MAUとは？DAU・WAUとの違いから定着率の分析方法まで解説

MAUとは、MonthlyActiveUsersの略で、「月間アクティブユーザー数」を意味するWebサイトやアプリの利用状況を測るための指標です。
マーケティングにおいてサービスの現状把握や施策の効果測定に用いられます。
この記事では、MAUの意味や類似指標であるDAUとの違い、DAU/MAU比率を用いた分析方法、具体的な改善施策までを解説します。

MAUとは？月間のアクティブユーザー数を表す重要指標

MAUとは「Monthly Active Users」の略称で、特定の1ヶ月間にサービスやアプリを1回以上利用したユーザーの数を指します。
この指標は、事業の規模や成長性を測る上で非常に重要視されます。

MAUの意味を正しく理解し、MAU数を継続的に計測することで、自社サービスの健全性を客観的に評価できます。

MAUの正しい読み方と基本的な意味

MAUの読みは「エムエーユー」です。
MAUが示す基本的な意味は、ある特定の月における「純粋な利用者の数（実人数）」です。
例えば、あるユーザーが同じ月に何度もサービスを利用したとしても、MAUでは1ユーザーとしてカウントされます。

これにより、単純なアクセス数ではなく、実際にサービスを利用しているユーザーがどれくらいいるのかを正確に把握できます。

登録ユーザー数やUU（ユニークユーザー）との根本的な違い

MAUは、登録ユーザー数やUU（ユニークユーザー）と混同されがちですが、意味合いが異なります。
登録ユーザー数はサービスに登録した全ユーザーの累計であり、現在利用していない休眠ユーザーも含まれます。
一方、MAUは実際にアクティブなユーザーのみを計測するため、サービスの「実態としての人気」をより正確に示します。

また、UUは「Unique User」の略で、特定の期間にサイトを訪れたユーザーの実人数を指す単位です。
MAUは、この測定期間を「月間」に設定したUUの数と言い換えることができます。

DAU・WAUとの違いを理解し、指標を正しく使い分ける方法

MAUと合わせてよく使われる指標に、DAUやWAUがあります。
これらはMAUと計測する期間が異なるだけで、基本的な考え方は同じです。
サービスの特性や利用頻度に応じてこれらの指標を使い分けることで、より精度の高い分析が可能になります。

dauやWAUとの違いを理解することが、適切なデータ分析の第一歩です。

DAU（デイリーアクティブユーザー）とは？毎日使うサービスで見るべき指標

DAUとは「DailyActiveUsers」の略で、1日に1回以上サービスを利用したユーザー数を指します。
DAUは、SNSやニュースアプリ、ゲームアプリのように、ユーザーが毎日利用することが想定されるサービスの分析に適しています。

日々のユーザーの動きを細かく追うことで、イベントやキャンペーンの効果を即座に測定する際にも役立ちます。

WAU（ウィークリーアクティブユーザー）とは？週1程度の利用が想定されるサービスに

WAUとは「WeeklyActiveUsers」の略で、1週間に1回以上サービスを利用したユーザー数を指します。
ビジネスツールや動画配信サービス、情報サイトなど、毎日ではないものの週に数回程度の利用が想定されるサービスの分析に適しています。

週末に利用が集中するようなアプリの動向を把握するのにも有効な指標です。

【サービス別】MAU・DAU・WAUの適切な指標の選び方

どの指標を重視すべきかは、提供するサービスの特性によって異なります。
以下に、サービス別の適切な指標の選び方の例を挙げます。
DAUが適したサービス：SNS、コミュニケーションアプリ、モバイルゲームなど、日常的な利用が収益に直結するサービス。
WAUが適したサービス：ビジネスチャットツール、動画コンテンツサイトなど、週単位での利用が想定されるサービス。

