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 1%–2%↔Adapty 2026 14%
Aproximadamente comparáveisMede-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: sem detalhamento versus Productivity. Um número de todas as categorias não substitui o da categoria em que você está.
- Períodos de cobrança diferentes: semanal versus não se aplica.
- Subsegmentos diferentes: sem detalhamento versus todas as durações de plano.
- 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 1%–2%↔Adapty 2026 22.1%
Não diretamente comparáveisMedem quantidades diferentes. Subtrair uma da outra produz um número que não significa nada.
- Períodos de cobrança diferentes (semanal versus anual). Para retenção isso é desqualificante, porque sobreviver ao mesmo intervalo custa um número diferente de decisões de renovação em cada plano: cerca de 52 num semanal, 12 num mensal e 1 num anual.
RevenueCat 2026 1%–2%↔RevenueCat 2026 1.2%
Diretamente comparáveisMesma definição, mesma estatística, mesmo segmento, mesmo dataset. É possível subtrair um do outro.
- Mesma definição de métrica: Retenção de assinaturas, 12 meses, medida sobre assinaturas pagas.
- Ambas são a mediana.
- Ambas vêm de RevenueCat State of Subscription Apps 2026, então o dataset e o método são idênticos.
RevenueCat 2026 6%–14%↔Adapty 2026 14%
Aproximadamente comparáveisMede-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: sem detalhamento versus Productivity. Um número de todas as categorias não substitui o da categoria em que você está.
- Períodos de cobrança diferentes: mensal versus não se aplica.
- Subsegmentos diferentes: sem detalhamento versus todas as durações de plano.
- 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 6%–14%↔Adapty 2026 22.1%
Não diretamente comparáveisMedem quantidades diferentes. Subtrair uma da outra produz um número que não significa nada.
- Períodos de cobrança diferentes (mensal versus anual). Para retenção isso é desqualificante, porque sobreviver ao mesmo intervalo custa um número diferente de decisões de renovação em cada plano: cerca de 52 num semanal, 12 num mensal e 1 num anual.
RevenueCat 2026 20%–40%↔Adapty 2026 14%
Aproximadamente comparáveisMede-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: sem detalhamento versus Productivity. Um número de todas as categorias não substitui o da categoria em que você está.
- Períodos de cobrança diferentes: anual versus não se aplica.
- Subsegmentos diferentes: sem detalhamento versus todas as durações de plano.
- 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 1%–2%↔RevenueCat 2025 17%
Não diretamente comparáveisMedem quantidades diferentes. Subtrair uma da outra produz um número que não significa nada.
- Períodos de cobrança diferentes (semanal versus mensal). Para retenção isso é desqualificante, porque sobreviver ao mesmo intervalo custa um número diferente de decisões de renovação em cada plano: cerca de 52 num semanal, 12 num mensal e 1 num anual.
RevenueCat 2026 20%–40%↔Adapty 2026 22.1%
Aproximadamente comparáveisMede-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: sem detalhamento versus Utilities. Um número de todas as categorias não substitui o da categoria em que você está.
- 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.