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用戶(hù)行為分析埋點(diǎn)「埋點(diǎn)數(shù)據(jù)采集」
編輯導(dǎo)讀:數(shù)據(jù)采集是大數(shù)據(jù)的基石,用戶(hù)在使用App、微信小程序等各種線(xiàn)上應(yīng)用產(chǎn)生的行為,只有通過(guò)埋點(diǎn)才能進(jìn)行采集。本文針對(duì)常見(jiàn)的埋點(diǎn)方案進(jìn)行優(yōu)劣勢(shì)對(duì)比,并給出選型建議,希望對(duì)你有幫助。
數(shù)據(jù)采集是大數(shù)據(jù)的基石,用戶(hù)在使用App、微信小程序等各種線(xiàn)上應(yīng)用產(chǎn)生的行為,只有通過(guò)埋點(diǎn)才能進(jìn)行采集。沒(méi)有埋點(diǎn),數(shù)據(jù)分析決策、數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)都是無(wú)源之水,巧婦難為無(wú)米之炊。但很多時(shí)候,“埋點(diǎn)”兩個(gè)字卻成了C端產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)等很多人不愿提及的痛。
曾遇到過(guò),C端產(chǎn)品要出某一新上線(xiàn)功能的數(shù)據(jù)效果作工作匯報(bào),找到數(shù)據(jù)分析或數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理,數(shù)據(jù)同學(xué)問(wèn)”你埋點(diǎn)了么?”,C端PM一臉懵逼,“埋點(diǎn)不是數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)做的事情么?”。
在數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)時(shí)代,要做用戶(hù)行為數(shù)據(jù)分析,都需要了解埋點(diǎn)的流程以及常見(jiàn)的幾種埋點(diǎn)方案的特點(diǎn)與應(yīng)用場(chǎng)景。
一、埋點(diǎn)的作用微信指數(shù)中,埋點(diǎn)的搜索熱度甚至超過(guò)了數(shù)據(jù)分析,主要原因也是用戶(hù)行為的數(shù)據(jù)分析必須要依賴(lài)于埋點(diǎn)的數(shù)據(jù)采集。埋點(diǎn)對(duì)于產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的主要作用包括:
1. 產(chǎn)品優(yōu)化分析粗放式運(yùn)營(yíng)時(shí)代,產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析主要以宏觀的DAU、MAU、訂單數(shù)、營(yíng)收等宏觀指標(biāo)為主。只要能了解業(yè)務(wù)整體的經(jīng)營(yíng)狀況就差不多了。而精細(xì)化運(yùn)營(yíng)時(shí)代,每一次產(chǎn)品的改版,每一個(gè)頁(yè)面按鈕的使用情況,都需進(jìn)行數(shù)據(jù)效果的分析。例如,通過(guò)漏斗分析,發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)主路徑用戶(hù)流失的主要節(jié)點(diǎn),針對(duì)流失嚴(yán)重的步驟,進(jìn)行產(chǎn)品或運(yùn)營(yíng)策略的優(yōu)化。
2. 洞察用戶(hù)行為通過(guò)對(duì)每個(gè)頁(yè)面或頁(yè)面元素的埋點(diǎn),將用戶(hù)的行為路徑串聯(lián)起來(lái),可以清晰的洞察用戶(hù)在產(chǎn)品內(nèi)的行為路徑。對(duì)于有多業(yè)務(wù)板塊、多流量入口的業(yè)務(wù),用戶(hù)進(jìn)站后的行為路徑復(fù)雜多樣,通過(guò)對(duì)用戶(hù)瀏覽軌跡的統(tǒng)計(jì)分析,發(fā)現(xiàn)不同用戶(hù)群體的使用路徑,從而針對(duì)不同的路徑設(shè)定差異化的產(chǎn)品策略。
