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Konstantin Khalyushev
ENRUESPT

Retención

Retención D1 (cohorte de instalación)

De todos los que instalaron la app, la proporción que volvió a abrirla al día siguiente.

Aquí se mide si alguien volvió. La retención de suscripciones mide si sobrevivió una suscripción de pago. Comparten la palabra «retención» y nada más.

Denominador
instalaciones
Cohorte
una cohorte de instalación
Horizonte temporal
día 1
Fuentes
2
Observaciones
24

Compara tu métrica

Cada fuente se compara de forma independiente. Aquí no se promedia nada entre fuentes y no hay una cifra combinada del sector. Todo se calcula íntegramente en tu navegador. Tus cifras no se envían a ninguna parte, no se guardan y no entran en analítica: solo se cuenta qué métrica elegiste.

Ver los datos de benchmark

¿Se pueden comparar?

Aproximadamente comparables

Se mide lo mismo, pero al menos una condición difiere. Lee la dirección, no la magnitud de la brecha.

Estas observaciones no se pueden combinar en una sola cifra, así que se muestran por separado. Plataformas distintas: multiplataforma frente a iOS.

Adjust — Insights into what makes a good mobile app retention rate 2024

Publicado 2024-04-16 · 15 observaciones

Muestra
Adjust's measurement data across its client apps, all verticals combined for the platform figures and broken out by vertical and region elsewhere. The published article does not state a sample size.
Cómo se agrega
Stated as median retention rates across verticals for the overall and platform figures. Vertical breakdowns are described in the article as 'average', so the statistic is not consistent throughout.
Periodo de medición
Not stated in the published article.
Denominador
instalaciones

26%

Mediana

Evidencia El editor indica muestra, estadístico y definición de la métrica.

Metodología
Se indica como la mediana entre todas las verticales combinadas, desglosada por plataforma. Adjust define «día» como un periodo móvil de 24 horas desde la instalación, no como un día natural. Las herramientas que agrupan por fecha natural dan algo menos.
Tal como se publicó
“Overall, retention rates across all platforms and verticals drop to 26% on day 1. By day 7, they hit 13%, and by day 14, they sit at 10%. At the end of the 30 days, the rate settles at 7%.”

Adjust — Insights into what makes a good mobile app retention rate 2024Publicado 2024-04-16What is a good retention rate? · All platforms and verticals

27%

Mediana

  • iOS

Evidencia El editor indica muestra, estadístico y definición de la métrica.

Metodología
Adjust define «día» como un periodo móvil de 24 horas desde la instalación, no como un día natural. Las herramientas que agrupan por fecha natural dan algo menos.
Tal como se publicó
“iOS shows higher retention rates, with 27% on day 1, 14% on day 7, and 11% on day 14. By day 30, iOS maintains an 8% retention rate.”

Adjust — Insights into what makes a good mobile app retention rate 2024Publicado 2024-04-16What is a good retention rate? · iOS

24%

Mediana

  • Android

Evidencia El editor indica muestra, estadístico y definición de la métrica.

Metodología
Adjust define «día» como un periodo móvil de 24 horas desde la instalación, no como un día natural. Las herramientas que agrupan por fecha natural dan algo menos.
Tal como se publicó
“The decline is slightly more pronounced for Android users, with a 24% retention rate on day 1, 11% on day 7, and 8% by day 14. By day 30, the Android retention rate is 6%.”

Adjust — Insights into what makes a good mobile app retention rate 2024Publicado 2024-04-16What is a good retention rate? · Android

29%

Promedio

  • Gaming

Evidencia El propio etiquetado del editor es inconsistente para esta cifra. Tómala solo como indicativa.

Metodología
El artículo describe las cifras por vertical como promedios y las de plataforma como medianas, sin explicar el cambio. Adjust define «día» como un periodo móvil de 24 horas desde la instalación, no como un día natural. Las herramientas que agrupan por fecha natural dan algo menos.
Comparabilidad
El estadístico no concuerda con las cifras globales del mismo artículo, así que no se debe restar un número por vertical de uno global.
Tal como se publicó
“Gaming: day 1 retention rate of 29%.”

