數據埋點很重要,這些內容你需要掌握『上篇』

--

近些年,隨着互聯網紅利的消退,各大公司的重心,都在逐步從增量用戶向存量用戶轉變,挖掘存量用戶的價值成爲了大家的共識。而這其中,用戶行爲分析便是這個過程中必不可少的環節,核心聚焦到技術對人的挖掘,更精準的刻畫用戶在應用中做過的事情。

想要挖掘用戶的行爲,就要知道用戶每一步都在做什麼,而埋點上報則是記錄用戶行爲的首個環節,這決定了後續是否有可用於分析的數據,以及數據的質量。

本文會用通俗的語言,和大家介紹埋點的核心流程,以及數分同學在其中所擔任的角色。

0️⃣1️⃣ 埋點的目的是什麼?

通過序言簡單的描述,大家應該可以感受到埋點的重要性,通過埋點,可以收集到用戶在應用中一系列的數據資料,真實反映用戶的行爲,爲下游數據應用奠定基礎。

大家是否會有這樣的疑問:“埋點的作用我知道了,但是什麼是點呢?”

「點」通俗來講就是記錄用戶觸發事件的規則,類似excel中每一列的標題,標題會提示你需要記錄哪些內容。用戶在應用中觸發的各種行爲事件,都會根據這個規則進行記錄。

  • 舉個例子

下圖是某APP的首頁

  • 當用戶進入到頁面時,會觸發當前頁的「頁面展現事件」,以及紅色框內容的「曝光事件」
  • 當用戶點擊藍色內容時,會觸發這個內容的「點擊事件」。

通過這些事件,就可以刻畫出用戶在APP中的行動軌跡。

可能有同學又會有這樣的疑問:“哪些需要記錄?哪些不用記錄?”

埋點需要上報哪些內容,主要由埋點的用途來決定,是用於「分析用戶行爲」還是「監控APP質量」,這兩個方向的側重點是不同的,分別列舉一些需要記錄的內容:

  • 分析用戶行爲

用戶所見:頁面展現、內容曝光;
用戶動作:滑動、點擊、進入、返回。

  • 監控APP質量

用戶加載頁面的時間;
用戶播放視頻卡頓的情況;
用戶打開頁面失敗的情況。

0️⃣2️⃣ 如何進行埋點?

當了解了埋點的目的後,APP要如何進行埋點呢?這裏主要是研發同學的工作範疇,大家可以瞭解一下。目前各大公司的埋點方式主要有三種:手動埋點、可視化埋點、全埋點,介紹一下這三種方式的區別。

手動埋點

含義:這種方式相對比較常見,研發在需要採集數據的地方植入代碼,將行爲記錄下來。

優勢:採集靈活,根據業務需求設計。
劣勢:開發成本高。

可視化埋點

含義:大公司相對比較常見,通過可視化平臺,將業務與代碼解耦開,業務同學可以在平臺上自行配置需要記錄的點位,再由後臺將業務與代碼進行耦合。聽上去比較高大上,其實就是在手動埋點基礎上做了一層可視化封裝。

優勢:業務可自行配置,研發成本小。
劣勢:平臺有侷限性,只能覆蓋頭部情況。

全埋點

含義:所有事件都被記錄下來,上報之後,解析出產品需要的內容。

優勢:不會出現遺漏,研發成本小。
劣勢:上報量級對服務性能考驗大,適用場景有限。

不同埋點方式各有優缺點,在實戰過程中需要找到最優點。業務方重點關注的是埋點的準確度、數據記錄的完整度;技術方重點關注的是成本、以及開發效率。因此在這樣的背景下,「手動埋點+可視化埋點」往往是較爲通用的方式。

0️⃣3️⃣ 埋點核心流程

數據埋點上報,看似核心是埋點開發,但其實涉及到衆多環節,以及不同部門之間的配合,分享一個相對通用的埋點流程,大家可以參考:

步驟一:埋點需求「涉及:產品 + 數分」

產品同學根據新頁面的UI樣式,提出埋點需求,其中涵蓋:頁面樣式、統計指標、記錄內容、上報時機等。數據同學根據需求文檔,判斷是否需要進行埋點開發。

步驟二:埋點設計「涉及:產品」

根據埋點規範,輸出埋點文檔,其中涵蓋:埋點內容、含義、事件參數等。埋點文檔的作用非常大,即可用於埋點的開發,又可作爲下游數據應用的參考。這部分內容一般由最瞭解業務的產品同學負責。

由於埋點設計是整個埋點體系的中樞,因此下篇文章會和大家分享一種相對通用的埋點方案,幫助你更透徹的理解這塊內容。

步驟三:埋點評審「涉及:數分」

埋點評審需要數分同學,評估埋點方案的合理性,以及是否滿足計算新功能的各項指標,保障設計的合理性。

步驟四:埋點開發「涉及:研發、測試」

一般由客戶端開發完成,按照埋點文檔植入代碼,並由測試同學進行日誌聯調,確保埋點的準確性。

步驟五:埋點驗收「涉及:產品、數分」

當埋點開發並聯調完成後,一般會由數分同學根據埋點文檔,統計核心指標。再由產品同學判斷數據是否符合預期。

以上五個步驟是埋點開發的核心環節,但一般產品後續還會有一系列的改版,因此埋點上線後,仍需要在平臺配置數據預警,保障數據的長期質量。

文章來源:小火龙说数据
原文鏈接:https://mp.weixin.qq.com/s/-VnObf3_1o3sJyHjQ9vnSw

※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※

我是「數據分析那些事」。常年分享數據分析乾貨,不定期分享好用的職場技能工具。各位也可以關注我的Facebook,按讚我的臉書並私訊「10」,送你十週入門數據分析電子書唷!期待你與我互動起來~

文章推薦

餅圖變形記,肝了3000字,收藏就是學會!

MySQL必須掌握4種語言!

太實用了!4種方法教你輕鬆製作互動式儀表板!

跟資料打交道的人都得會的這8種資料模型,滿足工作中95%的需求

妙呀!一行Python程式碼

回顧十週入門數據分析系列文:

關注數據君的臉書:

我是「數據分析那些事」。常年分享數據分析乾貨,不定期分享好用的職場技能工具。按贊我的臉書,會有豐富資料包贈送唷!

--

--

數據分析那些事
數據分析那些事

Written by 數據分析那些事

這是一個專注於數據分析職場的內容部落格,聚焦一批數據分析愛好者,在這裡,我會分享數據分析相關知識點推送、(工具/書籍)等推薦、職場心得、熱點資訊剖析以及資源大盤點,希望同樣熱愛數據的我們一同進步! 臉書會有更多互動喔:https://www.facebook.com/shujvfenxi/

No responses yet