Как работает аналитика Adapty

В этой статье рассказывается, как работает аналитика Adapty: какие данные она отображает, откуда берутся эти данные и как они обрабатываются. Здесь также объясняются принципы, которые отличают аналитику Adapty от других инструментов, и чем это выгодно для вас.

Аналитика Adapty vs аналитика сторов

  • Разнообразие данных: сторы показывают только собственные данные и не имеют доступа к поведению пользователей внутри приложения.

    Adapty объединяет данные из нескольких сторов, а также из дополнительных источников — маркетинговых платформ и рекламных сетей. SDK Adapty отслеживает взаимодействие пользователей с пейволами и онбордингами.

  • Частота обновления: сторы обычно обновляют данные раз в день, что ограничивает возможность принимать решения в реальном времени.

    Adapty предлагает аналитику, близкую к реальному времени.

  • Расширенные метрики: Сторы показывают базовые метрики — загрузки, выручку, показатели удержания.

    Adapty дополнительно рассчитывает продвинутые метрики: регулярную выручку, средний доход на пользователя и другие. Отдельные разделы посвящены проблемам с подписками: оттоку пользователей, ошибкам биллинга и т. д. Полный список — в статье Сравнительная таблица метрик.

  • Прогнозы: Adapty использует алгоритмы машинного обучения, чтобы прогнозировать будущий LTV и выручку.

Данные и их источники

Adapty Analytics обрабатывает следующие данные и отображает их в виде графиков и диаграмм:

  • События подписки на протяжении всего жизненного цикла пользователя — старт триалов, покупки, продления, отмены, сбои биллинга, возвраты. Adapty агрегирует их в графики аналитики и передаёт в реальном времени в вебхуки, ленту событий и интеграции на основе событий.
  • Данные о транзакциях — выручка, возвраты, страна покупателя и т. д.
  • Данные приложения: количество установок или взаимодействия с пейволами.
  • Данные атрибуции для транзакций: источники трафика и рекламные кампании. I notice the content you want translated is empty or incomplete. Could you please provide the MDX documentation content you’d like me to translate from English to Russian?
  • Adapty SDK передаёт данные о поведении пользователей изнутри приложения. Если Adapty управляет процессом покупок, SDK передаёт актуальную информацию о событиях покупок. Если вы используете режим наблюдателя, SDK получает отчёты о событиях, которые вы настраиваете вручную.
  • Сторы используют серверное взаимодействие (S2S), чтобы уведомлять Adapty о транзакциях (пробные периоды, продления подписки, отмены и т.д.).
  • Сторонние сервисы атрибуции (Appsflyer, Adjust, Branch и др.) передают данные об источниках трафика и рекламных кампаниях. Если вы настроили Adapty User Acquisition, Adapty может самостоятельно обрабатывать данные рекламных кампаний, минуя этот шаг.
  • Пользователи могут вручную импортировать исторические данные транзакций для анализа и отображения в Adapty. Проблема с одним из источников может повлиять на общее качество аналитических данных. Подробнее см. в разделе Устранение неполадок.

Сторонние интеграции

Вы можете подключить Adapty User Acquisition, чтобы расширить аналитику Adapty данными о рекламных кампаниях. Это поможет выявить взаимосвязи между расходами на рекламу и поведением пользователей.

Кроме того, вы можете экспортировать аналитику на сторонние платформы или на собственный сервер и анализировать данные из Adapty в удобном для вас месте.

Обработка данных

Adapty предлагает аналитику, близкую к режиму реального времени, что позволяет пользователям быстро реагировать на изменения ключевых метрик.

  • Графики аналитики: данные появляются с задержкой 15–30 минут после транзакции. За это время Adapty валидирует транзакцию, применяет комиссии и налоги и агрегирует данные.
  • Лента событий: обновляется в реальном времени — сразу после того, как сторы доставляют событие.
  • Вебхуки и интеграции на основе событий (AppsFlyer, Branch и др.): Adapty пересылает события по мере их поступления — задержка 15–30 минут, характерная для аналитики, здесь не применяется. Задержку может вносить сам принимающий сервис. Каждый источник данных работает по своему расписанию. Одно и то же событие может появляться в графиках, Event Feed и интеграциях в чуть разное время. Небольшие расхождения между ними — это нормально.

Комиссии и налоги

Просматривая графики, связанные с выручкой, вы можете выбрать между Gross revenue, Revenue after commissions и Revenue after commissions and taxes.

Комиссии

Сторы удерживают комиссию с каждой транзакции. Если ваша организация участвует в программе сниженной комиссии, измените настройки Adapty, чтобы скорректировать расчёт ставок комиссии:

Сторы автоматически сообщают, снижают ли другие факторы комиссию с ваших транзакций:

Налоги

Adapty не рассчитывает налоги. Apple и Google самостоятельно определяют ставку налога для каждой транзакции и передают её в Adapty, который отображает значение без изменений.

Показанная ставка налога для конкретной транзакции зависит от:

  • Страна выставления счёта покупателя и действующая там ставка местного налога.
  • Правила обработки налогов в сторе. В одних юрисдикциях стор собирает и перечисляет налоги от имени разработчика, в других — это ответственность самого разработчика.
  • Для транзакций App Store — налоговая категория, присвоенная приложению или встроенной покупке (книги, новости, видео и т. д.): категории могут облагаться по разным ставкам в зависимости от местных правил. Налоговые ставки могут существенно различаться между приложениями — и даже между транзакциями в одном приложении — из-за сочетания стран покупателей, правил обработки сторов и (для App Store) назначенной налоговой категории.

За официальными правилами обращайтесь к документации сторов:

Устранение неполадок

  • Неверно настроенный или отсутствующий источник данных может негативно сказаться на всей системе аналитики. Если вы столкнулись с проблемами в данных, убедитесь, что интеграции со сторами и сторонними платформами настроены и активны.
  • Если вы сравниваете графики Adapty с другими аналитическими платформами, вы можете заметить расхождения. Это ожидаемое поведение, которое может быть вызвано различиями в обработке данных. Прочитайте статью о расхождениях в данных, чтобы узнать о типичных причинах таких расхождений.