了解 Singular 中不同类型的事件以及如何测量它们。
- 您还可以快速入门标准事件，这是 Singular 中的简易事件预设。
- 如果还有不清楚的地方或遇到问题，请参阅事件常见问题。
| 指南 | 市场营销和用户获取团队 |
| 前提条件 |
使用 Singular 作为您的归因合作伙伴 (MMP)。 |
根据您的业务需求，您需要以不同的方式分析用户行为和应用内事件。本文将向您介绍应为事件分配哪些属性，以便您在 Singular 中对其进行分析。
群组分析与实际分析
观看视频教程：
| 队列分析 | 实际日期分析 | |
|---|---|---|
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什么是群组分析？ |
群组是指在同一天安装应用程序的一组用户。通常，这是您通过广告活动锁定的一组新用户。 研究这些用户如何与您的应用程序互动1就是群组分析。 |
在用户生命周期之外，测量特定日期的事件数据称为实际日期分析或实际分析。 实际分析可帮助您了解特定日期的整体业务表现。 |
| 您要查看哪些用户？ | 您的数据集是具有共同转换日期的新用户或重新吸引用户2的群组。 | 您的数据集是您的整个用户群，与转换日期无关。 |
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报告日期范围是什么意思？ |
报告的日期范围代表群组的安装日期。 由于您测量的是一个特定的用户群，因此报告可能会显示在报告日期范围之外发生的事件3。 |
报告的日期范围代表事件发生的日期3。 由于您是按日期进行测量，因此事件不能发生在报告的日期范围之外。 |
其他知识
所有应用程序用户从安装到卸载都有一个生命周期。为了让用户在您的应用程序中执行所需的事件（如购买），您需要建立一个用户事件流。然后可以对每个事件进行测量。
队列分析就是研究用户如何快速、可靠地遵循您定义的事件流。
除了安装，还有另一种转换类型，称为重新吸引 。这对队列分析有影响，因为当用户被重新吸引时，会触发一个新的归因过程：
- 会触发一个新的归因过程 。
- 用户的转换日期是重新吸引日期，而不是原始安装日期。
- 触发重新吸引的网络将被归因于转换和任何后续的应用内活动，包括收入。
假设您正在构建一份日期范围为 1 月 1 日至 1 月 3 日的报告。如果您要查找这 3 天内发生的所有事件的数据，请在报告中使用 "实际 "组群期间。
如果您想了解这 3 天内获得的新用户的用户行为，请选择任何其他队列期。
这些队列期是相对于安装事件的滚动日期，而不是实际的日历日期。例如，如果用户在 1 月 1 日下午 3 点安装了您的应用，那么他们的第 1 天 (d1) 事件就是在 1 月 1 日下午 3 点到 1 月 2 日下午 3 点之间发生的事件。
队列时间段也是累计的。3d 队列时间段包含该用户旅程中 d1、d2 和 d3 发生的所有事件。
以下是完整示例的节选。该用户于 1 月 1 日安装了应用程序，并于 1 月 3 日进行了 2 次购买。
| 用户 | 安装日期 | d1（安装后 24 小时） | d2（安装后 48小时） | d3（安装后 72小时） |
|---|---|---|---|---|
| 用户 2 | 1 月 1 日下午 3 点 | 购买 5 美元 1 月 3 日，上午 11 点 |
购买 $5 1 月 3 日，下午 6 点 |
- 滚动日期：如果测量的是第 2 批用户，尽管活动发生在 1 月 3 日，但该用户的收入为 5 美元。
- 累计：如果按第 3 次队列计算，则该用户的收入为 10 美元。
假设有 5 位用户在 1 月 1 日至 1 月 5 日期间安装了该应用，这些是群组中发生的事件。
| 用户 | 安装日期 | d1（安装后 24 小时） | d2（安装后 48 小时） | d3（安装后 72小时） |
|---|---|---|---|---|
| 用户 1 | 1 月 1 日下午 3 点 | 购买 5 美元 1 月 2 日下午 2 点 |
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| 用户 2 | 1 月 1 日下午 3 点 | 购买 5 美元 1 月 3 日，上午 11 点 |
购买 $5 1 月 3 日，下午 6 点 |
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| 用户 3 | 1 月 2 日下午 3 点 | 购买 5 美元 1 月 4 日下午 2 点 |
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| 用户 4 | 1 月 3 日下午 3 点 | 购买 5 美元 1 月 6 日上午 9 点 |
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| 用户 5 | 1 月 5 日下午 3 点 | 购买 5 美元 1 月 6 日，上午 9 点 |
以下是利用队列分析和实际分析得出的一些见解示例。
| 报告日期 | 队列时间 | 指标 | 数值 | 解释 |
|---|---|---|---|---|
| 一月 1-5 | 不适用 | 安装 | 5 | 1 月 1 日至 1 月 5 日期间有 5 次安装。 |
| 1 月 2 日 | 实际 | 收入 | $5 | 用户 1 在 1 月 2 日购买了价值 5 美元的产品。 |
| 1 月 6 日 | 实际 | 收入 | $10 |
用户 4 和 5 在 1 月 6 日购买了总价值为 10 美元的商品。 |
