Otimize sua monetização com o App Analytics

Olá! Meu nome é Max Martynov. Sou engineer nas equipes App Store e App Analytics. O objetivo do App Analytics é fornecer os dados necessários para maximizar suas oportunidades na App Store. Hoje, tenho a honra de anunciar vários recursos novos do App Analytics para medir e otimizar o desempenho de apps. Começarei apresentando a nova interface do App Analytics e demonstrando os novos recursos expandidos de filtragem. Em seguida, apresentarei as novas métricas e os benchmarks de pagadores usados para medir o desempenho da monetização do seu app. Depois disso, apresentarei uma grande atualização feita na análise de assinaturas, que agora está ainda mais poderosa. Demonstrarei também as novas métricas de ofertas, pelas quais você avalia como seus apps convertem, retêm e reconquistam usuários pagantes. Por fim, compartilharei uma atualização nos Relatórios de Análise, dos quais é possível exportar dados para análise offline. Temos muito conteúdo hoje, então, vamos começar. Neste ano, o App Analytics está ganhando um novo espaço na aba Apps, aproximando seus dados do fluxo de gerenciamento de apps e facilitando a tomada de decisões com base em insights. Ao clicar na aba Analytics, na página do seu app no App Store Connect, será exibida a nova página inicial do App Analytics, que traz algumas atualizações importantes. Você notará que as seções principais agora encontram-se em uma barra lateral, facilitando a navegação e a análise do desempenho do app. A nova página de visão geral está organizada com base na jornada do cliente, com as métricas de aquisição no topo e as métricas subsequentes mais abaixo. As análises de recursos da App Store agora estão no meio da página, para que você veja como as principais páginas personalizadas do produto e os Eventos no App afetam o desempenho do app. Outra grande atualização está na seção Métricas, onde você pode executar análises mais profundas usando os novos recursos expandidos de filtragem. O App Analytics agora permite adicionar até sete filtros diferentes a qualquer métrica, mais do que o dobro permitido anteriormente. Você também pode selecionar vários valores em cada filtro. Por exemplo, agora você pode analisar quais fontes de referência de app têm a melhor taxa de conversão para uma página personalizada do produto específica nos EUA e no Canadá, no iPhone e iPad com iOS 18. Essa funcionalidade está disponível para qualquer uma das dezenas de métricas incluídas no seu painel. Agora que você já sabe como encontrar o App Analytics e como usar os recursos expandidos de filtragem, apresentarei os novos benchmarks e métricas de pagadores que a App Store está incluindo este ano para ajudar a otimizar a estratégia de monetização. Para descrever os novos recursos apresentados nesta e nas próximas seções, usarei um app de exemplo chamado Exercise com dados falsos, mas realistas. Com a ajuda desse app, vou mostrar como você pode usar as novas ferramentas de análise da App Store para medir e otimizar o desempenho de monetização do seu app. Com isso em mente, imagine que você é o desenvolvedor do app Exercise. O app Exercise oferece treinamentos individuais para corredores e ciclistas e os vende como compras dentro do app de duas formas: sessões individuais e pacotes com três unidades.

Para atrair e medir cada grupo de usuários, você criou duas páginas personalizadas do produto: uma para corredores e outra para ciclistas.

Você, então, direcionou o tráfego para ambas as páginas esperando converter cada grupo de usuários em clientes pagantes satisfeitos. Vamos voltar ao App Analytics no App Store Connect para ver os resultados. O que você notará primeiro é que os apps com compras dentro do app têm uma nova seção de Monetização na barra lateral. Essa seção fornece acesso conveniente a todas as métricas de receita. Na seção Monetização, você encontra a visualização Vendas. Na parte superior da visualização Vendas, você verá métricas conhecidas, como receitas, usuários pagantes e o número total de compras dentro do app. Abaixo, você verá duas novas métricas de coorte: Conversão de Download para Pagamento, que mostra a rapidez com que novos usuários compram, e Receita Média por Download, que acompanha o crescimento da receita por usuário. Ao rolar a página, você verá uma divisão detalhada das receitas de cada uma das suas compras dentro do app e das receitas por território. O gráfico Compras Dentro do App revela uma informação interessante: você está ganhando mais dinheiro com as compras dentro do app no ciclismo do que na corrida. Para entender melhor o porquê disso, você pode clicar na nova página "Coortes", na barra lateral. Essa nova seção permite analisar com mais profundidade a Conversão de Download para Pagamento e a Receita Média por Download. O que torna esses gráficos únicos é que eles permitem ver quanto tempo os usuários levam para se tornarem pagantes depois que baixam o app e quanto dinheiro gastam nos dias seguintes ao download. Abaixo de cada métrica, há dois benchmarks novos que permitem comparar imediatamente seu desempenho com o de seus colegas. Analisando a métrica de Conversão de Download para Pagamento e o benchmark correspondente, é possível ver que 3% dos usuários totais se tornam pagantes após 35 dias, o que coloca seu app entre o 25º e o 50º percentil no seu grupo de colegas. Isso significa que sua taxa de conversão de pagadores está um pouco abaixo da média. Ao mesmo tempo, o crescimento constante da receita média por download indica que os usuários que gastam no seu app estão fazendo várias compras. Comparar seu desempenho com o benchmark reforça esse ponto, mostrando que os usuários que gastam no seu app geralmente gastam mais do que em apps semelhantes.

