Adapty kohortları birkaç önemli soruyu yanıtlamak için tasarlanmıştır:

1. Bir kohort kaçıncı günde kara geçiyor?
2. Uygulama belirli bir kohort için ne kadar para kazanıyor?
3. Ödeme yapan bir müşteriyi çekmek için ne kadar harcayabilirim?
4. Reklam harcamasını geri kazanmak ne kadar sürer?

Kohortlar, SDK ve mağaza bildirimleri aracılığıyla topladığımız uygulama verileriyle çalışır; sizin tarafınızdan herhangi bir ek yapılandırma gerektirmez.

Yenilemeler veya günler bazında kohortlar

Kohortları yenilemeler veya günler bazında analiz edebilirsiniz. Bu kontrol sütun başlıklarını değiştirir; dolayısıyla analiz yaklaşımı da değişir.

Günlere göre takip, bütçeleme ve ödeme zamanlamalarını anlamak için değerli bilgiler sunar. Bu özellikle consumable veya tek seferlik satın alma gibi abonelik dışı ürünleri takip etmek için oldukça kullanışlıdır. Bu modda, tablo hücrelerindeki mavi renk iki temel faktör nedeniyle satırların ortasında yoğunlaşma eğilimindedir. Birincisi, kohortları günlere göre görüntülemek kısa süreli ürünlere ait ödemelerin erken görünür olmasını sağlarken, yenilemeler görünümünde bu ödemeler aylık ve yıllık yenilemelerle bir arada gruplanır. İkincisi, geciken ödemeler dağılım örüntüsüne katkıda bulunur; bazı kullanıcılar beklenenden geç ödeme yapar. Yenilemeler bazında izleme ise kohortların tarih gözetmeksizin bir ödemeden diğerine olan elde tutma ve kayıp oranlarını gösterir. Geç ödeyen kullanıcılar (aylarca gecikmiş olsalar bile) kendi abonelik dönemlerinin sayısına eklenir. Bu yaklaşım takvim bazlı kazançları yansıtmaz; ancak kohortların elde tutma ve kayıp oranlarını analiz etmek ve kullanıcı davranışından içgörüler elde etmek için çok daha kullanışlıdır.

İstediğiniz modu seçin ya da daha fazla sonuç ve fikir için her ikisini birden kullanın.

Adapty kohortları nasıl oluşturur

Yenilemeler bazında kohortlar örneğiyle tablonun nasıl oluşturulduğuna bakalım. Kohort oluşturmak için iki ölçüt kullanırız: uygulama kurulumları ve işlemler (satın almalar). Bir kohortun her satırı belirli bir zaman aralığını temsil eder: bir günden bir yıla kadar. Her satır, bu aralıkta uygulamayı yükleyen ve bir abonelik etkinleştiren ya da süresiz/abonelik dışı ürün satın alan kullanıcı sayısıyla başlar.

Satırdaki her sonraki sütun, aboneliğini bu döneme kadar yenileyen kullanıcı sayısını gösterir. M3 “3. ay” anlamına gelir ve abonelerin bu noktaya kadar 3 ardışık yenileme yaptığını ifade eder; W7 “7. hafta”, Y2 ise “2. yıl” anlamına gelir. Kohortlarda bazen P2 de görebilirsiniz. P, abonelik dönemini (Period) ifade eder. Adapty, aynı kohortda farklı yenileme dönemlerine sahip birden fazla ürün bulunduğunda W/M/Y yerine bunu görüntüler.

Kohort değerlerindeki farklılıkları vurgulamak için degrade renkler kullanırız. En yüksek sayılar daha doygun renklere sahiptir.

Aşağıdaki görselde tipik bir kohort görebilirsiniz.

