为什么要做数据埋点?

日期:2021-01-21 14:57:59   来源:互联网   编辑:小狐   阅读人数:995

导语:数据埋点是一种常用的数据采集方法,在如今这个大数据时代,用户的行为路径等等都会被记录,形成用户画像,以此进行分析;本文了关于数据埋点的定义以及为什么我们要做数据埋点,我们一起来了解一下。

为什么要做数据埋点?(图1)

产品经理小强负责的产品,最近上线了“意外险”的保险业务:用户在下单时,可选择购买意外险,若发生意外事件,造成了损失,可向保险公司理赔。

一、缺失的数据

用户在使用产品的过程中,一般会产生两种类型的数据:过程数据、结果数据。过程数据是用户完成某个目标前的操作记录,结果数据是用户一系列操作的最后结果。

在意外险业务中,用户浏览保险介绍页面、勾选购买保险等行为,是用户操作过程的记录,属于过程数据。

用户完成支付,生成保单,是业务执行的结果,属于结果数据。

结果数据是用户在产品中执行某个操作的结果,当用户要做某个任务时,需要查看或使用,对功能使用和业务的正常开展有直接关系。

当用户理赔时,必须要查看用户购买保单信息,作为凭证;产品方需要根据该数据,跟保险公司结算费用,或考核业务发展情况。

为了方便调用,研发在功能时,一般都会建立业务数据表,用于存储结果数据;为方便回溯,业务数据表一般会永久保存,不会定期清除。

若只保存用户购买保险的结果数据,研发只需要创建一张保单信息表;但若要保存购买保险的过程数据,研发需要创建为浏览保险记录、勾选购买保险等多个操作,创建多张数据表,量增加了很多倍。

相对于只存储必要的结果数据,用业务数据表保存过程数据,导致成本大幅增加。因此,大部分过程数据,都会在时被直接舍弃。

然而,过程数据虽不会被接口调用,也不需要显示,但过程数据依然有很高的分析价值。

因此,为满足过程数据的分析价值,需要有一个低成本记录操作过程的方案。

数据埋点—就是最常见的解决方案。

二、数据埋点的定义

在数据分析领域,通常将用户在产品中的行为称为事件,如搜索商品、滚动商品列表、浏览商品详情页、将商品加入购物车、支付订单。

用户在产品中的所有行为,都会有相关的代码运行,如用户打开了一个页面,该页面的代码就会加载;只要研发在功能时,为事件植入一段监控代码,当事件被触发时,让事件的监控代码同步执行,就可以按约定的方式和结构,采集该事件的相关信息,并上报到。

在设计数据埋点方案时,根据业务和数据分析的需要,设计需要监控的若干个事件,并交由实现;为方便使用和埋点,每一个事件埋点,都会定义一个名称,称为“事件名”

三、数据埋点的能力

通过植入到对应位置的监控代码,我们可以准确地记录用户对应行为的相关信息。这些信息可以用what、who、when、where、how5个单词来概括。

1. what:什么事件

采集事件的具体内容,一般有以下5种类型:

1曝光

曝光量可以帮助产品经理寻找迭代方向,相对于日曝光量100的页面,曝光量10w的页面,有更高的用户价值或商业价值,更值得进一步优化。

3启动

结合日活数,计算出每日人均使用次数(即平均每个用户每天打开app的次数,日启动数/日活跃用户数)可用于评估活动效果。

从某一天开始,每日人均使用次数从2次增加到4次,而当天只上线了一个活动,没有其扰事件,说明该活动有效提升了用户使用频次。

分析不同时段的启动次数,得到用户使用时段分布,即不同时间段内的使用次数,如中午12点到13点使用次数高,凌晨1点到7点使用次数低。

4退出

用户退出app,如用户在双十一活动详情页退出了app。

退出数据能定位用户操作断点,即一个完整的业务流程中,用户在哪些节点退出app的次数多;如果能优化这些节点,降低退出率,即可提高对应流程节点的率,从而更好地达成业务目标。

