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Konstantin Khalyushev
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11

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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.

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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. Subsegmentos diferentes: sem detalhamento versus apps de preço baixo.

RevenueCat — State of Subscription Apps 2026

Publicado 2026-03-19 · 7 observações

Amostra
Over 115,000 apps using RevenueCat for in-app subscription management, covering more than $16 billion in revenue and more than a billion transactions. Apps must have active subscription revenue and meet a minimum install or revenue threshold.
Como é agregado
App-level metrics aggregated across apps and reported as medians and quartiles (Q1/P25, median/P50, Q3/P75, P90). Each app is a data point regardless of size.
Período de medição
Target time frame 2025; older data used where a metric needs it (e.g. third annual renewal rates).
Denominador
assinaturas pagas

3%–4%

Mediana

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

Como publicado
“Most categories cluster between 3-4% refund rate.”

RevenueCat — State of Subscription Apps 2026Publicado 2026-03-19Billing health · Refund rate by app category

2.7%

Mediana

  • Low-priced apps

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

Como publicado
“Low-priced median: 2.7%.”

RevenueCat — State of Subscription Apps 2026Publicado 2026-03-19Billing health · Refund rate by pricepoint

3.9%

Mediana

  • Mid-priced apps

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

Como publicado
“Mid-priced median: 3.9%.”

RevenueCat — State of Subscription Apps 2026Publicado 2026-03-19Billing health · Refund rate by pricepoint

4.5%

Mediana

  • High-priced apps

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

Como publicado
“High-priced median: 4.5%.”

RevenueCat — State of Subscription Apps 2026Publicado 2026-03-19Billing health · Refund rate by pricepoint

3.4%

Mediana

  • North America

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

Como publicado
“North America shows tightest distribution (3.4% median, 14.2% max) — most predictable market.”

RevenueCat — State of Subscription Apps 2026Publicado 2026-03-19Billing health · Refund rate by geography

4.2%

Mediana

  • AI apps

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

Como publicado
“AI median: 4.2%; if you're below ~2.2%, you're in the bottom quartile.”

RevenueCat — State of Subscription Apps 2026Publicado 2026-03-19AI vs. non-AI · Refund rate by AI vs. non-AI

3.5%

Mediana

  • Non-AI apps

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

Como publicado
“Non-AI median: 3.5%; best performers reach ~1% for both segments.”

RevenueCat — State of Subscription Apps 2026Publicado 2026-03-19AI vs. non-AI · Refund rate by AI vs. non-AI

Adapty — State of In-App Subscriptions 2026

Publicado 2026-01-01 · 1 observação

Amostra
Subscription data from more than 16,000 apps representing $3 billion in subscription revenue.
Como é agregado
Conversion benchmarks are computed as app-level rates (trials or purchases divided by installs) within a segment, then aggregated as the AVERAGE of per-app rates. Medians and percentiles are reported alongside averages on some charts.
Período de medição
2025, with 2023 comparisons on selected charts.
Denominador
assinaturas pagas

8.3%

Média

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

Metodologia
É calculado como taxas por app dentro do segmento e depois agregado como a média dessas taxas. A média de taxas por app é puxada para cima por valores atípicos altos, então fica acima da mediana da mesma população. O relatório não informa se o denominador se limita ao primeiro período de cobrança, como acontece com a taxa de reembolso da RevenueCat.
Comparabilidade
Cerca do dobro da mediana de 3–4% da RevenueCat. Parte da diferença é média versus mediana e parte pode ser um denominador diferente, então não dá para subtrair um do outro.
Como publicado
“8.3% Refund”

Adapty — State of In-App Subscriptions 2026Publicado 2026-01-01Conversion highlights · Conversion rates by user journey stage (All Categories, Global)

RevenueCat — State of Subscription Apps 2025

Publicado 2025-04-01 · 3 observações

Amostra
Apps using RevenueCat for in-app subscription management, segmented by category, platform, region, price point and engagement strategy.
Como é agregado
App-level metrics reported as bottom quartile, median, upper quartile and top 10% of app performance.
Período de medição
Primarily 2024.
Denominador
assinaturas pagas

4.86%

Mediana

  • Education

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

Como publicado
“Education and health & fitness apps have the highest refund rates, at 4.86% and 4.71% respectively.”