1. Bu kohort yalnızca haftalık ürünlere ait verileri göstermektedir (işaret #1).
2. Geliri kesintisiz göstermekte ve mutlak değerler olarak sunmaktadır (işaret #2).
3. Çalıştığımız zaman aralığı son 6 ay, kohort uzunluğu ise 1 aydır (işaret #3).
4. Total satırı (işaret #4), her dönem için kümülatif değeri gösterir. Total satırının ilk hücresindeki 442 bin dolar, zaman aralığının sonuna kadar tüm aylara (Kas, Ara vb.) ait ilk dönem (abonelik aktivasyonu) gelirini birikimli olarak toplar. Total hücresi, tüm dönem boyunca uygulamayı yükleyen müşteri sayısını gösterir.
5. Kas 2023 satırının ilk sütunu (işaret #5), Kas 2023’te uygulamayı yükleyen müşterilere ait ilk dönem (abonelik aktivasyonu) geliri olan 37,7 bin doları gösterir. Kas 2023’te uygulamayı yükleyen müşteri sayısı olan 95.129, başlık sütununda gösterilmektedir. Kas 2023 satırının ikinci sütunu, Kas 2023’te uygulamayı yükleyen kullanıcılara ait 2. hafta (aboneliklerin 2. haftaya yenilenmesi) geliri olan 8,77 bin doları gösterir.
6. Tabloda Toplam gelir, ARPU, ARPPU ve ARPAS değerlerini görebilirsiniz (işaret #6). Bunlar hakkında daha fazla bilgiyi bu makalenin ilerleyen bölümlerinde bulabilirsiniz.
7. Sütunları, tablonun sağ tarafındaki Columns açılır alanını kullanarak yapılandırabilirsiniz (işaret #7).
8. Tablonun sağ üst kısmında (işaret #8), belirli kohort analizleri için mağaza komisyon ücretlerini ve vergi hesaplamalarını yapmaya yarayan bir açılır alan da bulunmaktadır. Adapty’nin mağaza komisyon ücretlerini ve vergileri nasıl hesapladığını bu makalede öğrenebilirsiniz. Açılır listeden ilgili seçeneği seçtiğinizde gelir verileri buna göre yeniden hesaplanır.
9. Tablonun sağ tarafında tahmini gelir (Predicted Revenue) ve tahmini yaşam boyu değeri (Predicted LTV) görebilirsiniz (işaret #9). Predicted Revenue alanı, bir abone kohortunun belirli bir zaman diliminde elde etmesi beklenen toplam geliri tahmin ederken, Predicted LTV alanı kohortdaki her kullanıcının beklenen değerini temsil eder.

Belirli bir döneme ait ayrıntılı metrikleri görüntülemek için kohort tablosundaki herhangi bir hücrenin üzerine gelebilirsiniz.

Arka planında çapraz çizgiler bulunan hücreler henüz tamamlanmamış dönemleri temsil eder; bu nedenle içerdikleri değerler artmaya devam edebilir.

Kohort uzunluğu ve zaman dilimi

Tablonun ne göstereceğini iki zaman ayarı kontrol eder:

• Time frame — tarih aralığı. Tablonun üzerindeki takvimden ayarlayın.
• Cohort length — her satırın büyüklüğü: gün, hafta, ay, çeyrek veya yıl. Aylık uzunlukta her satır, bir aylık yüklemeyi kapsar.

Bu ikisi birbirinden bağımsız çalışır. Örneğin: 6 aylık bir time frame ile aylık cohort length birleşince 6 satırlık bir tablo elde edersiniz. 1 yıllık time frame ile haftalık cohort length ise 52 satır verir.

Filtreler, metrikler, kohort segmentleri ve CSV olarak dışa aktarma

Adapty, varsayılan olarak tüm satın almaların verilerini kullanarak kohortlar oluşturur. Ürün süresi, belirli ürünler, ülke, mağaza, paywall, segment ve attribution verisine göre filtreleme yapabilirsiniz.

Kontrol panelinin sağ tarafında kohort verilerini CSV olarak dışa aktarma düğmesi bulunur. Dışa aktardığınız dosyayı Excel veya Google Sheets’te açabilir ya da kendi analitik sisteminize aktarabilirsiniz. Kohortlarda gösterilebilecek 6 metrik vardır: Subscriptions, Payers, Revenue, ARPU, ARPPU ve ARPAS. Bunları mutlak değerler olarak ya da kohortun başlangıcından itibaren göreli değişim olarak görüntüleyebilirsiniz.

Abonelikler, ödeyenler, toplam gelir, ARPU, ARPPU ve ARPAS

Abonelikler, bir kohortun seçilen zaman dilimi içinde gerçekleştirdiği aktif abonelikler, süresiz erişim satın almaları ve tek seferlik satın almaların toplam sayısıdır. Bu metriği takip etmek, müşteri davranışını ve tekliflerinizin etkinliğini anlamanıza yardımcı olur. Bu içgörü sayesinde ürün stratejinizi geliştirebilir, pazarlama çalışmalarınızı özelleştirebilir ve gelir akışlarınızı optimize edebilirsiniz. Ödeme yapanlar, bir kohort içinde satın alma yapan toplam benzersiz kullanıcı sayısıdır. Kaç benzersiz kullanıcının gelirinize katkıda bulunduğunu anlamanıza yardımcı olur. Önemli miktarda abonelik dışı satın alma içeren uygulamalar için bu metrik, ürün tekliflerinizin gerçek erişimini vurgulayabilir; geniş bir kullanıcı tabanının satın alma yapıp yapmadığını veya gelirin tekrar satın alan küçük bir grup tarafından mı sağlandığını gösterir. Ödeme yapan kullanıcı sayısını anlamak, müşteri etkileşimini değerlendirmede, hedefli pazarlama planlamada ve gelir stratejilerini optimize etmede yardımcı olur.

