如何做好數據埋點

一、埋點技術

代碼埋點:

所謂的代碼埋點就是在你需要統計數據的地方植入N行代碼,統計用戶的關鍵行為。比如你想統計首頁某個banner的點擊量,上報的數據可以采用KEY-VALUE形式,我們定義 KEY為「CLICK_ADD_BTN」,VALUE的值為點擊的次數。當用戶點擊banner時,banner詳情的代碼會通過按鈕的「回調」來觸發執行,程序猿在業務代碼執行完后,又加上了統計代碼,把「CLICK_ADD_BTN」對應的VALUE加1,banner被統計到了一次使用。

代碼埋點的優點:

使用者控制精準,可以非常精確地選擇什么時候發送數據

使用者可以比較方便地設置自定義屬性、自定義事件,傳遞比較豐富的數據到服務端。

代碼埋點的缺點:

埋點代價比較大,每一個控件的埋點都需要添加相應的代碼,不僅工作量大,而且限定了必須是技術人員才能完成;

更新代價比較大,每一次更新,都需要更新埋點方案,然后通過各個應用市場進行分發,而且有的用戶還不一定更新,這樣你就獲取不到這批用戶數據。

可視化埋點:

既然代碼埋點代價比較大,每一個埋點都需要寫代碼,那就使用可視化交互手段代替寫代碼;既然每次代碼埋點都需要更新,那就參照現在的很多手游做法,把核心代碼和配置、資源分開,每次用戶啟動app的時候通過網絡更新配置和資源。

可視化埋點優勢:

可視化買點解決了代碼埋點埋點代價大和更新代價大兩個問題。

可視化埋點劣勢:

可視化埋點能夠覆蓋的功能有限,目前并不是所有的控件操作都可以通過這種方案進行定制;

無埋點:

可視化埋點先通過界面配置哪些控件的操作數據需要收集;“無埋點”則是先盡可能收集所有控件的操作數據,然后再通過界面配置哪些數據需要在系統里面進行分析,“無埋點”也就是“全埋點”的意思。

無埋點的優點:

可視化埋點只能收集到你埋點以后的數據,如果你想對某個按鈕進行點擊分析,則只能分析增加可視化埋點以后的數據,之前的數據你收集不到,而無埋點在你部署SDK的時候數據就一直在收集。

因為無埋點對頁面所有元素進行埋點,那么這個頁面每個元素被點擊的概率你也就知道,對點擊概率比較大的元素可以進行深入分析。

無埋點的缺點:

由于無埋點方案所有的元素數據都收集,會給數據傳輸和服務器帶來較大的壓力。

二、數據埋點方式

1、公司研發在自己的產品當中注入統計代碼,搭建相應的后臺查詢,這種代價比較大。

2、集成第三方統計的SDK,比如友盟、百度移動統計、Sensors Data、GrowingIO、Talking Data等。

三、如何進行數據埋點

1、明確目標

經常有人問我說我要獲取那些數據來進行數據分析,其實這個問題不應該問別人,應該問問你自己,你是想用這個數據干什么,如果你想繪制基礎的人群畫像你就需要獲取用戶機型、網絡類型、操作系統,IP地域等數據;如果你想分析每一個注冊轉化率,你就需要獲取每一個步驟的點擊次數,然后制作成漏斗,看那一步轉化率出現了問題;目的不一樣,獲取的數據也不一樣,使用的埋點技術也不一樣,我們無論做什么事情都不能忘了我們的目的!

2、獲取相應數據

業務不同,目的不同獲取的數據也不同,這里我只說一些比較共性的數據。

2.1、產品各個渠道下載量

這個可以用第三方數據統計工具來進行,這樣我們可以知道我們產品著重在那個渠道進行推廣。

2.2、產品活躍狀態分析

產品活躍狀態監控,留存分析、流失分析、新增變化等,次日留存率、七日留存率、月留存率,尤其對于處于成長期的產品而已,這個指標很重要,如果留存率比較低,說明你的產品有問題,這個時候你就需要進行用戶調研,找到流失的問題,否則大面積拉新,只能拉多少死多少,至于留存率、新增的變化這些數據,我們也可以借助第三方統計工具來進行。

2.3、事件分析

比如你想統計某個頁面的Uv、PV、元素的點擊量、用戶停留時長、頁面跳出率等數據指標,可以選擇代碼埋點和可視化埋點等前端埋點解決方案。當某個頁面的UV很高,但是跳出率也很高,說明頁面有問題,你就要好好想想頁面的問題出在什么地方。