Considerando que as compras de corrida tiveram um desempenho inferior às de ciclismo, vale investigar se os corredores são a causa da sua baixa taxa de Conversão de Download para Pagamento. Clicar em "Ver tudo" abrirá a nova página "Análise de Coortes", que fornece uma visão detalhada do comportamento da Coorte.

Como essa visualização é importante, vamos dedicar um tempo para entendê-la. Selecionando uma célula na tabela, você verá que, dos 58.000 usuários que baixaram o app em setembro, 2,9% fizeram uma compra nos 7 dias após o download inicial.

A linha superior apresenta um resumo da métrica ao longo do tempo, mostrando a porcentagem média de usuários que fizeram pelo menos uma compra após determinado número de dias. As cores no gráfico ajudam a visualizar o crescimento do número de usuários pagantes nos dias após o download.

Você pode selecionar diversas métricas de Coorte para analisar diferentes etapas do funil do cliente ou adicionar filtros para focar em um subconjunto específico de usuários.

Para verificar sua hipótese original, você pode adicionar um filtro à página personalizada do produto com o tema "Corrida" e observar com que rapidez os corredores se tornam pagantes. Após aplicar o filtro, é possível ver que apenas 1,3% dos corredores fazem uma compra nos primeiros 35 dias, menos da metade da sua taxa média de conversão no dia 35. Isso significa que os corredores estão menos propensos a comprar algo em comparação com o restante da sua base de usuários. Com essa informação, você tem várias opções. Você pode melhorar a página personalizada do produto "Corrida" e ajustar os esforços de marketing para focar na aquisição de usuários de alto valor. Também é possível reengajar corredores com Eventos no App ou avaliar outras estratégias de monetização. Agora que você entendeu os novos benchmarks e métricas de pagadores, passarei para os novos recursos de análise de assinaturas. Imagine que você decidiu aprimorar a estratégia de monetização do app Fitness oferecendo aulas em grupo disponibilizadas por assinaturas de renovação automática. Você apresentou dois planos: um fornece acesso a aulas de corrida em grupo e o outro fornece aulas de ciclismo em grupo. Voltando ao App Analytics, você verá uma nova seção chamada "Assinaturas" na barra lateral, com muitas informações sobre o desempenho de assinaturas do seu app. Na parte superior da visualização resumida, você verá métricas como número total de planos ativos, planos pagos e receita recorrente mensal. Todas são essenciais para acompanhar o sucesso das assinaturas. O gráfico Planos Pagos Líquidos oferece uma visão de como sua base de assinantes pagantes evoluiu com o tempo. Essa visualização detalhada mostra o início dos planos, incluindo ativações e reativações, e a rotatividade, voluntária e involuntária, que ajudam a entender o que está impulsionando o crescimento ou o que está freando. Ao rolar a página, você verá como a retenção média de assinaturas muda ao longo do tempo, dando uma noção da longevidade dos clientes.

E o detalhamento dos planos pagos mostra quais são os mais populares. Nesse caso, note que as assinaturas de ciclismo são novamente mais populares do que as de corrida. Se precisar se aprofundar nos detalhes, clique na página de métricas integradas, onde será possível escolher dentre mais de 50 novas métricas de assinatura, agrupadas em duas categorias: estados e eventos.

As métricas de estado mostram um retrato do seu negócio de assinaturas em determinado momento, incluindo planos em período promocional, de valor integral, com problemas de cobrança ou que foram cancelados. E as métricas de evento mostram como os planos mudam de um estado para outro em um dia, semana ou mês específico. Você também pode voltar para a visualização Coortes e selecionar Retenção de Assinatura na lista suspensa de métricas. Embora esse gráfico se pareça com o gráfico de conversão de pagadores da seção anterior, o gráfico de retenção mostra a porcentagem de usuários que mantêm as assinaturas após um certo número de meses desde a assinatura inicial.

