Прогнозы в когортах

Прогнозы Adapty помогают ответить на следующие вопросы:

1. Каков прогнозируемый LTV ваших когорт пользователей?
2. Какие когорты, скорее всего, принесут наибольшую выручку в будущем?
3. Сколько можно вложить с учётом ожидаемой отдачи? С помощью Adapty Predictions вы можете принимать решения о доходах и росте на основе данных.

Модель прогнозирования Adapty оценивает долгосрочный потенциал дохода когорт пользователей вашего приложения. Для каждой когорты она прогнозирует, как будут меняться доход, количество платящих пользователей и средний LTV. Это помогает принимать взвешенные решения в области привлечения пользователей, маркетинговых стратегий и развития продукта.

Adapty предлагает прогноз пожизненной ценности (LTV) и прогноз выручки для когорт платящих пользователей. Прогнозы отображаются на странице когортного анализа через 3, 6, 9, 12, 18 и 24 месяца после создания когорты.

Для приложений с очень короткой историей модель переключается на средние значения по всем приложениям, поэтому прогнозы для новых приложений могут не полностью отражать поведение их конкретных пользователей.

Как работает модель

Модель прогнозирования Adapty использует паттерны роста из исторических данных когорт для проецирования будущей выручки и LTV.

Для каждой комбинации приложения и типа продукта модель измеряет, как совокупная выручка когорты и совокупное количество платящих пользователей растут между фиксированными точками в жизни когорты, отсчитанными в днях с момента её начала. Интервалы между этими точками короткие, пока когорта молодая, и становятся длиннее по мере её взросления — сначала дни, затем месяцы, потом кварталы. Adapty измеряет пару коэффициентов роста для каждого интервала: один для выручки, другой для платящих пользователей. Оба показателя рассчитываются за вычетом возвратов: возврат уменьшает выручку когорты на соответствующую сумму и исключает этого пользователя из числа платящих.

Чтобы построить прогноз когорты, Adapty берёт последнюю достигнутую точку и последовательно применяет коэффициенты вперёд — до дня, соответствующего выбранному горизонту: день 90 для прогноза на 3 месяца, день 365 для 12-месячного, день 730 для 24-месячного. Все используемые данные полностью анонимизированы.

Коэффициенты рассчитываются отдельно для каждого типа продукта: еженедельные, ежемесячные, 2-месячные, 3-месячные, 6-месячные и годовые подписки, а также пожизненный доступ и разовые покупки. Прогноз когорты — это сумма прогнозов по каждому типу продукта, который приобретали её пользователи.

Модель рассчитывает два значения для каждой когорты:

• Predicted revenue: общий доход за вычетом возвратов, который когорта, по прогнозу, принесёт в рамках выбранного горизонта.
• Predicted LTV: predicted revenue, делённый на прогнозируемое количество платящих пользователей в когорте.

Коэффициенты для конкретного приложения и общие коэффициенты

По умолчанию прогноз для когорты использует коэффициенты, рассчитанные на основе прошлых когорт того же типа продукта в этом приложении — с учётом особенностей поведения его пользователей. Приложение получает собственные коэффициенты для типа продукта, как только накапливает не менее двух когорт достаточного размера для измерения.

Два источника смешиваются внутри одного прогноза: там, где собственная история приложения не охватывает какой-либо интервал, Adapty заполняет этот шаг коэффициентами, усреднёнными по всем приложениям, продающим продукт того же типа. Таким образом, молодое приложение может строить прогноз первых недель на основе собственных данных, а остальную часть года — на основе кросс-апп средних значений.

Калибровка и пороговые значения

Сцепленные коэффициенты смещаются, и сильнее всего — для когорт с наименьшей историей для проецирования. Adapty измеряет это смещение во время обучения: кривая каждого приложения заново прогнозирует собственные завершённые когорты по более ранним точкам их жизненного цикла, а разница между прогнозом и реальным доходом этих когорт становится корректирующим коэффициентом для данного типа продукта, горизонта и объёма накопленной истории. Каждый прогноз умножается на коэффициент, соответствующий тому, насколько далеко наблюдалась когорта, — поэтому поправка наибольшая для самых молодых когорт, где проекция уходит дальше всего вперёд.

Коррекция намеренно смещена вниз для тех типов продуктов, по которым модель склонна завышать прогноз. Для еженедельных, ежемесячных, двухмесячных, трёхмесячных и шестимесячных подписок применяется коэффициент выручки, который тянет прогноз вниз, а не центрирует его; для еженедельных подписок это смещение наиболее сильно в первые две недели жизни когорты. Для годовых подписок, пожизненного доступа и разовых покупок смещения нет. Коэффициент платящих пользователей никогда не корректируется, поэтому осторожность проявляется в прогнозируемой выручке и, через неё, в прогнозируемом LTV.

