数据埋点怎么做更有利于数据分析?

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2019-04-02 16:44:28

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在这个大数据的时代,在这个产品经理爱拍脑袋的时代,数据的重要性不言而喻,好的数据分析可以使我们的产品不偏离正确的轨道,做好数据分析的第一步就是做好数据埋点,那么怎么做好数据埋点呢,我将从以下几个方面进行讲解:

数据埋点

一、埋点技术

1.1 代码埋点:

所谓的代码埋点就是在你需要统计数据的地方植入N行代码,统计用户的关键行为。比如你想统计首页某个banner的点击量,上报的数据可以采用KEY-VALUE形式,我们定义 KEY为「CLICK_ADD_BTN」,VALUE的值为点击的次数。当用户点击banner时,banner详情的代码会通过按钮的「回调」来触发执行,程序猿在业务代码执行完后,又加上了统计代码,把「CLICK_ADD_BTN」对应的VALUE加1,banner被统计到了一次使用。

(1)代码埋点的优点:

使用者控制精准,可以非常精确地选择什么时候发送数据。

使用者可以比较方便地设置自定义属性、自定义事件,传递比较丰富的数据到服务端。

(2)代码埋点的缺点:

埋点代价比较大,每一个控件的埋点都需要添加相应的代码,不仅工作量大,而且限定了必须是技术人员才能完成。

更新代价比较大,每一次更新,都需要更新埋点方案,然后通过各个应用市场进行分发,而且有的用户还不一定更新,这样你就获取不到这批用户数据。

1.2 可视化埋点:

既然代码埋点代价比较大,每一个埋点都需要写代码,那就使用可视化交互手段代替写代码;既然每次代码埋点都需要更新,那就参照现在的很多手游做法,把核心代码和配置、资源分开,每次用户启动app的时候通过网络更新配置和资源。

(1)可视化埋点优势:

可视化买点解决了代码埋点埋点代价大和更新代价大两个问题。

(2)可视化埋点劣势:

可视化埋点能够覆盖的功能有限,目前并不是所有的控件操作都可以通过这种方案进行定制。


1.3 无埋点:

可视化埋点先通过界面配置哪些控件的操作数据需要收集;“无埋点”则是先尽可能收集所有控件的操作数据,然后再通过界面配置哪些数据需要在系统里面进行分析,“无埋点”也就是“全埋点”的意思。

(1)无埋点的优点:

可视化埋点只能收集到你埋点以后的数据,如果你想对某个按钮进行点击分析,则只能分析增加可视化埋点以后的数据,之前的数据你收集不到,而无埋点在你部署SDK的时候数据就一直在收集。

因为无埋点对页面所有元素进行埋点,那么这个页面每个元素被点击的概率你也就知道,对点击概率比较大的元素可以进行深入分析。

(2)无埋点的缺点:

由于无埋点方案所有的元素数据都收集,会给数据传输和服务器带来较大的压力。


二、数据埋点方式

公司研发在自己的产品当中注入统计代码,搭建相应的后台查询,这种代价比较大。

集成第三方统计的SDK,比如友盟、百度移动统计、Sensors Data、GrowingIO、Talking Data等。


三、如何进行数据埋点

3.1 明确目标

经常有人问我说我要获取那些数据来进行数据分析,其实这个问题不应该问别人,应该问问你自己,你是想用这个数据干什么,如果你想绘制基础的人群画像你就需要获取用户机型、网络类型、操作系统,IP地域等数据;如果你想分析每一个注册转化率,你就需要获取每一个步骤的点击次数,然后制作成漏斗,看那一步转化率出现了问题;目的不一样,获取的数据也不一样,使用的埋点技术也不一样,我们无论做什么事情都不能忘了我们的目的!

3.2 获取相应数据

业务不同,目的不同获取的数据也不同,这里我只说一些比较共性的数据。

(1)产品各个渠道下载量

这个可以用第三方数据统计工具来进行,这样我们可以知道我们产品着重在那个渠道进行推广。

(2)产品活跃状态分析

产品活跃状态监控,留存分析、流失分析、新增变化等,次日留存率、七日留存率、月留存率,尤其对于处于成长期的产品而已,这个指标很重要,如果留存率比较低,说明你的产品有问题,这个时候你就需要进行用户调研,找到流失的问题,否则大面积拉新,只能拉多少死多少,至于留存率、新增的变化这些数据,我们也可以借助第三方统计工具来进行。

(3)事件分析

比如你想统计某个页面的Uv、PV、元素的点击量、用户停留时长、页面跳出率等数据指标,可以选择代码埋点和可视化埋点等前端埋点解决方案。当某个页面的UV很高,但是跳出率也很高,说明页面有问题,你就要好好想想页面的问题出在什么地方。

(4)基本信息获取

基本信息获取,例如机型、网络类型、操作系统,IP地域等,绘制基础用户人群画像,这种分析出来的用户画像颗粒度比较大,如果想更精准的进行用户画像可以结合推荐系统,来获取用户的兴趣指标,以及用户操作行为等数据来进行更精准的用户画像,从而为产品运营和产品设计提供参考,可以借助第三方统计工具和自定义埋点的方式进行数据的收集。

(5)漏斗模型

对于产品的关键路径一定要进行漏斗模型分析,比如注册路径,从用户输入注册手机号到注册成功,中间可能会有几个步骤,如果100个人注册,最后只有一个人注册成功,那么求运营同学心里的阴影面积。还有电商的购买下单路径,从浏览商品到最后下单购买成功,每一个步骤的转化率是多少,对于漏的比较多的那个步骤我们肯定要着重关注,分析原因。这个可以技术研发进行埋点,获取更精确的数据,比如下图的埋点表。

埋点表

3.3 做好和研发的沟通

集成第三方数据统计的SDK还好,如果是自己自定义代码埋点,你可能一句话的事情,但是技术人员要开发大量的代码,而且做出来的东西是给产品和运营用的,这有时候会导致技术人员的抗拒心理,这个时候产品经理要做好沟通工作。

总结:在这个数据越来越重要的时代,在这个数据驱动产品运营和设计的时代,做好数据埋点,获取精确数据,是你做好数据分析的第一步。


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