Flurry——统计和分析用户行为
簡介
Flurry是一家專門為移動應用提供數據統計和分析的公司。他們的數據統計分析SDK支持的平臺包括iPhone, iPad, Android, Windows Phone, Java ME和BlackBerry。使用Flurry服務的公司包括eBay、Yahoo、Hulu和Skype等超過11萬家公司,涉及的應用超過36萬個。
利用Flurry提供的分析平臺,我們可以很容易地自動統計出應用的使用情況,例如:
每天(每周或每月)登錄用戶數,應用使用次數
每天(每周或每月)新用戶數,活躍用戶數
用戶的所在地、年齡、性別的分布情況
Flurry也可以自動統計出移動設備的分類情況,例如:
使用3G,Wifi的會話比例
使用iOS系統各版本(例如iOS6.0, iOS7.0等)的比例
使用iOS各種設備(例如iPhone4, iPhone5等)的比例
除了上面介紹的自動統計項目,Flurry SDK也提供了統計用的相關API,便于我們針對自己產品的特點,做針對性的統計。例如統計應用中某個按鈕的按下次數,或者網絡請求的平均響應時間等。
Flurry的基本使用
注冊和下載對應SDK
使用Flurry前,需要先到官方網站http://www.flurry.com/注冊賬號。然后登錄到Flurry后臺,依次選擇"Applications" -> “Add a New Application",增加一個需要統計分析的應用。如下圖所示:
然后,在接下來的界面之后根據你的應用類型,選擇iPhone或iPad應用。如下圖所示:
接著,填入應用的名字和分類(名字僅用作在Flurry后臺和自己的其它應用區分,不需要和應用的真實名字相同),之后點擊”Create App”,如下所示:
到此,我們就成功在后臺創建了一個新的應用統計和分析項目。點擊下圖中的”Download”,可以下載需要集成在應用中的SDK。而下圖中的提示2中的Key:X28BBKTNZ9H3VYTBDBG3則是我們在集成時用于標識自己應用的ID。
集成SDK
我們將下載后的SDK解壓,可以看到文件列表如下。列表中對我們最重要的文件是Flurry目錄下的flurry.h文件和libFlurry_4.3.0.a文件。這2個文件需要復制到Xcode的工程中去。
而ProjectApiKey.txt文件中記錄了我們之前創建的應用ID,在在代碼中調用SDK初使化時需要使用。
接著我們打開Xcode工程,將之前下載解壓的Flurry目錄拖動添加到工程中,同時在工程的.pch文件中加上#import "Flurry.h",如下圖所示:
接著我們在Link Binary With Libraries中加入如下2個依賴的framework:
Security.framework
SystemConfiguration.framework。
接著我們打開AppDelegate.m,在- (BOOL)application:(UIApplication *)application didFinishLaunchingWithOptions:(NSDictionary *)launchOptions方法中,加入代碼[Flurry startSession:@"X28BBKTNZ9H3VYTBDBG3"];,如下圖所示:
這樣,就完成了Flurry最簡單的集成。通過以上短短幾步,Flurry就可以幫我們完成應用的基本使用數據的統計和分析。
自定義統計項
Flurry提供了logEvent函數,用于實現自定義的統計項。默認情況下,該函數接受一個參數,用于表示當前統計項的名字。
例如我們的界面中有2個按鈕,我們想統計它們各自被用戶的點擊次數,則可以如下代碼實現。在該代碼中,我們定義了2個自定義的統計項,名字分別為First Button Pressed和Second Button Pressed。
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logEvent函數也支持添加各種參數,用于做更加精細的統計,例如,我們想在統計用戶在同一個頁面,點擊時不同按鈕的次數分布,看哪些按鈕更加常用,則統計代碼可以如下實現:
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logEvent函數也支持統計時間,常常用來統計某個復雜的網絡操作的耗時或者用戶對于某些界面的響應時間。例如,我們想統計用戶停留在某個提示界面的時間,則可以用如下代碼完成:
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查看統計結果
完成上面的自定義統計的代碼后,待應用發布后,我們就可以從后臺的Events欄中看到相應的統計結果了。如下圖所示:
統計Crashlog
Flurry從4.2.3開始,支持應用的Crashlog統計。只需要在AppDelegate.m文件中,在調用startSession方法之前,調用setCrashReportingEnabled:YES即可:
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這里注意,一定要在startSession之前調用setCrashReportingEnabled,否則將無法記錄Crashlog信息!切記!!
之后你就可以從后臺管理界面的Errors項中,獲得應用的Crashlog信息。
和其它統計分析平臺的對比
和著名的統計工具Google Analytics相比,Flurry的優點是:
Flurry專門針對移動端做了許多優化,例如統計流量就小很多。
Flurry沒有被墻的問題。
Flurry缺點是:
Google Analytics的統計功能相對更強大一些。
Google Analytics可以和網頁版的統計數據做整合。
和國內的分析平臺友盟相比,Flurry的優點是:
使用Flurry的應用相對更多。根據Flurry和友盟的官方數據,有超過36萬應用使用Flurry1,有超過18萬應用使用友盟2。
Flurry是國外的公司,保持獨立和專注,數據安全性更高;友盟現在已經被阿里收購,當用戶的應用涉及領域和阿里有類似或重合的時候,那么該統計數據有潛在的安全性問題。
Flurry的缺點是:
友盟因為是中國公司,所以對國內開發者非常友善,相關的文檔或界面都是中文的。而Flurry并不提供中文的后臺管理界面或相關文檔。
Flurry的服務器在國外,在響應速度上應該相對比友盟慢一些。但在測試中,Flurry服務器都保證了500ms左右的響應時間,還是比較好的。
總結
本文介紹了Flurry的基本功能以及如何做自定義的統計,最后與業界其它同類工具做了對比。我也將相關示例代碼整理到github上,地址是:https://github.com/tangqiaoboy/FlurryUsageSample,愿本文能幫助你更加方便地做應用的統計和分析工作。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的Flurry——统计和分析用户行为的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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