3. 用戶(hù)分群與精細(xì)化運(yùn)營(yíng)根據(jù)用戶(hù)屬性、用戶(hù)行為事件,實(shí)現(xiàn)用戶(hù)的精細(xì)化分層能力,進(jìn)一步對(duì)不同用戶(hù)群體進(jìn)行個(gè)性化的運(yùn)營(yíng)觸達(dá)。例如,對(duì)瀏覽商品詳情頁(yè)多次,但卻未下單的用戶(hù),推送促銷(xiāo)紅包,刺激轉(zhuǎn)化。
4. 渠道策略?xún)?yōu)化通過(guò)App的啟動(dòng)埋點(diǎn),記錄用戶(hù)下載激活的渠道,通過(guò)站內(nèi)的行為及轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù),與站外廣告投放歸因數(shù)據(jù)結(jié)合,分析渠道的流量規(guī)模、渠道用戶(hù)的質(zhì)量(留存、客單價(jià)、復(fù)購(gòu)力等),流量大、質(zhì)量高的渠道擴(kuò)大投放量,反之則減少投入,提升營(yíng)銷(xiāo)的ROI。
二、埋點(diǎn)埋什么?在用戶(hù)行為分析數(shù)據(jù)埋點(diǎn)中,最常用的模型是事件模型,該包括事件(Event)和用戶(hù)(User)兩個(gè)核心實(shí)體,同時(shí)還需要配合內(nèi)容(Item)實(shí)體,才能做更多維度的分析。
1. 事件(event)每一次瀏覽、頁(yè)面按鈕/元素的點(diǎn)擊都是一個(gè)事件,管理事件時(shí)通常按照用戶(hù)的行為路徑以及業(yè)務(wù)流程,對(duì)事件進(jìn)行分類(lèi)管理,例如分為瀏覽事件、點(diǎn)擊事件、以及系統(tǒng)事件等類(lèi)別。
一次事件完整的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)構(gòu)成如下:在什么時(shí)候,什么位置,做了哪些事情,使用產(chǎn)品為了達(dá)到什么目標(biāo),他是如何使用的等問(wèn)題。在埋點(diǎn)開(kāi)發(fā)時(shí),要有能夠標(biāo)識(shí)唯一事件的ID標(biāo)識(shí)、事件描述信息、以及事件的屬性信息,事件的屬性主要包括用戶(hù)屬性和內(nèi)容屬性。
2. 用戶(hù)(User)屬性每一次事件對(duì)應(yīng)一個(gè)獨(dú)立的用戶(hù)實(shí)體,用戶(hù)的畫(huà)像(profile)信息構(gòu)成了事件最重要的屬性信息,例如用戶(hù)的設(shè)備屬性、地域?qū)傩浴⑿詣e、年齡等
3. 內(nèi)容(Item)屬性事件的操作實(shí)體一般是內(nèi)容或內(nèi)容的集合,例如瀏覽某一頁(yè)面,或某個(gè)商品,在埋點(diǎn)統(tǒng)計(jì)時(shí),需要記錄頁(yè)面(page)、區(qū)塊位置(Block)、元素(item)。
4. 埋點(diǎn)需求怎么提例如,團(tuán)購(gòu)App新上線(xiàn)了金剛位,來(lái)進(jìn)行不同業(yè)務(wù)品類(lèi)的流量分發(fā)。金剛位內(nèi)容可能不同用戶(hù)看到的是不一樣的,在實(shí)際分析時(shí),平臺(tái)運(yùn)營(yíng)側(cè),偏重于按照位置分析,看哪一個(gè)位置的點(diǎn)擊效果好,而品類(lèi)運(yùn)營(yíng)則會(huì)聚焦于內(nèi)容哪一個(gè)品類(lèi)的轉(zhuǎn)化更好。埋點(diǎn)需求的關(guān)鍵要素包括:
事件名:點(diǎn)擊金剛位事件ID:clickjingangwei事件類(lèi)型:click頁(yè)面:首頁(yè)homepage區(qū)域:金剛區(qū)元素:item位置、item內(nèi)容平臺(tái):微信小程序、APP(android、iOS)、PC應(yīng)用版本:8.0.1用戶(hù)屬性:城市、設(shè)備機(jī)型等SDK可以采集的通用屬性以上僅做示例,實(shí)際上,每個(gè)公司的埋點(diǎn)模型定義的字段是不一樣的,對(duì)于可以SDK默認(rèn)收集的字段不需要提需求,僅對(duì)可以明確定義唯一事件的內(nèi)容進(jìn)行說(shuō)明即可。
