum d'utilisateurs simultanément dans l'application. Mesuré sur une période de temps spécifique (heure/jour/semaine/mois/année)

ACU - Average Concurrent User - le nombre moyen d'utilisateurs simultanément dans l'application. Mesuré sur une période de temps spécifique (heure/jour/semaine/mois/année)

ARPPU - Revenu moyen par utilisateur payant (compte moyen par utilisateur payant) - revenu moyen par utilisateur payant. Calculé à l'aide de la formule : Revenus de l'application / Nombre d'utilisateurs ayant effectué un paiement.

ARPU - Revenu moyen par utilisateur (compte moyen par utilisateur) - revenu moyen par utilisateur. Calculé à l'aide de la formule : Revenus de l'application / Nombre de tous les utilisateurs qui ont visité l'application pendant la période de revenus reçus.

La règle est la suivante : tous les indicateurs d'un projet web doivent être calculés, saisis dans le système statistique et analysés.

DAU (Daily Active Users) - audience quotidienne - le nombre d'utilisateurs uniques qui ont visité le projet par jour.

WAU (Week Active Users) - audience hebdomadaire.

MAU (Month Active Users) - audience mensuelle.

ARPU (Average Revenue Per User) - compte moyen - combien les utilisateurs paient en moyenne (revenu pour le temps T divisé par le nombre d'utilisateurs pour le même temps).

ARPPU (Average Revenue Per Paying User) - la facture moyenne d'un utilisateur payant (revenu pour le temps T divisé par le nombre d'utilisateurs payants pour le même temps).

Certaines combinaisons d’indicateurs de base peuvent fournir des caractéristiques indirectes :

DAU/WAU est le coefficient hebdomadaire de « fidélité » des utilisateurs au service.

DAU/MAU est le coefficient mensuel de « fidélité » des utilisateurs au service.

groupes d'activités d'utilisateurs (par exemple, par nombre de visites par semaine)

régions (pays, villes, etc.)

Indicateurs de performance du jeu : utilisateurs actifs (DAU/WAU/MAU)

Publié par : Alexandre Semenov

La publication est publiée dans le cadre d'une série de documents sur les métriques de jeu d'App2Top.ru et devtodev. Les articles sont répartis par saison, chacun étant consacré à un sujet précis. La deuxième saison s'appelle "Utilisateurs". Nous y parlons de ces mesures commerciales qui reflètent l'efficacité de l'application en termes de travail avec le public.

L'audience du projet se renouvelle chaque jour avec de nouveaux utilisateurs. Certains d’entre eux se désintéressent rapidement, certains se souviennent parfois de l’application, et certains l’utilisent régulièrement. Et probablement chaque jour, des représentants de tous ces segments se connectent à l'application. Aujourd'hui, nous allons parler d'eux – les utilisateurs actifs.

Les utilisateurs actifs sont ceux qui ont eu au moins une session pendant la période d'étude. Ces intervalles peuvent être différents, mais le plus souvent ils étudient les audiences quotidiennes, hebdomadaires, mais aussi mensuelles du projet. Et ces indicateurs ont des noms établis :

• DAU – nombre d’utilisateurs uniques par jour (utilisateurs actifs quotidiens) ;
• WAU – nombre d’utilisateurs uniques par semaine (utilisateurs actifs hebdomadaires) ;
• MAU – nombre d’utilisateurs uniques par mois (utilisateurs actifs mensuels).

Parallèlement, vous pouvez effectuer des calculs similaires pour d’autres périodes si elles répondent mieux aux exigences de l’entreprise. Par exemple, en résumant les résultats de l'année sortante, vous pouvez calculer l'audience annuelle du projet et la comparer avec les années précédentes pour en évaluer la dynamique.

Il convient de noter que les WAU pour une semaine spécifique ne sont pas la somme des DAU pour 7 jours, puisqu'il s'agit d'utilisateurs uniques. Par exemple, l'un d'eux peut se connecter à l'application le lundi et le mardi, et il se retrouvera à la fois dans la DAU du lundi et dans la DAU du mardi. Mais d'ici une semaine (du lundi au dimanche), il ne sera compté qu'une seule fois.

De même, MAU n’est pas la somme de 4 WAU et 30 DAU. D'un point de vue calcul, ces indicateurs ne sont pas interconnectés et sont calculés séparément.

Pour mieux comprendre ces indicateurs, calculons-les à l’aide d’un exemple.

