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Konstantin Khalyushev
ENRUESPT

Retenção

Retenção D1 (coorte de instalação)

De todos que instalaram o app, a proporção que voltou a abri-lo no dia seguinte.

Aqui se mede se alguém voltou. A retenção de assinaturas mede se uma assinatura paga sobreviveu. Compartilham a palavra «retenção» e nada mais.

Denominador
instalações
Coorte
uma coorte de instalação
Horizonte de tempo
dia 1
Fontes
2
Observações
24

Compare sua métrica

Cada fonte é comparada de forma independente. Nada aqui é combinado entre fontes e não existe um número agregado do setor. Tudo é calculado inteiramente no seu navegador. Seus números não são enviados a lugar algum, não são armazenados e não entram na analytics: conta-se apenas qual métrica você escolheu.

Ver os dados de benchmark

Isso pode ser comparado?

Aproximadamente comparáveis

Mede-se a mesma coisa, mas pelo menos uma condição difere. Leia a direção, não o tamanho da diferença.

Estas observações não podem ser combinadas em um único número, por isso aparecem separadas. Plataformas diferentes: multiplataforma versus iOS.

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

Publicado 2024-04-16 · 15 observações

Amostra
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.
Como é agregado
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.
Período de medição
Not stated in the published article.
Denominador
instalações

26%

Mediana

Evidência O publicador informa amostra, estatística e definição da métrica.

Metodologia
Indicado como a mediana entre todas as verticais combinadas, com detalhamento por plataforma. A Adjust define «dia» como um período móvel de 24 horas desde a instalação, não um dia de calendário. Ferramentas que agrupam por data de calendário dão um pouco menos.
Como publicado
“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

Evidência O publicador informa amostra, estatística e definição da métrica.

Metodologia
A Adjust define «dia» como um período móvel de 24 horas desde a instalação, não um dia de calendário. Ferramentas que agrupam por data de calendário dão um pouco menos.
Como publicado
“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

Evidência O publicador informa amostra, estatística e definição da métrica.

Metodologia
A Adjust define «dia» como um período móvel de 24 horas desde a instalação, não um dia de calendário. Ferramentas que agrupam por data de calendário dão um pouco menos.
Como publicado
“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%

Média

  • Gaming

Evidência A própria rotulagem do publicador é inconsistente para este número. Trate-o apenas como indicativo.

Metodologia
O artigo descreve os números por vertical como médias e os de plataforma como medianas, sem explicar a mudança. A Adjust define «dia» como um período móvel de 24 horas desde a instalação, não um dia de calendário. Ferramentas que agrupam por data de calendário dão um pouco menos.
Comparabilidade
A estatística não bate com os números globais do mesmo artigo, então não se deve subtrair um número por vertical de um global.
Como publicado
“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%

Média

  • Social

Evidência A própria rotulagem do publicador é inconsistente para este número. Trate-o apenas como indicativo.

Metodologia
O artigo descreve os números por vertical como médias e os de plataforma como medianas, sem explicar a mudança. A Adjust define «dia» como um período móvel de 24 horas desde a instalação, não um dia de calendário. Ferramentas que agrupam por data de calendário dão um pouco menos.
Comparabilidade
A estatística não bate com os números globais do mesmo artigo, então não se deve subtrair um número por vertical de um global.
Como publicado
“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%

Média

  • Health & Fitness

Evidência A própria rotulagem do publicador é inconsistente para este número. Trate-o apenas como indicativo.

Metodologia
O artigo descreve os números por vertical como médias e os de plataforma como medianas, sem explicar a mudança. A Adjust define «dia» como um período móvel de 24 horas desde a instalação, não um dia de calendário. Ferramentas que agrupam por data de calendário dão um pouco menos.
Comparabilidade
A estatística não bate com os números globais do mesmo artigo, então não se deve subtrair um número por vertical de um global.
Como publicado
“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%

Média

  • Fintech

Evidência A própria rotulagem do publicador é inconsistente para este número. Trate-o apenas como indicativo.

