После релиза приложения DAU упал на 20%, хотя жалоб от пользователей нет. С чего начнёшь расследование и какие гипотезы, связанные с трекингом, проверишь в первую очередь?

Короткий ответ

Сопоставьте момент падения с релизом и проверьте якорное событие DAU в raw-слое. Если снижение сосредоточено в новой версии или платформе, вероятна поломка трекинга.

Как это работает подробнее

DAU обычно считается как число уникальных пользователей по согласованному признаку активности. Переименование события, сбой SDK, изменение user ID или фильтра в витрине создают искусственный разрыв временного ряда.

• Пайплайн. Свежесть, количество raw-строк, ошибки парсинга и карантин.
• Клиент. Версия приложения, ОС, платформа, версия SDK и доля событий без user ID.
• Схема. Новые или исчезнувшие event_name и изменение условий отправки.

Пример кода

dau_by_version.sqlКопировать

SELECT event_date, app_version,
       COUNT(DISTINCT user_id) AS dau
FROM events_raw
WHERE event_name = 'app_open'
  AND event_date >= CURRENT_DATE - 7
GROUP BY event_date, app_version
ORDER BY event_date, app_version;

Что использовать на практике

• Сначала сравните независимые сигналы: сессии сервера, авторизации, заказы или установки.
• Проверьте абсолютные объёмы и доли по версиям до и после релиза.

Подводные камни

• Только агрегат. Общий DAU скрывает локальный сбой на одной версии.
• Преждевременный продуктовый вывод. Без проверки трекинга падение нельзя интерпретировать как отток.