三、常見(jiàn)的埋點(diǎn)方案對(duì)比分析1. 代碼埋點(diǎn)代碼埋點(diǎn)是最早的埋點(diǎn)方式,根據(jù)業(yè)務(wù)的分析需求,將埋點(diǎn)的采集代碼加入到應(yīng)用端。按照埋點(diǎn)實(shí)施方,又分為前端(客戶(hù)端)埋點(diǎn)和后端(服務(wù)端)埋點(diǎn)兩種類(lèi)型。
1)客戶(hù)端埋點(diǎn)
由前端開(kāi)發(fā)手動(dòng)定義數(shù)據(jù)采集時(shí)機(jī)、內(nèi)容等將數(shù)據(jù)采集的代碼代碼段加入到前端業(yè)務(wù)代碼中,當(dāng)用戶(hù)在前端產(chǎn)生對(duì)應(yīng)行為時(shí),觸發(fā)數(shù)據(jù)采集代碼。
優(yōu)點(diǎn):
按需埋點(diǎn),采集數(shù)據(jù)更全面,幾乎可覆蓋所有數(shù)據(jù)采集場(chǎng)景行為數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可充分聯(lián)合分析缺點(diǎn):
延遲上報(bào),數(shù)據(jù)丟失率高(5%-10%)需要客戶(hù)端發(fā)版,用戶(hù)端更新App埋點(diǎn)開(kāi)發(fā)工作量大埋點(diǎn)流程需要多方協(xié)作,容易漏埋、錯(cuò)埋適用場(chǎng)景:
全面分析用戶(hù)在客戶(hù)端的操作行為,對(duì)于一些電商交易類(lèi)的產(chǎn)品,需要把行為和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)充分結(jié)合分析
2)服務(wù)端埋點(diǎn)
由服務(wù)端開(kāi)發(fā)將埋點(diǎn)采集代碼加入到后端服務(wù)請(qǐng)求中,當(dāng)用戶(hù)前端操作請(qǐng)求服務(wù)端數(shù)據(jù)時(shí),按照約定規(guī)則觸發(fā)埋點(diǎn)代碼
優(yōu)點(diǎn)
按需埋點(diǎn),采集數(shù)據(jù)更全面,幾乎可覆蓋所有數(shù)據(jù)采集場(chǎng)景行為數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可充分聯(lián)合分析數(shù)據(jù)采集實(shí)時(shí)上報(bào),準(zhǔn)確性高,丟失率低服務(wù)端更新,不需要客戶(hù)端發(fā)版或用戶(hù)更新版本缺點(diǎn)
純前端操作不觸發(fā)服務(wù)請(qǐng)求的按鈕點(diǎn)擊無(wú)法采集數(shù)據(jù)埋點(diǎn)開(kāi)發(fā)工作量大埋點(diǎn)流程需要多方協(xié)作,容易漏埋、錯(cuò)埋適用場(chǎng)景:
對(duì)于一些非點(diǎn)擊、不可見(jiàn)的行為,或者要獲取用戶(hù)身份信息、更多的業(yè)務(wù)相關(guān)的屬性信息。如果前后端都可以采集到,優(yōu)先后端埋點(diǎn)
2. 全埋點(diǎn)全埋點(diǎn)也有稱(chēng)之為無(wú)埋點(diǎn)或無(wú)痕埋點(diǎn)的,主要是將埋點(diǎn)采集代碼封裝成標(biāo)準(zhǔn)的SDK,應(yīng)用端接入后,按照SDK的采集規(guī)則自動(dòng)化地進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和上報(bào)
優(yōu)點(diǎn):
接入SDK后,可自動(dòng)采集數(shù)據(jù),無(wú)需按需開(kāi)發(fā),節(jié)省開(kāi)發(fā)成本頁(yè)面可見(jiàn)元素均可自動(dòng)采集,數(shù)據(jù)更全面埋點(diǎn)流程簡(jiǎn)單,業(yè)務(wù)使用埋點(diǎn)系統(tǒng)自助定義事件,新增埋點(diǎn)需求無(wú)需業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)參與缺點(diǎn)
