Las cohortes de Adapty están diseñadas para responder varias preguntas importantes:

1. ¿En qué día se amortiza una cohorte?
2. ¿Cuánto dinero genera la app para una cohorte concreta?
3. ¿Cuánto puedo gastar para atraer a un cliente de pago?
4. ¿Cuánto tiempo se tarda en recuperar la inversión publicitaria?

Las cohortes funcionan con los datos de la app que recopilamos a través del SDK y las notificaciones del store, y no requieren ninguna configuración adicional por tu parte.

Cohortes por renovaciones o por días

Puedes analizar cohortes por renovaciones o por días. El control cambia los encabezados de las columnas y, por tanto, también el enfoque del análisis. El seguimiento por días ofrece información muy útil para presupuestar y entender los plazos de pago. Es especialmente práctico para hacer seguimiento de productos que no son suscripciones, como consumibles o compras únicas. En este modo, el color azul en las celdas de la tabla tiende a concentrarse en el centro de las filas por dos razones principales. Por un lado, ver las cohortes por días permite detectar con anticipación los pagos asociados a productos de corta duración, mientras que en la vista de renovaciones estos se agrupan junto con las renovaciones mensuales y anuales. Por otro lado, los pagos diferidos contribuyen a este patrón de distribución, ya que algunos usuarios pagan más tarde de lo esperado. Mientras que el seguimiento por renovaciones muestra la retención y el abandono de las cohortes de un pago a otro sin tener en cuenta la fecha. Así, los usuarios que pagaron con cualquier retraso (que puede ser de meses) se añaden al número de su período de suscripción. Este enfoque no refleja la situación de los ingresos por calendario, pero es definitivamente más cómodo para analizar la retención y el abandono de las cohortes y obtener conclusiones de su comportamiento.

Elige el modo que más te convenga o usa ambos para sacar más conclusiones e ideas.

Cómo construye Adapty las cohortes

Veamos con el ejemplo de cohortes por renovaciones cómo se forma la tabla. Para construir las cohortes, usamos dos métricas: instalaciones de la app y transacciones (compras). Cada fila de una cohorte representa un intervalo de tiempo concreto: desde un día hasta un año. Cada fila comienza con el número de usuarios que instalaron la app durante ese intervalo y activaron una suscripción o realizaron una compra de producto de por vida o sin suscripción. Cada columna siguiente de la fila muestra el número de usuarios que renovaron una suscripción en ese período. M3 significa mes 3 e indica que los suscriptores han tenido 3 renovaciones consecutivas hasta ese punto; W7 significa semana 7, e Y2 significa año 2. En ocasiones puede aparecer P2 en las cohortes. P significa Período de suscripción. Adapty lo muestra en lugar de W/M/Y cuando hay varios productos con diferentes períodos de renovación en la misma cohorte.

Usamos colores degradados para destacar las diferencias entre los valores de la cohorte. Los números más altos tienen colores más saturados. En la imagen de abajo puedes ver una cohorte típica.

