Benchmarks AppsFlyer du secteur : Questions fréquemment posées

Les benchmarks sont basés sur certaines données traitées par AppsFlyer via sa plateforme après qu'elles ont été entièrement anonymisées et agrégées. Pour assurer la validité statistique, nous suivons des seuils de volume et des méthodologies strictes.

Les données sont mises à jour mensuellement, généralement le 7 de chaque mois, pour couvrir les données d'installation non pas du mois précédent mais de l’antépénultième. Par exemple, le 7 juin, toutes les données d'avril sont ajoutées au site (pour plus d'informations sur la raison derrière cela, veuillez vous référer à la réponse à la question suivante).

Pour les spécialistes du marketing d'applications, il s'agit de données post-installation. Par conséquent, nous affichons des données groupées qui fournissent des informations sur le comportement post-installation couvrant au moins 30 jours.Par exemple, les données mises à jour la première semaine de mai couvrent tout le mois de mars. Dans ce cas, nous ne pouvons afficher que la rétention de la semaine 4, mais si vous choisissez un mois antérieur dans le menu déroulant, les données jusqu'à la semaine 12 seront affichées - en supposant bien sûr qu'elles n'apparaissent pas car elles n'étaient pas statistiquement significatives .

La variation en pourcentage par rapport au mois précédent. Le rouge indique une baisse, le vert une augmentation.

Notre méthodologie d'évaluation comparative suit des seuils statistiques stricts comprenant, entre autres, un nombre minimum d'applications avec un nombre minimum d'installations, et l'exclusion des aberrations statistiques. Si le menu déroulant n'inclut pas un pays, une plate-forme ou une date que vous recherchez, cela signifie que les données pour cette combinaison spécifique n'étaient pas statistiquement valides.

Notre méthodologie d'évaluation comparative suit des seuils statistiques stricts comprenant, entre autres, un nombre minimum d'applications avec un nombre minimum d'installations, et l'exclusion des aberrations statistiques. Si la mesure en question n'atteint pas ces seuils pour la combinaison de données demandée, elle n'est pas affichée.

Chaque mois, les données sont lancées et l'outil est mis à jour. Dans la mesure où il y a suffisamment de données pour dépasser les seuils stricts, des mesures précédemment manquantes peuvent être disponibles.

La moyenne représente la moyenne de toutes les applications incluses dans l'échantillon, à l'exclusion des aberrations statistiques. Le meilleur est le 90e centile ou les 10 % les plus performants.

Nous utilisons les catégories définies par les applications elles-mêmes sur l'App Store et Google Play, à deux exceptions près : 1) Finance : Afin d'approfondir la catégorisation générale et très fragmentée des app stores du secteur financier, nous avons classé les apps dans les sous-catégories suivantes : Banques digitales : Banques avec peu ou pas de présence physique. Banques traditionnelles : Banques traditionnelles : établissements bancaires disposant de succursales physiques et d'une présence établie avant le passage au digital. Services financiers : paiements mobiles, transferts d'argent, gestion de budget, dossiers de crédit, notations de crédit, cartes de crédit et autres outils financiers. Prêts : apps spécialisées dans les prêts d'argent. Investissements : trading, crypto-monnaies, bourse et autres outils d'investissement 2) Shopping : Nous avons séparé l’e-commerce qui couvre la majeure partie de la catégorie des achats et comprend la vente au détail générale, la mode et l'électronique, et tous les autres types d'applications de ce secteur vertical, principalement l'épicerie et le marketplace.

Depuis qu'Apple a introduit son App Tracking Transparency (ATT) et suite à l'adoption généralisée de SKAdnetwork (SKAN), la solution d'attribution probabiliste agrégée de l'entreprise, un MMP ne peut plus compter avec précision le nombre total d'installations non-organiques et organiques lorsque les données sont au niveau national. Cela se produit parce qu'AppsFlyer en tant que MMP et SKAN mesurent les installations non-organiques et organiques, mais les données ne peuvent pas être dédupliquées au niveau national car Apple ne fournit actuellement aucune donnée de pays de SKAN (uniquement les données de campagne qui peuvent être dédupliquées via des solutions comme SSOT d' AppsFlyer). Par conséquent, et contrairement à Android, les données affichées sur iOS ne couvrent que les installations globales, ce qui est sans rapport avec la problématique de SKAN. Une distinction entre les installations organiques et non-organiques n'est actuellement pas prise en charge à ce niveau de granularité. De même, le CPI est également basé sur les installations non-organiques et ne peut pas être affiché à ce niveau. Les options de filtrage dans le menu déroulant iOS - SKAN & ATT ne couvrent que "Global" pour la même raison - Apple ne fournit pas de données au niveau des pays à partir de SKAN.

Les options de filtrage dans le menu déroulant iOS - SKAN & ATT ne couvrent que "Global" car Apple ne fournit pas de données au niveau des pays à partir de SKAN.