Когорты в Adapty помогают ответить на несколько важных вопросов:

1. В какой день когорта окупается?
2. Сколько денег приносит приложение для конкретной когорты?
3. Сколько можно потратить на привлечение платящего пользователя?
4. Сколько времени нужно, чтобы окупить рекламные расходы?

Когорты работают с данными приложения, которые мы собираем через SDK и уведомления стора, и не требуют никакой дополнительной настройки с вашей стороны.

Когорты по продлениям или по дням

Вы можете анализировать когорты по продлениям или по дням. Переключатель меняет заголовки столбцов и, соответственно, подход к анализу. Отслеживание по дням помогает планировать бюджет и понимать сроки платежей. Это особенно удобно для расходуемых покупок и разовых покупок. В этом режиме синий цвет в ячейках таблицы, как правило, концентрируется в середине строк по двум причинам. Во-первых, просмотр когорт по дням позволяет раньше увидеть платежи по краткосрочным продуктам, тогда как в режиме продлений они объединяются с ежемесячными и ежегодными продлениями. Во-вторых, на характер распределения влияют отложенные платежи: часть пользователей платит позже ожидаемого срока. Тогда как отслеживание по продлениям показывает удержание и отток когорт от одного платежа к другому без привязки к дате. Запоздавшие пользователи, оплатившие с любой задержкой (иногда в несколько месяцев), добавляются к числу соответствующего расчётного периода подписки. Этот подход не отражает реальную картину доходов по календарю, зато гораздо удобнее для анализа удержания и оттока когорт и извлечения инсайтов из их поведения.

Выбирайте удобный режим или используйте оба — для более полных выводов и идей.

Как Adapty формирует когорты

Рассмотрим на примере когорт по продлениям, как формируется таблица. Для построения когорт используются два показателя: установки приложения и транзакции (покупки). Каждая строка когорты представляет отдельный временной интервал — от одного дня до года. Строка начинается с количества пользователей, которые установили приложение в этом интервале и оформили подписку или совершили разовую/нерегулярную покупку. Каждый следующий столбец в строке показывает количество пользователей, продливших подписку к этому периоду. M3 означает 3-й месяц, то есть подписчики к этому моменту оформили 3 последовательных продления; W7 — 7-я неделя, Y2 — 2-й год. Иногда в когортах можно встретить обозначение P2. P означает период подписки — Adapty использует его вместо W/M/Y, когда в одной когорте присутствует несколько продуктов с разными периодами продления.

Для наглядного выделения различий в значениях когорт используется градиентная заливка: чем больше число, тем насыщеннее цвет. На изображении ниже вы можете видеть типичную когорту.

1. В этой когорте отображаются данные только для еженедельных продуктов (отметка #1).
2. Комиссии сторов не вычитаются, выручка отображается в абсолютных значениях (отметка #2).
3. Рассматриваемый период — последние 6 месяцев, длина когорты — 1 месяц (отметка #3).
4. Строка Total (отметка #4) показывает накопленное значение за каждый период. $442K в первой ячейке строки Total — это суммарная выручка первого периода (активации подписки) по всем месяцам (ноябрь, декабрь и далее) вплоть до конца временного интервала. Ячейка Total показывает количество пользователей, установивших приложение за весь период.
5. Первый столбец строки Nov 2023 (отметка #5) показывает выручку первого периода (активации подписки) в размере $37,7K от пользователей, установивших приложение в ноябре 2023 года. Количество таких пользователей — 95 129 — отображается в столбце заголовка. Второй столбец строки Nov 2023 показывает выручку 2-й недели (подписки, продлившиеся до 2-й недели) в размере $8,77K от пользователей, установивших приложение в ноябре 2023 года.
6. В таблице можно увидеть Total revenue, ARPU, ARPPU и ARPAS (отметка #6). Подробнее о них — чуть ниже в этой статье.
7. Столбцы в правой части таблицы настраиваются с помощью выпадающего поля Columns (отметка #7).
8. Над таблицей справа (отметка #8) также есть выпадающее поле для расчёта комиссий сторов и налогов применительно к конкретному когортному анализу. О том, как Adapty рассчитывает комиссии сторов и налоги, можно узнать в этой статье. После выбора соответствующего варианта данные о выручке будут пересчитаны с его учётом.
9. В правой части таблицы отображаются прогнозируемая выручка (Predicted Revenue) и прогнозируемый LTV (Predicted LTV) (отметка #9). Поле Predicted Revenue показывает оценку общей выручки, которую принесёт когорта подписчиков за определённый период, а поле Predicted LTV — ожидаемую ценность каждого пользователя в когорте.

Наведите курсор на любую ячейку когорты, чтобы увидеть подробные метрики за этот период.

Ячейки с косой штриховкой на фоне — это периоды, которые ещё не завершились, поэтому значения в них могут вырасти.

Длина когорты и временной диапазон

Два параметра времени определяют, что отображается в таблице:

• Time frame — диапазон дат. Устанавливается в календаре над таблицей.
• Cohort length — размер каждой строки: день, неделя, месяц, квартал или год. При месячной длине каждая строка охватывает один месяц установок.

Эти параметры работают независимо друг от друга. Например: временной диапазон в 6 месяцев и месячная длина когорты дают таблицу из 6 строк. Временной диапазон в 1 год и недельная длина когорты дают 52 строки.