1. Esta cohorte muestra los datos únicamente para productos semanales (marca #1).
2. No excluye los ingresos brutos y muestra los ingresos como valores absolutos (marca #2).
3. El período de tiempo con el que trabajamos son los últimos 6 meses y la duración de la cohorte es de 1 mes (marca #3).
4. La fila Total (marca #4) muestra el valor acumulado para cada período. Los $442K en la primera celda de la fila Total acumulan los ingresos del primer período (activación de suscripción) de todos los meses (nov., dic. y así sucesivamente) hasta el final del período. La celda Total muestra el número de clientes que instalaron la app durante todo el período.
5. La primera columna de la fila nov. 2023 (marca #5) muestra los ingresos del primer período (activación de suscripción) de $37,7K de los clientes que instalaron la app en nov. 2023. El número de clientes que instalaron la app en nov. 2023, que es 95.129, se muestra en la columna de encabezado. La segunda columna de la fila nov. 2023 muestra los ingresos de la semana 2 (suscripciones renovadas hasta la 2.ª semana) de $8,77K de quienes instalaron la app en nov. 2023.
6. En la tabla se pueden ver los ingresos totales, ARPU, ARPPU y ARPAS (marca #6). Puedes leer más sobre ellos un poco más adelante en este artículo.
7. Puedes configurar las columnas en la parte derecha de la tabla usando el desplegable Columns (marca #7).
8. Encima de la tabla, a la derecha (marca #8), hay también un desplegable para calcular las comisiones de los stores y los impuestos aplicables al análisis de cohortes específico. Puedes saber más sobre cómo Adapty calcula las comisiones de los stores y los impuestos en este artículo. Al elegir la opción correspondiente en el desplegable, los datos de ingresos se recalcularán en función de ella.
9. En el lado derecho de la tabla puedes ver los ingresos predichos (Predicted Revenue) y el valor de vida predicho (Predicted LTV) (marca #9). El campo Predicted Revenue estima los ingresos totales generados por una cohorte de suscriptores dentro de un período determinado, mientras que el campo Predicted LTV representa el valor anticipado de cada usuario de la cohorte.

Puedes pasar el cursor por cualquier celda de la cohorte para ver métricas detalladas de ese período.

Las celdas con líneas oblicuas en el fondo son períodos que aún no han terminado, por lo que sus valores pueden aumentar.

Duración de la cohorte y período de tiempo

Dos ajustes de tiempo controlan lo que muestra la tabla:

• Time frame — el rango de fechas. Se configura en el calendario que hay encima de la tabla.
• Cohort length — el tamaño de cada fila: día, semana, mes, trimestre o año. Con una longitud mensual, cada fila cubre un mes de instalaciones.

Los dos funcionan de forma independiente. Por ejemplo: un time frame de 6 meses más una cohort length mensual te da una tabla con 6 filas. Un time frame de 1 año más una cohort length semanal te da 52 filas.

Filtros, métricas, segmentos de cohorte y exportación a CSV

Por defecto, Adapty crea cohortes usando datos de todas las compras. Puedes filtrar por duración del producto, productos específicos, país, store, paywall, segmento y datos de atribución.

A la derecha del panel de control hay un botón para exportar los datos de cohorte a CSV. Luego puedes abrirlo en Excel o Google Sheets, o importarlo en tu propio sistema de análisis. Hay 6 métricas que se pueden mostrar en las cohortes: Subscriptions, Payers, Revenue, ARPU, ARPPU y ARPAS. Puedes mostrarlas como valores absolutos o como cambio relativo desde el inicio de la cohorte.

Suscripciones, pagadores, ingresos totales, ARPU, ARPPU y ARPAS

Suscripciones es el total de suscripciones activas, compras de por vida y compras únicas realizadas por una cohorte dentro del período seleccionado. Monitorizar esta métrica te ayuda a entender el comportamiento de los clientes y la efectividad de tus ofertas, lo que te permite refinar tu estrategia de producto, ajustar tus acciones de marketing y optimizar tus fuentes de ingresos. Payers es el número total de usuarios que realizaron una compra dentro de una cohorte. Te ayuda a entender cuántos usuarios únicos contribuyen a tus ingresos. Para apps con una cantidad significativa de compras in-app que no son suscripciones, esta métrica puede mostrar el verdadero alcance de tus productos, indicando si una amplia base de usuarios está realizando compras o si los ingresos los genera un grupo reducido de compradores recurrentes. Conocer el número de payers es útil para evaluar el engagement de los clientes, planificar marketing dirigido y optimizar las estrategias de ingresos. Los ingresos totales se acumulan para una cohorte dentro de un período de tiempo seleccionado (25 nov 2022 — 24 may 2023). Sirve para entender cuánto dinero has recaudado de los usuarios de una cohorte específica y calcular el ROAS. Por ejemplo, si el gasto en publicidad de septiembre de 2022 fue de $10 000 y los ingresos totales de la cohorte de septiembre de 2022 son de $30 000, entonces ROAS=3:1. ARPU es el ingreso promedio por usuario. Se calcula como ingresos totales / número de usuarios únicos. $60.000 de ingresos / 5.000 usuarios = $12 de ARPU. Es útil comparar este valor con el coste por instalación (CPI) para entender la efectividad de tus campañas de marketing.

