Como cada métrica é definida?
Consulte a lista completa das 17 métricas e suas definições aqui.
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A única fonte de dados utilizada para este site é a AppsFlyer, a MMP líder em mensuração de marketing, que possui um market share superior a 60% no mercado de aplicativos. Essa análise é possível graças às nossas integrações com os principais parceiros de mídia do setor, assim como por meio do nosso SDK implementado nos aplicativos de clientes. Para garantir a validade estatística, seguimos rigorosos limites de volume e metodologias. Todos os dados são completamente anônimos e agregados.
Os dados são atualizados trimestralmente, geralmente no dia 7 de janeiro, abril, julho e outubro. Aplicamos um cohort de dois meses para métricas pós-instalação como taxa de retenção de parcela de usuários pagantes, cobrindo dados de até 30 dias após uma instalação.
A seção benchmarks de performance adota uma abordagem de análise de média por aplicativo. Cada aplicativo que cumpre com os rquisitos estatísticos é ponderado de forma equivalente, independentemente da sua dimensão. Você pode filtrar por dimensão do aplicativo:
Se um cohort de aplicativos com um tamanho específico não atender aos requisitos necessários, os dados apresentados incluirão todos os aplicativos que se adequam, independentemente do seu tamanho.
Em contrapartida, outras seções usam dados agregados. Nesse caso, os aplicativos com mais pontos de dados têm uma influência proporcionalmente maior sobre os resultados. Isso se aplica a tendências padronizadas (por exemplo, na seção 1), divisões percentuais (seções 3 e 5) e variação percentual (seção 4).
A classificação dos tipos de mídia se baseia no tipo de atividade de marketing pago:
Investimento em aquisição de usuários (UA) / métricas de instalações pagas
Investimento em anúncios de remarketing / conversões de remarketing pago
Na seção de benchmarks de performance, os valores que se encaixam nos 10% superiores e inferiores para a métrica selecionada são excluídos. Por exemplo, se a métrica de retenção D7 for selecionada, os 10% dos aplicativos com os valores de retenção D7 mais altos e mais baixos são removidos antes do cálculo da média.
Nas seções que usam dados agregados (veja a pergunta acima), a nossa detecção de anomalias segue três regras. Duas sinalizam irregularidades dentro de um período de tempo específico (por exemplo, trimestre): valores que correspondem a 20% do total ou que são dez vezes maiores do que o segundo maior resultado, o que sinaliza uma dominância ou uma anomalia extrema. A terceira regra usa o Desvio Absoluto Mediano (DMA) para detectar valores que se desviam dos padrões típicos - seja ao longo dos trimestres (detectando mudanças ao longo do tempo) seja dentro de um trimestre (detectando valores atípicos a nível de grupo).
Nossa metodologia de comparação segue limites estatísticos rigorosos, incluindo um número mínimo de aplicativos, um número mínimo de empresas, um número mínimo de instalações e a exclusão de outliers estatísticos. Os dados só são apresentados quando cumprem esses limites. Como resultado,
Executamos uma nova análise de dados a cada trimestre para atualizar a ferramenta. Como a AppsFlyer está sempre adicionando novos aplicativos à sua base de clientes, as chances de ultrapassar os limites aumenta.
Se os requisitos necessários não forem atendidos para um país específico, seguimos a seguinte lógica: quando os dados são suficientes a nível de sub-região (mas não a nível de país), o país aparecerá no menu, mas os resultados apresentados refletem a sub-região, que por sua vez é identificada como tal. Se os requisitos não forem atendidos, mesmo a nível de sub-região, o país não aparecerá no menu.
Os países são agrupados por sub-região da seguinte maneira:
Usamos a taxonomia da Sensor Tower para gaming e demais categorias, segundo as soluções Game IQ e App IQ.
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