从数据产品经理视角,聊聊埋点的意义

时间:2023-01-19 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:网络

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什么是埋点?怎么埋点呢?本文作者从数据产品经理的角度来为你讲解。

一、数据过程

数据生产-数据采集-数据处理-数据分析和挖掘-数据驱动/用户反馈-产品优化/迭代。



用户操作app时产生行为数据,通过数据采集系统采集,对采集的数据进行处理(实时数据处理+离线数据处理)得到统计数据进行数据分析,并将结果呈现出来以复盘总结当前版本并驱动下一个产品迭代,或者清洗后的数据进行数据挖掘,实时反馈给用户(如推荐)。

数据采集,顾名思义采集相应的数据,是整个数据流的起点,采集的全不全、对不对,直接决定数据广度和质量,影响后续所有的环节。

在数据采集失效性、完整性不好的公司,经常会有业务方发现数据发生的大幅度变化,追其所以时发现是数据采集的问题(见附注)。而另一方面,采集什么数据才能有效的得到数据分析结论,才能有效的进行推荐,就需要提前规划埋点

当前数据采集普遍遇到的几个问题:

  • 实时性,对于工具性产品在无网条件下的数据,无法实时上报;
  • 完整性,由于用户隐私协议&欧盟通用数据保护条例的,部分数据无法采集;
  • 异常,android_id、idfa、idfv 随版本升级变化或无法获取。

二、数据埋点

接下来用5w2h的思路来看埋点。

1. 埋点是什么?

所谓“埋点”,是数据采集领域(尤其是用户行为数据采集领域)的术语,指的是针对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送的相关技术及其实施过程。比如用户某个icon点击次数、观看某个视频的时长等等。

埋点的技术实质,是先监听软件应用运行过程中的事件,当需要关注的事件发生时进行判断和捕获。

特别注意需要明确事件发生时间点、判别条件,这里如果遇到不清楚的,需要和全屋整装怎么介绍客户开发沟通清楚,避免采集数据与理想存在差异。例如:期望采集某个app的某个广告的有效曝光数,有效曝光的判别条件是停留时长超过1秒且有效加载出广告内容。

2. 埋点是谁的工作?

现在公司通常都会有数据产品经理或业务线数据分析师,结合版本迭代过程进行埋点规划。如果是代码埋点,还需要开发完成相应的埋点代码。

3. 在什么时间点&在哪里埋点呢?

埋点是目的导向。

在产品规划时就要思考数据埋点问题,如果在产品外发后再考虑怎么埋点,就会导致前期版本用户的数据无法收集,想要看某个数据时就会非常无奈,只有等到新版本完善来弥补。

思考要埋哪些点、埋点的形式,需要紧密结合产品迭代的方向、运营需求,并和数据开发等进行充分沟通以确认:

  • 埋点能够得到想要的数据解决/支持;
  • 能够得到当前版本的复盘情况;
  • 后续版本的数据支撑。

通常的沟通过程以 埋点文档为载体;数据埋点评审为终结。

当前版本的复盘情况:

  • 新版本功能使用情况,是否符合预期;
  • 新功能上线后对其他功能点的影响?是否为整体均有积极作用;
  • 版本运营活动目标群体的特征获取;
  • 新增商业化目标的监测……

后续版本的数据支撑:

  • 规划方向的用户行为分析
  • 画像特征分析

4. 怎么埋点呢?

4.1 埋点技术:代码埋点、可视化埋点、无埋点

接着第一节:埋点是什么?来看下埋点技术层面的区分:代码埋点、可视化埋点和无埋点。

(1)代码埋点



以为需要监测网站上/app上用户的行为,是需要在网页/app中加上一些代码的,当用户触发相应行为时,进行数据上报,也就是代码埋点。这样的代码,在网站上叫监测代码,在app中叫SDK(Software Development Kit)。市场上的第三方数据采集均支持代码埋点,GA, GrowingIO,神策等。

  • 优点:可以详细的设置某一个事件自定义属性;
  • 缺点:时间、人力成本大,数据传输的时效性。

(2)可视化埋点

利用可视化交互手段,数据产品/数据分析师可以通过可视化界面(管理后台连接设备) 配置事件,如下是腾讯移动分析的可视化埋点界面。可视化埋点仍需要先配置相关事件,再采集。

