Wie wird jede Metrik definiert?
Die vollständige Liste umfasst 17 Metriken und Definitionen und kann hier abgerufen werden.
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Die einzige Datenquelle, die für diese Website genutzt wird, stammt von AppsFlyer, dem Branchenführer im Marketing Measurement mit einem weltweiten App-Marktanteil von über 60 %. Dafür nutzen wir Integrationen mit führenden Medienpartnern und unser eigenes SDK, das in den Apps unserer Kunden integriert ist. Um die statistische Validität sicherzustellen, halten wir uns an strenge Volumenschwellenwerte und Methoden. Alle Daten sind vollständig anonym und aggregiert.
Wir aktualisieren die Daten vierteljährlich, in der Regel bis zum 7. Januar/April/Juli/Oktober. Für Metriken nach der Installation wie die Retention Rate und den Anteil zahlender Nutzer wird eine Kohorte von zwei Monaten verwendet, die Daten bis zu 30 Tage nach der Installation umfasst.
Im Abschnitt „Performance Benchmarks“ wird ein Durchschnitt pro App angewendet. Jede App, die statistische Schwellenwerte erfüllt, wird unabhängig von ihrer Größe gleich gewichtet. Sie können nach App-Größe filtern, die wie folgt definiert ist:
Wenn eine bestimmte App-Größenkohorte den Schwellenwert nicht erreicht, umfassen die Daten alle Größenkategorien, die diesen Schwellenwert erreichen.
Im Gegensatz dazu werden in anderen Abschnitten aggregierte Daten herangezogen. Das bedeutet, dass Apps mit mehr Datenpunkten einen proportional größeren Einfluss auf die Ergebnisse haben. Das betrifft normalisierte Trends (z. B. im ersten Abschnitt), prozentuale Aufteilungen (dritter und fünfter Abschnitt) und prozentuale Veränderungen (vierter Abschnitt).
Die Klassifizierung der Medientypen basiert auf dem Typ der Paid Marketingaktivität:
Nutzerakquisition (UA) Ausgaben / Paid Installationen Metriken
Werbeausgaben für Remarketing / Paid Remarketing-Conversions
Im Abschnitt Performance Benchmark werden die oberen und unteren 10 % der Werte für die ausgewählte Metrik ausgeschlossen. Wenn beispielsweise „7-Tage-Retention“ ausgewählt ist, werden die 10 % der Apps mit den höchsten und niedrigsten 7-Tage-Retention-Werten ausgeschlossen, bevor der Durchschnitt berechnet wird.
In Abschnitten, in denen aggregierte Daten herangezogen werden (siehe Frage oben), kombiniert unsere Anomalieerkennung drei Regeln. Zwei Unregelmäßigkeiten innerhalb eines Zeitabschnitts (z. B. einem Quartal): Werte, die 20 % oder mehr der Gesamtsumme ausmachen oder zehnmal größer sind als der zweitgrößte Wert, was auf Dominanz oder extreme Ausreißer hindeutet. Die dritte Regel basiert auf der MAD-Methode (Median Absolute Deviation) und dient dazu, Werte zu erkennen, die von typischen Mustern abweichen – entweder über Quartale hinweg (Erkennung von Schwankungen im Zeitverlauf) oder innerhalb eines Quartals (Erkennung von Ausreißern auf Gruppenebene).
Unsere Methodik wendet strenge statistische Schwellenwerte an, darunter eine Mindestanzahl von Apps, eine Mindestanzahl von Unternehmen, eine Mindestanzahl von Installationen und den Ausschluss von Ausreißern. Daten werden nur angezeigt, wenn sie unsere Schwellenwerte erfüllen. Als Ergebnis:
Jedes Quartal werden die Daten ausgewertet, um das Tool zu aktualisieren. Da AppsFlyer ständig weitere Apps zu seinem Kundenstamm hinzufügt, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass die Schwellenwerte überschritten werden.
Wenn die Schwellenwerte für ein bestimmtes Land nicht erreicht werden, gehen wir wie folgt vor: Wenn auf Ebene der Sub-Region (aber nicht auf Länderebene) ausreichende Daten vorliegen, wird das Land in der Dropdown-Liste angezeigt, aber die angezeigten Ergebnisse beziehen sich auf die Sub-Region und sind entsprechend gekennzeichnet. Wenn die Schwellenwerte selbst auf Ebene der Sub-Regionen nicht erreicht werden, wird das Land nicht in der Dropdown-Liste angezeigt.
Die Sub-Regionen sind nach folgenden Ländern gruppiert:
Wir nutzen die Taxonomie von Sensor Tower sowohl für Gaming- als auch für Non-Gaming-Apps, basierend auf den Lösungen Game IQ und App IQ.
Wir würden uns freuen, wenn Sie uns Ihr Feedback in diesem Formularmitteilen.