MAUが適したサービス：ECサイト、ネットバンキング、不動産情報アプリなど、月単位での利用や購買サイクルが比較的長いサービス。
自社のサービスの利用頻度やビジネスモデルを考慮し、最も適した指標を選択することが重要です。
DAUやMAUを組み合わせる分析も有効です。

ビジネスでMAUが重要視される3つの理由

MAUは、多くの企業で重要業績評価指標（KPI）として設定されています。
MAU数は単なるアクセス数ではなく、ビジネスの健全性や成長性を測るための重要なバロメーターだからです。
マーケティング戦略を立てる上でも、MAUの動向を無視することはできません。

理由1：サービスの「実態としての人気」を正確に把握できる

サービスの累計ダウンロード数や会員登録者数は、一度登録すれば減ることがないため、右肩上がりに見えがちです。
しかし、そこには全く利用していない休眠ユーザーが含まれています。
MAUは、実際にアクティブな数のみを計測するため、サービスの現状の人気や利用率を正確に反映します。

この実態を把握することが、事業判断の第一歩となります。

理由2：事業の成長性や将来性を予測する判断材料になる

MAUの推移は、事業が成長しているか、停滞しているか、あるいは衰退しているかを示す重要なトレンドデータです。
MAUが継続的に増加していれば、そのサービスは順調に成長していると判断できます。
この成長性は、投資家が企業の将来性を評価する際の重要な判断材料にもなります。

社内でのマーケティング予算を獲得する際にも、MAUの成長は有力な根拠となります。

理由3：施策の効果測定やサービス改善のヒントが見つかる

マーケティング施策やサービス改善の前後でMAUを比較することで、その効果を定量的に測定できます。
例えば、広告キャンペーン実施後にMAUがどれだけ増加したか、UI/UXの改修によって離脱率が下がりMAUが維持されたかなどを分析します。
MAUが減少した場合は、その原因を探ることで、サービスが抱える課題を発見するきっかけにもなります。

MAUを使った分析の基本｜ユーザーの定着率を可視化しよう

MAUは単体で見るだけでなく、DAUと組み合わせることで、より深い分析が可能になります。
特に「DAU/MAU比率」は、ユーザーがどれだけそのサービスに定着しているかを示す重要な指標です。
この比率を算出することで、ユーザーの利用率を可視化し、サービスの改善に役立てることができます。

DAU/MAU比率の計算方法と業界別の目安

DAU/MAU比率は、以下の計算式で算出します。
この指標は「アクティブ率」や「エンゲージメント率」とも呼ばれ、数値が高いほどユーザーの定着率が高いことを意味します。
DAU/MAU比率(%)=DAU÷MAU×100
一般的に、この比率の目安はサービスによって異なります。

20%以上：良好な状態（SNSやゲームなど）
40%以上：非常に優れた状態（世界的なSNSなど）
ただし、これはあくまで一般的な目安です。
ECサイトのように利用頻度が月数回の場合は、この数値は低くなる傾向があります。
自社のサービス特性に合わせた目標値を設定することが重要です。

DAU/MAU比率からわかるユーザーの定着度とサービスへの愛着度

DAU/MAU比率は、特定のサービスに対するユーザーの粘着性や依存度を測るための指標です。この数値が高いほど、ユーザーはそのサービスを生活の一部として取り入れており、習慣的に利用していると判断できます。

一般的に、DAU/MAU比率（アクティブ率）からわかることは以下の通りです。

・利用率の高さ：月に1回利用するユーザーのうち、どれくらいの割合が毎日アクセスしているかを可視化できます。
・サービスへの愛着度：比率が高いほどユーザーの熱量が高く、競合他社へ乗り換えにくいロイヤルカスタマーが多いことを示します。
・施策の有効性：プッシュ通知やレコメンドなどの施策が、再訪動機をうまく創出できているかの指標になります。

例えば、SNSやニュースアプリのように毎日使うことが想定されるサービスでは、この比率が20%から30%を超えると定着度が非常に高いと評価されます。一方で、購買頻度が限られるECサイトでは比率が低くなる傾向にありますが、それでも継続的なアクセスを促す工夫は欠かせません。