  • 优点:埋点只需业务同学接入,无需开发支持;
  • 缺点:仅支持客户端行为。

(3)无埋点

无埋点是指开发人员集成采集 SDK 后,SDK 便直接开始捕捉和监测用户在应用里的所有行为,并全部上报,不需要开发人员添加额外代码

数据分析师/数据产品 通过管理后台的圈选功能来选出自己关注的用户行为,并给出事件命名。之后就可以结合时间属性、用户属性、事件进行分析了。所以无埋点并不是真的不用埋点了。

优点:

  • 无需开发,业务人员埋点即可;
  • 支持先上报数据,后进行埋点。

缺点:

  • 数据量大;
  • 仅仅支持客户端。

无埋点和可视化埋点均不需要开发支持,仅数据业务同学进行设置即可。但两者数据上报-埋点设置存在加大的差异:无埋点支持在数据上报之后再进行埋点设置,因而数据采集/上报的量远大于可视化埋点。

因而无埋点的数据大都有清空机制,例如growingIO,允许版本发布后7天内设置埋点,超过7天数据清空,无法追溯。

4.2 埋点技术:客户端埋点 & 服务端埋点

(1)客户端埋点

好处:

  • 能够搜集页面展示、点击行为;
  • 可以收集不需要请求服务器的数据,如音乐的本地播放、页面停留时长等。

缺点:

  • 由于数据上报需要网络,当用户产生行为而没有网络时,则会延迟上报数据,影响数据的实时性。这点在工具型产品上表现尤其强烈。
  • 如果用户删除自己的APP操作记录,或者无网连接时数据存储达到上限,则会造成数据丢失,影响数据的完整性。
  • 当需要改变埋点时,需要更新版本才行,但是会存在有些用户不更新版本情况,影响数据质量。

(2)服务端埋点

优点:

  • 实时性好:实时收集,数据很准确,不存在延时上报;
  • 变更成本小:当要改变埋点时,只要改变,上报数据就会改变;
  • 能够收集不在APP内发生的行为,只要请求服务器就行,而客户端只能收集在客户端中的操作行为,如统计从其他APP引流的安装量。

缺点:

  • 不能收集不需要请求服务器的数据;
  • 用户没联网的时候不能够采集数据。

当前大多数产品&公司都是客户端、服务端相结合。

(3)各种埋点场景&埋点建议

  • 客户端数据:页面点击数据,比如:tab栏的点击,某个icon的点击(各入口点击对比使用情况,统计页面点击行为的转化漏斗)。
  • 服务端数据:安装数据,下载后安装情况;内容数据,比如某个视频内容 曝光/展示/播放数据;搜索内容。

以视频产品为例的一次埋点过程:

1. 明确产品动态,梳理数据需求;

当前为一个视频社区软件,增加了**舞蹈跟拍**功能,用户可以根据不用的舞蹈来进行拍摄(运营同学对舞蹈进行了分类,主打几个舞蹈),目的是为了给用户提供低成本创造视频内容的方式。

基于上述的产品目的,期望能了解:

a.该功能的使用情况(uv,pv,使用过程漏斗);

b.生产的视频情况(视频数,视频的互动情况),是否能实现促进内容生产带动社区氛围的目标。

2. 数据需求转化为指标&埋点,并与数据开发进行讨论;

a.功能使用uv、pv;

b.对其他拍摄功能的影响;

a,b:可以服务端打点,也可以客户端打点,但因为视频社区的基于内容的互动行为基本都在服务端,所以建议服务端打点。

c.拍摄流程的转化漏斗;拍摄流程主要是页面的点击过程,故使用客户端埋点,并记录uv,pv。

d.跟拍视频的播放、点赞泰一舆情、评论、分享、关注、二次被跟拍的情况;

f.跟拍舞蹈的类型,明确用户是否偏向于某个类型的舞蹈跟拍;

d,f服务端,基于内容的互动行为基本都在服务端。

3. 版本上线;

4. 按照预期进行数据分析,产品迭代复盘。数据分析过程,注意查看是否与预期相符,是否有优化点。

在了解埋点知识时,参考的文章,在此非常感谢:

  • https://blog.csdn.net/heatdeath/article/details/72817838
  • http://www.chinawebanalytics.cn/auto-event-tracking-good-bad-ugly/
  • https://blog.csdn.net/wangyiyungw/article/details/80179730
  • https://www.cnblogs.com/111testing/p/7672833.html
  • https://blog.csdn.net/wangyiyungw/article/details/80179730
  • https://www.zhihu.com/question/36411025/answer/144973846

 

本文由 @cecil 于。,

题图来自 Pexels ,基于 CC0 协议

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