Ce qu'est un bon ratio DAU/MAU, et qui l'a réellement mesuré

Qu'est-ce que le ratio DAU/MAU ?

Les équipes produit calculent le ratio DAU/MAU en divisant la moyenne des utilisateurs actifs quotidiens par les utilisateurs actifs mensuels sur la même période et en multipliant par 100. Le résultat est un chiffre de stickiness : la part de votre base d'utilisateurs mensuels qui se présente un jour moyen. Mixpanel décrit un résultat de 20% comme un utilisateur mensuel sur cinq actif un jour donné.

DAU/MAU ratio = (average DAU / MAU) x 100

Les deux entrées ont d'abord besoin d'une définition. Le MAU compte les personnes uniques qui ont accompli une action de valeur sur une fenêtre de 30 jours, pas les visites, donc commencez par séparer pages vues, sessions et utilisateurs dans votre reporting. Le DAU moyen est la moyenne des comptages quotidiens d'utilisateurs uniques sur cette même fenêtre, pas le DAU du dernier jour du mois.

Comment calculer le ratio sur des chiffres réels ?

Prenez un produit avec 50,000 utilisateurs actifs mensuels et une moyenne de 10,000 utilisateurs actifs quotidiens sur un mois de 30 jours. Dix mille divisé par cinquante mille donne 0.20, soit un ratio DAU/MAU de 20%. Ce même produit mesuré un mardi fort pourrait afficher 14,000 DAU et rapporter 28%, donc la moyenne compte plus que n'importe quel jour isolé.

Cette dernière ligne est là où la plupart des équipes arrêtent de lire, et elle les induit en erreur.

Un ratio de 20% signifie-t-il vraiment six jours par mois ?

Un ratio de 20% signifie six jours par mois seulement si chaque utilisateur actif mensuel se comporte à l'identique, et aucune base d'utilisateurs réelle ne le fait. La moyenne est authentique : 10,000 utilisateurs quotidiens sur 30 jours produisent 300,000 jours-utilisateur, et 300,000 répartis sur 50,000 personnes donnent six jours chacune en moyenne. La distribution derrière cette moyenne n'est pas contrainte, donc deux produits très différents rapportent les mêmes 20%.

Faites tourner l'autre extrême sur les mêmes 300,000 jours-utilisateur. Chaque utilisateur actif mensuel apparaît au moins une fois par définition, donc mettez le maximum possible de personnes sur une habitude quotidienne et donnez à tous les autres exactement une visite. Le calcul atterrit sur environ 8,600 personnes qui utilisent le produit les 30 jours, à côté d'environ 41,400 qui l'ont ouvert une fois et ne sont jamais revenues. C'est un noyau dur d'environ 17% de la base plus une longue traîne de visiteurs uniques, qui rapportent les mêmes 20%.

Tracez les jours actifs par utilisateur en histogramme au lieu de faire confiance à la moyenne, et segmentez les deux populations avec une analyse de cohorte avant de décider quoi construire. Karl Wirth a soulevé cette objection dans les commentaires de l'article de 2011 de Fred Wilson, en posant les deux extrêmes côte à côte.

D'où viennent les benchmarks de 20% et 50% ?

Les chiffres répétés dans les pitch decks remontent à trois sources publiées, chacune plus étroite que la version que l'on cite.

Fred Wilson a publié 30/10/10 sur AVC le 30 juillet 2011, en s'appuyant sur des métriques confidentielles d'entreprises du portefeuille et du pipeline d'Union Square Ventures. Son affirmation : 30% des utilisateurs enregistrés ou des téléchargements utilisent un service chaque mois et 10% l'utilisent chaque jour. Les deux chiffres sont des parts d'utilisateurs enregistrés, pas l'un de l'autre, donc le DAU/MAU implicite vaut 10 divisé par 30, soit environ 33%. Wilson a ajouté dans les commentaires que les ratios s'appliquent aux services à l'échelle, pas aux produits jeunes.

Le chapitre du guide essentiel de Gainsight, The DAU/MAU Ratio: Tutorial and Examples, est l'origine du chiffre de 40% pour le B2B SaaS. Gainsight le présente comme un benchmark acceptable quand les week-ends et les jours fériés sont ignorés, ce qui revient à un utilisateur actif huit jours ouvrés sur vingt. La même page place la moyenne SaaS à 13%, l'ecommerce à 9.8% et la finance à 10.5%, et affirme que Facebook a un ratio DAU/MAU supérieur à 50%. La page ne porte aucune année de publication, donc traitez chaque chiffre qui s'y trouve comme sans date.