EC Intelligenceでは、サイト内検索やレコメンド、WEB接客を一つの基盤で統合管理しているため、ユーザーが「欲しい」と思う瞬間に的確な情報を届けられます。特定の行動をトリガーにしたパーソナライズな接客を行うことで、自然な形で再訪を促し、dauの底上げとサービスへの愛着度向上を支援します。

MAUを増やすための具体的な4つの改善施策

MAUを増やすためには、新規獲得だけでなく、既存ユーザーの離脱を防ぎ、再訪を促す仕組みを整えることがマーケティングにおける重要課題です。

具体的な4つの改善施策は以下の通りです。

・プッシュ通知やメールによる再訪促進
しばらくサイトを訪れていない休眠ユーザーに対し、新着情報や限定クーポンを最適なタイミングで届けます。EC Intelligenceでは、1つの顧客データ基盤上でメールやLINE、アプリ通知を統合管理できるため、チャネルを跨いで一人ひとりに最適な情報を高速配信できます。

・UI/UXの改善とストレスの排除
サイト内検索の精度向上や操作性の改善は、離脱防止に直結します。例えば、検索結果が0件だった際に、単に「見つかりません」と表示するのではなく、関連商品を自動レコメンドするボタンを表示するなどの「救済」設計が有効です。これにより、不満による離脱を最小化できます。

・ログインボーナスや限定コンテンツの活用
「また来たい」と思わせる動機付けとして、ポイント付与や特定の会員ランク限定のコンテンツを用意します。

・広告プロモーションの最適化
既存ユーザーの行動データを分析し、CVR（コンバージョン率）が高いセグメントを抽出して、効率的な広告配信やプロモーションを実施し、質の高い新規ユーザーを獲得し続けます。

これらの施策を通じてmau数を積み上げることが、中長期的な売上成長の鍵となります。

施策1：プッシュ通知やメールで休眠ユーザーに再訪を促す

休眠ユーザーへの再訪促進は、新規獲得に依存せずMAUを維持するために不可欠な施策です。具体的には、一定期間アプリの起動やWebサイトへの訪問がないユーザーに対し、メールやプッシュ通知を用いて、個々の興味関心に基づいた限定クーポンや新着情報を届けます。

弊社の調査では、スマホでのネットショッピング利用者の約7割が月1回以上利用しており、日常的な行動として定着しています。しかし、無関係なキャンペーン広告が大きく表示されると、約2割のユーザーが二度と利用したくないと感じるなど、逆効果になるリスクも抱えています。

休眠打破の鍵は、機械的な一斉送信ではなく、一人ひとりの好みに合わせた情報の提供です。EC Intelligenceでは、1つの統合データ基盤により、過去の購入履歴や閲覧履歴からAIがおすすめ商品を自動生成し、メールやアプリなど最適なチャネルで配信できます。押し売り感のないパーソナライズされた通知こそが、ユーザーの再訪動機を適切に創出します。

施策2：UI/UXを改善し、ユーザーのストレスをなくす

UIとは、ユーザーがサービスを操作する際の表示や入力方法のことです。
UXとは、サービスを通じてユーザーが得る体験全体を指します。
アプリの操作が分かりにくい、ページの表示が遅いといったストレスは、ユーザー離脱の大きな原因です。

UI/UXを改善し、快適な利用体験を提供することで、ユーザーの定着率を高めることができます。

施策3：ログインボーナスや限定コンテンツで利用動機を作る

ユーザーが「また利用したい」と思うような動機付けも重要です。
例えば、アプリにログインするたびにポイントが貯まる「ログインボーナス」や、継続利用者だけが閲覧できる「限定コンテンツ」などを用意することで、定期的なアクセスを促し、サービスの習慣化を後押しします。

