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从数据产品经理视角聊聊埋点的意义

时间:2018-09-09 12:58:08  来源:本站  作者:

 

  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。

  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。

  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。

  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。

  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:

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  3. 版本上线. 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。

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