Metodologia
O artigo descreve os números por vertical como médias e os de plataforma como medianas, sem explicar a mudança. A Adjust define «dia» como um período móvel de 24 horas desde a instalação, não um dia de calendário. Ferramentas que agrupam por data de calendário dão um pouco menos.
Comparabilidade
A estatística não bate com os números globais do mesmo artigo, então não se deve subtrair um número por vertical de um global.
Como publicado
“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%

Média

  • Shopping

Evidência A própria rotulagem do publicador é inconsistente para este número. Trate-o apenas como indicativo.

Metodologia
O artigo descreve os números por vertical como médias e os de plataforma como medianas, sem explicar a mudança. A Adjust define «dia» como um período móvel de 24 horas desde a instalação, não um dia de calendário. Ferramentas que agrupam por data de calendário dão um pouco menos.
Comparabilidade
A estatística não bate com os números globais do mesmo artigo, então não se deve subtrair um número por vertical de um global.
Como publicado
“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%

Média

  • Travel

Evidência A própria rotulagem do publicador é inconsistente para este número. Trate-o apenas como indicativo.

Metodologia
O artigo descreve os números por vertical como médias e os de plataforma como medianas, sem explicar a mudança. A Adjust define «dia» como um período móvel de 24 horas desde a instalação, não um dia de calendário. Ferramentas que agrupam por data de calendário dão um pouco menos.
Comparabilidade
A estatística não bate com os números globais do mesmo artigo, então não se deve subtrair um número por vertical de um global.
Como publicado
“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%

Média

  • Food & Drink

Evidência A própria rotulagem do publicador é inconsistente para este número. Trate-o apenas como indicativo.

Metodologia
O artigo descreve os números por vertical como médias e os de plataforma como medianas, sem explicar a mudança. A Adjust define «dia» como um período móvel de 24 horas desde a instalação, não um dia de calendário. Ferramentas que agrupam por data de calendário dão um pouco menos.
Comparabilidade
A estatística não bate com os números globais do mesmo artigo, então não se deve subtrair um número por vertical de um global.
Como publicado
“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

Evidência Falta ou é ambíguo um dos três: amostra, estatística ou definição.

Metodologia
A Adjust define «dia» como um período móvel de 24 horas desde a instalação, não um dia de calendário. Ferramentas que agrupam por data de calendário dão um pouco menos.
Como publicado
“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

Evidência Falta ou é ambíguo um dos três: amostra, estatística ou definição.

Metodologia
A Adjust define «dia» como um período móvel de 24 horas desde a instalação, não um dia de calendário. Ferramentas que agrupam por data de calendário dão um pouco menos.
Como publicado
“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

Evidência Falta ou é ambíguo um dos três: amostra, estatística ou definição.

Metodologia
A Adjust define «dia» como um período móvel de 24 horas desde a instalação, não um dia de calendário. Ferramentas que agrupam por data de calendário dão um pouco menos.
Como publicado
“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

Evidência Falta ou é ambíguo um dos três: amostra, estatística ou definição.

Metodologia
A Adjust define «dia» como um período móvel de 24 horas desde a instalação, não um dia de calendário. Ferramentas que agrupam por data de calendário dão um pouco menos.
Como publicado
“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

Evidência Falta ou é ambíguo um dos três: amostra, estatística ou definição.

Metodologia
A Adjust define «dia» como um período móvel de 24 horas desde a instalação, não um dia de calendário. Ferramentas que agrupam por data de calendário dão um pouco menos.
Como publicado
“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 observações

Amostra
Adjust measurement data covering calendar year 2022, reported globally and by region and vertical. No sample size stated.
Como é agregado
Explicitly stated as median global retention rates, with 2021 medians given for comparison.
Período de medição
Calendar year 2022.
Denominador
instalações

25%

Mediana

  • Calendar year 2022

Evidência O publicador informa amostra, estatística e definição da métrica.