施策4：新規ユーザー獲得のための広告やプロモーションを強化する

既存ユーザーの維持と並行して、新規ユーザーを獲得し続けることもMAUの向上には不可欠です。
リスティング広告やSNS広告、インフルエンサーマーケティングなど、ターゲット層に合わせたプロモーションを展開し、サービスの認知度を高めて新たなユーザーを呼び込みます。
どの広告チャネルが効果的か、データを分析しながら最適化していくことが求められます。

EC IntelligenceでMAU改善に必要な施策を一気通貫で実行

MAUの分析から改善施策の実行までを効率的に行うには、ツール活用が欠かせません。
しかし、分析ツール、メール配信ツール、Web接客ツールなどがバラバラだと、データが分断され、一貫した施策を打つのが難しくなります。

「ECIntelligence」は、サイト内検索、MA、Web接客、レコメンドといったECサイトに必要な機能を、1つの顧客データ基盤上で提供するオールインワンツールです。
顧客データが統合されているため、SQLなどの専門知識がなくても、MAUの分析からセグメント別のプッシュ通知、UI/UX改善のためのA/Bテストまで、mau数を増やすためのあらゆる施策をスムーズに実行できます。

EC Intelligenceを活用したMAU改善・売上向上事例

ECIntelligenceを導入することで、多くのECサイトがユーザー体験を向上させ、MAU改善や売上向上を実現しています。
ここでは、具体的な改善事例を3つ紹介します。

グローバルナビの追加でCVRが44%改善

スマートフォンのECサイトにおいて、グローバルナビゲーションの追加はCVR（コンバージョン率）を大幅に向上させる有効な手段です。CVRとは、サイト訪問者のうち、実際に商品購入に至った割合のことです。

弊社の支援実績では、グローバルナビの設置によってCVRが44%改善した事例があります。多くのスマホサイトでは、主要カテゴリへの導線がハンバーガーメニュー内に隠れており、利用率が1%から3%程度に留まるという課題がありました。これを解消するために「EC Intelligence」のWEB接客機能を用い、トップページのファーストビューに視認性の高いナビゲーションを直接差し込む施策を実施しました。

WEB接客とは、サイト訪問者の行動に合わせて最適な情報や動線を提示することです。1つの顧客データ基盤で検索やMAと統合されている「EC Intelligence」なら、タグ1行の導入でABテストから効果検証までをスピーディーに完結できます。サイト本体の大掛かりな改修を待たずに、データに基づいた使い勝手の改善が可能です。

アパレル系ECサイト：TOPページのコンテンツ配置見直しでCVR15%改善

アパレル系ECサイトの事例では、TOPページの情報量が多く、ユーザーにとって重要な情報が埋もれてしまっていました。
ECIntelligenceを用いて、おすすめ商品をファーストビューに表示し、NEWSやTOPICSといった補足的な情報を下部へ移動させるコンテンツ配置のABテストを実施。
これによりユーザーが商品を見つけやすくなり、サイトの回遊性が向上した結果、サイト全体のCVRが15%改善しました。

BtoB消耗品ECサイト：過去の検索キーワード表示でCVR19%改善

繰り返し同じ系統の商品を購入するユーザーが多いBtoBの消耗品ECサイトでは、「前回検索したキーワードが思い出せない」という課題がありました。
そこで、ECIntelligenceのWeb接客機能を活用し、再訪問したユーザーに対して前回検索したキーワードを自動で表示する施策を実施。

これにより、ユーザーはスムーズに目的の商品にたどり着けるようになり、対象ユーザーのCVRが19%改善しました。

MAUに関するよくある質問

MAUに関して、マーケティングの現場でよく寄せられる質問をまとめました。

Q.mauの意味や定義を教えてください。
A.MAUとは、特定の1ヶ月間にサービスを1回以上利用した「実人数」を示す指標です。累計の会員数とは異なり、実際に動いているユーザー数のみをカウントするため、サービスの健康状態を測るバロメーターとなります。

