Adapty アトリビューションは、各コホートの将来の収益とユニットエコノミクスを予測するため、キャンペーンが成熟する前に比較することができます。予測はアプリ自身の過去のコホートデータをもとに生成され、毎日更新されます。サブスクリプションサイクルが完了していない直近のコホートを評価する際に特に役立ちます。

予測指標

指標	説明
pRevenue	コホートが目標ホライズンまでに生成すると予測される総収益。アプリの過去のコホートリテンションからモデル化されます。
pROAS	同じホライズンにおける広告費用対効果の予測値。計算式: (pRevenue / Spend) × 100%
pAdProfit	ホライズンにおける広告費用を差し引いた予測収益。計算式: pRevenue − Spend
pARPU	ホライズンにおけるインストール1件あたりの予測平均収益（予測LTV）。計算式: pRevenue / Installs
pARPPU	ホライズンにおける課金ユーザー1人あたりの予測平均収益。計算式: pRevenue / paying users at d{N}（d{N} は選択したホライズンに対応）
pRevenue はベースとなる値です。その他の4つの指標は、モデルを個別に実行するのではなく、観測されたコホートデータ（支出、インストール数、課金ユーザー数）を使って pRevenue から導出されます。

各予測指標は、D0、D3、D7、D30、D60、D90、D180、D360 の複数のコホート期間で利用できます。日数を指定してカスタム期間を追加することも可能です。この期間は、コホートのインストール日から将来のどの時点まで値を予測するかを定義します。

予測の計算方法

予測は各アプリの過去のコホートをもとに構築されます。モデルはベースライン日以降に過去コホートの収益がどのように増加したかを計測し、同じ軌跡を使って現在のコホートの将来を予測します。

ベースライン日

予測は、コホートがベースライン日に達した後にのみ利用可能になります。ベースライン日とは、コホートの初期収益の90%が通常受け取られる最初の日です。初期収益には、サブスクリプションの開始、トライアルのコンバージョン、および買い切り購入が含まれます。更新はこの閾値にはカウントされません。

ベースライン日は、アプリのトライアル期間とプロダクトの組み合わせによって異なります。

• トライアルなしのアプリ: ベースラインは通常、インストール後の最初の数日以内に設定されます。
• 短期トライアルのあるアプリ: ベースラインは通常、トライアルが転換した直後に設定されます。
• 長期トライアルのあるアプリ: 初期収益のほとんどはトライアル完了後に発生するため、ベースラインはインストールから1週間以上後になることがあります。

サブスクリプションタイプ別の予測

ベースライン日において、コホートの初期収益は月次・年次・週次・四半期サブスクリプション、および買い切り購入の5つのカテゴリに分類されます。各カテゴリは過去のコホートから計測された軌跡を使って独立して予測されます。

モデルは、直近のコホートや、1取引あたりの収益が近く、プロダクト構成が似ているなど経済的に類似したコホートを重視します。したがって、予測はアプリ内で最も直近かつ最も類似したコホートの実際のパフォーマンスを反映したものになります。

予測が表示されるタイミング

予測は、コホートに十分なデータがある場合にのみ表示されます。値を算出できない場合、該当の列にはダッシュ（—）が表示されます。

予測が利用できない主な理由：

• コホートがベースライン日に達していない：モデルが将来の推計を行うには、コホートの初期収益が安定するまで待つ必要があります。
• アプリの過去データが不足している：対象サブスクリプションタイプの過去のコホートデータが十分にない場合、モデルは信頼性の高い継続率を算出できません。 予測は最新のトランザクションデータをもとに毎日再計算されるため、より多くの収益が観測されるにつれて、同じコホートの値が変動することがあります。