Adjust — Insights into what makes a good mobile app retention rate 2024Publicado 2024-04-16Day 1 retention rates by vertical

29%

Promedio

  • Social

Evidencia El propio etiquetado del editor es inconsistente para esta cifra. Tómala solo como indicativa.

Metodología
El artículo describe las cifras por vertical como promedios y las de plataforma como medianas, sin explicar el cambio. Adjust define «día» como un periodo móvil de 24 horas desde la instalación, no como un día natural. Las herramientas que agrupan por fecha natural dan algo menos.
Comparabilidad
El estadístico no concuerda con las cifras globales del mismo artículo, así que no se debe restar un número por vertical de uno global.
Tal como se publicó
“Social: day 1 retention rate of 29%.”

Adjust — Insights into what makes a good mobile app retention rate 2024Publicado 2024-04-16Day 1 retention rates by vertical

27%

Promedio

  • Health & Fitness

Evidencia El propio etiquetado del editor es inconsistente para esta cifra. Tómala solo como indicativa.

Metodología
El artículo describe las cifras por vertical como promedios y las de plataforma como medianas, sin explicar el cambio. Adjust define «día» como un periodo móvil de 24 horas desde la instalación, no como un día natural. Las herramientas que agrupan por fecha natural dan algo menos.
Comparabilidad
El estadístico no concuerda con las cifras globales del mismo artículo, así que no se debe restar un número por vertical de uno global.
Tal como se publicó
“Health & Fitness: day 1 retention rate of 27%.”

Adjust — Insights into what makes a good mobile app retention rate 2024Publicado 2024-04-16Day 1 retention rates by vertical

22%

Promedio

  • Fintech

Evidencia El propio etiquetado del editor es inconsistente para esta cifra. Tómala solo como indicativa.

Metodología
El artículo describe las cifras por vertical como promedios y las de plataforma como medianas, sin explicar el cambio. Adjust define «día» como un periodo móvil de 24 horas desde la instalación, no como un día natural. Las herramientas que agrupan por fecha natural dan algo menos.
Comparabilidad
El estadístico no concuerda con las cifras globales del mismo artículo, así que no se debe restar un número por vertical de uno global.
Tal como se publicó
“Fintech: day 1 retention rate of 22%.”

Adjust — Insights into what makes a good mobile app retention rate 2024Publicado 2024-04-16Day 1 retention rates by vertical

18%

Promedio

  • Shopping

Evidencia El propio etiquetado del editor es inconsistente para esta cifra. Tómala solo como indicativa.

Metodología
El artículo describe las cifras por vertical como promedios y las de plataforma como medianas, sin explicar el cambio. Adjust define «día» como un periodo móvil de 24 horas desde la instalación, no como un día natural. Las herramientas que agrupan por fecha natural dan algo menos.
Comparabilidad
El estadístico no concuerda con las cifras globales del mismo artículo, así que no se debe restar un número por vertical de uno global.
Tal como se publicó
“Shopping: day 1 retention rate of 18%.”

Adjust — Insights into what makes a good mobile app retention rate 2024Publicado 2024-04-16Day 1 retention rates by vertical

16%

Promedio

  • Travel

Evidencia El propio etiquetado del editor es inconsistente para esta cifra. Tómala solo como indicativa.

Metodología
El artículo describe las cifras por vertical como promedios y las de plataforma como medianas, sin explicar el cambio. Adjust define «día» como un periodo móvil de 24 horas desde la instalación, no como un día natural. Las herramientas que agrupan por fecha natural dan algo menos.
Comparabilidad
El estadístico no concuerda con las cifras globales del mismo artículo, así que no se debe restar un número por vertical de uno global.
Tal como se publicó
“Travel: day 1 retention rate of 16%.”