RevenueCat — State of Subscription Apps 2025Publicado 2025-04-01Billing health · Refund rate by category

4.71%

Mediana

  • Health & Fitness

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

Como publicado
“Education and health & fitness apps have the highest refund rates, at 4.86% and 4.71% respectively.”

RevenueCat — State of Subscription Apps 2025Publicado 2025-04-01Billing health · Refund rate by category

1.51%

Mediana

  • Travel

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

Como publicado
“Travel apps have the lowest refund rate (1.51%)”

RevenueCat — State of Subscription Apps 2025Publicado 2025-04-01Billing health · Refund rate by category

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.

RevenueCat 2026 3%–4%Adapty 2026 8.3%

Aproximadamente comparáveis

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

  • Uma é uma mediana e a outra uma média. Numa distribuição assimétrica — e o desempenho de apps é bastante assimétrico — a média fica acima da mediana, então a diferença entre esses números reflete em parte a estatística e não os produtos.
  • Datasets diferentes: RevenueCat (mais de 115.000 apps, $16 bi em receita) versus Adapty (mais de 16.000 apps, $3 bi em receita de assinatura). Cada publicador vê apenas os próprios clientes, então as populações de apps diferem.
  • Métodos de agregação diferentes. RevenueCat 2026: medianas e quartis entre apps. Adapty 2026: a média das taxas por app.

RevenueCat 2026 2.7%Adapty 2026 8.3%

Aproximadamente comparáveis

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

  • Uma é uma mediana e a outra uma média. Numa distribuição assimétrica — e o desempenho de apps é bastante assimétrico — a média fica acima da mediana, então a diferença entre esses números reflete em parte a estatística e não os produtos.
  • Subsegmentos diferentes: apps de preço baixo versus sem detalhamento.
  • Datasets diferentes: RevenueCat (mais de 115.000 apps, $16 bi em receita) versus Adapty (mais de 16.000 apps, $3 bi em receita de assinatura). Cada publicador vê apenas os próprios clientes, então as populações de apps diferem.
  • Métodos de agregação diferentes. RevenueCat 2026: medianas e quartis entre apps. Adapty 2026: a média das taxas por app.

RevenueCat 2026 3.9%Adapty 2026 8.3%

Aproximadamente comparáveis

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

  • Uma é uma mediana e a outra uma média. Numa distribuição assimétrica — e o desempenho de apps é bastante assimétrico — a média fica acima da mediana, então a diferença entre esses números reflete em parte a estatística e não os produtos.
  • Subsegmentos diferentes: apps de preço médio versus sem detalhamento.
  • Datasets diferentes: RevenueCat (mais de 115.000 apps, $16 bi em receita) versus Adapty (mais de 16.000 apps, $3 bi em receita de assinatura). Cada publicador vê apenas os próprios clientes, então as populações de apps diferem.
  • Métodos de agregação diferentes. RevenueCat 2026: medianas e quartis entre apps. Adapty 2026: a média das taxas por app.

RevenueCat 2026 4.5%Adapty 2026 8.3%

Aproximadamente comparáveis

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

  • Uma é uma mediana e a outra uma média. Numa distribuição assimétrica — e o desempenho de apps é bastante assimétrico — a média fica acima da mediana, então a diferença entre esses números reflete em parte a estatística e não os produtos.
  • Subsegmentos diferentes: apps de preço alto versus sem detalhamento.
  • Datasets diferentes: RevenueCat (mais de 115.000 apps, $16 bi em receita) versus Adapty (mais de 16.000 apps, $3 bi em receita de assinatura). Cada publicador vê apenas os próprios clientes, então as populações de apps diferem.
  • Métodos de agregação diferentes. RevenueCat 2026: medianas e quartis entre apps. Adapty 2026: a média das taxas por app.