Metodologia
Indicado explicitamente como medianas globais de retenção do ano civil de 2022. A Adjust define «dia» como um período móvel de 24 horas desde a instalação, não um dia de calendário. Ferramentas que agrupam por data de calendário dão um pouco menos.
Como publicado
“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

Evidência O publicador informa amostra, estatística e definição da métrica.

Metodologia
Indicado explicitamente como medianas globais de retenção do ano civil de 2022. A Adjust define «dia» como um período móvel de 24 horas desde a instalação, não um dia de calendário. Ferramentas que agrupam por data de calendário dão um pouco menos.
Como publicado
“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

Evidência O publicador informa amostra, estatística e definição da métrica.

Metodologia
Indicado explicitamente como medianas globais de retenção do ano civil de 2022. A Adjust define «dia» como um período móvel de 24 horas desde a instalação, não um dia de calendário. Ferramentas que agrupam por data de calendário dão um pouco menos.
Como publicado
“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

Evidência O publicador informa amostra, estatística e definição da métrica.

Metodologia
Indicado explicitamente como medianas globais de retenção do ano civil de 2022. A Adjust define «dia» como um período móvel de 24 horas desde a instalação, não um dia de calendário. Ferramentas que agrupam por data de calendário dão um pouco menos.
Como publicado
“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

Evidência O publicador informa amostra, estatística e definição da métrica.

Metodologia
Indicado explicitamente como medianas globais de retenção do ano civil de 2022. A Adjust define «dia» como um período móvel de 24 horas desde a instalação, não um dia de calendário. Ferramentas que agrupam por data de calendário dão um pouco menos.
Como publicado
“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

Evidência O publicador informa amostra, estatística e definição da métrica.

Metodologia
Indicado explicitamente como medianas globais de retenção do ano civil de 2022. A Adjust define «dia» como um período móvel de 24 horas desde a instalação, não um dia de calendário. Ferramentas que agrupam por data de calendário dão um pouco menos.
Como publicado
“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

Evidência O publicador informa amostra, estatística e definição da métrica.

Metodologia
Indicado explicitamente como medianas globais de retenção do ano civil de 2022. A Adjust define «dia» como um período móvel de 24 horas desde a instalação, não um dia de calendário. Ferramentas que agrupam por data de calendário dão um pouco menos.
Como publicado
“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

Evidência O publicador informa amostra, estatística e definição da métrica.

Metodologia
Indicado explicitamente como medianas globais de retenção do ano civil de 2022. A Adjust define «dia» como um período móvel de 24 horas desde a instalação, não um dia de calendário. Ferramentas que agrupam por data de calendário dão um pouco menos.
Como publicado
“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

Evidência O publicador informa amostra, estatística e definição da métrica.

Metodologia
Indicado explicitamente como medianas globais de retenção do ano civil de 2022. A Adjust define «dia» como um período móvel de 24 horas desde a instalação, não um dia de calendário. Ferramentas que agrupam por data de calendário dão um pouco menos.
Como publicado
“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

Comparabilidade par a par

O veredicto abaixo é produzido por um conjunto fixo de regras, não por um modelo. Ele examina a definição da métrica, o denominador, a coorte, a estatística, o segmento, o dataset e as datas de publicação, e expõe todas as razões encontradas.

Adjust 2024 26%Adjust 2023 25%

Aproximadamente comparáveis

Mede-se a mesma coisa, mas pelo menos uma condição difere. Leia a direção, não o tamanho da diferença.

  • Subsegmentos diferentes: sem detalhamento versus ano civil de 2022.
  • Métodos de agregação diferentes. Adjust 2024: medianas entre verticais, médias nos cortes por vertical. Adjust 2023: medianas entre verticais.

Adjust 2024 26%Adjust 2023 29%

Aproximadamente comparáveis

Mede-se a mesma coisa, mas pelo menos uma condição difere. Leia a direção, não o tamanho da diferença.

