成人免费xxxxx在线视频软件_久久精品久久久_亚洲国产精品久久久_天天色天天色_亚洲人成一区_欧美一级欧美三级在线观看

終于有人將數據埋點講明白了

大數據 數據分析
數據埋點是指基于業務需求(如淘寶雙 11 促銷頁面統計每個 banner 的點擊 次數)、產品需求(如推薦系統統計推薦商品的曝光次數及點擊人數),對每一個用戶行為事件對應的位置進行埋點,并通過 SDK 上報埋點的數據結果,將記錄數據匯總后進行分析,以推動產品優化或指導運營。

?一、數據埋點的應用場景

數據埋點可以記錄用戶的被動行為和主動行為,對用戶行為的各種數據進行統計和分析。

1.數據埋點的作用

對于互聯網公司來說,數據埋點有著多方面的實際作用,包括但不限于以下這些。

  • 了解和跟蹤數據的總體情況:PV 、UV 、曝光點擊數、用戶數、會員數、復購率等。
  • 用戶行為分析:用戶的使用習慣、用戶的決策路徑、用戶使用產品的熱 力圖分布等。
  • 掌握產品的變化趨勢:產品每日流量、產品所處的生命周期,以及電商 大促活動前后一周、兩周的數據變化趨勢等。
  • 數據形成反饋,用于產品迭代:用戶行為的轉化漏斗,基于用戶行為  (瀏覽、點擊、關注、收藏、加購、評論、分享)、商品、店鋪、品類、 大促活動等的轉化率。

2.后端數據埋點的分類

按照統計數據的不同,后端數據埋點分為曝光埋點、點擊埋點和頁面事件。

1)曝光埋點

頁面曝光是為了統計各業務端(App、內嵌 H5 、PC 、WAP、微信小程序) 內的頁面局部區域是否被用戶有效瀏覽,比如淘寶App 首頁聯版、微信朋友圈  露出的廣告資源位、抖音 App 的開屏頁等。

要衡量頁面各區域用戶的點擊率,需要先弄清楚各個區域分別被多少用戶 看到過。一個區域每被用戶看到一次,就可以記為一個曝光事件。有了曝光, 才會有用戶點擊行為。對于頁面曝光需要單獨埋點,即頁面曝光埋點。

進行曝光埋點時需要獲悉以下兩點。

  • 曝光統計邏輯。同一用戶上下滑動頁面只算一次曝光,不會重復統計。如果用戶在瀏覽時頁面重新請求接口 , 認為用戶瀏覽的區域發生了替換, 則會重復統計用戶的曝光。(這是數據采集時統計曝光的邏輯,與客戶端 按照請求次數來統計有所不同。)
  • 曝光統計標準。曝光統計并無一致的標準,各家公司要求不同。在頁 面曝光的區域大小上,一般來說,  App 、WAP 等終端露出 100px (不到1cm )就算曝光了;在頁面曝光的停留時間上,以筆者的經歷來看,  10s 甚至 15s 的用戶停留時長才算曝光。用戶曝光是用戶的被動行為。

2 )點擊埋點

用戶在各應用內的任意一次點擊都可以記為一次點擊行為。比如,購物車 的點擊、微信朋友圈的點擊、圖片的點擊等都可以記為一次頁面點擊。區別于被動的用戶曝光行為,用戶點擊是主動行為。對頁面點擊進行單獨埋點就是頁 面點擊埋點。

我們可以通過用戶行為得到點擊 PV 、點擊 UV,也可以通過頁面曝光和頁面點擊計算出頁面各個區域的點擊率(點擊率 = 頁面點擊數 / 頁面曝光數)。

3 )頁面事件

頁面事件通常指對頁面各種維度的信息的統計,常見的有當前頁面URL、 用戶賬號等。事件往往通過頁面各個參數進行透傳并最終落表。

頁面事件統計的信息通常包括以下幾部分。

  • 用戶來訪設備信息:用戶設備標識碼、瀏覽器版本、瀏覽所用的終端、 站點編碼、屏幕分辨率等。
  • 當前頁面訪問信息:用戶賬號、用戶會員編碼、當前頁面 URL、用戶訪問 時間、上次訪問時間、訪問時長、頁面停留時間、用戶退出頁面時間等。
  • 頁面來源信息:廣告來源、上一頁面 URL 等。
  • 頁面去向信息:去向頁 URL 、去向頁標題等。
  • 商品信息:商品編碼、供應商編碼、店鋪編碼、商品名稱、商鋪名稱等。

