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數據埋點最基本需要獲取的用戶數據有哪些?

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數據埋點最基本需要獲取的用戶數據有哪些?

原文出處https://www.zhihu.com/question/20412632

作者:劉大大
鏈接:https://www.zhihu.com/question/20412632/answer/158296956
來源:知乎
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還是得看你希望分析什麽樣的用戶行為吧,根據行為場景去選擇數據跟蹤點,並確保這個點的反饋是客觀無歧義的。

在這一個大數據的時代,在這一個產品經理愛拍腦袋的時代,數據的重要性不言而喻,好的數據分析可以使我們的產品不偏離正確的軌道,做好數據分析的第一步就是做好數據埋點,那麽怎麽做好數據埋點呢,我將從以下幾個方面進行講解:


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埋點技術

代碼埋點:

所謂的代碼埋點就是在你需要統計數據的地方植入N行代碼,統計用戶的關鍵行為。比如你想統計首頁某個banner的點擊量,上報的數據可以采用KEY-VALUE形式,我們定義 KEY為「CLICK_ADD_BTN」,VALUE的值為點擊的次數。當用戶點擊banner時,banner詳情的代碼會通過按鈕的「回調」來觸發執行,程序猿在業務代碼執行完後,又加上了統計代碼,把「CLICK_ADD_BTN」對應的VALUE加1,banner被統計到了一次使用。

代碼埋點的優點:

  • 使用者控制精準,可以非常精確地選擇什麽時候發送數據
  • 使用者可以比較方便地設置自定義屬性、自定義事件,傳遞比較豐富的數據到服務端。

代碼埋點的缺點:

  • 埋點代價比較大,每一個控件的埋點都需要添加相應的代碼,不僅工作量大,而且限定了必須是技術人員才能完成;
  • 更新代價比較大,每一次更新,都需要更新埋點方案,然後通過各個應用市場進行分發,而且有的用戶還不一定更新,這樣你就獲取不到這批用戶數據。

可視化埋點:

既然代碼埋點代價比較大,每一個埋點都需要寫代碼,那就使用可視化交互手段代替寫代碼;既然每次代碼埋點都需要更新,那就參照現在的很多手遊做法,把核心代碼和配置、資源分開,每次用戶啟動app的時候通過網絡更新配置和資源。

可視化埋點優勢:

可視化買點解決了代碼埋點埋點代價大和更新代價大兩個問題。

可視化埋點劣勢:

可視化埋點能夠覆蓋的功能有限,目前並不是所有的控件操作都可以通過這種方案進行定制;

無埋點:

可視化埋點先通過界面配置哪些控件的操作數據需要收集;“無埋點”則是先盡可能收集所有控件的操作數據,然後再通過界面配置哪些數據需要在系統裏面進行分析,“無埋點”也就是“全埋點”的意思。

無埋點的優點:

  • 可視化埋點只能收集到你埋點以後的數據,如果你想對某個按鈕進行點擊分析,則只能分析增加可視化埋點以後的數據,之前的數據你收集不到,而無埋點在你部署SDK的時候數據就一直在收集。
  • 因為無埋點對頁面所有元素進行埋點,那麽這個頁面每個元素被點擊的概率你也就知道,對點擊概率比較大的元素可以進行深入分析。

無埋點的缺點:

  • 由於無埋點方案所有的元素數據都收集,會給數據傳輸和服務器帶來較大的壓力。

數據埋點方式

1、公司研發在自己的產品當中註入統計代碼,搭建相應的後臺查詢,這種代價比較大。

2、集成第三方統計的SDK,比如友盟、百度移動統計、Sensors Data、GrowingIO、Talking Data等。

如何進行數據埋點

一、明確目標

經常有人問我說我要獲取那些數據來進行數據分析,其實這個問題不應該問別人,應該問問你自己,你是想用這個數據幹什麽,如果你想繪制基礎的人群畫像你就需要獲取用戶機型、網絡類型、操作系統,IP地域等數據;如果你想分析每一個註冊轉化率,你就需要獲取每一個步驟的點擊次數,然後制作成漏鬥,看那一步轉化率出現了問題;目的不一樣,獲取的數據也不一樣,使用的埋點技術也不一樣,我們無論做什麽事情都不能忘了我們的目的!

二、獲取相應數據

業務不同,目的不同獲取的數據也不同,這裏我只說一些比較共性的數據。

1、產品各個渠道下載量

這個可以用第三方數據統計工具來進行,這樣我們可以知道我們產品著重在那個渠道進行推廣。

2、產品活躍狀態分析

產品活躍狀態監控,留存分析、流失分析、新增變化等,次日留存率、七日留存率、月留存率,尤其對於處於成長期的產品而已,這個指標很重要,如果留存率比較低,說明你的產品有問題,這個時候你就需要進行用戶調研,找到流失的問題,否則大面積拉新,只能拉多少死多少,至於留存率、新增的變化這些數據,我們也可以借助第三方統計工具來進行。

3、事件分析

比如你想統計某個頁面的Uv、PV、元素的點擊量、用戶停留時長、頁面跳出率等數據指標,可以選擇代碼埋點和可視化埋點等前端埋點解決方案。當某個頁面的UV很高,但是跳出率也很高,說明頁面有問題,你就要好好想想頁面的問題出在什麽地方。

4、基本信息獲取

基本信息獲取,例如機型、網絡類型、操作系統,IP地域等,繪制基礎用戶人群畫像,這種分析出來的用戶畫像顆粒度比較大,如果想更精準的進行用戶畫像可以結合推薦系統,來獲取用戶的興趣指標,以及用戶操作行為等數據來進行更精準的用戶畫像,從而為產品運營和產品設計提供參考,可以借助第三方統計工具和自定義埋點的方式進行數據的收集。


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5、漏鬥模型

對於產品的關鍵路徑一定要進行漏鬥模型分析,比如註冊路徑,從用戶輸入註冊手機號到註冊成功,中間可能會有幾個步驟,如果100個人註冊,最後只有一個人註冊成功,那麽求運營同學心裏的陰影面積。還有電商的購買下單路徑,從瀏覽商品到最後下單購買成功,每一個步驟的轉化率是多少,對於漏的比較多的那個步驟我們肯定要著重關註,分析原因。這個可以技術研發進行埋點,獲取更精確的數據,比如下圖的埋點表。


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三、做好和研發的溝通

集成第三方數據統計的SDK還好,如果是自己自定義代碼埋點,你可能一句話的事情,但是技術人員要開發大量的代碼,而且做出來的東西是給產品和運營用的,這有時候會導致技術人員的抗拒心理,這個時候產品經理要做好溝通工作。

總結:在這個數據越來越重要的時代,在這個數據驅動產品運營和設計的時代,做好數據埋點,獲取精確數據,是你做好數據分析的第一步。

數據埋點最基本需要獲取的用戶數據有哪些?