Überwachen Sie Verschiebungen bei DAU/MAU, um rankingbedingte Retention-Lücken aufzudecken und zu belegen, ob neue SERP-Erfolge sich kumulativ im Customer Lifetime Value niederschlagen.
Stickiness-Koeffizient – berechnet als DAU ÷ MAU – zeigt, welcher Anteil der durch Suche gewonnenen Nutzer innerhalb desselben Monats zurückkehrt. So erkennen SEO-Teams, ob ihre Rankings wiederkehrendes Engagement statt Einmalbesuche erzeugen. Überwache den Wert nach dem Launch von Content-Clustern oder UX-Optimierungen: Ein steigender Koeffizient signalisiert steigenden LTV, ein Rückgang deutet auf Leakage hin, die durch Onpage- oder Lifecycle-Maßnahmen behoben werden muss.
Stickiness-Koeffizient = DAU ÷ MAU. Anders ausgedrückt: der Prozentsatz der monatlichen Unique Visitors, die an einem beliebigen Tag zurückkehren. Für SEO-Teams isoliert die Kennzahl, wie gut über die Suche gewonnene Nutzer nach dem ersten Klick wiederkommen – Rankings werden so zu gehaltener Aufmerksamkeit. Ein Koeffizient von 20 % bedeutet, dass jeder fünfte organische User im selben Monat erneut interagiert; 35 % deuten auf gewohnheitsbildende Inhalte oder Produkterlebnisse hin.
activeUsers nach date (DAU) und nach month (MAU) exportieren. In BigQuery liefert ein einfaches CTE, das beide Werte dividiert, die tägliche Stickiness. Tools wie Amplitude oder Mixpanel haben die Kennzahl bereits integriert.session_source = "organic" filtern oder landing_page-Regex für bestimmte Content-Cluster nutzen.Fintech-Kunde, 6 M MAU: Nach Einführung facettierter Navigation und Glossar-Interlinks stieg die Stickiness des organischen Traffics innerhalb von acht Wochen von 17 % auf 24 %. Revenue-Attribution-Modeling zeigte einen 12 %-Uplift bei Cross-Sell-Conversions – wert 1,3 M $ ARR – ohne zusätzlichen Spend.
Globaler Publisher: Stickiness fiel nach Core-Update auf 9 %. Log-File-Analyse offenbarte langsamen TTFB bei Top-Artikel-Templates. Page-Speed-Fixes erhöhten den Koeffizienten wieder auf 14 % und stellten 28 % des Ad-Inventory-Fills wieder her.
Verfolgen Sie den Stickiness-Koeffizienten mit derselben Strenge wie Rankings. Er verwandelt Vanity-Positionen in dauerhaften Umsatz – und in einer Welt AI-veränderter Suchreisen ist Dauerhaftigkeit der wahre KPI.
Stickiness-Koeffizient = DAU ÷ MAU = 7.500 ÷ 25.000 = 0,30 bzw. 30 %. Das bedeutet, dass der durchschnittliche Nutzer an 30 % der Tage in einem 30-Tage-Monat aktiv ist – also an etwa neun Tagen. Eine Stickiness-Rate von 30 % ist für ein Produktivitäts-Tool respektabel, weist jedoch auf Verbesserungspotenzial hin, wenn das Ziel eine gewohnheitsmäßige tägliche Nutzung ist.
Retention fragt: „Kam der Nutzer wenigstens einmal innerhalb des definierten Zeitfensters zurück?“ Stickiness fragt: „Wie häufig kehrt der Nutzer in diesem Zeitraum zurück?“ Ein Produkt kann 90 % seiner Nutzer halten (sie kommen einmal pro Monat wieder) und dennoch nur eine Stickiness-Rate von 10 % erzielen (sie loggen sich selten ein). Das gleichzeitige Tracking beider Kennzahlen zeigt, ob Sie neben der Vermeidung von Churn (Retention) auch ein Nutzungshabit aufgebaut haben (Stickiness).
1) Funktionsveröffentlichung erhöht Einmal-Besuchsvolumen: Eine neue Reporting-Funktion zieht gelegentliche Log-ins an, erfordert jedoch keine tägliche Interaktion. Ziehen Sie Event-Logs heran, um die Sitzungsfrequenz pro Nutzer vor und nach dem Launch zu vergleichen.<br> 2) Aggressive Re-Engagement-E-Mail-Kampagne: Reaktivierte Nutzer öffnen die App jetzt nur einmal, um eine Benachrichtigung zu löschen, was MAU aufbläht, aber nicht DAU. Segmentieren Sie die durch die Kampagne erreichten Nutzer und analysieren Sie deren Besuchsfrequenz im Vergleich zu nicht angemailten Kohorten.
Produkt-Experiment: Einführung einer 7-Tage-Streak-Belohnung, die für aufeinanderfolgendes tägliches Spielen In-Game-Währung gewährt. Erfolgsmetrik: % der DAU, die eine Streak abschließen; Ziel ist eine Steigerung der DAU um 20 % bei den Nutzern, die eine Streak beginnen. Lifecycle-Marketing-Experiment: Serie von Push-Benachrichtigungen, die zur üblichen Spielzeit des Nutzers eine tägliche Challenge hervorhebt. Erfolgsmetrik: Erhöhung des DAU/MAU-Verhältnisses bei Push-aktivierten Nutzern von 18 % auf mindestens 25 %, ohne die Opt-out-Rate über den Basiswert anzuheben.
✅ Better approach: Verwenden Sie eindeutige User-IDs sowohl für Zähler als auch für Nenner. Leiten Sie DAU und MAU aus derselben Identity-Resolution-Logik (Cookie + Login + Device Fingerprint) ab und prüfen Sie diese mithilfe der Back-End-User-Tabellen auf Einzigartigkeit.
✅ Better approach: Segmentiere die Stickiness nach Akquisitionskanal, Registrierungsmonat, Gerätetyp und Tarifstufe. Vergleiche Kohortenkurven, um zu erkennen, wo bestimmte Segmente abspringen, und führe anschließend gezielte Retention-Experimente durch (z. B. Onboarding-Optimierungen nur für zahlende Mobile-Nutzer).
✅ Better approach: Verknüpfen Sie Stickiness-Ziele mit den Gesamtkennzahlen für LTV und Umsatz. Setzen Sie Anreize für Teams über eine Balanced Scorecard (neue aktive Nutzer, Stickiness, ARPU), damit sie nicht eine Kennzahl zulasten der anderen optimieren.
✅ Better approach: Saisonale Baselines überlagern: Vergleichen Sie DAU/MAU mit dem gleichen Zeitraum des Vorjahres sowie mit einem 4-wöchigen gleitenden Durchschnitt. Markieren Sie Anomalien nur, wenn die Abweichungen einen vereinbarten Schwellenwert überschreiten (z. B. ±2 Standardabweichungen).
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