ARPPU es el ingreso promedio por usuario de pago. Se calcula como ingresos totales / número de usuarios de pago únicos. $60.000 de ingresos / 1.000 usuarios de pago = $60 de ARPPU. Te ayuda a entender cuánto dinero genera de media un cliente de pago. ARPAS es el ingreso promedio por suscriptor activo. Se calcula como ingresos totales / número de suscriptores activos. Por suscriptores entendemos aquellos que han activado un período de prueba o una suscripción. $60 000 de ingresos / 1500 suscriptores = $40 ARPAS.

Comisiones y tasas fiscales

Un aspecto importante del cálculo de ingresos en las cohortes es la inclusión de las comisiones del store y las tasas fiscales (que pueden variar según el país de la cuenta del usuario en el store). Adapty admite el cálculo de comisiones e impuestos tanto para App Store como para Play Store en el análisis de cohortes. Para más detalles sobre cómo Adapty calcula los impuestos y las comisiones en sus analíticas, consulta nuestra documentación.

Ingresos vs Ganancias

Tanto los Ingresos como las Ganancias son métricas de dinero. Puedes pensar en los Ingresos como ingresos brutos y en las Ganancias como ingresos netos. Los Ingresos no tienen en cuenta las comisiones del App Store / Play Store, mientras que las Ganancias sí. Por eso las Ganancias son siempre inferiores a los Ingresos.

La comisión real que se deduce varía en función de varios factores, entre ellos la elegibilidad para programas como el Small Business Program (15%), las tarifas reducidas para suscripciones de larga duración (15% tras un año de renovación), las tarifas específicas por país y las tarifas estándar (hasta el 30%). Adapty determina automáticamente la tasa de comisión aplicable para cada transacción que realizan tus clientes y calcula los ingresos netos en función de ella. Para más información sobre cómo se determinan las tasas de comisión, consulta la documentación de Comisión del store e impuestos.

Gestión de reembolsos

Los reembolsos se restan de los ingresos de la cohorte de forma acumulativa a medida que se producen — en la fecha del reembolso, no en la fecha de la compra original.

Para una comparación completa entre métricas, consulta Cómo gestionan los reembolsos las métricas.

Predicción: Ingresos y LTV

El ingreso predicho es el total estimado de ingresos que se espera que genere una cohorte de suscriptores de pago dentro del período seleccionado tras la creación de la cohorte. Se calcula multiplicando el LTV predicho de la cohorte por el número predicho de usuarios de pago dentro de ella. Por ejemplo, si el LTV predicho es $50 y hay 100 usuarios de pago en una cohorte, el ingreso predicho sería $5.000. LTV previsto es el valor de vida estimado por suscriptor de pago, que representa los ingresos medios que se espera que genere cada suscriptor de pago dentro del período seleccionado tras la creación de la cohorte.

Estas predicciones se basan en patrones históricos de retención de cohortes, utilizando los datos propios de la app cuando hay suficiente historial disponible y promedios entre apps en caso contrario. Para documentación detallada sobre el modelo de predicción de Adapty, consulta nuestra documentación de Predicción. Las cohortes de Adapty ofrecen información detallada sobre el comportamiento de los usuarios y el rendimiento financiero de tu app. Al analizar cohortes por renovaciones o días, puedes determinar cuándo se vuelven rentables, hacer seguimiento de los ingresos, calcular el ingreso medio por usuario y entender el tiempo necesario para recuperar el gasto publicitario. Con filtros, métricas y opciones de exportación personalizables, Adapty te permite tomar decisiones basadas en datos y optimizar las estrategias de adquisición de usuarios y monetización para maximizar el éxito de tu app.