小程序埋点(小程序可以埋点吗)

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本篇文章给大家谈谈小程序埋点,以及小程序可以埋点吗对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。 埋点功能就是数据分析的力量吗? 在日常工作中,很多时候我们都会用到数据分析的方法,优质的数据分析能够帮我们快速的找到问题所在;产品经理在日常工作中也需要对数据分析的方法有一定的掌握,更好的提高工作效率;本文作者分享了关于数据埋点和日常数据分析,我们一起来了解一下。数据反馈,不仅能验证我们的产品是否符合市场的预期,而且还能为我们优化产品,迭代产品提供需求,建立产品的优化飞轮。

本篇文章给大家谈谈小程序埋点,以及小程序可以埋点吗对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。

埋点功能就是数据分析的力量吗?

在日常工作中,很多时候我们都会用到数据分析的方法,优质的数据分析能够帮我们快速的找到问题所在;产品经理在日常工作中也需要对数据分析的方法有一定的掌握,更好的提高工作效率;本文作者分享了关于数据埋点和日常数据分析,我们一起来了解一下。

数据反馈,不仅能验证我们的产品是否符合市场的预期,而且还能为我们优化产品,迭代产品提供需求,建立产品的优化飞轮。

因此,数据分析是形成整个产品工作闭环中,必不可少的一环。

去年我们团队上线了一个新的产品,上线后,由于一直招不到合适的数据产品经理,因此团队让我先暂时支持下数据产品的基础工作。

于是,在这期间,我成了半个数据产品,在支持了一段时间的数据工作后,也建立了对数据的基本认知。

所以今天,我先从埋点开始,介绍下数据埋点工作过程中要了解的要点,同时补充介绍下,在数据分析工作中,可以直接应用一些分析框架和工作方法。

一、数据埋点与事件管理

1. 什么是埋点、事件、参数

埋点,是通过在程序中植入代码的方式,记录用户在软件(web、app、小程序)上的操作行为的技术手段。

事件,是记录用户在软件中操作行为的标签,如,用户在首页的曝光事件、按钮的点击事件等。

而在事件中,为了进一步区分事件的范围,更好地进行数据分析,会增加事件的“参数”,用来框定某个范围内的数据。如,时间参数、城市参数,就是用来筛选某个区间内事件上报数据的。

假如,我们要看到3月20日的产品首页曝光人数。

我们首先可以在首页中增加带有“时间”参数的“曝光”事件埋点。

在查询时,可通过代码在数据库中找到“首页曝光”这个事件,并在时间上选择“昨天”这个时间参数。

就可以得到昨天在首页曝光的用户数。

2. 事件分类

事件是通过用户在软件中留下的痕迹,来进行统计和上报的。

因此,从用户痕迹获取的维度上来看,事件可分为:基础事件和行为事件

1)基础事件是用户的属性标签,可用来建立用户画像的;如,用户id、城市、地址、年龄、经纬度、设备、ip地址、运营商、网络等信息,都属于基础事件。

2)行为事件就是用户在软件上的行为标签;如,曝光pv/uv、点击pv/uv、停留时长等,都属于行为事件。而根据用户操作的行为,行为事件又可进一步细分出以下三类:

点击事件,指用户在软件中的点击,如用户在某个按钮、某个功能的点击,都记录为一次点击事件;曝光事件,指用户打开页面的行为,如用户在某个页面上曝光一次,记录为一次曝光事件;页面事件,指用户在页面中的操作,如,通过统计A用户在B页面停留时长;

3. 埋点的方式

介绍完事件分类之后,我们再来看下埋点的两种主要方式:

1)私有化部署

全部功能都自己开发,在代码中写入事件和上报逻辑,并搭建起相应的查询后台,埋点后,事件上报到对应的平台即可进行可视化呈现。

私有化部署的优势是:数据安全性高;且可根据业务需要,定制埋点逻辑;

但缺点也同样明显,就是不论是埋点开发还是可视化平台的搭建,所耗费的成本都比较高;