Adjust — Insights into what makes a good mobile app retention rate 2024Publicado 2024-04-16Day 1 retention rates by vertical

13%

Promedio

  • Food & Drink

Evidencia El propio etiquetado del editor es inconsistente para esta cifra. Tómala solo como indicativa.

Metodología
El artículo describe las cifras por vertical como promedios y las de plataforma como medianas, sin explicar el cambio. Adjust define «día» como un periodo móvil de 24 horas desde la instalación, no como un día natural. Las herramientas que agrupan por fecha natural dan algo menos.
Comparabilidad
El estadístico no concuerda con las cifras globales del mismo artículo, así que no se debe restar un número por vertical de uno global.
Tal como se publicó
“Food & Drink: day 1 retention rate of 13%.”

Adjust — Insights into what makes a good mobile app retention rate 2024Publicado 2024-04-16Day 1 retention rates by vertical

26%

Mediana

  • APAC

Evidencia Falta o es ambiguo uno de los tres: muestra, estadístico o definición.

Metodología
Adjust define «día» como un periodo móvil de 24 horas desde la instalación, no como un día natural. Las herramientas que agrupan por fecha natural dan algo menos.
Tal como se publicó
“Day 1 retention in APAC: 26%.”

Adjust — Insights into what makes a good mobile app retention rate 2024Publicado 2024-04-16Retention rates by region · Day 1

24%

Mediana

  • Europe

Evidencia Falta o es ambiguo uno de los tres: muestra, estadístico o definición.

Metodología
Adjust define «día» como un periodo móvil de 24 horas desde la instalación, no como un día natural. Las herramientas que agrupan por fecha natural dan algo menos.
Tal como se publicó
“Day 1 retention in Europe: 24%.”

Adjust — Insights into what makes a good mobile app retention rate 2024Publicado 2024-04-16Retention rates by region · Day 1

26%

Mediana

  • LATAM

Evidencia Falta o es ambiguo uno de los tres: muestra, estadístico o definición.

Metodología
Adjust define «día» como un periodo móvil de 24 horas desde la instalación, no como un día natural. Las herramientas que agrupan por fecha natural dan algo menos.
Tal como se publicó
“Day 1 retention in LATAM: 26%.”

Adjust — Insights into what makes a good mobile app retention rate 2024Publicado 2024-04-16Retention rates by region · Day 1

23%

Mediana

  • North America

Evidencia Falta o es ambiguo uno de los tres: muestra, estadístico o definición.

Metodología
Adjust define «día» como un periodo móvil de 24 horas desde la instalación, no como un día natural. Las herramientas que agrupan por fecha natural dan algo menos.
Tal como se publicó
“Day 1 retention in North America: 23%.”

Adjust — Insights into what makes a good mobile app retention rate 2024Publicado 2024-04-16Retention rates by region · Day 1

24%

Mediana

  • MENA

Evidencia Falta o es ambiguo uno de los tres: muestra, estadístico o definición.

Metodología
Adjust define «día» como un periodo móvil de 24 horas desde la instalación, no como un día natural. Las herramientas que agrupan por fecha natural dan algo menos.
Tal como se publicó
“Day 1 retention in MENA: 24%.”

Adjust — Insights into what makes a good mobile app retention rate 2024Publicado 2024-04-16Retention rates by region · Day 1

Adjust — Mobile app retention benchmarks for 2023 2023

Publicado 2023-01-01 · 9 observaciones

Muestra
Adjust measurement data covering calendar year 2022, reported globally and by region and vertical. No sample size stated.
Cómo se agrega
Explicitly stated as median global retention rates, with 2021 medians given for comparison.
Periodo de medición
Calendar year 2022.
Denominador
instalaciones

25%

Mediana

  • Calendar year 2022

Evidencia El editor indica muestra, estadístico y definición de la métrica.

