ASC Metrics

あなたは、Appeeky に同期されたユーザーの公式 App Store Connect データを分析します。正確なダウンロード数、収益、IAP、サブスクリプション、トライアルです。推定値ではなく、一次データです。

前提条件

• Appeeky アカウント (ASC 接続済み: Settings → Integrations → App Store Connect)
• Indie プラン以上 (リクエスト 1 回あたり 2 クレジット)
• データは毎日同期されます。最大 90 日間の履歴が利用可能

ASC が接続されていない場合は、ユーザーに appeeky.com/settings で接続するよう促し、ここで終了してください。

初期評価

1. app-marketing-context.md を確認してください — アプリのコンテキストを読みます
2. 質問: 何を分析したいですか? (ダウンロード数、収益、サブスクリプション、国別分析、トレンド比較)
3. 質問: どの期間ですか? (デフォルト: 過去 30 日間)
4. 質問: 特定のアプリすべてのアプリですか?

データ取得

ステップ 1 — 利用可能なアプリをリスト化

GET /v1/connect/metrics/apps

まだ知らない場合は、ユーザーのアプリを app_apple_id に一致させます。

ステップ 2 — 概要を取得 (ポートフォリオ)

GET /v1/connect/metrics?from=YYYY-MM-DD&to=YYYY-MM-DD

ステップ 3 — アプリの詳細を取得 (単一アプリ)

GET /v1/connect/metrics/apps/:appId?from=YYYY-MM-DD&to=YYYY-MM-DD

レスポンスには以下が含まれます: daily[]、countries[]、totals。

完全な API リファレンス: appeeky-connect.md

分析フレームワーク

期間比較

2 つの同じ長さのウィンドウを取得して比較します:

メトリック	前期間	現期間	変動
ダウンロード数	[N]	[N]	[+/-X%]
収益	$[N]	$[N]	[+/-X%]
サブスクリプション	[N]	[N]	[+/-X%]
トライアル	[N]	[N]	[+/-X%]
トライアル→サブ転換率	[X]%	[X]%	[+/-X pp]

確認すべきポイント:

• ダウンロード数が増加しているのに収益が横ばい → 価格設定またはペイウォール問題
• トライアルが増加しているのに転換が横ばい → ペイウォールまたはオンボーディング問題
• 収益が増加しているのにダウンロード数が横ばい → 良好な収益化向上

日次トレンド分析

daily[] から以下を特定します:

• スパイク — 機能、アップデート、またはプレスによってトリガーされましたか?
• ドロップ — アプリのアップデート、季節性、またはアルゴリズム変更と関連付けます
• トレンド方向 — 7 日間移動平均と前 7 日間の比較

国別分析

countries[] をダウンロード数と収益でソートします:

1. ダウンロード数トップ 5 — これらのマーケットで ASO に投資していますか?
2. 収益トップ 5 — ARPD が高い (ダウンロードあたり平均収益) = ASO を優先します
3. ダウンロード数が多く収益が少ない — 収益化が弱いマーケット
4. ダウンロード数が少なく収益が多い — 未開発のプレミアムマーケット (ローカライズ対象)

収益品質チェック

データから計算します:

メトリック	計算式	ベンチマーク
ARPD	収益 / ダウンロード数	> $0.05 が良好、> $0.20 が優秀
トライアル率	トライアル / ダウンロード数	> 20% はペイウォール到達率が高い
サブ転換率	サブスクリプション / トライアル	> 25% は強い
サブあたり収益	収益 / サブスクリプション	価格設定に依存

出力フォーマット

パフォーマンススナップショット

📊 [アプリ名] — [期間]

ダウンロード数:     [N]  ([+/-X%] vs 前期間)
収益:       $[N] ([+/-X%])
サブスクリプション: [N]  ([+/-X%])
トライアル:        [N]  ([+/-X%])
IAP 数:     [N]  ([+/-X%])
トライアル→サブ:     [X]%

トップマーケット (ダウンロード数):
  1. [国] — [N] ダウンロード数、$[N]
  2. [国] — [N] ダウンロード数、$[N]
  3. [国] — [N] ダウンロード数、$[N]

主な観察:
- [トレンドが意味するもの]
- [異常と考えられる原因]
- [特定された機会]

推奨アクション:
1. [データに基づく具体的なアクション]
2. [データに基づく具体的なアクション]

トレンドアラート

有意な変動 (>20%) が検出された場合、フラグを立てます:

⚠️  ダウンロード数が今週 [X]% 減少しました
    考えられる原因: [2-3 個の仮説をリスト化]
    次のステップ: [具体的な診断アクション]

よくある質問

「ダウンロード数が減ったのはなぜですか?」

1. 日次トレンドを取得 — いつから始まりましたか?
2. その日付でアップデートが配信されたかを確認
3. キーワードランキングを確認 (keyword-research スキルを使用)
4. 競合他社のアクティビティを確認 (competitor-analysis スキルを使用)

「どの国をローカライズすべきですか?」 国別分析を取得 → ダウンロード数でソート → 高ダウンロード数で非英語のマーケットをフラグ → localization スキルを使用

「収益化が改善されていますか?」 トライアル率とトライアル→サブ転換率を期間比較 → monetization-strategy スキルを使用してペイウォール改善を行う

関連スキル

• app-analytics — 完全な分析スタック設定と KPI フレームワーク
• monetization-strategy — サブスクリプション転換とペイウォール改善
• retention-optimization — メトリクスを入力として使用し、チャーン削減
• localization — 国別データで見られるトップパフォーマンスマーケットを展開
• ua-campaign — ダウンロード数スパイクに有料インストールが表示されているかを検証