動(dòng)態(tài)頁(yè)面或頁(yè)面不可見(jiàn)行為數(shù)據(jù)無(wú)法采集和業(yè)務(wù)強(qiáng)相關(guān)的屬性信息采集困難數(shù)據(jù)全部采集,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)壓力大適用場(chǎng)景:
業(yè)務(wù)場(chǎng)景簡(jiǎn)單,如工具、應(yīng)用類(lèi)的產(chǎn)品,或者業(yè)務(wù)發(fā)展初期,產(chǎn)品快速迭代需求比精細(xì)化分析優(yōu)先級(jí)更高,只需要分析簡(jiǎn)單的PV、UV
3. 可視化埋點(diǎn)默認(rèn)不采集數(shù)據(jù),當(dāng)數(shù)據(jù)分析人員通過(guò)設(shè)備連接用戶(hù)行為分析工具的數(shù)據(jù)接入管理界面,在頁(yè)面可視化定義需要采集的位點(diǎn)后下發(fā)采集請(qǐng)求,采集代碼生效
優(yōu)點(diǎn):
默認(rèn)不上報(bào)數(shù)據(jù),可視化圈選才按需觸發(fā)埋點(diǎn),節(jié)約存儲(chǔ)和傳輸成本業(yè)務(wù)可視化圈選,埋點(diǎn)操作簡(jiǎn)單方便缺點(diǎn)
數(shù)據(jù)只在埋點(diǎn)圈選定義之后才有,歷史數(shù)據(jù)無(wú)法回溯只能覆蓋基本的點(diǎn)擊、展示等用戶(hù)行為,和業(yè)務(wù)強(qiáng)相關(guān)的屬性信息采集困難適用場(chǎng)景:
業(yè)務(wù)場(chǎng)景簡(jiǎn)單,如工具、應(yīng)用類(lèi)的產(chǎn)品,或者業(yè)務(wù)發(fā)展初期,產(chǎn)品快速迭代需求比精細(xì)化分析優(yōu)先級(jí)更高,只需要分析簡(jiǎn)單的PV、UV
四、總結(jié):如何選擇埋點(diǎn)方案從幾種埋點(diǎn)方案的對(duì)比可以發(fā)現(xiàn),沒(méi)有一種方案是可以完美解決所有問(wèn)題的。因此在實(shí)際選擇時(shí),要結(jié)合業(yè)務(wù)形態(tài)(強(qiáng)交易流程類(lèi)的還是內(nèi)容娛樂(lè)消費(fèi)類(lèi))、企業(yè)發(fā)展階段(發(fā)展初期,產(chǎn)品迭代需求強(qiáng)于全面的精細(xì)化分析需求)多個(gè)方面因素綜合考慮。
目前最常用的方案是代碼埋點(diǎn) 全埋點(diǎn)組合使用。即用全埋點(diǎn)統(tǒng)計(jì)App(小程序)內(nèi)用戶(hù)基礎(chǔ)的行為事件的PV/UV等數(shù)據(jù),用代碼埋點(diǎn)補(bǔ)充全埋點(diǎn)無(wú)法覆蓋的場(chǎng)景,最終實(shí)現(xiàn)全面的精細(xì)化用戶(hù)行為分析。在數(shù)據(jù)產(chǎn)品方面,配套的需要有埋點(diǎn)管理系統(tǒng)的支持,將埋點(diǎn)工作流轉(zhuǎn)、埋點(diǎn)信息管理平臺(tái)化。
#專(zhuān)欄作家#數(shù)據(jù)干飯人,微信號(hào)公眾號(hào):數(shù)據(jù)干飯人,人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專(zhuān)欄作家。專(zhuān)注數(shù)據(jù)中臺(tái)產(chǎn)品領(lǐng)域,覆蓋開(kāi)發(fā)套件,數(shù)據(jù)資產(chǎn)與數(shù)據(jù)治理,BI與數(shù)據(jù)可視化,精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)平臺(tái)等數(shù)據(jù)產(chǎn)品。擅長(zhǎng)大數(shù)據(jù)解決方案規(guī)劃與產(chǎn)品方案設(shè)計(jì)。
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