2.4、基本信息獲取

基本信息獲取,例如機型、網絡類型、操作系統,IP地域等,繪制基礎用戶人群畫像,這種分析出來的用戶畫像顆粒度比較大,如果想更精準的進行用戶畫像可以結合推薦系統,來獲取用戶的興趣指標,以及用戶操作行為等數據來進行更精準的用戶畫像,從而為產品運營和產品設計提供參考,可以借助第三方統計工具和自定義埋點的方式進行數據的收集。

2.5、漏斗模型

對于產品的關鍵路徑一定要進行漏斗模型分析,比如注冊路徑,從用戶輸入注冊手機號到注冊成功,中間可能會有幾個步驟,如果100個人注冊,最后只有一個人注冊成功,那么求運營同學心里的陰影面積。還有電商的購買下單路徑,從瀏覽商品到最后下單購買成功,每一個步驟的轉化率是多少,對于漏的比較多的那個步驟我們肯定要著重關注,分析原因。這個可以技術研發進行埋點,獲取更精確的數據,比如下圖的埋點表。

如何給app客戶端進行埋點?

領導說,APP需要加一下統計,你負責搞定

研發說,APP需要統計哪些地方,你列一下埋點需求

研發說,APP的數據統計SDK用哪家的?你選好了注冊一下、運營說,咱們的APP都能看哪些數據?平臺在哪?怎么查首頁的UV?

數據分析是一個很復雜的工作,很多人在談如何挖掘數據,做用戶畫像,設計數據漏斗,如何負責用戶生命周期管理,但發現很多人卻卡在了數據分析的第一步,那就是如何做數據埋點。

首頁陳峰老師先明確下完成一個APP數據埋點的幾個步驟:

注冊一家統計網站

新建應用

獲取KEY和SDK代碼包

將埋點需求和SDK包發給研發

自定義埋點需求完善

研發開發并完成APP上線

在后臺查看數據

1、注冊賬號

建議用公司郵箱或者公用郵箱注冊,別用自己的私人郵箱和手機號碼,后續一旦有交接和工作變動時會比較麻煩。

2、新建應用

登錄后一般都有“新建應用”,可以選標準統計,大部分APP都選這個。游戲的app另說。

名稱寫自己app的名稱,分類自己選1個。選錯了也不影響。

平臺根據情況自己選。后期我們看數據和埋點都是ios和安卓分開的,所以你如果2個端都做,就一起都選上。

描述可選,不用填。

3、獲取KEY和SDK代碼包

完成后可以得到2個APPKEY。分別是ios和安卓的。

這里的appkey很重要,你可以下載了給研發,也可以稍后讓研發自己登錄進來自己下載。

ios和安卓是分開2個獨立的,后續埋點和看數據都是分開的。這個切記。

這時候,重點來了。

此時,如果我們只想看 APP的活躍用戶,留存用戶,下載量。用戶地域分布,渠道分布,那么其實就夠了。

4、將埋點需求和SDK包發給研發

你這時候,就把剛才獲得的appkey和sdk包的下載地址,發給研發。或者直接把賬號和密碼發給研發。然后告訴研發,集成下百度移動統計的SDK包。這樣發版后,就可以看到大部分數據了。

如下的數據都可以看到:

5、自定義事件完善

比如我們想看頁面里面 注冊 搜索按鈕,頂部banner,底部 首頁和 我的 2個導航條的點擊量。

一個埋點事件對應1個按鈕或者一個頁面或者一個彈層。 你來定義。

如果埋點比較多,你也可以批量添加。批量添加的時候,您需要下載excel模板,按照要求填寫好,上傳進來即可。具體一看便知。

添加完成后就可以把這個列表導出或者人肉復制出來一個表格。發給研發。并附上你的原型圖。做好對應關系標注。

6、研發開發并完成APP上線

完成上面幾步后,研發哥哥就可以看懂進入第7步研發階段了。

7、在后臺查看數據

上線后就可以看到數據了。大部分數據一般隔天更新。

三、埋點后能看到什么數據

上面提到,按照步驟完成數據分析sdk集成和自定義事件后,就可以看到數據了。

不添加自定義事件,可以看到基礎數據,添加后,可以看到更細節的按鈕,頁面等點擊數據。

查看自定義事件埋點數據,還是進入剛才的“事件分析”頁面,點擊對應埋點即可看到數據。

可以篩選時間段。

除了這些外,如果你還想看 幾個頁面之間的轉化路徑和數據漏斗。那還需要添加“轉化分析”。

添加轉化分析后,可以看到例如: 進入首頁-點擊注冊按鈕-進入注冊成功頁 這幾步的轉化率和流失率。會自動生成一個轉化分析圖。當然你也可以分別看這幾個頁面的數據,自己去分析匯總。

