Adapty Attribution proyecta los ingresos futuros y la economía unitaria de cada cohorte, para que puedas comparar campañas antes de que tengan tiempo de madurar. Las predicciones se generan a partir de los datos históricos de cohortes de la propia app y se actualizan diariamente. Son más útiles para evaluar cohortes recientes que aún no han completado ciclos de suscripción largos.

Métricas predichas

Métrica	Descripción
pRevenue	Ingresos totales previstos que se espera que genere una cohorte hasta el horizonte objetivo. Modelado a partir de la retención histórica de cohortes de la app.
pROAS	Retorno previsto del gasto publicitario durante el mismo horizonte. Fórmula: (pRevenue / Spend) × 100%
pAdProfit	Ingresos previstos descontado el gasto publicitario durante el horizonte. Fórmula: pRevenue − Spend
pARPU	Ingresos medios previstos por instalación durante el horizonte (LTV previsto). Fórmula: pRevenue / Installs
pARPPU	Ingresos medios previstos por usuario de pago durante el horizonte. Fórmula: pRevenue / paying users at d{N}, donde d{N} corresponde al horizonte seleccionado.
pRevenue es el valor base. Las otras cuatro métricas se derivan de él usando datos observados de la cohorte — gasto, instalaciones y usuarios de pago — sin ejecutar el modelo por separado.

Cada métrica predicha está disponible en varios períodos de cohorte: D0, D3, D7, D30, D60, D90, D180 y D360. También puedes añadir un período personalizado en días. El período define hasta qué punto en el futuro se proyecta el valor desde la fecha de instalación de la cohorte.

Cómo se calculan las predicciones

Las predicciones se construyen a partir de las cohortes históricas de cada app. El modelo mide cómo crecieron los ingresos de cohortes pasadas tras su día de referencia y luego proyecta la cohorte actual hacia adelante usando la misma trayectoria.

Día de referencia

Las predicciones solo están disponibles una vez que la cohorte alcanza su día de referencia. El día de referencia es el primer día en el que, por lo general, se ha recibido el 90% de los ingresos iniciales de una cohorte. Los ingresos iniciales incluyen inicios de suscripción, conversiones de prueba y compras únicas; las renovaciones no cuentan para este umbral.

El día de referencia depende de la duración del período de prueba de la app y de la combinación de productos:

• Apps sin pruebas gratuitas: El día de referencia suele caer en los primeros días tras la instalación.
• Apps con pruebas cortas: El día de referencia suele situarse poco después de que finalice la prueba.
• Apps con pruebas más largas: El día de referencia puede estar una semana o más después de la instalación, ya que la mayor parte de los ingresos iniciales solo se materializan cuando termina la prueba.

Proyección por tipo de suscripción

En el día de referencia, los ingresos iniciales de la cohorte se dividen en cinco categorías: suscripciones mensuales, anuales, semanales y trimestrales, más compras únicas. Cada categoría se proyecta hacia adelante de forma independiente usando una trayectoria medida a partir de las cohortes pasadas de la app.

El modelo da más peso a las cohortes recientes y a las cohortes con una economía comparable, como un ingreso por transacción similar y una combinación de productos parecida. Por tanto, una predicción refleja cómo han rendido realmente las cohortes más recientes y más similares de la app.

Cuándo están disponibles las predicciones

Una predicción solo se muestra si la cohorte tiene suficientes datos para generarla. Cuando no es posible producir un valor, la columna muestra un guion largo (—) en su lugar.

Razones habituales por las que una predicción no está disponible:

• La cohorte no ha alcanzado su día de referencia: El modelo necesita que los ingresos iniciales de la cohorte se estabilicen antes de poder proyectar hacia adelante.
• Datos históricos insuficientes para la app: Si la app no tiene suficientes cohortes pasadas del tipo de suscripción relevante, el modelo no puede ajustar tasas de retención fiables. Las predicciones se recalculan diariamente con los datos transaccionales más recientes, por lo que los valores de una misma cohorte pueden variar a medida que se registra más facturación.