コホート分析

Adaptyのコホートは、次のような重要な問いに答えるために設計されています。

コホートが元を取るのは何日目か？
特定のコホートからアプリはどれだけの収益を得られるか？
有料ユーザーを獲得するためにどれだけの費用をかけられるか？
広告費を回収するまでにどれくらいかかるか？

コホートは、SDKやストア通知を通じて収集されたアプリデータを使用するため、追加の設定は不要です。

更新回数別または日数別のコホート

コホートは更新回数別または日数別で分析できます。この切り替えによってカラムの見出しが変わり、それに伴い分析のアプローチも変わります。

日数別のトラッキングは、予算管理や支払いタイムラインの把握に役立ちます。これは消耗型アイテムや買い切り購入といった非サブスクリプション型プロダクトの追跡に特に有用です。このモードでは、テーブルのセルの青色が行の中央付近に集中する傾向があります。これには2つの理由があります。まず、日数別でコホートを見ると、短期間プロダクトに関連する支払いを早期に確認できる一方、更新回数別では月次・年次の更新と一緒にグループ化されます。次に、遅延支払いが分布パターンに影響を与えるため、一部のユーザーが予定より遅く支払う場合があります。

一方、更新回数別のトラッキングは、日付を考慮せずに、支払いから支払いへのコホートのリテンションとチャーンを示します。つまり、何らかの遅延（数ヶ月になる場合もあります）があって支払いを行った遅延ユーザーは、対応するサブスクリプション期間の数に加算されます。このアプローチはカレンダー上の収益状況を反映しませんが、コホートのリテンションとチャーンを分析し、行動からインサイトを得るには非常に便利です。

用途に合ったモードを選択するか、より多くの結論やアイデアを得るために両方を活用してください。

Adaptyがコホートを構築する仕組み

更新回数別コホートを例に、テーブルの構成を見ていきましょう。コホートの構築には、アプリのインストール数とトランザクション（購入）の2つの指標を使用します。コホートの各行は、1日から1年までの特定の時間間隔を表します。各行は、その期間にアプリをインストールし、サブスクリプションを有効化するか、永続アクセスまたは非サブスクリプション型プロダクトを購入したユーザー数から始まります。

行の次以降のカラムは、その期間にサブスクリプションを更新したユーザー数を示します。M3は「3ヶ月目」を意味し、その時点までに3回連続で更新していることを表します。W7は7週目、Y2は2年目を意味します。コホートにP2が表示される場合があります。Pはサブスクリプションの「期間（Period）」を意味し、更新期間が異なる複数のプロダクトが同じコホートに混在しているときに、W/M/Yの代わりに表示されます。

グラデーションカラーを使ってコホート値の差を強調しています。数値が大きいほど、より濃い色で表示されます。

以下の画像に、典型的なコホートの例を示します。

このコホートは週次プロダクトのデータのみを表示しています（マーク #1）。
手数料を除外せず、収益を絶対値で表示しています（マーク #2）。
対象期間は過去6ヶ月で、コホート長は1ヶ月です（マーク #3）。
Total 行（マーク #4）は各期間の累計値を表示します。Total 行の最初のセルの$442Kは、タイムフレーム終了までのすべての月（11月、12月など）の初回期間（サブスクリプション有効化）収益を累積した値です。TotalセルはCは全期間にアプリをインストールした顧客数を示します。
Nov 2023行の最初のカラム（マーク #5）は、2023年11月にアプリをインストールした顧客の初回期間（サブスクリプション有効化）収益である$37.7Kを示しています。2023年11月にアプリをインストールした顧客数95,129人は、ヘッダーカラムに表示されています。 Nov 2023行の2番目のカラムは、2023年11月にアプリをインストールした顧客の2週目（2週目まで更新されたサブスクリプション）収益である$8,77Kを示しています。
テーブルには、合計収益、ARPU、ARPPU、ARPAS（マーク #6）が表示されます。これらについてはこの記事の後半で詳しく説明します。
テーブル右側の Columns ドロップダウンフィールド（マーク #7）でカラムを設定できます。
テーブル右上（マーク #8）には、特定のコホート分析に対してストアの手数料と税金の計算を設定するドロップダウンフィールドもあります。Adaptyがストアの手数料と税金を計算する方法についてはこちらの記事をご覧ください。対応するオプションをドロップダウンから選択すると、収益データがそれに基づいて再計算されます。
テーブルの右側には、予測収益（Predicted Revenue）と予測LTV（Predicted LTV）が表示されます（マーク #9）。Predicted Revenue フィールドは、特定の期間内にサブスクライバーコホートが生み出すと見込まれる総収益を推定し、Predicted LTV フィールドはコホート内の各ユーザーの期待値を表します。

コホート内の任意のセルにカーソルを合わせると、その期間の詳細な指標を確認できます。

背景に斜線が入ったセルは、まだ完了していない期間を表しており、値が増加する可能性があります。

コホート長とタイムフレーム

テーブルの表示内容は、2つの時間設定で決まります。

Time frame — 対象となる日付の範囲です。テーブル上部のカレンダーで設定します。
Cohort length — 各行の粒度です。日・週・月・四半期・年から選べます。月単位にすると、各行がインストール1か月分に対応します。

この2つは独立して動作します。たとえば、Time frame を6か月、Cohort length を月単位にすると6行のテーブルになります。Time frame を1年、Cohort length を週単位にすると52行になります。