  • Escopo de categoria diferente: sem detalhamento versus Gaming. Um número de todas as categorias não substitui o da categoria em que você está.
  • Subsegmentos diferentes: sem detalhamento versus ano civil de 2022.
  • Métodos de agregação diferentes. Adjust 2024: medianas entre verticais, médias nos cortes por vertical. Adjust 2023: medianas entre verticais.

Adjust 2024 26%Adjust 2023 26%

Aproximadamente comparáveis

Mede-se a mesma coisa, mas pelo menos uma condição difere. Leia a direção, não o tamanho da diferença.

  • Escopo de categoria diferente: sem detalhamento versus Hyper casual. Um número de todas as categorias não substitui o da categoria em que você está.
  • Subsegmentos diferentes: sem detalhamento versus ano civil de 2022.
  • Métodos de agregação diferentes. Adjust 2024: medianas entre verticais, médias nos cortes por vertical. Adjust 2023: medianas entre verticais.

Adjust 2024 26%Adjust 2023 24%

Aproximadamente comparáveis

Mede-se a mesma coisa, mas pelo menos uma condição difere. Leia a direção, não o tamanho da diferença.

  • Escopo de categoria diferente: sem detalhamento versus Health & Fitness. Um número de todas as categorias não substitui o da categoria em que você está.
  • Subsegmentos diferentes: sem detalhamento versus ano civil de 2022.
  • Métodos de agregação diferentes. Adjust 2024: medianas entre verticais, médias nos cortes por vertical. Adjust 2023: medianas entre verticais.

Adjust 2024 26%Adjust 2023 23%

Aproximadamente comparáveis

Mede-se a mesma coisa, mas pelo menos uma condição difere. Leia a direção, não o tamanho da diferença.

  • Escopo de categoria diferente: sem detalhamento versus Social. Um número de todas as categorias não substitui o da categoria em que você está.
  • Subsegmentos diferentes: sem detalhamento versus ano civil de 2022.
  • Métodos de agregação diferentes. Adjust 2024: medianas entre verticais, médias nos cortes por vertical. Adjust 2023: medianas entre verticais.

Adjust 2024 26%Adjust 2023 23%

Aproximadamente comparáveis

Mede-se a mesma coisa, mas pelo menos uma condição difere. Leia a direção, não o tamanho da diferença.

  • Escopo de categoria diferente: sem detalhamento versus Lifestyle. Um número de todas as categorias não substitui o da categoria em que você está.
  • Subsegmentos diferentes: sem detalhamento versus ano civil de 2022.
  • Métodos de agregação diferentes. Adjust 2024: medianas entre verticais, médias nos cortes por vertical. Adjust 2023: medianas entre verticais.

Adjust 2024 26%Adjust 2023 19%

Aproximadamente comparáveis

Mede-se a mesma coisa, mas pelo menos uma condição difere. Leia a direção, não o tamanho da diferença.

  • Escopo de categoria diferente: sem detalhamento versus Ecommerce. Um número de todas as categorias não substitui o da categoria em que você está.
  • Subsegmentos diferentes: sem detalhamento versus ano civil de 2022.
  • Métodos de agregação diferentes. Adjust 2024: medianas entre verticais, médias nos cortes por vertical. Adjust 2023: medianas entre verticais.

Adjust 2024 26%Adjust 2023 15%

Aproximadamente comparáveis

Mede-se a mesma coisa, mas pelo menos uma condição difere. Leia a direção, não o tamanho da diferença.

  • Escopo de categoria diferente: sem detalhamento versus Travel. Um número de todas as categorias não substitui o da categoria em que você está.
  • Subsegmentos diferentes: sem detalhamento versus ano civil de 2022.
  • Métodos de agregação diferentes. Adjust 2024: medianas entre verticais, médias nos cortes por vertical. Adjust 2023: medianas entre verticais.

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