Disons que nous disposons de données sur les visites d'applications par différents utilisateurs sur 2 semaines. Dans ce cas, peu importe combien de fois par jour l'utilisateur est entré dans le projet, puisqu'il sera toujours un visiteur unique.

Les jours où les utilisateurs ont accédé à l'application sont marqués en bleu.

Alors, calculons d'abord le DAU pour le 1er, le 2ème, le 5ème et le 10ème jour. Pour ce faire, vous devez savoir combien d'utilisateurs uniques ont accédé à l'application ces jours-ci :

• Jour 1 DAU = 2 (utilisateurs 1 et 4) ;
• Jour 2 DAU = 3 (utilisateurs 2,4,5) ;
• Jour 3 DAU = 3 (utilisateurs 2,3,4) ;
• Jour 10 DAU = 0 (personne ne s'est connecté à l'application ces jours-ci).

• la première semaine (du 1er au 7ème jour), il est égal à 5 ​​- tous les utilisateurs sont entrés dans le projet ;
• au cours de la deuxième semaine (du 8ème au 14ème jour), cet indicateur est déjà de 3 - les premier et deuxième utilisateurs n'ont pas effectué de sessions.

Vous pouvez également sélectionner une semaine arbitraire, par exemple du 3ème au 9ème jour, et le WAU sera alors égal à 4.

Dans notre exemple, seulement 5 personnes ont participé, mais dans un projet réel, il y aura des milliers, des centaines de milliers, des millions d'utilisateurs qui visiteront le produit quotidiennement. Et la façon dont ils accèdent à l’application en dit long sur sa stabilité, sa qualité et son évolutivité.

De plus, les utilisateurs actifs sont une métrique qu'il est logique de suivre en temps réel, car si quelque chose tombe en panne dans l'application ou sur le serveur et que les utilisateurs ne peuvent pas utiliser le produit, cela affectera immédiatement cette métrique. Pour un tel contrôle, vous pouvez regrouper les utilisateurs non pas par jours, mais par heures ou même par intervalles de 10 minutes.

À propos, les utilisateurs actifs qui sont actuellement dans l'application constituent une métrique distincte qui a son propre nom. Le plus souvent, il s'agit d'utilisateurs en ligne, mais vous pouvez également trouver des abréviations telles que CCU (utilisateurs simultanés) - les utilisateurs qui sont dans l'application à un moment donné, et PCCU (peak concurrent users) - le nombre maximum d'utilisateurs simultanément dans l'application.

Le CCU moyen reflète bien l'ampleur du projet, et le PCCU est très important lors de la planification de la charge sur les serveurs.

La dynamique des utilisateurs actifs peut changer non seulement au cours de la journée, mais elle peut progressivement augmenter ou diminuer de mois en mois. Et il est très important de le contrôler. La segmentation permet de simplifier l'analyse des changements dans le nombre d'utilisateurs actifs. Grâce à lui, vous pouvez rapidement comprendre quel segment d'utilisateurs est responsable du changement de l'indicateur.

Voici quelques options pour segmenter votre audience active.

• payer/ne pas payer
• effectué un seul paiement / effectué des paiements répétés

Par date d'installation :

• 1 jour / 2-7 jours / 8-14 jours /jours /jours / 60+ jours

Par fréquence de visites :

• tous les jours / 4 à 6 fois par semaine / 1 à 2 fois par semaine / une fois par mois ou moins

Vous pouvez également diviser par pays, par appareil, système d'exploitation, par événement personnalisé (c'est-à-dire diviser l'audience en utilisateurs qui ont effectué et n'ont pas effectué telle ou telle action).

Cette dernière option de segmentation peut être utilisée si l'application comporte un événement clé important pour l'exhaustivité de l'expérience de jeu ou pour créer la bonne première impression du produit (par exemple, terminer un didacticiel, N niveaux dans un jeu ou entrer dans un magasin).

Une fois que vous aurez identifié le segment qui connaît une diminution du nombre d’utilisateurs actifs, il sera plus facile de rechercher la cause possible du problème.

Voici ce qui pourrait arriver :

Premièrement, le nombre d'utilisateurs actifs en Russie commence à diminuer, tandis que le nombre de visiteurs en provenance du Japon augmente et compense le déclin dans un autre pays. Si nous regardons uniquement le graphique DAU global, il est peu probable que nous remarquions des changements dans la dynamique. Et ce n'est que plus tard, lorsque le nombre d'utilisateurs actifs en Russie diminuera encore plus, que nous le verrons sur le graphique général. Entre-temps, beaucoup de temps s'est déjà écoulé, qui pourrait être utilisé pour trouver et éliminer la cause de la chute.