保险购买业务上线后,保险购买量很低。分析退出数据,发现大量用户在保险介绍页退出了app。

经调研确认,原因是保险介绍页中的理赔范围不够明确,导致用户失去耐心后直接退出app;重新整理并上线后,保险订单得到了很大的改善。

5报错

app出现了错误,如崩溃、闪退等。

报错数据能帮助研发定位产品漏洞。对环境的依赖很高的偶发性报错,往往很难重现;若没有及时记录报错信息,研发很难定位到问题,最终可能只能选择暂不修复,不利于改善用户体验;研发获得了报错信息后,能更快定位到问题,大幅提高bug修复的效率。

新版本上线后,有用户反馈频繁闪退,但尝试了所有机型,都未重现;从报错数据中找到该用户的报错信息后,研发很快就找到了原因,并修复上线。

2. who:哪个用户

参与事件的用户是谁,即用户身份,通常会从人(用户ID)和设备(设备ID)两个角度,来标识用户身份,即:哪一个用户,在哪一台设备上,参与了该事件。

准确识别参与事件的用户身份,有两个重要价值:

1统计去重

在做数据分析时,我们不仅想要知道次数,还想知道人数(即UV)以便计算功能受众范围的大小。通过标识用户身份,我们能准确判断多次操作是同一个用户所为,即可实现去重。

去重后的用户量,可用于评估功能影响范围。用户量越大,越值得投入资源继续优化。

两个相同目的的功能,A的UV只有1000,B的UV是10万。在团队资源有限的条件下,B明显更值得继续优化。

2分析留存

留存是指某个周期内有使用的用户,下一个周期依然有使用的用户数量;只有准确标识用户身份,才能实现留存统计。

留存是衡量功能黏性的重要指标,当新功能上线时,使用了功能的用户中,下个周期继续使用的用户量越大,新功能的用户粘性越高;而用户黏性高的功能,商业价值更大。

很明显,前者的用户黏性更好,对广告收入的贡献更高。

3. when:发生时间

记录发生时间,可按周期对数据作汇总,统计某段时间内事件发生的次数,得到时间分布情况,了解用戶的行为习惯,进而在用户活跃高峰期开展特定的活动,以提高率。

4. where:发生地点

事件发生时,用户所在的地理位置。如经纬度、所在省市区。

记录发生地点,可按所在地的行政单位对数据作汇总,分析活跃用户的地区分布情况;结合时间周期,可分析出不同地区的业务增长情况,指导工作方向。

新功能上线后,发现一线城市的业务量远超其他线城市,但从最近几周的数据看,三线城市的增幅很高,如投入一定的资源,可能会获得更快的增速。

5. how:发生方式

用户使用功能的环境,包括硬件环境和软件环境,如手机厂商、型号、分辨率、网络条件、手机操作、app版本等。

若大部分用户使用的是低配置手机,则应该降低客户端的功能复杂度,避免运行卡顿;反之,则可以在客户端设计更炫酷的交互效果、对手机性能要求高的功能,让用户得到更好的使用效果。

四、总结

数据埋点将有数据分析价值、但没有存储到业务数据表的数据以日志的形式存储下;埋点采集到的每一种类型的数据,对产品设计优化、迭代方向选择、业务目标达成等有很高的价值。

数据埋点是数据产生价值的起点,值得产品研发团队当成一个重要工作来推进。

专栏作家

本文相关词条概念解析:

用户

用户,广泛的含义是使用者,即使用你的产品或服务的一方。一般是指城镇、农村接受社会某种有偿服务的客户。如:供水、宽带、通信、供暖、煤气等客户。用户分为电脑登录用户,每一个电脑登陆用户都是采用个人的设置。用户:某一种技术、产品、服务的使用者,使用某种产品的人。用户:在计算机里还指人、帐号、进程等。信息通信技术的发展使得创新不再是科学家和技术研发人员的专利,用户对与科技创新的重要性被日益认识,用户参与的创新2.0(面向知识社会的下一代创新)模式正在逐步显现,用户需求、用户参与、以用户为中心被认为是新条件下创新的重要特征,用户成为创新2.0的关键词,用户体验也被认为是知识社会环境下创新2.0模式的核心。

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