RevenueCat 2026 3.4%Adapty 2026 8.3%

Aproximadamente comparáveis

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

  • Uma é uma mediana e a outra uma média. Numa distribuição assimétrica — e o desempenho de apps é bastante assimétrico — a média fica acima da mediana, então a diferença entre esses números reflete em parte a estatística e não os produtos.
  • Geografias diferentes: North America versus sem detalhamento. Cada publicador define suas regiões de um jeito, então nomes parecidos não significam a mesma lista de países.
  • Datasets diferentes: RevenueCat (mais de 115.000 apps, $16 bi em receita) versus Adapty (mais de 16.000 apps, $3 bi em receita de assinatura). Cada publicador vê apenas os próprios clientes, então as populações de apps diferem.
  • Métodos de agregação diferentes. RevenueCat 2026: medianas e quartis entre apps. Adapty 2026: a média das taxas por app.

RevenueCat 2026 4.2%Adapty 2026 8.3%

Aproximadamente comparáveis

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

  • Uma é uma mediana e a outra uma média. Numa distribuição assimétrica — e o desempenho de apps é bastante assimétrico — a média fica acima da mediana, então a diferença entre esses números reflete em parte a estatística e não os produtos.
  • Subsegmentos diferentes: apps de IA versus sem detalhamento.
  • Datasets diferentes: RevenueCat (mais de 115.000 apps, $16 bi em receita) versus Adapty (mais de 16.000 apps, $3 bi em receita de assinatura). Cada publicador vê apenas os próprios clientes, então as populações de apps diferem.
  • Métodos de agregação diferentes. RevenueCat 2026: medianas e quartis entre apps. Adapty 2026: a média das taxas por app.

RevenueCat 2026 3.5%Adapty 2026 8.3%

Aproximadamente comparáveis

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

  • Uma é uma mediana e a outra uma média. Numa distribuição assimétrica — e o desempenho de apps é bastante assimétrico — a média fica acima da mediana, então a diferença entre esses números reflete em parte a estatística e não os produtos.
  • Subsegmentos diferentes: apps sem IA versus sem detalhamento.
  • Datasets diferentes: RevenueCat (mais de 115.000 apps, $16 bi em receita) versus Adapty (mais de 16.000 apps, $3 bi em receita de assinatura). Cada publicador vê apenas os próprios clientes, então as populações de apps diferem.
  • Métodos de agregação diferentes. RevenueCat 2026: medianas e quartis entre apps. Adapty 2026: a média das taxas por app.

RevenueCat 2025 4.86%Adapty 2026 8.3%

Aproximadamente comparáveis

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

  • Uma é uma mediana e a outra uma média. Numa distribuição assimétrica — e o desempenho de apps é bastante assimétrico — a média fica acima da mediana, então a diferença entre esses números reflete em parte a estatística e não os produtos.
  • Escopo de categoria diferente: Education versus sem detalhamento. Um número de todas as categorias não substitui o da categoria em que você está.
  • Datasets diferentes: RevenueCat (apps na RevenueCat, sem tamanho de amostra declarado) versus Adapty (mais de 16.000 apps, $3 bi em receita de assinatura). Cada publicador vê apenas os próprios clientes, então as populações de apps diferem.
  • Métodos de agregação diferentes. RevenueCat 2025: quartis e medianas entre apps. Adapty 2026: a média das taxas por app.
Edições ao longo do tempo

Cada edição de um relatório é guardada separadamente, e observações antigas nunca são sobrescritas. Uma série só é mostrada como tendência quando o método permaneceu estável.

RevenueCat — State of Subscription Apps

  1. Edição 2025

    2025-04-01

    • 4.86%MedianaEducation
    • 4.71%MedianaHealth & Fitness
    • 1.51%MedianaTravel

  2. Edição 2026

    2026-03-19

    • 3%–4%Mediana
    • 2.7%MedianaLow-priced apps
    • 3.9%MedianaMid-priced apps
    • 4.5%MedianaHigh-priced apps
    • 3.4%MedianaNorth America
    • 4.2%MedianaAI apps
    • 3.5%MedianaNon-AI apps

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