Le seuil de 50% qui circule comme barre d'excellence est cette observation sur Facebook reprise sans son sujet, et le chiffre d'une seule entreprise n'est pas un benchmark. Quant à l'affirmation que 20% est bon, aucune source primaire que nous avons pu atteindre ne le publie comme seuil, donc cette page ne la répète pas.

Quels sont les benchmarks de ratio DAU/MAU actuels par secteur ?

Mixpanel a publié l'ensemble mesuré le plus récent le 9 juin 2026, dans Monthly active users: definition, formula, and 2026 benchmarks, tiré de son rapport 2026 State of Digital Analytics couvrant 3.7 trillions d'événements sur plus de 12,000 entreprises dans huit secteurs. Les chiffres ci-dessous sont les ratios de stickiness 2025 de ce rapport.

Mixpanel affirme que le B2B SaaS à 31% est plus bas que l'ancienne heuristique de 40%, et que les équipes qui se mesurent à 40% ont tenu un standard irréaliste. Il signale aussi les produits IA en Amérique du Nord à 21% parce que les utilisateurs matures accomplissent davantage par session et reviennent moins, un cas où un ratio qui baisse n'est pas un produit qui baisse.

Quand le ratio DAU/MAU est-il la mauvaise métrique ?

Arrêtez de suivre le DAU/MAU quand votre produit n'a pas de cas d'usage quotidien, parce qu'une métrique qui ne peut pas bouger ne vous apprend rien. Gainsight nomme les outils de facturation, les places de marché de talents et l'ecommerce peu fréquent comme des catégories où un usage sporadique est correct, et suggère WAU/MAU ou MAU/QAU à la place. Mixpanel fait le même argument pour les produits asynchrones et pilotés par des agents, où le travail se fait pendant que personne n'est connecté et où le comptage quotidien affiche zéro un jour qui a livré de la vraie valeur.

La métrique est aussi lente. Parce que le dénominateur regarde trente jours en arrière, un changement que vous livrez aujourd'hui met des semaines à se voir. Jugez une livraison sur le taux de rétention à sept jours à la place, et vérifiez la formule du taux de churn sur la même cohorte pour confirmer qu'une stickiness qui monte n'est pas juste une base qui rétrécit.

Comment augmenter le ratio sans le truquer ?

Augmentez le DAU/MAU en retirant la friction qui empêche les utilisateurs engagés de revenir, pas en ramenant des utilisateurs occasionnels pour une seule visite. Gainsight fait le point mécanique qu'un e-mail générique du type "on ne vous a pas vu depuis un moment" augmente le MAU plus que le DAU et pousse le ratio vers le bas. Les campagnes de réengagement larges travaillent donc contre le chiffre qu'elles sont censées faire bouger.

Le travail à plus fort levier consiste à diagnostiquer pourquoi la cohorte quotidienne est petite. Flowsery enregistre chaque session utilisateur, détecte les rage clicks, les dead clicks, les erreurs JavaScript, les abandons et les flux cassés, et regroupe les sessions correspondantes en un seul incident classé selon le nombre d'utilisateurs touchés, si bien que vous voyez la casse qui se dresse entre un utilisateur hebdomadaire et un utilisateur quotidien. Son analytics web intégré couvre le trafic en temps réel, les entonnoirs, les objectifs et les parcours utilisateur à côté des relectures. Lisez le ratio à côté du taux d'engagement et de vos entonnoirs de product analytics, jamais tout seul.

Questions fréquentes

Le DAU/MAU est-il la même chose que la stickiness produit ?

La stickiness est le concept et le DAU/MAU est la façon la plus courante de la mesurer. Gainsight et Mixpanel utilisent tous deux les deux termes indifféremment dans leurs guides. D'autres ratios mesurent la même idée sur d'autres horloges, comme WAU/MAU pour les produits hebdomadaires et MAU/QAU pour les trimestriels.

Le ratio DAU/MAU peut-il dépasser 100% ?