Por exemplo, ao observar a coluna de 6 meses na linha superior, em média, 73% dos usuários mantêm as assinaturas 6 meses após o início. Aqui pode ser interessante verificar por quanto tempo os usuários que baixaram seu app na página de produto "Corrida" continuam como assinantes. Para fazer isso, basta selecionar um filtro da página personalizada do produto "Corrida". Nesse caso, você vê algo surpreendente. Embora os corredores tenham demonstrado menor propensão a comprar, uma vez que assinam, tendem a manter a assinatura por mais tempo do que a média. Esse tipo de insight pode ajudar a identificar em qual etapa do funil do cliente você deve se concentrar. Nesse caso, na conversão inicial de pagadores. Você pode então experimentar diversas estratégias para melhorar isso, incluindo ajustar preços, aprimorar a integração de usuários ou criar uma oferta inicial. Agora que você já sabe como analisar o desempenho das assinaturas e identificar oportunidades de melhoria, deixe-me mostrar como aproveitar as novas métricas de ofertas. As ofertas na App Store permitem que você associe um preço especial a uma compra dentro do app específica, para atrair, reter ou reconquistar usuários pagantes. Voltando ao app Exercise, imagine que você decidiu oferecer um teste gratuito de um mês para que os corredores possam experimentar as aulas sem riscos antes de migrar para um plano pago. Isso deve incentivar mais corredores a se tornarem assinantes. Com a oferta configurada, você pode acessar a nova seção Ofertas na barra lateral para ver o desempenho.

Assim como as outras páginas de resumo, Ofertas fornece métricas detalhadas sobre o desempenho do app, incluindo dados sobre ofertas ativas, novas ofertas e a taxa de conversão para planos totalmente pagos. Aqui você pode ver um aumento de usuários iniciando a oferta e convertendo no plano pago. Você também pode se aprofundar no gráfico de conversão e retenção de ofertas voltando à seção Coortes e selecionando "Retenção de Assinaturas por Início da Oferta" no menu de métricas. À esquerda, vemos a porcentagem de usuários que iniciaram a oferta e acabaram convertendo no plano pago. Nesse caso, cerca de 67% dos usuários que se inscrevem no teste gratuito viraram assinantes pagantes, aumentando significativamente a taxa de conversão de pagadores. Observando a linha superior, é possível ver que, em média, 78% dos usuários mantêm a assinatura após três meses e 73% continuam após seis meses, demonstrando uma forte retenção contínua. Agora que você já viu como usar as novas métricas de ofertas para avaliar o desempenho das ofertas do app, vamos falar sobre como usar a API Reports para exportar dados do App Analytics em larga escala. Como você deve saber, a API Analytics Reports permite exportar facilmente qualquer dado disponível no App Analytics para seus próprios sistemas. A partir de junho de 2025, a API permitirá acessar 8 categorias de relatórios da App Store, possibilitando a tomada de decisões com base em dados offline. De olho no futuro, a App Store está adicionando dois novos relatórios para complementar os novos dados no painel: um relatório de estado de assinatura e um relatório de eventos de assinatura. Esses novos relatórios fornecem dados detalhados para análise de desempenho de assinaturas em grande escala. Eles substituirão os antigos relatórios, Vendas e Tendências, que você pode estar usando e ajudarão a relacionar informações de download ao desempenho das assinaturas de forma compatível com a privacidade. Resumindo: todas essas métricas foram criadas do zero para ajudar a melhorar o desempenho do seu negócio. Com uma nova estrutura que acompanha o seu negócio, recursos expandidos de filtragem e mais de 100 novas métricas para medir suas compras dentro do app, assinaturas e ofertas, o App Analytics ajuda você a entender melhor e atender às necessidades únicas dos seus usuários. Vamos terminar falando sobre as próximas etapas. Ao pensar em como aplicar essas novos insights e análises aos seus apps, lembre-se de comparar os resultados com os benchmarks do seu grupo de colegas para identificar possíveis lacunas de desempenho. Se você quiser melhorar seu desempenho de monetização, considere se as ofertas podem ajudar a adquirir, reter ou reconquistar usuários pagantes.

E não se esqueça de explorar como você pode usar páginas personalizadas do produto para atrair diferentes tipos de usuário e comparar o desempenho deles ao longo do funil.

Por fim, confira "Novidades no StoreKit e nas compras dentro do app" para descobrir como as melhorias no StoreKit podem ajudar você a proporcionar experiências excepcionais de compra dentro do app aos clientes. Agradeço sua atenção. Mal podemos esperar para ver o que você vai criar.