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移动应用特性分析利器，MTA 自定义事件 ——腾讯分析倾情奉献 MTA (Mobile Tencent Analytics) 开始运营移动APP 产品了吧？ 日常运营周报和宏观数据分析之后，需要深入业务细节分析了吧？ 统计用户播放了多久的音乐，播放了多少次，怎么办？ 统计道具被购买的数量，购买道具的用户等级分布，怎么办？ 统计用户在应用内支付的金额，发起支付成功率，怎么办？ 移动APP 内想要像PC/WEB 产品一样方便地打点统计各个指标，怎么办？ MTA 自定义事件深入业务细节的产品特性分析，这些问题都迎刃而解。现在 让腾讯分析为你全面诠释自定义事件。 1. 自定义事件概述 每一首歌被播放次数、时长 每个道具被购买数量 每一篇文章被阅读数量、时长 每一篇新闻被浏览数量、时长 每个股票被添加为自选股次数 …… 图1 自定义事件统计功能 Flurry、友盟、TalkingData 等都提供了自定义事件统计，不仅可以分析事件统计，还提 供事件参数粒度统计和事件转化率。然而，这只解决了小部分特性统计需求。MTA 自定义 事件除了提供竞品所具备的自定义事件功能外，还提供自定义计算事件来满足大部分特性统 计需求，提供预定义事件来满足固定场景统计需求。 2. MTA 自定义事件分类 MTA 自定义事件分为普通事件、计算事件、预定义事件三大类，其中预定义事件与具 体应用类型相关，有注册事件、登录事件、付费事件等等。 MTA 自定义事件 普通事件 计算事件 预定义事件 注册事件 登录事件 登出事件 付费事件 支付事件 任务事件 道具流向 播放事件 „„ 事件 图2 MTA 自定义事件分类 3. MTA 普通自定义事件 普通事件统计事件发生次数、事件参与人数、事件时长及事件各参数出现次数、人数、 时长。 表1 自定义事件列表 下面以音乐播放应用的播放事件为例说明 MTA 普通自定义事件统计。播放事件及其参 数形如：onPlay(musicType=‘影视’, musicName=‘那些年’, singer=‘胡夏’) 表2 播放事件统计结果 表3 播放事件 歌曲名参数统计结果 表4 播放事件 歌曲分类参数统计结果 表5 播放事件 歌手参数统计结果 4. MTA 自定义事件漏斗模型 自定义事件漏斗模型也叫事件转化率。将一系列事件配置成一条路径，每个事件是路径 中的一个步骤，自定义事件漏斗模型将统计每个步骤的达成情况。如电子商务应用网购流程， 有多少用户选择了商品，选择了商品的用户中有多少生成了订单，生成了订单的用户中有多 少成功支付。如游戏应用中，主线或支线任务中每一步任务的完成情况，又或购买了某个装 备，再学习了某