asc-metrics

ASC Metrics

Appeeky に同期されたユーザーの公式 App Store Connect データ（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）を分析します。これは推定値ではなく、ファーストパーティデータです。

前提条件

• ASC が接続された Appeeky アカウント（Settings → Integrations → App Store Connect）
• Indie プラン以上（リクエストあたり 2 クレジット）
• データは毎晩同期され、最大 90 日分の履歴を利用できます

ASC が接続されていない場合は、appeeky.com/settings で接続するようユーザーに促し、終了します。

初回の確認

1. app-marketing-context.md があるか確認し、アプリのコンテキストを読み取ります
2. 次のように尋ねます：何を分析しますか？（ダウンロード数、収益、サブスクリプション、国別内訳、期間比較）
3. 次のように尋ねます：対象期間はいつですか？（デフォルト：過去 30 日間）
4. 次のように尋ねます：特定のアプリですか、それともすべてのアプリですか？

データの取得

ステップ 1 — 利用可能なアプリの一覧表示

GET /v1/connect/metrics/apps

まだわかっていない場合は、ユーザーのアプリに該当する app_apple_id を特定します。

ステップ 2 — 概要の取得（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 daily[]、countries[]、totals が含まれます。

API リファレンス全文：appeeky-connect.md

分析のフレームワーク

期間ごとの比較

同じ長さの期間を 2 つ取得して比較します。

指標	前期間	現期間	変化
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 → サブスクリプション率	[X]%	[X]%	[+/-X pp]

確認するポイント：

• ダウンロード数は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の問題
• トライアルは増加しているのにコンバージョンが横ばい → ペイウォールまたはオンボーディングの問題
• 収益は増加しているのにダウンロード数が横ばい → マネタイズの改善が順調

日次トレンド分析

daily[] から次の項目を特定します。

• 急増 — 機能、アップデート、または報道がきっかけになったか？
• 減少 — アプリのアップデート、季節性、またはアルゴリズムの変更と関連しているか
• トレンドの方向 — 7 日間の移動平均と、その前の 7 日間を比較

国別内訳

countries[] をダウンロード数と収益で並べ替えます。

1. ダウンロード数上位 5 か国 — これらの市場向け ASO に投資していますか？
2. 収益上位 5 か国 — ARPD（ダウンロードあたり平均収益）が高い市場ほど、ASO を優先します
3. ダウンロード数は多いが収益は低い — マネタイズが弱い市場
4. ダウンロード数は少ないが収益は高い — 十分に開拓されていないプレミアム市場（ローカライズします）

収益の質の確認

データから次の値を算出します。

指標	計算式	ベンチマーク
ARPD	収益 / ダウンロード数	> $0.05 は良好、> $0.20 は優秀
トライアル率	トライアル / ダウンロード数	> 20% はペイウォールへの到達率が高いことを示す
サブスクリプション転換率	サブスクリプション / トライアル	> 25% は良好
サブスクリプションあたりの収益	収益 / サブスクリプション	価格設定による

出力形式

パフォーマンスの概要

📊 [App Name] — [Period]

Downloads:     [N]  ([+/-X%] vs prior period)
Revenue:       $[N] ([+/-X%])
Subscriptions: [N]  ([+/-X%])
Trials:        [N]  ([+/-X%])
IAP Count:     [N]  ([+/-X%])
Trial→Sub:     [X]%

Top Markets (downloads):
  1. [Country] — [N] downloads, $[N]
  2. [Country] — [N] downloads, $[N]
  3. [Country] — [N] downloads, $[N]

Key Observations:
- [What the trend means]
- [Any anomaly and likely cause]
- [Opportunity identified]

Recommended Actions:
1. [Specific action based on data]
2. [Specific action based on data]

トレンドアラート

大きな変化（>20%）を検出した場合は、次のように通知します。

⚠️  Downloads dropped [X]% this week
    Possible causes: [list 2-3 hypotheses]
    Next steps: [specific diagnostic actions]

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し、いつ始まったか確認します
2. その日にアップデートが公開されたか確認します
3. キーワードのランキングを確認します（keyword-research スキルを使用）
4. 競合の動向を確認します（competitor-analysis スキルを使用）

「どの国向けにローカライズすべきですか？」 国別内訳を取得し、ダウンロード数で並べ替えます → ダウンロード数が多い英語圏以外の市場を特定します → localization スキルを使用します

「マネタイズは改善していますか？」 トライアル率とトライアル→サブスクリプション転換率を期間ごとに比較します → ペイウォールの改善には monetization-strategy スキルを使用します

関連スキル

• app-analytics — 分析スタック全体のセットアップと KPI フレームワーク
• monetization-strategy — サブスクリプション転換率とペイウォールを改善
• retention-optimization — 指標を活用してチャーンを削減
• localization — 国別データで確認した実績上位の市場に展開
• ua-campaign — 有料インストールがダウンロード数の急増に反映されているか検証