DAU, WAU и MAU — новая ключевая метрика в B2B + AI: кейс Harvey

В течение 15 лет лидеры B2B относились к DAU, WAU и MAU как к метрикам, которыми одержимы B2C-компании. У нас были ARR, NRR и удержание логотипов. Вовлеченность считалась «приятным дополнением», спрятанным где-то в дашборде customer success и обычно описывалась как «использование лицензий», чтобы звучать более по-Enterprise.

Эта эпоха закончилась.

В B2B + AI ежедневные, еженедельные и ежемесячные активные пользователи теперь — самая предсказательная «маяковая» метрика, которая у вас есть. Она важнее роста ARR, важнее NPS и важнее расширения количества мест. В эпоху agent вовлеченность — это не vanity-метрика. Это опережающий индикатор всех остальных показателей, которые вам важны: продления, expansion, churn и даже оценочного мультипликатора.

Winston Weinberg из Harvey недавно показал отличные метрики, которые доказывают: в AI + B2B именно использование стало, пожалуй, самым важным показателем. Тем, который до AI мы в целом игнорировали.

Что опубликовал CEO Harvey

Три цифры из апрельских данных Harvey:

• Net new ARR вырос в 6 раз год к году
• DAU/MAU вот-вот превысит 50%
• Средний пользователь проводит 12 часов в месяц в Harvey

Эти цифры должны рассматриваться вместе, но большинство B2B-лидеров по-прежнему воспринимают их как отдельные истории.

B2B-приложение с DAU/MAU на уровне 50% статистически редкость. Такой показатель есть у Slack. У Notion он есть у power users. Большинство «успешных» B2B-инструментов находятся в диапазоне 10-20%. В S-1 публичных B2B-компаний исторически этот показатель вообще часто не раскрывался, потому что он обычно выглядел неловко.

12 часов в месяц на пользователя — более впечатляющая цифра. Это примерно 25-30 минут в день, каждый рабочий день, в продукте одного вендора. Для сравнения, средняя сессия ChatGPT в 2025 году составляла около 13-14 минут. Пользователи Harvey проводят в legal AI почти час в каждый рабочий день. Это уже рабочее пространство, а не инструмент.

Дальше смотрим на Net New ARR. Рост в 6 раз год к году. Harvey преодолела отметку $190M ARR в январе 2026 года и в марте привлекла раунд при оценке $11B. Они растут в 6 раз не из-за маркетинга. Они растут в 6 раз потому, что клиенты не могут перестать пользоваться продуктом, а эта вовлеченность напрямую конвертируется в расширение количества мест, внедрение по департаментам и развертывание на уровне всей фирмы.

DAU/MAU вырос. Часы на MAU выросли. Запросы на MAU выросли. Net new ARR последовал за ними.

В B2B + AI вовлеченность — это опережающий индикатор. ARR — запаздывающее подтверждение.

Почему в старом B2B это не работало

В традиционном B2B продукт мог быть фактически мертвым два года, прежде чем кто-либо это замечал. Вы продавали годовой контракт, иногда многолетний. Покупателем был вице-президент. Пользователем — аналитик, сидящий тремя уровнями ниже. Пока у вашего champion оставалась работа и продление автоматически проходило через procurement, вы считались «удержанными».

В математике это не так сильно зависело от вовлеченности. Можно было иметь клиента с 4% DAU/MAU, который платит вам $200K в год, и ваш CS-дашборд все равно окрашивал его в зеленый. Это работало, потому что альтернативы не было. Стоимость замены enterprise-системы была выше, чем цена ее почти полного неиспользования.

AI изменил все три опоры этой модели.

Стоимость замены упала почти до нуля. Команда может за один день собрать заменяющий workflow в Replit, Lovable или Cursor. Защитный ров «мы никогда это не выкинем» исчез у любого инструмента, который не встроен глубоко в процессы.

AI-native инструменты задали новый потолок вовлеченности. У Harvey — 12 часов в месяц. У ChatGPT Enterprise — по несколько сессий в день. У Cursor — пользователи буквально живут в IDE. Планка вовлеченности в B2B теперь задается продуктами, которыми люди хотят пользоваться, а не продуктами, которыми они вынуждены пользоваться. Если ваш продукт относится ко второй категории, ваши клиенты прямо сейчас тестируют замену.

Покупатели наконец начали это измерять. Исследование CIO от Redpoint показало, что 54% CIO консолидируют вендоров, а 45% всех новых AI-бюджетов забираются из существующих статей расходов. Первое, что режут CIO, — низкововлеченные инструменты. Они открывают дашборд, сортируют по DAU на seat, и нижняя часть списка становится списком на выбывание.

Низкая вовлеченность раньше была проблемой CS. Теперь это экзистенциальная проблема.

Обратная сторона: скрытый churn

Я писал об этом несколько недель назад, и реакция была самой неприятной из всех, что я получал на постах SaaStr за последние годы, потому что каждый B2B-founder, который это читал, понимал: он понятия не имеет, как выглядят его реальные показатели вовлеченности.