Q.ECサイトの分析において、DAUとどちらを重視すべきですか。
A.一般的にECサイトでは、購買サイクルや訪問頻度が月単位になることが多いため、MAUを主要指標とするのが適しています。一方で、SNSやソーシャルゲームのように、毎日利用することが前提のサービスでは、日次指標であるdauを重視します。自社サービスの「理想的な利用頻度」に合わせて指標を選択することが重要です。

Q.mau比率（DAU/MAU比率）が高いとどのようなメリットがありますか。
A.この比率が高いほど、ユーザーが月に何度も再訪しており、サービスが生活の一部として習慣化していることを意味します。定着率が高まれば、広告費をかけずとも安定したアクセスを確保できるため、LTVの向上に直結します。

Q.施策の改善にはどのようなツールが有効ですか。
A.EC Intelligenceのように、サイト内検索からWEB接客まで一気通貫で分析・実行できるツールが推奨されます。最小3ヶ月の契約期間から導入でき、専門知識なしで効果的な施策を展開可能です。

MAUとは何の略ですか？どういう意味ですか？

MAUは「MonthlyActiveUsers」の略で、読みは「エムエーユー」です。
意味は「月間アクティブユーザー数」のことで、特定の1ヶ月間に1回以上サービスを利用したユーザーの実人数を示します。

事業の規模や実態を把握する重要な指標です。

DAUやWAUとMAUは、どのように使い分ければ良いですか？

サービスの利用頻度に応じて使い分けます。
SNSのような毎日使うことが想定されるサービスはDAU（日次）、ECサイトのように月に数回の利用が中心となるサービスはMAU（月次）を主な指標として分析するのが一般的です。

ユーザーの定着率を分析する際、なぜDAU/MAU比率が使われるのですか？

月間ユーザー（MAU）のうち、どれくらいの割合が毎日利用（DAU）しているかを示すことで、ユーザーのサービスへの定着度（利用率）を測れるからです。
このmau比率が高いほど、ユーザーにとってそのサービスが習慣化していると判断できます。

EC Intelligenceが選ばれる理由

多くのEC事業者が、数あるツールの中からECIntelligenceを選んでいます。
その理由は、ECサイト運営に特化した3つの大きなメリットがあるからです。

理由1：複数ツールを統合し、運用工数と月額コストを約50%削減

サイト内検索、MA、Web接客などを別々のツールで運用すると、コストがかさむだけでなく、ツール間のデータ連携や設定に多くの工数がかかります。
ECIntelligenceはこれらの機能を1つに統合しているため、運用工数を大幅に削減し、月額コストを約50%削減した事例もあります。

理由2：データとツールを統合し、一貫した基準で施策を評価できる

複数のツールを使っていると、各ツールで計測基準が異なり、施策の効果を正確に評価することが困難です。
ECIntelligenceは、全ての機能が1つの顧客データ基盤上で動くため、「どの施策が」「どの顧客に」「どれだけ効果があったか」を一貫した基準で正確に分析できます。

理由3：専門知識不要で施策を実行できる伴走型サポート体制

「ツールを導入したが、使いこなせない」という課題は少なくありません。
ECIntelligenceは、SQLなどの専門知識がなくても直感的に操作できる画面設計に加え、EC実務に精通したサポートチームが導入から施策の実行までを丁寧に支援します。

まとめ

MAUとは、サービスの「実態としての人気」を示す重要な指標です。
mauの意味を正しく理解し、DAUやWAUと使い分け、DAU/MAU比率を用いて定着率を分析することで、自社サービスの健全性を客観的に評価できます。

MAUの改善には、ユーザーの行動データを基にした一貫性のあるマーケティング施策が不可欠です。
「ECIntelligence」のようなオールインワンツールを活用し、データ分析から施策実行までのサイクルを効率化することが、事業成長の鍵となります。