Фильтры, метрики, когортные сегменты и экспорт в CSV

По умолчанию Adapty строит когорты на основе данных по всем покупкам. Вы можете фильтровать по длительности продукта, конкретным продуктам, стране, стору, пейволу, сегменту и данным атрибуции.

В правой части панели управления находится кнопка экспорта данных когорт в CSV. Файл можно открыть в Excel или Google Sheets либо импортировать в собственную аналитическую систему. Есть 6 метрик, которые можно отображать в когортах: Subscriptions, Payers, Revenue, ARPU, ARPPU и ARPAS. Их можно показывать как абсолютные значения или как относительное изменение с начала когорты.

Подписки, платящие пользователи, общая выручка, ARPU, ARPPU и ARPAS

Подписки — это общее количество активных подписок, покупок с пожизненным доступом и разовых покупок, совершённых когортой за выбранный период. Отслеживание этой метрики помогает понять поведение пользователей и эффективность ваших предложений, а значит — точнее выстраивать продуктовую стратегию, корректировать маркетинг и оптимизировать источники дохода. Payers — это общее количество пользователей, совершивших покупку в рамках когорты. Эта метрика помогает понять, сколько уникальных пользователей вносят вклад в вашу выручку. Для приложений со значительным количеством разовых покупок она наглядно показывает реальный охват ваших продуктов: покупки делает широкая база пользователей или выручку формирует небольшая группа постоянных покупателей. Понимание числа плательщиков помогает оценивать вовлечённость клиентов, планировать таргетированный маркетинг и оптимизировать стратегии монетизации. Total revenue накапливается для когорты в рамках выбранного периода (25 ноя 2022 — 24 мая 2023). Это помогает понять, сколько денег принесли пользователи из конкретной когорты, и рассчитать ROAS. Например, если расходы на рекламу за сентябрь 2022 года составили $10 000, а суммарная выручка когорты за сентябрь 2022 года — $30 000, то ROAS = 3:1. ARPU — это средняя выручка на одного пользователя. Рассчитывается как общая выручка / количество уникальных пользователей. Например: $60 000 выручки / 5000 пользователей = $12 ARPU. Удобно сравнивать это значение со стоимостью установки (CPI), чтобы оценить эффективность маркетинговых кампаний.

ARPPU — это средняя выручка на одного платящего пользователя. Рассчитывается как общая выручка / количество уникальных платящих пользователей. Например: $60 000 выручки / 1000 платящих пользователей = $60 ARPPU. Помогает понять, сколько в среднем приносит один платящий клиент. ARPAS — это средний доход на одного активного подписчика. Рассчитывается как общий доход / количество активных подписчиков. Под подписчиками понимаются те, кто активировал пробный период или подписку. $60 000 дохода / 1500 подписчиков = $40 ARPAS.

Комиссии и налоги

Важный аспект расчёта выручки в когортах — учёт комиссий стора и налогов (которые зависят от страны аккаунта пользователя в сторе). Adapty поддерживает расчёт комиссий и налогов как для App Store, так и для Play Store в когортной аналитике. Подробнее о том, как Adapty рассчитывает налоги и комиссии в аналитике, читайте в нашей документации.

Revenue и Proceeds

Revenue и Proceeds — оба показателя измеряют деньги. Revenue можно считать валовой выручкой, а Proceeds — чистой. Revenue не учитывает комиссию App Store / Play Store, а Proceeds учитывает. Поэтому Proceeds всегда меньше Revenue.

Фактический размер комиссии зависит от нескольких факторов: участия в программах вроде Small Business Program (15%), сниженных ставок для долгосрочных подписок (15% после года непрерывных продлений), страновых ставок и стандартной ставки (до 30%). Adapty автоматически определяет применимую ставку комиссии для каждой транзакции ваших клиентов и рассчитывает выручку на её основе. Подробнее о том, как определяются ставки комиссии, см. в документации Комиссия стора и налоги.

Прогноз: выручка и LTV

Прогнозируемая выручка — это расчётная совокупная выручка, которую когорта платящих подписчиков ожидаемо принесёт за выбранный период с момента создания когорты. Она рассчитывается путём умножения прогнозируемого LTV когорты на прогнозируемое количество платящих пользователей в ней. Например, если прогнозируемый LTV составляет $50, а в когорте 100 платящих пользователей, прогнозируемая выручка составит $5 000. Predicted LTV — это прогнозируемая пожизненная ценность одного платящего подписчика: средняя выручка, которую каждый платящий подписчик, как ожидается, принесёт за выбранный период после создания когорты.

Прогнозы строятся на основе исторических паттернов удержания когорт: когда собственных данных приложения достаточно, используются они; в противном случае — средние показатели по другим приложениям. Подробнее о модели прогнозирования Adapty читайте в нашей документации по прогнозам. Когорты Adapty дают подробное представление о поведении пользователей и финансовых показателях вашего приложения. Анализируя когорты по продлениям или дням, вы можете определить, когда они становятся прибыльными, отслеживать выручку, рассчитывать средний доход на пользователя и понимать, сколько времени уходит на окупаемость рекламных расходов. Гибкие фильтры, метрики и возможности экспорта помогают принимать решения на основе данных и оптимизировать стратегии привлечения пользователей и монетизации.