Adapty analitiği nasıl çalışır

Bu makale, Adapty Analitiği’nin nasıl çalıştığını açıklar: hangi verileri gösterdiğini, verilerin nereden geldiğini ve nasıl işlendiğini. Ayrıca Adapty Analitiği’ni farklı kılan tasarım kararlarını ve bu kararların size ne gibi faydalar sağladığını da ele alır.

Adapty Analitiği ve mağaza analitiği

  • Veri çeşitliliği: Mağazalar yalnızca kendi verilerini gösterebilir; uygulama içindeki kullanıcı davranışlarına erişemez.

    Adapty, birden fazla mağazadan gelen verileri pazarlama platformları ve reklam ağları gibi ek kaynaklarla birleştirebilir. Adapty SDK, kullanıcıların paywall ve onboarding etkileşimlerini takip eder.

  • Güncelleme sıklığı: Uygulama mağazaları genellikle verilerini günde bir kez günceller; bu durum gerçek zamanlı karar almanızı kısıtlayabilir.

    Adapty, gerçek zamana yakın analitik sunar.

  • Gelişmiş metrikler: Uygulama mağazaları indirme sayısı, gelir ve elde tutma oranı gibi temel metrikler gösterir.

    Adapty ise yinelenen gelir veya kullanıcı başına ortalama gelir gibi gelişmiş metrikleri de hesaplar. Abonelik sorunlarını analiz etmeye yönelik özel bölümler mevcuttur: kullanıcı kaybı, ödeme hataları vb. Tam liste için Metrik karşılaştırma tablosu makalesine bakabilirsiniz.

  • Tahminler: Adapty, gelecekteki LTV ve geliri tahmin etmek için gelişmiş makine öğrenmesi algoritmaları kullanır.

Veri ve Kaynakları

Adapty Analytics, aşağıdaki verileri işleyerek grafik ve şemalar oluşturur:

  • Kullanıcı yaşam döngüsü boyunca oluşturulan abonelik olayları — deneme başlangıçları, satın almalar, yenilemeler, iptaller, faturalandırma hataları, iadeler. Adapty bunları analitik grafiklere toplar ve gerçek zamanlı olarak webhook’lara, olay akışına ve olay tabanlı entegrasyonlara iletir.

  • İşlem verileri — gelir, iadeler, alıcının ülkesi vb.

  • Kurulum sayısı veya paywall etkileşimleri gibi uygulama verileri.

  • İşlemler için attribution verisi: trafik kaynakları ve reklam kampanyaları. Bu veriler aşağıdaki kaynaklardan gelir:

  • Adapty SDK , uygulama içinden kullanıcı davranışı verilerini raporlar. Satın alma akışı yönetimini Adapty üzerinden yapıyorsanız SDK, satın alma etkinliklerine dair birinci elden bilgi paylaşır. Gözlemci modunu kullanıyorsanız SDK, manuel olarak ayarladığınız etkinlik raporlarını alır.

  • Mağazalar, işlemleri (denemeler, abonelik yenilemeleri, iptaller vb.) Adapty’ye bildirmek için sunucudan sunucuya iletişim kullanır.

  • Üçüncü taraf attribution servisleri (Appsflyer, Adjust, Branch vb.) trafik kaynakları ve reklam kampanyaları hakkında veri paylaşır. Adapty User Acquisition kurulumunu yaparsanız Adapty, reklam kampanyası verilerini bu adımı atlayarak kendi başına yönetebilir.

  • Kullanıcılar, Adapty’nin analiz edip görüntülemesi için geçmiş işlem verilerini manuel olarak içe aktarabilir.

Kaynaklardan birinde yaşanan bir sorun, analitik verilerinizin genel kalitesini olumsuz etkileyebilir. Daha fazla bilgi için Sorun giderme bölümünü inceleyin.

Üçüncü taraf entegrasyonlar

Adapty’nin analitik yeteneklerini reklam kampanyası verileriyle genişletmek için Adapty User Acquisition’ı etkinleştirebilirsiniz. Bu, reklam kampanyası harcamaları ile kullanıcı davranışı arasındaki korelasyonları keşfetmenize yardımcı olur.

