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数据埋点的艺术

2020-02-19

定义数据埋点及其交接主要分为四个部分,梳理数据需求—定义数据指标—埋点整理—文档输出——埋点验收,前两个步骤在上文中已经详细描述过方法,本文不再赘述。

本文较为简洁,整理了梳理埋点的方法和与开发交接的方法,希望大家可以充分吸收。

埋点整理

一个埋点需要传输大量的用户数据,那么为什么要传输这些数据,都要传输那些数据则需要我们产品来定义。

定义:埋点的目的是为了收集可以体现用户场景和真实需求的行为数据。

方法:4W1H(who\when\where\what\how)—方法来自最近学习的数据课程。

某个用户在某个时间/某个地点通过某种方式完成了某个具体的事情。

A:who

目的:定位是谁完成了这个行为,用户ID应该唯一,可将行为与用户关联的指标。

常用数据:用户id(平台生成的唯一ID)、手机号、身份证、微信识别码。

B:where

目的:定位用户在什么地方完成该行为。

常用数据:IP(WEB 、手机)、GPS(手机)、自主填写位置(在乎用户希望在哪里发生这件行为,如买房/装修/当地美团)。

C:when

目的:定位用户什么时间完成该行为。

常用数据:时间戳、当地时间。

D:how

目的:定位用户发生行为时的周边环境/手段/设备尽可能还原用户所处环境即可。

常用数据:操作系统、设备版本、设备型号、网络环境(Wi-Fi、4g)、浏览器、上级页面。

E:what

目的:定位用户当前做了什么行为,行为越具体越好。

常用数据:根据业务功能需要进行设计,常用数据如下。

交易:商品ID、商品类型、购买数量、付款方式、付款金额。

搜索:关键词、搜索类型、是否为当时热词。

内容:内容ID、内容类型、浏览数、列表位置、是否喜欢。

Tips:以上内容的内容为埋点需要传输的内容(这仅仅是一个方法,帮大家整理需要包含的内容用户属性有哪些),和开发确认内容后一定要确认这些数据是在什么时间点传至后台。

事件发生时上报:用户产生某个点击行为,则将以上数据传输至后台;

某个时间点打包上报:每天、每小时上报一次用户的某些行为数据;

这个一定要确认,因为对数据的及时性要求不同,数据更新频率需要做特殊处理。

文档输出

文档输出的主要目的是为了与开发对某个数据的采集有一致的理解,同时不要有遗漏数据,同时最好记录是哪个版本有这些数据需求,以便于维护和查找。

文档必备的要素:

  • 事件名称:埋点的事件名称,如文章阅读/文章评论/关注;
  • 事件定义:用户点击社区—内容则上报该事件;
  • 包含属性:用户进行了该行为,上报事件中需要传输那些内容,如用户ID、时间、应用版本、网络环境、手机型号、IP、内容ID、内容类型、第几篇浏览;如某些属性在所有事件中都需要上传则可以整理公共属性进行管理;
  • 属性定义:说明属性的定义,如用户地址用用户主动上传的地址,如没有则用用户IP代替;
  • 属性值类型:说明传输至的类型,字符串、数值、bool;
  • 开发名称:对应的开发变量名,可以由开发进行补充。如userID、contentID;
  • 当前状态:说明当前该变量的状态。如待开发、开发中、验收中、已上线、已下线;
  • 上线版本:说明该内容在那个版本进行上线。如2.3.1;
  • 备注:备注中可记录该属性的变动情况和常见值等内容。

案例:如当前根据数据需求确认数据指标为内容浏览量,则需要统计用户的每一次内容浏览行为,根据上述的埋点数据整理方法整理的需收集的内容如下:

  • Who:用户ID,平台的用户唯一编码;
  • Where:IP(根据IP解析国家、城市、区);
  • When:时间,事件触发事件;
  • How:设备型号、网络环境、操作系统、使用版本;
  • What:文章ID、文章类型、上级页面、文章浏览数、用户浏览数。

整理为Excel大致如下:

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