Metodología
Se indica explícitamente como medianas globales de retención del año natural 2022. Adjust define «día» como un periodo móvil de 24 horas desde la instalación, no como un día natural. Las herramientas que agrupan por fecha natural dan algo menos.
Tal como se publicó
“Day 1, Day 14, and Day 30 all saw a percentage drop of 1%, revealing median 2022 global retention rates to be 25%, 9%, and 6%, respectively.”

Adjust — Mobile app retention benchmarks for 2023 2023Publicado 2023-01-012022 global retention rates

29%

Mediana

  • Gaming
  • Calendar year 2022

Evidencia El editor indica muestra, estadístico y definición de la métrica.

Metodología
Se indica explícitamente como medianas globales de retención del año natural 2022. Adjust define «día» como un periodo móvil de 24 horas desde la instalación, no como un día natural. Las herramientas que agrupan por fecha natural dan algo menos.
Tal como se publicó
“gaming app Day 1 retention rates were the highest of all verticals in 2022 at 29%, followed by hyper casual at 26%, health & fitness at 24%, with both lifestyle and social apps at 23%. Trailing, e-commerce apps in 2022 saw a Day 1 retention rate of 19%, travel at 15%, and food & drink apps at 12%.”

Adjust — Mobile app retention benchmarks for 2023 2023Publicado 2023-01-012022 Day 1 retention by vertical

26%

Mediana

  • Hyper casual
  • Calendar year 2022

Evidencia El editor indica muestra, estadístico y definición de la métrica.

Metodología
Se indica explícitamente como medianas globales de retención del año natural 2022. Adjust define «día» como un periodo móvil de 24 horas desde la instalación, no como un día natural. Las herramientas que agrupan por fecha natural dan algo menos.
Tal como se publicó
“gaming app Day 1 retention rates were the highest of all verticals in 2022 at 29%, followed by hyper casual at 26%, health & fitness at 24%, with both lifestyle and social apps at 23%. Trailing, e-commerce apps in 2022 saw a Day 1 retention rate of 19%, travel at 15%, and food & drink apps at 12%.”

Adjust — Mobile app retention benchmarks for 2023 2023Publicado 2023-01-012022 Day 1 retention by vertical

24%

Mediana

  • Health & Fitness
  • Calendar year 2022

Evidencia El editor indica muestra, estadístico y definición de la métrica.

Metodología
Se indica explícitamente como medianas globales de retención del año natural 2022. Adjust define «día» como un periodo móvil de 24 horas desde la instalación, no como un día natural. Las herramientas que agrupan por fecha natural dan algo menos.
Tal como se publicó
“gaming app Day 1 retention rates were the highest of all verticals in 2022 at 29%, followed by hyper casual at 26%, health & fitness at 24%, with both lifestyle and social apps at 23%. Trailing, e-commerce apps in 2022 saw a Day 1 retention rate of 19%, travel at 15%, and food & drink apps at 12%.”

Adjust — Mobile app retention benchmarks for 2023 2023Publicado 2023-01-012022 Day 1 retention by vertical

23%

Mediana

  • Social
  • Calendar year 2022

Evidencia El editor indica muestra, estadístico y definición de la métrica.

Metodología
Se indica explícitamente como medianas globales de retención del año natural 2022. Adjust define «día» como un periodo móvil de 24 horas desde la instalación, no como un día natural. Las herramientas que agrupan por fecha natural dan algo menos.
Tal como se publicó
“gaming app Day 1 retention rates were the highest of all verticals in 2022 at 29%, followed by hyper casual at 26%, health & fitness at 24%, with both lifestyle and social apps at 23%. Trailing, e-commerce apps in 2022 saw a Day 1 retention rate of 19%, travel at 15%, and food & drink apps at 12%.”

Adjust — Mobile app retention benchmarks for 2023 2023Publicado 2023-01-012022 Day 1 retention by vertical

23%

Mediana

  • Lifestyle
  • Calendar year 2022

Evidencia El editor indica muestra, estadístico y definición de la métrica.