Non. Chaque utilisateur actif quotidien se trouve à l'intérieur du total des utilisateurs actifs mensuels pour la même fenêtre, donc le numérateur ne peut pas dépasser le dénominateur. Fred Wilson a confirmé cette imbrication dans les commentaires de son article de 2011 quand un lecteur a demandé si les groupes quotidien et mensuel étaient séparés. Un ratio supérieur à 100% signifie que vos deux comptages utilisent des définitions d'utilisateur ou des plages de dates différentes.

Quel ratio DAU/MAU un produit B2B SaaS doit-il viser ?

Les données Mixpanel de juin 2026 placent le B2B SaaS à 31% en Amérique du Nord et en EMEA, 33% en APAC et 25% en LATAM, et disent que les produits entre 25% et 35% sont dans le marché. L'ancien chiffre de 40% vient du guide sans date de Gainsight et suppose que les week-ends sont exclus. Choisissez le benchmark dont la fenêtre de mesure correspond à la vôtre.

Pourquoi notre ratio a-t-il chuté après un lancement réussi ?

Un lancement ajoute immédiatement de nouveaux utilisateurs au MAU alors que ces utilisateurs mettent des semaines à construire une habitude quotidienne, donc le dénominateur grandit avant le numérateur. Des commentateurs ont soulevé cette distorsion liée au taux de croissance sur l'article de 2011 de Wilson. Excluez les comptes créés dans le mois en cours, ou lisez le ratio par cohorte d'inscription.

Un ratio DAU/MAU bas signifie-t-il que le produit échoue ?

Pas à lui seul. Les données 2026 de Mixpanel montrent la fintech assurance à 16% en EMEA et l'ecommerce à 20% en Amérique du Nord, ce qui reflète la rareté avec laquelle les gens ont besoin de ces produits. Un ratio bas n'est un problème que lorsque votre modèle économique dépend d'un usage quotidien. Jugez-le face à votre propre secteur, pas à une moyenne inter-industrielle.

Sur quelle longueur de fenêtre le DAU moyen doit-il porter ?

Utilisez la même fenêtre pour les deux chiffres, et utilisez la moyenne des comptages quotidiens plutôt qu'un jour isolé. Une fenêtre de 30 jours alignée sur la définition du MAU empêche un mardi fort de gonfler le résultat. Si votre produit a un rythme de semaine, rapportez séparément la version jours ouvrés et la version calendaire.

Quelle était la taille du jeu de données derrière les benchmarks DAU/MAU 2026 de Mixpanel ?

Le rapport de Mixpanel du 9 juin 2026 s'appuie sur 3,7 billions d'événements provenant de plus de 12 000 entreprises réparties sur huit secteurs. Les chiffres publiés sont les ratios de stickiness de 2025, ventilés par région au sein de chaque secteur. Cette échelle explique pourquoi le rapport sert aujourd'hui de référence plutôt que les chiffres plus anciens de Gainsight et de Wilson.

Que suivre si mon produit n'a pas d'usage quotidien ?

Gainsight recommande le WAU/MAU ou le MAU/QAU pour des catégories comme les outils de facturation, les marketplaces de talents et le e-commerce peu fréquent, où un usage sporadique est normal et non un signal d'alarme. Mixpanel avance le même argument pour les produits asynchrones et pilotés par des agents, où le travail se fait pendant que personne n'est connecté. Ajuste la fenêtre de la métrique à la fréquence de retour attendue d'un utilisateur en bonne santé.

Pourquoi le DAU/MAU baisserait-il pour un produit d'IA qui vient de s'améliorer ?

Mixpanel cite les produits d'IA en Amérique du Nord, à 21%, comme un cas où un ratio en baisse ne signifie pas un produit qui échoue. Les utilisateurs expérimentés accomplissent plus en une seule session et reviennent moins souvent, donc moins de visites quotidiennes peuvent traduire une efficacité plutôt qu'un désintérêt. Lire le ratio seul masquerait cette amélioration.

Les emails de réengagement font-ils monter le ratio DAU/MAU ?

Un email générique du type 'ça fait longtemps qu'on ne vous a pas vu' fait plutôt monter le MAU que le DAU selon Gainsight, ce qui fait baisser le ratio au lieu de le faire monter. Les campagnes de réengagement larges ramènent des utilisateurs occasionnels pour une seule visite, qui gonflent le compte mensuel sans construire d'habitude quotidienne. Mieux vaut supprimer la friction qui empêche les utilisateurs engagés de revenir plutôt que d'envoyer des emails de relance génériques.