Adapty UA 中的数据图表
Adapty 用户获取提供全面的数据图表，用于衡量广告活动效果和用户行为。这些数据图表以标准值的形式提供，其中部分数据图表也以同期群数据图表的形式提供，可对用户群组进行基于时间的分析。
标准数据图表
| 数据图表 | 描述 | 同期群 |
|---|---|---|
| Spend | 用户点击广告所产生的费用总和。 | 否 |
| Impressions | 所选时间段内广告的展示次数。 | 否 |
| Clicks | 统计周期内用户点击广告的次数。 | 否 |
| CPI | CPI（每次安装费用） 是每次应用安装所需支付的金额。 公式： Spend / Installs | 否 |
| CPC | CPC（每次点击费用） 是每次广告点击所需支付的金额。 公式： Spend / Clicks | 否 |
| CPM | CPM（千次展示费用） 是每千次广告展示所需支付的金额。 公式： Spend / (Impressions / 1000) | 否 |
| ICR | ICR（安装转化率） 是广告点击中最终完成安装的百分比。 公式： (Installs / Clicks) × 100% | 否 |
| IPM | IPM（千次展示安装数） 表示每千次广告展示所带来的安装数量。 公式： (Installs / Impressions) × 1000 | 否 |
| CTR | CTR（点击率） 是广告展示中产生点击的百分比。 公式： (Clicks / Impressions) × 100% | 否 |
| Inline link clicks | 用户点击广告素材或应用页面中内联链接的次数。 | 否 |
| Cost per inline link click | 每次内联链接点击的平均费用。 公式： Spend / Inline Link Clicks | 否 |
| Inline link click CTR | 广告展示中产生内联链接点击的百分比。 公式： (Inline Link Clicks / Impressions) × 100% | 否 |
| Installs | 统计周期内安装应用的用户总数（含重新安装）。 | 否 |
| Revenue | 所选时间段内与该广告系列关联的购买所产生的总收入（扣除应用商店佣金前）。 | 是 |
| ROAS | ROAS（广告支出回报率） 是广告收入与广告支出的比值，以百分比表示。 公式： (Revenue / Spend) × 100%（Spend > 0 时），否则为 0% | 是 |
| ARPU | ARPU（每用户平均收入） 是同期群中每位用户的平均收入。 公式： Revenue / Users | 是 |
| LTV | LTV（用户生命周期价值） 是归因于单个用户在其整个生命周期内的平均收入。 公式： Revenue / Installs | 否 |
| Cost per trial | 每次试用开始所需支付的平均费用。 公式： Spend / Count trial started | 否 |
| Cost per subscription | 每次订阅产品购买所需支付的平均费用。 公式： Spend / Count subscription started | 否 |
| Count subscription events | 统计周期内订阅相关事件的数量指标组，包括： - Count subscription started - Count subscription renewed - Count subscription renewal cancelled - Count subscription renewal reactivated - Count subscription expired - Count subscription deferred - Count subscription refunded | 是 |
| Count trial events | 统计周期内试用相关事件的数量指标组，包括： - Count trial started - Count trial converted - Count trial expired - Count trial renewal reactivated | 是 |
| Count billing issue detected | 统计周期内检测到的账单问题数量。 | 是 |
| Count entered grace period | 因账单问题而进入宽限期的订阅数量。 | 是 |
| Count non-subscription events | 统计周期内非订阅相关事件的数量指标组，包括： - Count non-subscription purchased - Count non-subscription refunded | 是 |
| Subscription events rate | 统计周期内订阅相关事件相对于应用安装量的比率指标，包括： - Rate subscription started - Rate subscription renewed - Rate subscription renewal cancelled - Rate subscription renewal reactivated - Rate subscription expired - Rate subscription deferred - Rate subscription refunded | 是 |
| Trial events rate | 统计周期内试用相关事件相对于应用安装量的比率指标，包括： - Rate trial started - Rate trial converted - Rate trial expired - Rate trial renewal reactivated | 是 |
| Rate billing issue detected | 统计周期内账单问题相对于应用安装量的比率。 | 是 |
| Rate entered grace period | 统计周期内进入宽限期的订阅相对于应用安装量的比率。 | 是 |
| Non-subscription events rate | 统计周期内非订阅相关事件相对于应用安装量的比率指标，包括： - Rate non-subscription purchased - Rate non-subscription refunded | 是 |
趋势预测指标
趋势预测指标根据应用自身的历史数据，对同期群的未来表现进行预测。支持多个同期群周期，包括 D30、D60、D90、D180、D360，以及可自定义添加的天数周期。有关这些数值的计算方式，请参阅 Adapty UA 中的趋势预测指标。
| 数据图表 | 描述 | 同期群 |
|---|---|---|
| pRevenue | 预测同期群在目标预测期内产生的总收入，基于该应用历史同期群的留存数据建模得出。 | 是 |
| pROAS | 预测在相同预测期内的广告支出回报率。计算公式：(pRevenue / Spend) × 100% | 是 |
| pAdProfit | 预测在该预测期内扣除广告支出后的净收入。计算公式：pRevenue − Spend | 是 |
| pARPU | 预测在该预测期内每次安装的平均收入（即预测 LTV）。计算公式：pRevenue / Installs | 是 |
| pARPPU | 预测在该预测期内每位付费用户的平均收入。计算公式：pRevenue / paying users at d{N}，其中 d{N} 与所选预测期对应。 | 是 |