二、數據埋點的工作流程

日常工作中數據埋點的完整工作流程,它既有流程圖,也有數據埋點的需求,涉及項目需求(含產品經理自提需求)的承接、評審、跟進、上線 以及項目復盤的各個業務環節。

1.數據埋點的流程圖

數據埋點工作是以數據產品為核心來推動的。數據產品經理負責數據埋點的整體工作, 包括驗證數據埋點的質量、判斷數據埋點的準確性(包括日常工作 中上線的數據埋點的準確性)等。一般的數據埋點需求關聯的工作人員如下(另外還有部分需求會涉及數據采集、數據倉庫),  其工作流程會在本節的流程圖中體現。

  • 業務方:頁面運營人員、產品運營人員。
  • 數據產品線:數據產品經理、數據產品測試人員。
  • 廣告產品線:廣告產品線產品經理。
  • 頁面產品線:頁面產品經理、頁面測試人員、頁面前端開發人員。

互聯網公司的點擊埋點、曝光埋點的協作流程圖如下圖所示。

圖片

▲圖 點擊埋點、曝光埋點的協作流程

2、數據埋點的日常流程

1)提出埋點需求

運營人員提出埋點需求:不僅涉及埋點的位置,比如App 的開屏頁、App 首頁聯版、App 首頁 banner 位,還涉及需要埋點的終端,比如有的埋點需求只 需要進行 App 端的埋點,而有的埋點需求需要進行 App 端、微信小程序、  WAP 端等多端的埋點。

產品經理自提埋點需求:數據產品經理在進行競品分析及日常使用產品時, 也會根據業務情況提出埋點需求。

2)梳理埋點需求,整理埋點方案

不同終端(App、內嵌 H5 、PC 、WAP 、微信小程序等)的埋點方案各不相 同,通常至少需要包括以下幾點。

  • 埋點的位置:需要添加埋點的位置,比如登錄頁上的按鈕、頁面底部導 航、搜索結果頁等。
  • 埋點的參數:用戶瀏覽、點擊的頁面位置需要通過前端頁面開發埋入的 參數,  比如頁面編碼、模塊編碼、區位編碼、商品編碼、店鋪編碼、頁 面特殊參數等。每個位置的埋點必須是全站唯一的,不能重復。
  • 終端類型:對各終端進行約定,表示終端的標識。比如,約定App終端 為數字 1,  WAP終端是數字 2,等等。
  • 模板名稱:需要埋點的頁面的模塊位置、頁面的模板名稱。例如,模塊 位置 —App 首頁輪播 banner,模塊名稱 — 輪播 banner 位第二個資 源位。

數據產品經理需要將自己整理的數據埋點方案與業務方、前端開發人員核 對,以確保埋點方案可行。

3)需求評審,埋點文檔評審

數據產品經理寫出數據埋點需求文檔,列出埋點位置、埋點所需的參數、 涉及的埋點終端、埋點需要調用的接口、埋點是否需要異步觸發、本次埋點需求期望的上線日期和聯調日期等。

埋點需求評審的參與人員有業務線產品經理、數據產品經理、頁面產品經理、前端開發人員、測試人員、業務線開發人員、數據開發人員。在必要時, 比如新增埋點的產品類型時,還需要與數據采集人員、數據倉庫管理人員溝通數據埋點需求。

4)埋點開發階段

前端開發人員需要根據埋點需求進行埋點開發,實現相應的曝光埋點、點 擊埋點、埋入頁面參數、異步觸發請求(對于廣告等埋點需求,在點擊埋點關聯到廣告扣費結算時,需要再觸發一次請求)。

5)埋點聯調測試階段

埋點開發結束后,進入埋點聯調測試階段。在聯調測試階段,需要在測試 環境下驗證曝光埋點和點擊埋點是否正確、埋點的參數是否有遺漏或錯誤。

6)埋點上線

埋點測試驗證通過后,將埋點按照約定的日期上線。上線時同樣需要測試。在生產環境下,可以下訂單來驗證訂單歸因(簡單來說,  訂單歸因就是通過訂單 能否驗證訂單的來源、來源對應的埋點位置)。

