App Store・Google Play の価格帯設定と国別収益最適化：個人開発者の実践的アプローチ

# analyze_revenue_by_country.py
# App Store Connect APIからダウンロード・売上データを取得して分析
 
import requests
import jwt
import time
from datetime import datetime, timedelta
 
# App Store Connect API 認証
def get_auth_token(key_id: str, issuer_id: str, private_key: str) -> str:
    """JWT トークンを生成する"""
    payload = {
        "iss": issuer_id,
        "iat": int(time.time()),
        "exp": int(time.time()) + 1200,  # 20分
        "aud": "appstoreconnect-v1",
    }
    headers = {
        "alg": "ES256",
        "kid": key_id,
    }
    return jwt.encode(payload, private_key, algorithm="ES256", headers=headers)
 
def get_sales_by_country(
    app_id: str,
    key_id: str,
    issuer_id: str,
    private_key: str,
    days: int = 30,
) -> dict:
    """過去N日間の国別売上を取得する"""
    
    token = get_auth_token(key_id, issuer_id, private_key)
    headers = {"Authorization": f"Bearer {token}"}
    
    # Sales and Trends レポートを取得
    # 実際はCSVレポートのダウンロードAPIを使用
    # ここでは簡略化した擬似コード
    
    country_revenue = {}
    
    for i in range(days):
        date = (datetime.now() - timedelta(days=i)).strftime("%Y-%m-%d")
        
        resp = requests.get(
            f"https://api.appstoreconnect.apple.com/v1/salesReports",
            headers=headers,
            params={
                "filter[reportType]": "SALES",
                "filter[reportSubType]": "SUMMARY",
                "filter[frequency]": "DAILY",
                "filter[reportDate]": date,
                "filter[vendorNumber]": "YOUR_VENDOR_NUMBER",
            },
        )
        
        if resp.status_code == 200:
            # CSVをパースして国別売上を集計
            for row in parse_csv(resp.content):
                country = row.get("Country Code", "UNKNOWN")
                revenue = float(row.get("Developer Proceeds", 0))
                country_revenue[country] = country_revenue.get(country, 0) + revenue
    
    return dict(sorted(country_revenue.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True))
 
def parse_csv(content: bytes) -> list:
    """Apple CSVレポートをパースする（簡略化）"""
    import csv
    import io
    import gzip
    
    # Apple のレポートはgzip圧縮されている
    try:
        content = gzip.decompress(content)
    except Exception:
        pass
    
    reader = csv.DictReader(io.StringIO(content.decode("utf-8")), delimiter="\t")
    return list(reader)
 
# 分析結果の可視化
def analyze_pricing_opportunity(country_revenue: dict) -> list:
    """価格最適化の機会がある国を特定する"""
    
    # 購買力平価インデックス（参考値・2026年）
    PPP_INDEX = {
        "JP": 0.72,   # 日本: ドルの購買力が低い（円安）→ 価格調整の余地
        "IN": 0.32,   # インド: PPPが低い → ローカル価格化が重要
        "BR": 0.45,   # ブラジル
        "MX": 0.41,   # メキシコ
        "TR": 0.28,   # トルコ
        "US": 1.00,   # 基準
        "GB": 0.91,   # 英国
        "DE": 0.85,   # ドイツ
        "AU": 0.86,   # オーストラリア
        "KR": 0.70,   # 韓国
    }
    
    opportunities = []
    
    for country, revenue in country_revenue.items():
        if country in PPP_INDEX:
            ppp = PPP_INDEX[country]
            if ppp < 0.50:
                opportunities.append({
                    "country": country,
                    "current_revenue": revenue,
                    "ppp_index": ppp,
                    "action": "ローカル価格を下げると購買率向上が見込まれます",
                    "priority": "HIGH",
                })
            elif ppp < 0.75:
                opportunities.append({
                    "country": country,
                    "current_revenue": revenue,
                    "ppp_index": ppp,
                    "action": "ローカル価格を検討してください",
                    "priority": "MEDIUM",
                })
    
    return sorted(opportunities, key=lambda x: x["current_revenue"], reverse=True)
 
# 実行
if __name__ == "__main__":
    revenue = get_sales_by_country(
        app_id="YOUR_APP_ID",
        key_id="YOUR_KEY_ID",
        issuer_id="YOUR_ISSUER_ID",
        private_key=open("AuthKey.p8").read(),
        days=30,
    )
    
    print("=== 国別売上 Top 10 ===")
    for i, (country, amount) in enumerate(list(revenue.items())[:10], 1):
        print(f"{i:2}. {country}: ${amount:.2f}")
    
    opportunities = analyze_pricing_opportunity(revenue)
    print("\n=== 価格最適化の機会 ===")
    for opp in opportunities:
        print(f"[{opp['priority']}] {opp['country']}: {opp['action']}")