Une autre anomalie statistique confirme l'importance de la segmentation : le paradoxe de Simpson. Sa manifestation est mieux illustrée par un exemple.

Prenons 4 pays de l'exemple précédent et supposons que la conversion pour y acheter est la suivante :

Et c'est ce qui arrive:

• la conversion en Russie (4,85 %) est supérieure à la conversion au Japon (4,44 %) ;
• La conversion au Royaume-Uni (7,08 %) est supérieure à la conversion en Chine (6,98 %) ;
• la conversion globale des pays européens (5,8%) est inférieure à la conversion des pays asiatiques (6,5%).

Cela suggère une fois de plus que la segmentation peut donner des résultats complètement différents des statistiques globales de l'indicateur.

À propos, parfois, lorsque vous regardez un graphique DAU, vous ne pouvez pas toujours déterminer clairement la tendance, mais le regroupement par semaines ou par mois (en convertissant le graphique en WAU et MAU) la rend plus évidente.

La métrique des utilisateurs actifs elle-même est certainement importante pour le projet, mais en plus de cela, elle est également liée à d'autres métriques financières et comportementales.

Tout d'abord, les utilisateurs actifs sont influencés par le nombre de nouveaux utilisateurs : plus ils sont nombreux, plus ils rejoignent le projet rapidement et de manière stable, plus l'audience augmente rapidement.

Le deuxième indicateur non moins important est la rétention, qui indique comment les utilisateurs reviennent au projet. Si vous attirez de nouveaux utilisateurs au projet qui n'y reviendront pas, ils ne reconstitueront pas l'audience et une telle attraction n'aura aucun effet. Il est important d’intéresser les utilisateurs au produit afin qu’ils aient envie de revenir. Et plus il y en aura, plus l’audience active sera large.

Vous pouvez avoir de bons taux de rétention dans votre application, mais avec un petit nombre de nouveaux utilisateurs, l’audience augmentera très lentement. Et vice versa, s'il y a un bon afflux de nouveaux utilisateurs et une faible rétention, alors la plupart d'entre eux quitteront le projet, ce qui n'augmentera pas non plus l'audience.

Et plus le public du projet est large, plus il y a de payeurs potentiels parmi lui. Après tout, c'est dans cet ordre que les utilisateurs deviennent payants :

Nouveaux utilisateurs → Utilisateurs actifs → Utilisateurs payants

À propos, il est important que l'utilisateur reste actif dans le produit après avoir effectué le premier paiement, car cela augmentera les chances qu'il effectue des achats répétés.

Ainsi, les utilisateurs actifs affectent directement et proportionnellement les revenus :

Revenu = Utilisateurs actifs * Part payante * ARPPU

Le nombre d'utilisateurs actifs est l'un des indicateurs les plus importants d'un produit, qui indique indirectement son succès, combinant à la fois la qualité d'attraction de nouveaux utilisateurs et des mesures de fidélisation, affectant directement les revenus. Par conséquent, lors de l’analyse des utilisateurs actifs, vous devez également prêter attention à la vitesse de croissance de l’audience, car cette mesure est l’un des signes les plus positifs d’un développement actif de produits.

La publication est publiée dans le cadre d'une série de documents sur les métriques de jeu du site et de devtodev. Les articles sont répartis par saison, chacun étant consacré à un sujet précis. La deuxième saison s'appelle "Utilisateurs". Nous y parlons de ces mesures commerciales qui reflètent l'efficacité de l'application en termes de travail avec le public.

Véra Karpova

L'audience du projet se renouvelle chaque jour avec de nouveaux utilisateurs. Certains d’entre eux se désintéressent rapidement, certains se souviennent parfois de l’application, et certains l’utilisent régulièrement. Et probablement chaque jour, des représentants de tous ces segments se connectent à l'application. Aujourd'hui, nous allons en parler - Utilisateurs actifs.

Utilisateurs actifs– ce sont ceux qui ont eu au moins une séance pendant la période étudiée. Ces intervalles peuvent être différents, mais le plus souvent ils étudient les audiences quotidiennes, hebdomadaires, mais aussi mensuelles du projet. Et ces indicateurs ont des noms établis :

• UAD– nombre d’utilisateurs uniques par jour (utilisateurs actifs quotidiens) ;
• WAU nombre d'utilisateurs uniques par semaine (utilisateurs actifs hebdomadaires) ;
• UAM– nombre d’utilisateurs uniques par mois (utilisateurs actifs mensuels).