フィルター、指標、コホートセグメント、CSV エクスポート

メイン記事：アナリティクスコントロール

デフォルトでは、Adaptyはすべての購入データを使ってコホートを構築します。プロダクトの期間、特定のプロダクト、国、ストア、ペイウォール、セグメント、アトリビューションデータでフィルタリングできます。

コントロールパネルの右側には、コホートデータをCSVにエクスポートするボタンがあります。エクスポートしたファイルはExcelやGoogle Sheetsで開いたり、独自の分析システムにインポートしたりできます。

コホートで表示できる指標は6つあります：Subscriptions、Payers、Revenue、ARPU、ARPPU、ARPASです。これらは絶対値として表示することも、コホート開始時からの相対的な変化として表示することもできます。

サブスクリプション、支払者、総収益、ARPU、ARPPU、ARPAS

Subscriptions は、選択した期間内にコホートが行ったアクティブなサブスクリプション、永続アクセス購入、非サブスクリプション購入の総数です。この指標を監視することで、顧客の行動とオファーの効果を把握できます。これにより、プロダクト戦略の改善、マーケティング施策の最適化、収益フローの効率化が可能になります。

Payers は、コホート内で購入を行ったユーザーのユニーク総数です。収益に貢献するユニークユーザー数の把握に役立ちます。非サブスクリプション型購入が多いアプリでは、この指標によってプロダクトオファーの真のリーチが明確になり、幅広いユーザー層が購入しているのか、少数のリピーターが収益を牽引しているのかを確認できます。支払者数を把握することで、顧客エンゲージメントの評価、ターゲットマーケティングの計画、収益戦略の最適化に役立てられます。

Total revenue は、選択した期間（2022年11月25日〜2023年5月24日）内にコホートが積み上げた収益です。特定のコホートからどれだけの収益を得たかを把握し、ROASを計算するのに役立ちます。たとえば、2022年9月の広告費が$10,000で、2022年9月コホートの総収益が$30,000であれば、ROAS=3:1となります。

ARPU はユーザー1人あたりの平均収益です。総収益÷ユニークユーザー数で計算されます。$60,000の収益÷5,000ユーザー=$12 ARPUとなります。この値をインストール単価（CPI）と比較することで、マーケティングキャンペーンの効果を把握できます。

ARPPU は有料ユーザー1人あたりの平均収益です。総収益÷ユニーク有料ユーザー数で計算されます。$60,000の収益÷1,000人の有料ユーザー=$60 ARPPUとなります。有料顧客1人が平均的にどれだけの収益をもたらすかを把握するのに役立ちます。

ARPAS はアクティブなサブスクライバー1人あたりの平均収益です。総収益÷アクティブサブスクライバー数で計算されます。ここでのサブスクライバーとは、トライアル期間またはサブスクリプションを有効化したユーザーを指します。$60,000の収益÷1,500人のサブスクライバー=$40 ARPASとなります。

手数料と税金

コホートの収益計算において重要な要素の一つが、ストアの手数料と税金（ユーザーのストアアカウントの国によって異なる場合があります）の算入です。Adaptyは現在、コホート分析においてApp StoreおよびPlay Store両方の手数料と税金の計算をサポートしています。 Adaptyがアナリティクスで税金と手数料を計算する方法の詳細については、ドキュメントをご参照ください。

売上と手取り収益

売上（Revenue）と手取り収益（Proceeds）はどちらもお金に関する指標です。Revenueは売上総額、Proceedsは純収益と考えられます。RevenueはApp Store / Play Storeの手数料を考慮しませんが、Proceedsは考慮します。そのため、ProceedsはRevenueより常に少なくなります。

実際に差し引かれる手数料は、Small Business Program（15%）への適格性、長期サブスクリプションの優遇レート（1年以上更新後は15%）、国別レート、標準レート（最大30%）など、複数の要因によって異なります。

Adaptyは顧客が行うすべてのトランザクションに対して適用される手数料率を自動的に判定し、それに基づいてProceedsを計算します。手数料率の決定方法の詳細については、ストアの手数料と税金のドキュメントをご参照ください。

返金の処理

返金はコホートの収益から累積的に差し引かれます。差し引きは元の購入日ではなく、返金日に行われます。

指標全体での比較については、指標が返金を処理する方法をご参照ください。

予測：収益とLTV

Predicted revenue（予測収益） は、コホート作成後の選択した期間内に有料サブスクライバーのコホートが生み出すと予測される総収益の推定値です。コホートの予測LTVに、コホート内の予測有料ユーザー数を掛けて計算されます。たとえば、予測LTVが$50で、コホート内の有料ユーザーが100人の場合、Predicted Revenueは$5,000となります。

Predicted LTV（予測LTV） は、有料サブスクライバー1人あたりの推定生涯価値であり、コホート作成後の選択した期間内に各有料サブスクライバーが生み出すと期待される平均収益を表します。

これらの予測は、過去のコホートリテンションパターンに基づいており、十分な履歴データがある場合はアプリ自身のデータを使用し、不足している場合はアプリ間の平均値を使用します。Adaptyの予測モデルの詳細なドキュメントについては、予測ドキュメントをご参照ください。

Adaptyのコホートは、アプリ内のユーザー行動と財務パフォーマンスについての詳細なインサイトを提供します。更新回数別または日数別でコホートを分析することで、コホートが収益化するタイミングの把握、収益の追跡、ユーザー1人あたりの平均収益の計算、広告費回収にかかる期間の理解が可能になります。カスタマイズ可能なフィルター、指標、エクスポートオプションを活用して、データに基づいた意思決定を行い、ユーザー獲得とマネタイズ戦略を最適化し、アプリの成功を最大化しましょう。