Внутри SaaStr я недавно понял, что мы не заходили в Notion месяцами. Не я. Не Amelia. Раньше мы проводили там наши daily standup. Потом 10K (наш AI VP of Marketing) стал дашбордом. Потом 10K стал standup. Мы не принимали решения уходить из Notion. Мы просто перестали его открывать.

Но платить мы продолжаем. Notion ничего об этом не знает. Продление пройдет автоматически, и в их дашборде мы будем числиться довольным клиентом до дня отмены. У нас zero-DAU и zero-WAU. Это оценка «F» по любой потребительской шкале вовлеченности, а B2B-лидеры раньше считали DAU, WAU и MAU чисто B2C-концепцией.

То же самое произошло с Canva. Amelia не открывала ее больше 100 дней. Мы заменили ее по частям на Reve, Opus Pro, Higgsfield и несколько других AI-native-специалистов. Canva — компания с $4B ARR и ростом 173x с 2018 по 2025 год, и в их цифрах это пока не видно, потому что рост новых пользователей маскирует тихую эрозию под поверхностью.

Скрытый churn не виден в ARR. Его не видно в удержании логотипов. Он проявляется в DAU, WAU и MAU за 6-18 месяцев до того, как клиент отменит подписку.

Harvey с 50% DAU/MAU — это потолок вовлеченности. Notion внутри SaaStr с 0% — это пол. Побеждающие сейчас компании B2B + AI находятся ближе к верхней границе этого диапазона. Те, кто вот-вот потеряет клиентов, о которых даже не знают, что теряют их, — ближе к нижней границе, без дашборда, который это покажет.

Какие конкретно метрики нужно отслеживать

Если вы управляете продуктом B2B + AI, эти показатели должны висеть на стене. Не быть спрятанными в квартальном review deck. На стене.

Соотношение DAU/MAU. Лучшая метрика вовлеченности, которую можно отслеживать. Ниже 20% — значит, большинство пользователей заходят эпизодически. Выше 40% — у вас продукт ежедневной привычки. Выше 50% — вы создали то, без чего людям действительно трудно обходиться. Отслеживайте это ежемесячно, по когортам и по сегментам клиентов.

Часы на MAU. 12 часов в месяц у Harvey — выдающийся показатель. У большинства B2B-инструментов это диапазон от 30 минут до 2 часов. Если ваш продукт может достоверно измерять время внутри продукта, это самый прямой способ понять, сколько рабочего дня вы забираете на себя. Если не можете — срочно добавьте instrumentation.

Запросы или действия на MAU. У Harvey запросы на MAU выросли примерно с 60 до 95+ за три месяца. Это AI-версия «feature engagement». Для продуктов эпохи agent этот показатель важнее, чем количество сессий, потому что один запрос может заменить workflow, который раньше занимал 30 минут.

Когорты скрытого churn. Клиенты, которые платят вам, но не заходили 30, 60 или 90 дней. Если у вас нет такого дашборда, вы на самом деле не знаете свой churn rate. Вы знаете свой cancellation rate. Сейчас это разные показатели.

Концентрация power users. Какой процент использования приходится на ваши топ-10% пользователей? В здоровом B2B + AI-продукте эта доля со временем снижается, потому что все больше пользователей формируют ежедневную привычку. В умирающем продукте она растет, потому что случайные пользователи уходят, а остаются только самые стойкие.

Сделайте это одной из главных KPI

Во-первых: вы вообще знаете DAU/WAU/MAU по каждому клиенту?

Не в агрегате. По каждому клиенту. Агрегированные данные скрывают тех, у кого идет stealth churn.

Во-вторых: когда usage падает на 30% за 30 дней, кто-то в вашей компании это замечает? Вообще все?

Не ваша CS-команда на квартальном review, который сегодня часто сводится к upsell. А сейчас. Если вовлеченность клиента только что рухнула, у вас есть от 60 до 180 дней до отмены, и это единственное окно, чтобы его спасти.

Побеждающие в 2026 году компании B2B + AI управляют enterprise-продуктами как consumer apps. По крайней мере, в том, что касается usage.

Они отслеживают вовлеченность ежедневно, реагируют на падения в течение часов и считают DAU, WAU и MAU основной KPI, а ARR — запаздывающим подтверждением.

Harvey только что показала всем, как выглядит вершина горы: 50% DAU/MAU, 12 часов в месяц на пользователя и 6-кратный рост net new ARR. Вот разница между B2B-компанией, которая накапливает эффект, и B2B-компанией, которую тихо заменят в ближайшие 18 месяцев.

• * *

_Хотите увидеть, как выглядит 50% DAU/MAU внутри ведущих продуктов B2B + AI? Приезжайте на SaaStr AI Annual, 12-14 мая в Bay Area, Сан-Франциско. Replit, Salesforce, Google Cloud, Artisan и более 100 лидеров B2B + AI будут глубоко разбирать продукты, которыми клиенты не могут перестать пользоваться. Билеты — на saastrannual2026.com._

SaaStr.AI: Спросите нас о чем угодно

Build AI. 12-14 мая.

Мы собираем 10 000 руководителей B2B и AI, чтобы показать, как побеждать в эпоху AI.

Материал — перевод статьи с английского.

Оригинал: DAU, WAU and MAU Are the New Lighthouse Metric in B2B + AI. Harvey’s a Great Case Study.