Parallèlement, vous pouvez effectuer des calculs similaires pour d’autres périodes si elles répondent mieux aux exigences de l’entreprise. Par exemple, en résumant les résultats de l'année sortante, vous pouvez calculer l'audience annuelle du projet et la comparer avec les années précédentes pour en évaluer la dynamique.

Il est à noter que WAU pour une semaine donnée n'est pas la somme des DAU pour 7 jours, puisque nous parlons d'utilisateurs uniques. Par exemple, l'un d'eux peut se connecter à l'application le lundi et le mardi, et il se retrouvera à la fois dans la DAU du lundi et dans la DAU du mardi. Mais d'ici une semaine (du lundi au dimanche), il ne sera compté qu'une seule fois.
De même, MAU n’est pas la somme de 4 WAU et 30 DAU. D'un point de vue calcul, ces indicateurs ne sont pas interconnectés et sont calculés séparément.

Pour mieux comprendre ces indicateurs, calculons-les à l’aide d’un exemple.

Disons que nous disposons de données sur les visites d'applications par différents utilisateurs sur 2 semaines. Dans ce cas, peu importe combien de fois par jour l'utilisateur est entré dans le projet, puisqu'il sera toujours un visiteur unique.

Les jours où les utilisateurs ont accédé à l'application sont marqués en bleu.

Alors, calculons d'abord le DAU pour le 1er, le 2ème, le 5ème et le 10ème jour. Pour ce faire, vous devez savoir combien d'utilisateurs uniques ont accédé à l'application ces jours-ci :

• Jour 1 DAU = 2 (utilisateurs 1 et 4) ;
• Jour 2 DAU = 3 (utilisateurs 2,4,5) ;
• Jour 3 DAU = 3 (utilisateurs 2,3,4) ;
• Jour 10 DAU = 0 (personne ne s'est connecté à l'application ces jours-ci).

• la première semaine (du 1er au 7ème jour), il est égal à 5 ​​- tous les utilisateurs sont entrés dans le projet ;
• au cours de la deuxième semaine (du 8ème au 14ème jour), cet indicateur est déjà de 3 - les premier et deuxième utilisateurs n'ont pas effectué de sessions.

Vous pouvez également sélectionner une semaine arbitraire, par exemple du 3ème au 9ème jour, et le WAU sera alors égal à 4.

Dans notre exemple, seulement 5 personnes ont participé, mais dans un projet réel, il y aura des milliers, des centaines de milliers, des millions d'utilisateurs qui visiteront le produit quotidiennement. Et la façon dont ils accèdent à l’application en dit long sur sa stabilité, sa qualité et son évolutivité.

En plus Les utilisateurs actifs sont un indicateur qu'il est logique de suivre en temps réel, car si quelque chose tombe en panne dans l'application ou sur le serveur et que les utilisateurs ne peuvent pas utiliser le produit, cette métrique sera immédiatement affectée. Pour un tel contrôle, vous pouvez regrouper les utilisateurs non pas par jours, mais par heures ou même par intervalles de 10 minutes.

À propos, les utilisateurs actifs qui sont actuellement dans l'application constituent une métrique distincte qui a son propre nom. Le plus souvent ceci Utilisateurs en ligne, mais vous pouvez également trouver des abréviations telles que CCU (utilisateurs simultanés)– les utilisateurs qui sont dans l'application à un moment donné, et PCCU (pic d'utilisateurs simultanés)– le nombre maximum d'utilisateurs simultanément dans l'application.

Le CCU moyen reflète bien l'ampleur du projet, et le PCCU est très important lors de la planification de la charge sur les serveurs.

La dynamique des utilisateurs actifs peut changer non seulement au cours de la journée, mais elle peut progressivement augmenter ou diminuer de mois en mois. Et il est très important de le contrôler. La segmentation permet de simplifier l'analyse des changements dans le nombre d'utilisateurs actifs. Grâce à lui, vous pouvez rapidement comprendre quel segment d'utilisateurs est responsable du changement de l'indicateur.

Voici quelques options pour segmenter votre audience active.

Pour les paiements :

• payer/ne pas payer
• effectué un seul paiement / effectué des paiements répétés

Par date d'installation :

• 1 jour / 2-7 jours / 8-14 jours / 15-30 jours / 30- 60 jours / 60+ jours

Par fréquence de visites :

• tous les jours / 4 à 6 fois par semaine / 1 à 2 fois par semaine / une fois par mois ou moins

Vous pouvez également diviser par pays, par appareil, système d'exploitation, par événement personnalisé (c'est-à-dire diviser l'audience en utilisateurs qui ont effectué et n'ont pas effectué telle ou telle action).

