Forest 兩週績效 Dashboard

Platform
Country
Markets Geographic
Analysis Insights
Total Revenue
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Daily Downloads
Conversion
Trial Start Rate
Subscription Rate
Net Revenue
Daily Net Revenue
Subscription
Active Subscribers
Active Subscribers
Subscription Flow
Inflow vs Outflow
Monthly Recurring Revenue (MRR)
MRR Trend
Average Revenue Per Subscriber (ARPS)
ARPS by Market
IAP Revenue
Daily IAP Revenue
Active Users
Daily Active Users (DAU)
D7 Activation Rate

New users who planted a 2nd tree within 7 days of first open. Cohorts within last 7 days are excluded (not yet matured).

Daily Cohort Activation Rate
Day-by-Day Retention

Percentage of new users (first_open cohort) returning on each day after install. Three periods compared.

Retention Curve (D1–D7)
Geographic Breakdown
Market RevenueMoM DownloadsMoM DAUMoM
AI Insights
風險 新版本遷移與 D7 Activation 下滑高度同步

成熟 cohort 的 D7 Activation 由 28.18% 降至 23.55%(-4.63pp);已啟用用戶從 88,038 降至 77,222,同期新用戶反而由 312,372 增至 327,913。

iOS 5.23.3 的 124,533 名新用戶 Activation 為 28.21%,低於上一期主力 5.23.0 / 5.22.0 的 35.75% / 34.94%;Android 主力 5.23.3 / 5.24.0 為 21.03% / 20.53%,低於上一期 25.49% / 24.07%。

這是高度同步的 release-correlation,尚非因果證明。下一步應以 app version 建立 first-open → 首次成功種植 → 第二次成功種植的漏斗,並把 D7 Activation 納入 release guardrail。

📊 Appfigures🔍 BigQuery
交叉分析 風險集中在啟用階段,而非廣泛留存崩落

Activation 下滑 4.63pp,但 D1 retention 僅由 39.11% 微降至 38.84%(-0.27pp),D7 retention 反而由 15.82% 升至 16.18%(+0.36pp)。

iOS 與 Android 的主力新版本 cohort 都有較低的「七日內至少兩次成功種植」比例;已通過早期使用階段的新用戶,留存沒有相同幅度惡化。

先把調查與實驗收斂於 onboarding / planting flow 的前兩次成功種植,而非先投入廣泛 retention 機制調整,會更直接命中缺口。

🔍 BigQuery retention🔍 BigQuery version cohort
趨勢 獲客成長沒有轉化成等比例的高意圖使用者

標準 Downloads +9.5% 至 251.3K,成熟 cohort 新用戶 +5.0%,但已啟用用戶 -12.3%。

iOS direct first opens +10.7%(126,960 → 140,504)、Android GP google-play organic +4.7%(147,150 → 154,044);Android CN direct 則 -22.0%(23,548 → 18,358)。

不能再用 Downloads 或 first opens 單獨判斷成長品質。應建立 acquisition source × platform × app version 的 weekly scorecard,將 source 與版本效應分開追蹤。

📊 Appfigures🔍 BigQuery
結構性 Run-rate 仍在上升,帳列 Revenue 則暫時停滯

Net Revenue 幾乎持平($50.5K → $50.4K,-0.2%),但 MRR +3.2% 至 $108.6K、Active Subscribers +2.4% 至 64.4K,Churn 由 4.6% 降至 3.6%。

同期 DAU +3.2% 至 302.9K;但 Activation 顯著下滑。使用者基礎沒有全面轉弱,卻已出現未來新增訂閱供給的領先風險。

管理層應把 booked Revenue 與 subscription run-rate 分開閱讀:前者未成長不是立即的存量風險,但 Activation 若未修復,MRR 的後續成長可能受壓。

📊 Appfigures subscription / revenue🔍 BigQuery
結構性 多個成長市場的 Revenue efficiency 正在稀釋

Revenue per standard download 在 US -9.1%、GB -20.0%、FR -21.8%、SA -32.0%;同期 DAU 分別 +4.6%、+2.4%、+20.2%、+13.7%。

這些市場的使用量沒有同步收縮,反而多數增加;收入落後下載的型態更接近 monetization mix、價格或 paywall effectiveness 問題,而非單純流量中斷。

將四國列為 paywall / pricing / promotion 的優先驗證池;下期拆出 platform、product SKU 與 storefront 的 revenue per download,確認是否為特定組合拖累。

📊 Appfigures sales / revenue🔍 BigQuery country DAU
異常 德國與巴西的問題型態不同,不應用同一個拉動方案

德國 Revenue -15.5%、Downloads +15.5%、DAU -4.1%、Revenue/download -26.8%;巴西 Revenue -14.3%、Downloads +2.1%、DAU +7.4%、Revenue/download -16.0%。

德國的下載成長尚未反映到活躍量;巴西則是活躍量增加而收入效率下降。

德國優先查新用戶啟用與早期留存;巴西優先查 paywall、付款與價格/方案 mix。把兩者都當成 acquisition 問題,會錯過真正的決策槓桿。

📊 Appfigures sales / revenue🔍 BigQuery country DAU
風險 中國收入效率改善,但 top-of-funnel 已縮水

中國 Revenue +2.4%,但 Downloads -14.0%;Revenue/download +19.1%,DAU -3.1%。

Android CN direct first opens 由 23,548 降至 18,358(-22.0%),明確大於整體下載跌幅。

現階段收入效率較高可能掩蓋新用戶補給不足。CN 應雙軌追蹤 acquisition replenishment 與 monetization efficiency,避免僅以 Revenue 成長判定市場健康。

📊 Appfigures sales / revenue🔍 BigQuery source mix / country DAU
Cost Report

Report Generation Cost

BigQuery27 queries5.5 GB$0.03
Appfigures16 API calls$0.00
Claude API0 tokens$0.00
Total$0.03

Generation time: 16m 55s | Insight rounds: 1