数据埋点设计实践案例解析
用户行为研究是产品优化、用户精准运营的基础 , 而良好的数据采集方案 , 则是进行用户行为研究的基础 。 其中 , 埋点是一个非常重要的数据采集方式 , 本文作者对埋点设计实践案例进行了解析 , 一起来看一下吧 。
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埋点作为最重要的数据采集方式 , 如果企业没有埋点 , 那么基本也就丧失了数据来源的大半江山 。 这篇文章 , 特别结合了某头部车企的数据埋点设计案例来阐述数据埋点的相关内容 。
一、什么是埋点
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典型的数据埋点处理流程
数据埋点是数据采集的一种重要方式 , 主要用来记录和收集终端用户的操作行为 。 比如进入某个页面、点击某个按钮时 , 会自动触发记录和存储 , 然后这些数据会被收集并被传输到某个平台或终端 。
如果说小伙伴们对埋点还是一知半解 , 那么我们可以打个比方:埋点相当于路上的摄像头 , 能够采集到诸如驾驶速度、行车路线等相关的数据 , 通过布置合理的摄像头位置 , 研究人员就能够将获取到的数据经过多维度的交叉分析 , 还原出用户的使用场景 , 并从中挖掘出新的用户需求 , 进而提升用户全生命周期的价值 。
二、埋点类型介绍本文讨论的埋点类型有两种:普通埋点和事件埋点 。
普通埋点:采集用户(设备)属性、页面属性、元素操作等常规内容 。 通过安装在平台上的SDK包就能采集 , 无需设计 。
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普通埋点又叫全埋点、无埋点、自动埋点等 , 仅适用于一些简单的分析场景 。 比如通过可获取页面浏览相关指标:PV、UV、浏览时长、退出率、用户ID、用户地理位置、用户设备信息、应用系统相关信息等 。
缺点是数据采集不全、数据传输时效性差且数据可靠性无法保证 。 因此 , 如果需要做一些精确分析的话 , 必须依靠事件埋点 。
事件埋点:收集用户对前端页面元素的操作 , 及元素的详细属性 。 需要根据页面及业务需求 , 定制化设计并进行埋码开发采集 。
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通过一个具体事件的埋点设计可以收集用户在某个页面或页面元素的操作行为 , 从而进行一些精细化场景分析 。 比如可通过事件埋点设计预设用户的行为指标:动作发生次数、动作发生时间、发生动作的具体内容、动作发生相关的属性值等 。
三、埋点采集——用户行为数据的“5+1”要素埋点的采集对象是用户的行为数据 , 但并不是所有的行为都是有效的数据 , 采集时要遵循“5+1”要素:“谁who、什么时间when、什么地点where、做什么what、怎么做how”+“产生了多少结果howmuch” 。
Who:不仅仅是指用户的姓名、联系方式和身份信息 , 还包括用户的访问终端和ID信息以及与之相关联的信息 。 When:用户行为发生的具体时刻 。 Where:这里地点指的是线上用户的来源渠道 , 即用户进入页面的源头是什么 。 What:针对的是内容还是产品功能 , 为分析提供细分的维度 。 How:是指产品内容互动 , 如滑动、点赞、评论、分享等;产品功能互动 , 如功能使用等 。 Howmuch:将产品内容/功能属性信息上与用户行为信息数据进行融合 , 综合分析 。 四、数据埋点的应用根据埋点采集到的数据 , 可以分析运营机制的合理性、产品功能的合理性以及监控产品功能的流畅性 , 并通过分析不同渠道用户行为的差异 , 不同用户的行为挖掘痛点和流失点 , 从而支撑产品的业务目标验证 , 设计效果验证 , 进一步完善用户画像/用户行为流程和用户体验指标 。
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