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数据驱动增长-埋点那些事

第142篇文章 | 埋点那些事

图题:危险地带。

想要把市场做大,无非是开源节流。开源,即扩大漏斗顶端的流量入口,获取更多的外部流量;节流,在流量一定的情况下,提高每个漏斗环节的转化效果,最大限制地用好每个用户。当互联网人口红利渐渐消失,流量的获取变得超来越昂贵时,节流更为重要,如何精细地用好每一粒流量是每个互联网人都需要思考的问题。而数据正是互联网的新石油,数据驱动增长成为主流。

信息是用来消除决策时的不确定性

人们在决策时总要会依赖过往的经验(信息),以最大限度地消除不确定性。人们喜欢说,我这个数是拍脑袋拍出来的。拍脑袋,就是他根据自身经验得到的估算,这里含有个人主观能动意识。拍脑袋,能多大限度上取得最优的决策取决于决策者的能力。而对于大多数情况、大多数人而言,数据无疑是辅助决策的不二选择。

对于用户行为而言,数据用于辅助决策之前,需要经历以下几个阶段:

数据采集:埋点

数据传输:实时/批量

数据存储:数据建模

数据分析:数据处理、统计、挖掘

数据显现:报表、看板

今天,我们聊聊数据最源头的地方,也就是埋点采集。对于国外一些以数据为驱动的公司,如FB、LinkedIn,他们将数据的埋点采集与产品的设计视为同等重要。

何为埋点?

早期的网页数据采集只有页面打开这个行为,而并不涉及到用户与产品UI页面的交互统计,即我们常说的PV和UV。随着互联网的发展,产品的运营者还需要关注用户与产品页面的交互行为、路径及用户的属性,因此PV和UV已经不能满足运营者对用户行为的分析需求。因此,新的采集方法运转而生:

开发者需要事先在产品页面中写入数据收集的代码。当用户与页面产生交互(浏览或点击),即触发该事件,执行事件埋点的代码,从而将与此事件相关的信息上传以完成信息收集。

埋点的分类:

前端代码埋点

此埋点收集用户行为交互信息为主,在前端页面通过SDK嵌入埋点统计代码。对于每一个行为事件,都需要对其进行定义,嵌入前端,每定义一个行为都需要产品与技术沟通。

优点

简单便捷,前端只需要写很少的代码就可以加上埋点。

通常通过第三方提供分析的SDK,发布后就可以在第三方平台上(如谷歌分析)看到数据。

缺点

只能采集到用户与页面交互的行为,对于其他维度的信息,前端埋点采集不到。

需要需求方、产品、技术沟通,有很大的沟通成本,当需要埋的点过多时,人工操作容易出错。

出现漏埋点错埋时,更正的周期长。每次埋点生效都需要依赖版本的发布,如果出现漏埋,只能等下一次版本发布时加上,中间这个等待的时间周期很长。

埋点规范性不强,不同业务线的产品经理和技术采用的命名规范不一样,会导致埋点混乱。

数据可靠性受多种因素影响:网络状态、统计口径等。

后端代码埋点

此埋点收集用户属性信息为主,将用户属性相关的数据进行统计,如用户注册时间、订单及人口属性等。

优点

可以收集用户其他维度的信息,很好地与前端埋点补充。

可以通过内网完成数据的传输,数据不受网络因素影响。

全埋点

也称无埋点,将埋点SDK直接嵌套到网页中,把用户所有交互行为都尽可能收集回来,不需要前端每次都是写入,神策、growing IO都是采用这种全埋点的方法。

优点

埋点比较规范,有统一的标准。

不需要像前端埋点一个根据需求一个一个地添加,减少人工的重复操作和犯错的可能性。

缺点

在技术实现上,它是前端埋点的一种,因此有前端埋点固有的缺点。

通常需要与手动代码埋点相结合

至于在实操中选用哪种埋点方式,因人而异,以上三种方式,没有所谓的哪种最好,在多大数情况下,适合自己的才是最重要的,需要跟产品发展的阶段、手上可分配的技术资源、运营的需求来决定。

如果只是想看看宏观上的数据,并没有精细化运营的需求,那可以选用全埋点或前端埋点+GA就可以搞定。如果想根据用户的属性,想知道准确的核心的转化数据,那当然后端埋点无疑为最好的选择。像EBizcamp提到的,某OTA的机票埋点随着业务复杂度的增加而在做加法,先后上的埋点包括ctm、action、trace、pv、服务端埋点等五种埋点(这五种都是他们定义的)。

最后的最后,埋点需要专业的人去做。此文不过是路过了,顺便了解了一下。

参考:

《数据驱动 从方法到实践》

END

About Me

至善叔叔

曾工地搬砖工 现互联网管培生

趣事藏在这看似无聊、重复、单调的日常生活中

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20180610G1FOBY00?refer=cp_1026
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