| 1 月 1-5 日 | 3d | 收入 | $30 | 在1 月 1 日至 1 月 5 日期间安装的用户中，在安装后 3 天内有 6 次收入活动，总价值为 30 美元。 |
| 1 月 1-5 日 | 实际 | 收入 | $20 | 1 月 1 日至 1 月 5 日期间，有 4 次收入活动，总价值为 20 美元。 |
独特群组和独特实际值
当您要衡量执行了某一事件的用户数量时，您可以使用唯一事件，而不是所执行事件的数量，即有多少不同的用户进行了购买（唯一事件），而有多少用户进行了购买（非唯一事件；单个用户可能有多个购买事件）。
| 唯一群组事件 | 唯一实际事件 | |
|---|---|---|
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您在衡量什么？ |
您要衡量的是在给定的群组中，有多少独特用户在给定的群组时间内执行了某一事件。 您也可以将其理解为有多少用户在给定队列期间至少执行了一次事件。 |
您要衡量的是有多少用户在给定的报告期内执行了某一事件。 提示：要衡量Unique 的实际事件，传统账户需要联系 Singular。2023 年 6 月 7 日之后创建的账户默认可以测量唯一实际事件 2。 |
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示例 |
"在 1 月 1 日至 1 月 5 日期间安装应用程序的用户中，有多少用户在安装应用程序后 3 天内进行了购买活动？ 在这里，您的报告日期范围是 1 月 1 日至 1 月 5 日，您的群组时间段是 3d，您测量的是唯一购买事件1。 |
"有多少用户在 1 月 1 日至 1 月 5 日期间发生了购买事件？ 在这里，您的报告日期范围是 1 月 1 日至 1 月 5 日，您的群组时间段是 "实际"，您测量的是唯一购买事件1。 |
其他知识
日活跃用户（DAU）指标是对当天至少有一次会话的唯一用户数量的比率计算。对于超过一天的时段，DAU 是所选天数的日活跃用户数的平均值。
对于传统账户，DAU 采用用户归属时间以来的滚动天数计算。对于新账户（2023 年 6 月 7 日后创建）或已启用唯一实际值的账户，DAU 使用实际日历日期计算。
假设有 5 个用户在 1 月 1 日至 1 月 5 日期间安装了应用程序，那么这些事件就是从这些用户群中发生的。
| 用户 | 安装日期 | d1（安装后 24 小时） | d2（安装后 48 小时） | d3（安装后 72小时） |
|---|---|---|---|---|
| 用户 1 | 1 月 1 日下午 3 点 | 购买 5 美元 1 月 2 日下午 2 点 |
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| 用户 2 | 1 月 1 日下午 3 点 | 购买 5 美元 1 月 3 日，上午 11 点 |
购买 $5 1 月 3 日，下午 6 点 |
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| 用户 3 | 1 月 2 日下午 3 点 | 购买 5 美元 1 月 4 日下午 2 点 |
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| 用户 4 | 1 月 3 日下午 3 点 | 购买 5 美元 1 月 6 日上午 9 点 |
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| 用户 5 | 1 月 5 日下午 3 点 | 购买 5 美元 1 月 6 日，上午 9 点 |
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| 用户 6 | 1 月 5 日下午 5 点 |
以下是利用队列分析和实际分析得出的一些见解示例。
| 报告日期 | 唯一 | 群组时期 | 指标 | 值 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 月 1-5 日 | 不适用 | 不适用 | 安装 | 5 | 1 月 1 日至 1 月 5 日期间有 5 次安装。 |
| 1 月 1-5 日 | 🚫 | 3d | 收入 | $30 | 非独特群组：在 1 月 1 日至 1 月 5 日期间安装的 6 个用户中，在安装后 3 天内发生了 6 起收入事件，总价值为 30 美元。 |
| 1 月 6 日 | 🚫 | 实际 | 收入 | $20 |
非唯一实际情况：1 月 1 日至 1 月 5 日期间，有 4 项收入活动，总价值为 20 美元。 |
| 1 月 1-5 日 | ✅ | 3d | 收入 | 5 | 独特群组：在 1 月 1 日至 1 月 5 日期间安装的 6 个用户中，有5 个独特用户 在安装后 3 天内触发了收入事件。 |
| 1 月 1 日至 5 日 | ✅ | 实际 | 收入 | 3 | 唯一实际：1 月 1 日至 1 月 5 日期间，有3 个唯一用户触发了至少一个收入事件。 |
首次事件
如果要衡量有多少新用户首次执行了某个事件，就需要使用首次事件。
| 首次群组事件 |
|---|
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由于队列事件是在新用户的生命周期内发生的，因此首次队列事件（首次用户）与唯一队列事件（唯一用户）相同。 在 SDK 中设置唯一事件，并在 "设置">"事件"页面上汇总。请参见2.如何跟踪事件。 |