Metodología
Se indica explícitamente como medianas globales de retención del año natural 2022. Adjust define «día» como un periodo móvil de 24 horas desde la instalación, no como un día natural. Las herramientas que agrupan por fecha natural dan algo menos.
Tal como se publicó
“gaming app Day 1 retention rates were the highest of all verticals in 2022 at 29%, followed by hyper casual at 26%, health & fitness at 24%, with both lifestyle and social apps at 23%. Trailing, e-commerce apps in 2022 saw a Day 1 retention rate of 19%, travel at 15%, and food & drink apps at 12%.”

Adjust — Mobile app retention benchmarks for 2023 2023Publicado 2023-01-012022 Day 1 retention by vertical

19%

Mediana

  • Ecommerce
  • Calendar year 2022

Evidencia El editor indica muestra, estadístico y definición de la métrica.

Metodología
Se indica explícitamente como medianas globales de retención del año natural 2022. Adjust define «día» como un periodo móvil de 24 horas desde la instalación, no como un día natural. Las herramientas que agrupan por fecha natural dan algo menos.
Tal como se publicó
“gaming app Day 1 retention rates were the highest of all verticals in 2022 at 29%, followed by hyper casual at 26%, health & fitness at 24%, with both lifestyle and social apps at 23%. Trailing, e-commerce apps in 2022 saw a Day 1 retention rate of 19%, travel at 15%, and food & drink apps at 12%.”

Adjust — Mobile app retention benchmarks for 2023 2023Publicado 2023-01-012022 Day 1 retention by vertical

15%

Mediana

  • Travel
  • Calendar year 2022

Evidencia El editor indica muestra, estadístico y definición de la métrica.

Metodología
Se indica explícitamente como medianas globales de retención del año natural 2022. Adjust define «día» como un periodo móvil de 24 horas desde la instalación, no como un día natural. Las herramientas que agrupan por fecha natural dan algo menos.
Tal como se publicó
“gaming app Day 1 retention rates were the highest of all verticals in 2022 at 29%, followed by hyper casual at 26%, health & fitness at 24%, with both lifestyle and social apps at 23%. Trailing, e-commerce apps in 2022 saw a Day 1 retention rate of 19%, travel at 15%, and food & drink apps at 12%.”

Adjust — Mobile app retention benchmarks for 2023 2023Publicado 2023-01-012022 Day 1 retention by vertical

12%

Mediana

  • Food & Drink
  • Calendar year 2022

Evidencia El editor indica muestra, estadístico y definición de la métrica.

Metodología
Se indica explícitamente como medianas globales de retención del año natural 2022. Adjust define «día» como un periodo móvil de 24 horas desde la instalación, no como un día natural. Las herramientas que agrupan por fecha natural dan algo menos.
Tal como se publicó
“gaming app Day 1 retention rates were the highest of all verticals in 2022 at 29%, followed by hyper casual at 26%, health & fitness at 24%, with both lifestyle and social apps at 23%. Trailing, e-commerce apps in 2022 saw a Day 1 retention rate of 19%, travel at 15%, and food & drink apps at 12%.”

Adjust — Mobile app retention benchmarks for 2023 2023Publicado 2023-01-012022 Day 1 retention by vertical

Comparabilidad por pares

El veredicto siguiente lo produce un conjunto fijo de reglas, no un modelo. Examina la definición de la métrica, el denominador, la cohorte, el estadístico, el segmento, el dataset y las fechas de publicación, y expone todas las razones que encontró.

Adjust 2024 26%Adjust 2023 25%

Aproximadamente comparables

Se mide lo mismo, pero al menos una condición difiere. Lee la dirección, no la magnitud de la brecha.

  • Subsegmentos distintos: sin desglosar frente a año natural 2022.
  • Métodos de agregación distintos. Adjust 2024: medianas entre verticales, promedios en los cortes por vertical. Adjust 2023: medianas entre verticales.