7)埋點需求復盤

埋點上線后,及時更新埋點驗證情況,列出每期上線的埋點及需求內容。總結在每期埋點項目中遇到的問題,這樣后面在推進新的埋點需求的過程中可以少踩一些坑。

8)埋點數據統計與用戶行為分析

部分公司會開發數據埋點平臺,這些平臺會按天、按周、按月對每個數據 埋點進行數據統計;可以對同一個位置進行曝光埋點、點擊埋點和頁面事件的同比、環比趨勢對比,比如淘寶App 首頁在 618、雙 11等大促活動的趨勢對 比;可以根據埋點數據做用戶增長,提升用戶留存率,比如根據淘寶App 商品 四級頁的點擊到達率來分析用戶在之前哪個環節跳出。

三、數據“七字訣”

經過大量的埋點需求項目實踐,筆者總結出埋點的七個要點,簡稱“七字 訣”(對應上圖所示的點擊埋點、曝光埋點協作流程)。

  • 位:埋點的位置。
  • 埋 :埋點規范對接,前端開發埋點。
  • 時 :開發進行埋點后的聯調時間、上線時間。
  • 測:埋點在聯調、上線時測試。
  • 傳:埋點測試通過后傳的參數,埋點傳參經過數據采集、數據倉庫(對 部分字段進行解析)。
  • 表:埋 點經過數 據采集、 數據倉庫 傳參后 落表,為實 時或離線 的 Hive 表。
  • 統:埋點驗證成功后的統計。

關于埋點需求實戰案例、埋點規范樣例與測試樣例,更多精彩內容推薦閱讀《數據產品經理:解決方案與案例分析》。?

責任編輯:武曉燕 來源: 數倉寶貝庫
相關推薦

2021-08-31 19:14:38

技術埋點運營

2021-09-03 18:38:13

數據湖數據倉庫

2021-09-26 15:58:05

MySQL SQL 語句數據庫

2021-12-03 18:25:56

數據指標本質

2022-04-27 18:25:02

數據采集維度

2021-06-29 11:21:41

數據安全網絡安全黑客

2020-11-30 08:34:44

大數據數據分析技術

2022-01-05 18:27:44

數據挖掘工具

2022-04-12 18:29:41

元數據系統架構

2022-04-22 11:26:55

數據管理架構

2022-03-27 20:32:28

Knative容器事件模型

2021-10-09 00:02:04

DevOps敏捷開發

2021-06-13 12:03:46

SaaS軟件即服務

2021-08-04 20:35:03

可視化SeabornMatplotlib

2021-09-14 18:27:08

Spark

2021-12-07 18:24:26

數據安全

2022-05-01 22:09:27

數據模型大數據

2025-05-29 01:00:00

數據架構大數據數據湖

2022-04-18 07:37:30

數據信息知識

2020-10-29 06:09:37

數據中臺數據大數據
點贊
收藏

51CTO技術棧公眾號

主站蜘蛛池模板: 欧美xxxⅹ性欧美大片 | 久久久国产一区 | 国内精品视频在线观看 | 日韩欧美日韩在线 | 久久成 | 亚洲理论在线观看电影 | 亚洲精品区 | 久久久男人的天堂 | 91精品国产91久久久久久 | 一区二区av | 欧美日韩亚洲在线 | 日韩精品三区 | jizz中国日本 | 色先锋影音 | 激情久久网 | 国产成人久久精品 | 久久精品久久久 | 国产一区二区 | 欧美中文字幕在线观看 | 成人av一区二区三区 | 免费在线观看一区二区三区 | 新av在线 | 特级丰满少妇一级aaaa爱毛片 | 亚洲视频区 | 久久久久国色av免费观看性色 | 99色综合 | 天天色天天色 | 日本不卡一区二区三区 | 伊人热久久 | 在线成人 | 日韩欧美大片在线观看 | 久久天天躁狠狠躁夜夜躁2014 | 国产精品久久视频 | 亚洲 中文 欧美 日韩 在线观看 | 一区二区在线不卡 | 在线一区视频 | www.国产视频 | 日本精品国产 | 久久久精品天堂 | 91精品国产自产在线老师啪 | 91成人免费 |