Countly 17.09 版本: 通过 NOT 条件深度了解潜在用户

栏目: 软件资讯 · 发布时间: 7年前

内容简介:在刚出炉的Countly版本,我们很高兴推出一系列实用的新功能,包括细分用户组、崩溃符号、自动化警报和应对高峰时段数据量的Cache插件。 此版本也推出NOT条件,如购物车添加货品但未买单的分组。这独特的功能(其他...

在刚出炉的Countly版本,我们很高兴推出一系列实用的新功能,包括细分用户组、崩溃符号、自动化警报和应对高峰时段数据量的Cache插件。 此版本也推出NOT条件,如购物车添加货品但未买单的分组。这独特的功能(其他友商未推出)让你方便跟踪和列出潜在客户。我们坚信此功能将为金融、保险、游戏、企业服务的客户创造附加值!这些新功能更完善Countly超级工程,且至今仍然是移动和网站分析市场中的领先者,支持全球超过14,000。

Countly 17.09 版本: 通过 NOT 条件深度了解潜在用户

在17.09版本的发布中,我们引进了许多强大的新功能,包含;

  • 细分用户组^根据用户行为对用户进行分组。 例如在最近7天内使用在购物车添加货品但未买单的分组(NOT 条件)。 属于分组的用户列表将自动更新,您可以根据您自定义条件来分段渠道、保留、用户画面、用户轨迹和其他钻取数据。

  • 崩溃符号通过从iOS和Android应用的源代码中跟踪的类/方法名称和行号,使崩溃分析更实用,尽快解决相关问题。

  • 自动化警报^提供易于使用的 工具 以实时得知核心数据指标变化,例如新增用户、自定义事件的次数或新崩溃/错误次数变化。

  • 应对高峰时段数据量的Cache插件^让客户自定义数据处理的上限,在非高峰时段处理部分高峰时段数据。这将有效地控制客户的自部署或私有云成本

以上功能限于企业版客户

细分用户组

Countly通过钻取已提供非常强大的分割功能,允许切割所有自定义事件、会话、用户画面、留存数据。而且Countly钻取可同时与漏斗和用户轨迹使用,获取深度见解。

刚出炉的细分用户组有三个亮点:

1)  使用NOT条件,如在购物车添加货品但未买单的分组。这独特的功能(其他友商未推出)让你方便跟踪和列出潜在客户。

2)  在用户画面、漏斗、用户轨迹、留存、钻取同时使用细分用户组。

3)  自定义时间段(如最近7天或30天)内操作或不操作某些分段事件以建立细分组。

Countly 17.09 版本: 通过 NOT 条件深度了解潜在用户

建立细分组后,你可选择在Countly所有的功能使用。这将提高操作效率和方便跟踪公司的自定义商务指标。

Countly 17.09 版本: 通过 NOT 条件深度了解潜在用户

崩溃符号和去符号

最新版本支持Android与iOS崩溃符号和去符号(包含DexGuard和ProGuard)。这“巡视利剑”的功能方便在你的代码中确定崩溃的因素。

Countly 17.09 版本: 通过 NOT 条件深度了解潜在用户

以使用崩溃符号/去符号,您得使用《管理符号》上传符号或Mapping文件到Countly。或者,对于iOS,您可以按照此文档设置自动化dSYM上传。当您显示Stack Trace跟踪,将警告此文件缺符号并可上传相关符号。

Countly 17.09 版本: 通过 NOT 条件深度了解潜在用户

自动化警报

通过简洁易解的报告和仪表板接触数据是Countly的核心价值,但你不监督仪表盘想立即得知核心指标的变化什么办?你看不到你的仪表板在顶部的重要指标的变化。

我们创建了警报插件,以便你自定义会话、自定义事件、崩溃分析相关度量的条件,并且在满足条件时将接收通知邮件。

Countly 17.09 版本: 通过 NOT 条件深度了解潜在用户

您不需24小时监督APP,实时跟踪您应用中核心指标的走势!

应对高峰时段数据量的Cache插件

有些应用每天面对高峰时段,得采集相关的数据量。但由于高峰时段只持续几个钟头(如券商的高峰时段在交易所的工作时),扩展部署规模显得不划算。

我们创建了此插件,以便你自定义数据量的上限,在非高峰时段处理部分高峰时段数据。此插件针对较大规模的部署(月度10亿数据点以上)。这将有效地控制你的自部署或私有云成本,但失去实时性采集数据。因此,客户可以衡量实时性与自部署成本的重要性,相应调整。

其他功能优化 

我们也齐头并进地推出别优化,进一步完善你的Countly体验。

  • 通过《管理>插件》UI上传你开发的插件。

  • 用户管理可定义具有特定访问权限的用户组,并且将单为用户放入这些组中。这符合《中华人民共和国网络安全法》第二十一条制定内部安全管理制度和操作规程。

  • 贴牌插件件让你定制Countly企业用户界面和上传标志,以直观的方式更改按钮和菜单颜色。

联手完善Countly超级工程

谈起开源移动及网站用户行为分析工具,Countly非常自豪有着领先。我借此机会再次感谢参与此项目的优秀开发者。如果您有意向加入这志愿相投的技术圈,欢迎参考“Contributing to Countly”页面,通过hello@count.ly联系我们。

尽管这是一个关乎整体的新版本发布,您还是可能会遇到一些技术问题。为了方便您咨询,您可以:

您可以直接从Github页面下载17.09社区版本,阅读安装/更新的指令,然后下载软件开发工具包SDK,以进一步体验Countly。

— Onur Alp Soner, Countly CEO


【声明】文章转载自:开源中国社区 [http://www.oschina.net]


以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网

查看所有标签

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们

离散数学及其应用(原书第7版)

离散数学及其应用(原书第7版)

Kenneth H. Rosen / 徐六通、杨娟、吴斌 / 机械工业出版社 / 2015-1-1 / 129

《计算机科学丛书:离散数学及其应用(原书第7版)》是介绍离散数学理论和方法的经典教材,已经成为采用率最高的离散数学教材,被美国众多名校用作教材,获得了极大的成功。中文版也已被国内大学广泛采用为教材。作者参考使用教师和学生的反馈,并结合自身对教育的洞察,对第7版做了大量的改进,使其成为更有效的教学工具。《计算机科学丛书:离散数学及其应用(原书第7版)》可作为1至2个学期的离散数学课入门教材,适用于数......一起来看看 《离散数学及其应用(原书第7版)》 这本书的介绍吧!

JSON 在线解析
JSON 在线解析

在线 JSON 格式化工具

RGB转16进制工具
RGB转16进制工具

RGB HEX 互转工具

RGB HSV 转换
RGB HSV 转换

RGB HSV 互转工具