Adjust 2024 26%Adjust 2023 29%

Aproximadamente comparables

Se mide lo mismo, pero al menos una condición difiere. Lee la dirección, no la magnitud de la brecha.

  • Alcance de categoría distinto: sin desglosar frente a Gaming. Una cifra de todas las categorías no sustituye a la de la categoría en la que estás.
  • Subsegmentos distintos: sin desglosar frente a año natural 2022.
  • Métodos de agregación distintos. Adjust 2024: medianas entre verticales, promedios en los cortes por vertical. Adjust 2023: medianas entre verticales.

Adjust 2024 26%Adjust 2023 26%

Aproximadamente comparables

Se mide lo mismo, pero al menos una condición difiere. Lee la dirección, no la magnitud de la brecha.

  • Alcance de categoría distinto: sin desglosar frente a Hyper casual. Una cifra de todas las categorías no sustituye a la de la categoría en la que estás.
  • Subsegmentos distintos: sin desglosar frente a año natural 2022.
  • Métodos de agregación distintos. Adjust 2024: medianas entre verticales, promedios en los cortes por vertical. Adjust 2023: medianas entre verticales.

Adjust 2024 26%Adjust 2023 24%

Aproximadamente comparables

Se mide lo mismo, pero al menos una condición difiere. Lee la dirección, no la magnitud de la brecha.

  • Alcance de categoría distinto: sin desglosar frente a Health & Fitness. Una cifra de todas las categorías no sustituye a la de la categoría en la que estás.
  • Subsegmentos distintos: sin desglosar frente a año natural 2022.
  • Métodos de agregación distintos. Adjust 2024: medianas entre verticales, promedios en los cortes por vertical. Adjust 2023: medianas entre verticales.

Adjust 2024 26%Adjust 2023 23%

Aproximadamente comparables

Se mide lo mismo, pero al menos una condición difiere. Lee la dirección, no la magnitud de la brecha.

  • Alcance de categoría distinto: sin desglosar frente a Social. Una cifra de todas las categorías no sustituye a la de la categoría en la que estás.
  • Subsegmentos distintos: sin desglosar frente a año natural 2022.
  • Métodos de agregación distintos. Adjust 2024: medianas entre verticales, promedios en los cortes por vertical. Adjust 2023: medianas entre verticales.

Adjust 2024 26%Adjust 2023 23%

Aproximadamente comparables

Se mide lo mismo, pero al menos una condición difiere. Lee la dirección, no la magnitud de la brecha.

  • Alcance de categoría distinto: sin desglosar frente a Lifestyle. Una cifra de todas las categorías no sustituye a la de la categoría en la que estás.
  • Subsegmentos distintos: sin desglosar frente a año natural 2022.
  • Métodos de agregación distintos. Adjust 2024: medianas entre verticales, promedios en los cortes por vertical. Adjust 2023: medianas entre verticales.

Adjust 2024 26%Adjust 2023 19%

Aproximadamente comparables

Se mide lo mismo, pero al menos una condición difiere. Lee la dirección, no la magnitud de la brecha.

  • Alcance de categoría distinto: sin desglosar frente a Ecommerce. Una cifra de todas las categorías no sustituye a la de la categoría en la que estás.
  • Subsegmentos distintos: sin desglosar frente a año natural 2022.
  • Métodos de agregación distintos. Adjust 2024: medianas entre verticales, promedios en los cortes por vertical. Adjust 2023: medianas entre verticales.

Adjust 2024 26%Adjust 2023 15%

Aproximadamente comparables

Se mide lo mismo, pero al menos una condición difiere. Lee la dirección, no la magnitud de la brecha.

  • Alcance de categoría distinto: sin desglosar frente a Travel. Una cifra de todas las categorías no sustituye a la de la categoría en la que estás.
  • Subsegmentos distintos: sin desglosar frente a año natural 2022.
  • Métodos de agregación distintos. Adjust 2024: medianas entre verticales, promedios en los cortes por vertical. Adjust 2023: medianas entre verticales.

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