Toplam gelir, seçilen zaman diliminde (25 Kas 2022 — 24 May 2023) bir kohort için birikimlenen gelirdir. Belirli bir kohorttaki kullanıcılardan ne kadar para topladığınızı anlamanıza ve ROAS hesaplamanıza yardımcı olur. Örneğin Eylül 2022 reklam harcaması 10.000 dolar ve Eylül 2022 kohortu için toplam gelir 30.000 dolarsa ROAS=3:1 olur.

ARPU, kullanıcı başına ortalama gelirdir. Toplam gelir / benzersiz kullanıcı sayısı olarak hesaplanır. 60.000 dolar gelir / 5.000 kullanıcı = 12 dolar ARPU. Bu değeri kurulum maliyetiyle (CPI) karşılaştırmak, pazarlama kampanyalarınızın etkinliğini anlamak açısından faydalıdır.

ARPPU, ödeme yapan kullanıcı başına ortalama gelirdir. Toplam gelir / benzersiz ödeme yapan kullanıcı sayısı olarak hesaplanır. 60.000 dolar gelir / 1.000 ödeme yapan kullanıcı = 60 dolar ARPPU. Ortalama olarak ödeme yapan bir müşterinin size ne kadar para kazandırdığını anlamanıza yardımcı olur.

ARPAS, aktif abone başına ortalama gelirdir. Toplam gelir / aktif abone sayısı olarak hesaplanır. Abone olarak, deneme süresi veya abonelik etkinleştirenleri kastediyoruz. 60.000 dolar gelir / 1.500 abone = 40 dolar ARPAS.

Komisyon ücretleri ve vergiler

Kohort analitiğinde gelir hesaplamasının önemli bir yönü, mağaza komisyon ücretleri ve vergilerin dahil edilmesidir (bunlar, kullanıcının mağaza hesabının bulunduğu ülkeye göre farklılık gösterebilir). Adapty, kohort analitiğinde hem App Store hem de Play Store için komisyon ücreti ve vergi hesaplamayı desteklemektedir. Adapty’nin analitiğinde vergi ve komisyonları nasıl hesapladığına dair ayrıntılar için belgelere göz atabilirsiniz.

Gelir ve Hasılat

Gelir ve Hasılat, ikisi de para metrikleridir. Geliri brüt gelir, Hasılatı ise net gelir olarak düşünebilirsiniz. Gelir, App Store / Play Store komisyonlarını hesaba katmazken Hasılat bu komisyonları düşer. Bu nedenle Hasılat her zaman Gelir’den azdır.

Kesilen komisyon oranı; Küçük İşletme Programı (%15) gibi programlara uygunluk, uzun vadeli aboneliklerde indirimli oranlar (bir yıllık yenilemeden sonra %15), ülkeye özgü oranlar ve standart oranlar (%30’a kadar) gibi birden fazla faktöre bağlı olarak değişir. Adapty, müşterilerinizin gerçekleştirdiği her işlem için geçerli komisyon oranını otomatik olarak belirler ve buna göre Geliri hesaplar. Komisyon oranlarının nasıl belirlendiği hakkında daha fazla bilgi için Mağaza komisyonu ve vergiler belgelerine bakın.

Tahmin: Gelir ve LTV

Tahmini gelir, ödeme yapan abonelerden oluşan bir kohortun, kohort oluşturulduktan itibaren seçilen süre içinde üretmesi beklenen toplam tahmini gelirdir. Kohortun tahmini LTV’si ile kohorttaki tahmini ödeme yapan kullanıcı sayısının çarpımıyla hesaplanır. Örneğin tahmini LTV 50 $ ve bir kohortta 100 ödeme yapan kullanıcı varsa Tahmini Gelir 5.000 $ olur. Tahmini LTV, ödeme yapan abone başına düşen tahmini yaşam boyu değerdir; kohort oluşturulduktan sonra seçilen dönem içinde her ödeme yapan abonenin ortalama olarak ne kadar gelir üreteceğini gösterir.

Bu tahminler, geçmiş kohort elde tutma kalıplarına dayanır; yeterli geçmiş verisi mevcut olduğunda uygulamanın kendi verileri, aksi takdirde uygulamalar arası ortalamalar kullanılır. Adapty’nin tahmin modeline ilişkin ayrıntılı belgeler için Tahmin belgelerimize bakabilirsiniz. Adapty kohortları, uygulamanızdaki kullanıcı davranışı ve finansal performans hakkında ayrıntılı içgörüler sunar. Kohortları yenilemeler veya günler bazında analiz ederek kohortların ne zaman kârlı hale geldiğini belirleyebilir, geliri takip edebilir, kullanıcı başına ortalama geliri hesaplayabilir ve reklam harcamalarını geri kazanma süresini anlayabilirsiniz. Özelleştirilebilir filtreler, metrikler ve dışa aktarma seçenekleriyle Adapty, veri odaklı kararlar almanızı ve maksimum uygulama başarısı için kullanıcı edinme ile para kazanma stratejilerinizi optimize etmenizi sağlar.