Aynı şekilde, analitik verilerini üçüncü taraf platformlara veya özel bir sunucuya dışa aktarabilir ve Adapty verilerini farklı bir platformda analiz edebilirsiniz.

Veri işleme

Adapty, kullanıcıların temel metriklerdeki değişikliklere hızlıca tepki verebilmesi için gerçek zamana yakın analitik sunar.

  • Analytics grafikleri: veriler, bir işlem gerçekleştikten sonra 15–30 dakikalık gecikmeyle görünür. Adapty’nin işlemi doğrulaması, komisyon ve vergileri uygulaması ve verileri toplaması için bu süreye ihtiyacı vardır.
  • Olay akışı: mağazalar bir olay iletir iletmez gerçek zamanlı olarak güncellenir.
  • Webhook’lar ve olay tabanlı entegrasyonlar (AppsFlyer, Branch vb.): Adapty olayları gerçekleştiği anda iletir — 15–30 dakikalık analytics gecikmesi burada geçerli değildir. Alıcı servis kendi işleme süresini ekleyebilir. Her yüzeyin kendine özgü bir zamanlaması vardır. Aynı olay; grafiklerde, Event Feed’de ve entegrasyonlarınızda birbirinden biraz farklı zamanlarda görünebilir. Aralarındaki küçük farklılıklar normaldir.

Komisyonlar ve vergiler

Gelirle ilgili grafikleri görüntülerken Gross revenue, Revenue after commissions ve Revenue after commissions and taxes seçenekleri arasından tercih yapabilirsiniz.

Komisyonlar

Mağazalar her işlemden komisyon keser. Kuruluşunuz indirimli komisyon programına kayıtlıysa, komisyon oranı hesaplamalarını değiştirmek için Adapty ayarlarınızı güncelleyin:

Mağazalar, işlem komisyonunuzu düşüren diğer faktörleri otomatik olarak bildirir:

Vergiler

Adapty vergi hesaplamaz. Vergi oranını Apple ve Google belirler; her işlem için bu değeri Adapty’ye bildirirler ve Adapty de değeri olduğu gibi görüntüler.

Belirli bir işlem için gösterilen vergi oranı şunlara bağlıdır:

  • Alıcının fatura ülkesi ve orada geçerli yerel vergi oranı.
  • Mağazanın vergi işleme kuralları. Bazı ülkelerde mağaza, geliştiricinin adına vergiyi tahsil edip öder; bazılarında bu sorumluluk geliştiriciye aittir.
  • App Store işlemlerinde, uygulamaya veya uygulama içi satın alma işlemine atanan vergi kategorisi (kitaplar, haberler, videolar vb.) — kategoriler, yerel kurallara göre farklı oranlarda vergilendirilebilir. Vergi oranları uygulamalar arasında önemli ölçüde farklılık gösterebilir — hatta aynı uygulama içindeki işlemler arasında bile — çünkü alıcı ülkelerin karması, mağazaların uygulama kuralları ve (App Store için) atanan vergi kategorisi bu oranları etkiler.

Yetkili kurallar için mağazaların resmi belgelerine bakın:

Sorun Giderme

Ana makale: Tutarsızlıklar ve Sorun Giderme

  • Yanlış yapılandırılmış veya eksik bir veri kaynağı, tüm analitik sistemi olumsuz etkileyebilir. Veri sorunlarıyla karşılaşırsanız, mağazalar ve üçüncü taraf platformlarla entegrasyonlarınızın yapılandırıldığından ve etkin olduğundan emin olun.
  • Adapty grafiklerini diğer analitik platformlarıyla karşılaştırdığınızda tutarsızlıklar fark edebilirsiniz. Bu beklenen bir davranıştır ve veri işlemedeki farklılıklardan kaynaklanabilir. Yaygın veri tutarsızlığı nedenlerini öğrenmek için tutarsızlıklar rehberi makalesini okuyun.