Cette dernière option de segmentation peut être utilisée si l'application comporte un événement clé important pour l'exhaustivité de l'expérience de jeu ou pour créer la bonne première impression du produit (par exemple, terminer un didacticiel, N niveaux dans un jeu ou entrer dans un magasin).

Une fois que vous aurez identifié le segment qui connaît une diminution du nombre d’utilisateurs actifs, il sera plus facile de rechercher la cause possible du problème.

Voici ce qui pourrait arriver :

Premièrement, le nombre d'utilisateurs actifs en Russie commence à diminuer, tandis que le nombre de visiteurs en provenance du Japon augmente et compense le déclin dans un autre pays. Si nous regardons uniquement le graphique DAU global, il est peu probable que nous remarquions des changements dans la dynamique. Et ce n'est que plus tard, lorsque le nombre d'utilisateurs actifs en Russie diminuera encore plus, que nous le verrons sur le graphique général. Entre-temps, beaucoup de temps s'est déjà écoulé, qui pourrait être utilisé pour trouver et éliminer la cause de la chute.

Une autre anomalie statistique confirme l’importance de la segmentation : Le paradoxe de Simpson. Sa manifestation est mieux illustrée par un exemple.

Prenons 4 pays de l'exemple précédent et supposons que la conversion pour y acheter est la suivante :

Et c'est ce qui arrive:

• la conversion en Russie (4,85 %) est supérieure à la conversion au Japon (4,44 %) ;
• La conversion au Royaume-Uni (7,08 %) est supérieure à la conversion en Chine (6,98 %) ;
• la conversion globale des pays européens (5,8%) est inférieure à la conversion des pays asiatiques (6,5%).

Cela suggère une fois de plus que la segmentation peut donner des résultats complètement différents des statistiques globales de l'indicateur.

À propos, parfois, lorsque vous regardez un graphique DAU, vous ne pouvez pas toujours déterminer clairement la tendance, mais le regroupement par semaines ou par mois (en convertissant le graphique en WAU et MAU) la rend plus évidente.

La métrique des utilisateurs actifs elle-même est certainement importante pour le projet, mais en plus de cela, elle est également liée à d'autres métriques financières et comportementales.

Tout d'abord, Les utilisateurs actifs sont affectés par le nombre de nouveaux utilisateurs– plus ils sont nombreux, plus ils viennent au projet de manière rapide et cohérente, plus l'audience augmente rapidement.

Le deuxième indicateur non moins important est Rétention(rétention des utilisateurs), qui indique comment les utilisateurs reviennent au projet. Si vous attirez de nouveaux utilisateurs au projet qui n'y reviendront pas, ils ne reconstitueront pas l'audience et une telle attraction n'aura aucun effet. Il est important d’intéresser les utilisateurs au produit afin qu’ils aient envie de revenir. Et plus il y en aura, plus l’audience active sera large.

Un petit exemple :

Vous pouvez avoir de bons taux de rétention dans votre application, mais avec un petit nombre de nouveaux utilisateurs, l’audience augmentera très lentement. Et vice versa, s'il y a un bon afflux de nouveaux utilisateurs et une faible rétention, alors la plupart d'entre eux quitteront le projet, ce qui n'augmentera pas non plus l'audience.

Et plus le public du projet est large, plus il y a de payeurs potentiels parmi lui. Après tout, c'est dans cet ordre que les utilisateurs deviennent payants :

Nouveaux utilisateurs → Utilisateurs actifs → Utilisateurs payants

À propos, il est important que l'utilisateur reste actif dans le produit après avoir effectué le premier paiement, car cela augmentera les chances qu'il effectue des achats répétés.
Ainsi, les utilisateurs actifs affectent directement et proportionnellement les revenus :

Revenu = Utilisateurs actifs * Part payante * ARPPU

Le nombre d'utilisateurs actifs est l'un des indicateurs les plus importants d'un produit, qui indique indirectement son succès, combinant à la fois la qualité d'attraction de nouveaux utilisateurs et des mesures de fidélisation, affectant directement les revenus. Par conséquent, lors de l’analyse des utilisateurs actifs, vous devez également prêter attention à la vitesse de croissance de l’audience, car cette mesure est l’un des signes les plus positifs d’un développement actif de produits.