進階的方法還有把事件埋點配合轉化分析、訪問路徑、轉化漏斗等工具使用,從點到面地了解用戶的使用行為、APP存在的問題。

產品核心指標一般包含:

1. 產品規模

1.1 用戶數據。如新增用戶、用戶類型分布、活躍用戶、沉默用戶、啟動次數、版本分析等。

1.2 業務數據。這個與具體業務有關,如問答社區的問題數,回答數,全網熱度,瀏覽量;如對含交易平臺的交易量,交易額,客單價,轉化率,利潤等。

2. 產品運營

2.1 流量數據。pv,uv,dau,mau,留存分析(次日留存,7日留存,?用戶新鮮度), 流失分析(日周月、自然流失、回歸流失),

2.2?渠道數據。渠道流量,渠道轉換率,渠道評價,渠道時段詳情,渠道質量(渠道活躍用戶/渠道流量)等。


作者:爵士鯨

鏈接:http://www.lxweimin.com/p/a08eac6b2183

來源:簡書

著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權,非商業轉載請注明出處。

最后編輯于
?著作權歸作者所有,轉載或內容合作請聯系作者
平臺聲明:文章內容(如有圖片或視頻亦包括在內)由作者上傳并發布,文章內容僅代表作者本人觀點,簡書系信息發布平臺,僅提供信息存儲服務。
  • 序言:七十年代末,一起剝皮案震驚了整個濱河市,隨后出現的幾起案子,更是在濱河造成了極大的恐慌,老刑警劉巖,帶你破解...
    沈念sama閱讀 230,501評論 6 544
  • 序言:濱河連續發生了三起死亡事件,死亡現場離奇詭異,居然都是意外死亡,警方通過查閱死者的電腦和手機,發現死者居然都...
    沈念sama閱讀 99,673評論 3 429
  • 文/潘曉璐 我一進店門,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來,“玉大人,你說我怎么就攤上這事。” “怎么了?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 178,610評論 0 383
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵,是天一觀的道長。 經常有香客問我,道長,這世上最難降的妖魔是什么? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 63,939評論 1 318
  • 正文 為了忘掉前任,我火速辦了婚禮,結果婚禮上,老公的妹妹穿的比我還像新娘。我一直安慰自己,他們只是感情好,可當我...
    茶點故事閱讀 72,668評論 6 412
  • 文/花漫 我一把揭開白布。 她就那樣靜靜地躺著,像睡著了一般。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪。 梳的紋絲不亂的頭發上,一...
    開封第一講書人閱讀 56,004評論 1 329
  • 那天,我揣著相機與錄音,去河邊找鬼。 笑死,一個胖子當著我的面吹牛,可吹牛的內容都是我干的。 我是一名探鬼主播,決...
    沈念sama閱讀 44,001評論 3 449
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼!你這毒婦竟也來了?” 一聲冷哼從身側響起,我...
    開封第一講書人閱讀 43,173評論 0 290
  • 序言:老撾萬榮一對情侶失蹤,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎,沒想到半個月后,有當地人在樹林里發現了一具尸體,經...
    沈念sama閱讀 49,705評論 1 336
  • 正文 獨居荒郊野嶺守林人離奇死亡,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內容為張勛視角 年9月15日...
    茶點故事閱讀 41,426評論 3 359
  • 正文 我和宋清朗相戀三年,在試婚紗的時候發現自己被綠了。 大學時的朋友給我發了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片。...
    茶點故事閱讀 43,656評論 1 374
  • 序言:一個原本活蹦亂跳的男人離奇死亡,死狀恐怖,靈堂內的尸體忽然破棺而出,到底是詐尸還是另有隱情,我是刑警寧澤,帶...
    沈念sama閱讀 39,139評論 5 364
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站,受9級特大地震影響,放射性物質發生泄漏。R本人自食惡果不足惜,卻給世界環境...
    茶點故事閱讀 44,833評論 3 350
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧,春花似錦、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 35,247評論 0 28
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽。三九已至,卻和暖如春,著一層夾襖步出監牢的瞬間,已是汗流浹背。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 36,580評論 1 295
  • 我被黑心中介騙來泰國打工, 沒想到剛下飛機就差點兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道東北人。 一個月前我還...
    沈念sama閱讀 52,371評論 3 400
  • 正文 我出身青樓,卻偏偏與公主長得像,于是被迫代替她去往敵國和親。 傳聞我的和親對象是個殘疾皇子,可洞房花燭夜當晚...
    茶點故事閱讀 48,621評論 2 380

推薦閱讀更多精彩內容