После коррекции применяются два нижних порога:

• Прогноз никогда не опускается ниже того, что когорта уже заработала к этому горизонту. Если когорта уже заработала больше своего 3-месячного прогноза, в качестве 3-месячного прогноза отображается фактическая выручка.
• Более длинный горизонт никогда не показывает меньше, чем более короткий. Прогнозируемая выручка и прогнозируемое количество платящих пользователей — оба показателя накопительные, поэтому 12-месячный прогноз не меньше 9-месячного.

Доступность и обновление прогнозов

Прогнозы строятся только для недельных и месячных когорт. Если в поле Cohort length выбрано «день», «квартал» или «год», колонки с прогнозами остаются пустыми.

Для недельных и месячных когорт доступность прогнозов зависит от того, сколько времени существует когорта, а не от того, какие продукты покупали её пользователи. Первый прогноз для когорты появляется, когда период установки полностью завершился, а пробный период, который мог начаться в этот период, успел конвертироваться.

Период установки длится одну неделю после начала когорты для еженедельной длины когорты и один месяц — для ежемесячной. До его окончания когорта продолжает собирать установки. Пользователь, установивший приложение в последний день, всё ещё может начать самый длинный триал, а выручка когорты учитывается только после того, как триалы конвертируются, — поэтому ожидание равно периоду установки плюс длина самого длинного триала. Чем длиннее триалы, тем позже появляются прогнозы.

После этого прогнозы пересчитываются ежедневно на основе актуальных данных о транзакциях, поэтому они остаются в соответствии с поведением когорты.

Ограничения

• Качество данных: нестандартное поведение когорты или небольшое количество платящих пользователей снижает точность. Когорты с менее чем 30 платящими пользователями не получают прогноз и исключаются из обучающих данных модели.
• Новые приложения: приложения без достаточной истории используют межприложенческие коэффициенты, которые могут не отражать специфику поведения пользователей конкретного приложения.
• Возраст когорты: прогнозы для заданного горизонта скрываются, как только когорта превышает этот горизонт. Например, трёхмесячные прогнозы перестают отображаться по истечении трёх месяцев, а для когорт старше 24 месяцев прогнозы не показываются вовсе.

В дашборде

Чтобы посмотреть прогнозы, перейдите на страницу когортного анализа в дашборде Adapty. Подробнее о когортах — в разделе Когортный анализ.

Столбец Predicted revenue показывает прогнозируемую общую выручку за вычетом возвратов, которую ожидается получить от когорты платящих пользователей за выбранный период после её создания. Это значение рассчитывается с помощью модели прогнозирования Adapty на основе исторических паттернов роста когорт приложения.

Столбец Predicted LTV показывает расчётную пожизненную ценность каждого пользователя в выбранной когорте. Это значение рассчитывается путём деления прогнозируемой выручки на прогнозируемое количество платящих пользователей в когорте.

Выберите горизонт прогноза

Чтобы изменить горизонт прогноза, выберите нужное значение в выпадающем списке Predictions. Доступные варианты: 3, 6, 9, 12, 18 и 24 месяца с момента создания когорты.

Фильтрация по продукту

Вы можете фильтровать прогнозируемый доход и LTV по продукту. По умолчанию прогнозы строятся на основе всех данных о покупках — фильтрация по продукту показывает вклад каждого продукта.

Когда прогнозы недоступны

Если для когорты невозможно построить прогноз, в столбцах Predicted Revenue и Predicted LTV отображаются длинные тире (—) вместо значений. Это может происходить по нескольким причинам:

• Неподдерживаемая длина когорты: в параметре Cohort length выбрано значение «день», «квартал» или «год». Прогнозы строятся только для недельных и месячных когорт.
• Неподдерживаемый фильтр или сравнение: таблица отфильтрована по плейсменту, аудитории, пейволу или A/B-тесту, либо включён период сравнения. Фильтры по продукту, длительности продукта, стране, стору и данным атрибуции прогнозы не скрывают.
• Недостаточно времени с момента создания когорты: период установки когорты ещё не завершился, либо у самого длинного триала, который мог начаться за этот период, не было времени конвертироваться. См. Доступность и обновления.
• Малый размер когорты: менее 30 платящих пользователей — слишком мало для надёжного прогноза.
• Нетипичное поведение когорты: когорта значительно отклоняется от паттернов, ожидаемых моделью. Через несколько недель, когда накопится больше данных, это может разрешиться само.
• Горизонт превышен: когорта старше выбранного горизонта прогноза. Например, 3-месячный прогноз скрывается после трёх месяцев, 12-месячный — после двенадцати, а для когорт старше 24 месяцев прогнозы не отображаются вовсе.