所以,一般只有大厂或相对成熟的产品,才会选择私有化部署的方案。

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数据埋点技巧

移动互联网时代,无论是Android、iOS还是小程序,都有很多成熟的解决方案,无需花费很多的时间去处理埋点的事情,而且基于第三方提供的SDK进行埋点,在数据处理和分析上也有很大的优势。

但是在之前的PC互联网时代,除了网页端有百度统计、谷歌分析等,客户端的埋点似乎没有一套能拿出来可供大家讨论的解决方案,我就基于我的工作经验和理解,给大家分享一下PC客户端的埋点。

PC客户端的埋点

首先,在PC上,我们得知道我们需要统计些什么内容。

一个PC客户端,无论是工具类的还是内容类的,我们都希望知道我们提供的服务的效果。那么,我们从一个客户端安装、运行到最终被卸载来看看。

就拿产品使用较多的工具“Axure RP”来举例吧。如果“Axure RP”是我们自己的软件,首先我们需要知道被安装了,之后,我们关注激活情况,也就是使用,到最后,被卸载了,这一整个环节,构成了一个生命周期。 重点来了,对于这个生命周期,所有你想知道的关于“Axure RP”的情况你都可以统计到。

1.软件的安装

在PC客户端安装的过程中,流程一般是这样的:①运行安装包②弹出安装界面提供给用户操作③执行安装过程-写注册表、启动项、计划任务等④执行安装过程-创建安装的文件夹(③和④可以交换)。

在这个环节,我们一般需要知道:

安装包被运行了

在安装界面用户做了哪些操作

我们的安装过程是否正常执行

我们最终是否安装成功

在PC上,只要我们的安装包运行起来了,无论是弹出安装界面、写注册表还是创建文件,这些都是安装包可以控制的,所以我们能通过安装包进程,将整个安装环节的所有数据记录下来发送到我们的后台并记录下来 (这里要重点记住,由于安装是一次性的动作,所以统计一定要发实时的) 。

2.软件的使用

软件的使用,包括启动软件、使用功能和退出软件。

在PC上,软件的启动有很多种方式,例如开机自启动、计划任务、手动点击快捷方式,我们继续以“Axure RP”举例,当我们装上了“Axure RP”后,会在桌面、开始菜单中,创建快捷方式(有些程序会在任务栏上也创建),同时,会将后缀名为“rp”的文件默认打开方式调整为“Axure RP”。

对于启动, 我们就有了三种方式:桌面快捷方式、开始菜单快捷方式和默认软件打开,所以我们需要统计软件是否被启动了,是如何启动的。

对于使用功能, 当软件运行起来后,其进程就会启动,这个时候就跟移动端的应用类似,我们需要统计一系列事件,每个功能的使用情况、功能状态、付费、登录等一系列信息(区别于移动端的是,在PC上一般这些统计都是做单点统计,例如统计弹窗的弹出、功能的点击、某个状态,对于相互关联的一组事件统计是比较复杂的,需要定义结构体,在一条统计中包含很多组字段信息,因为没有成熟的SDK集成,所以基本都要自己定义埋点,复用性较差)。

这部分统计分为公共统计和专用统计。公共统计就是基本信息,常用的是用户标识、用户基本信息、计算机硬件信息和其他的可复用的;专用统计就是针对你的功能,你想了解哪些情况,针对性进行埋点统计。

对于软件退出, 这就比较简单了,是正常退出还是异常退出?软件使用了多久退出?

3.软件的卸载

软件卸载的流程包括启动卸载程序、用户操作、删除注册表及文件等操作、完成卸载。

在这个过程中,我们主要关注两方面的信息,一方面是用户怎么卸载的?是主动使用卸载程序,还是通过一些管理软件进行卸载;另一方面是用户为什么要卸载,这个时候我们可以在卸载的界面中给用户提供选择,以获取用户的反馈。

该怎么埋点

1.埋点的分类

(1)时效性

PC客户端一般情况下都比较复杂,子功能很多,可统计的内容很多,为了节省带宽,我们不可能每次都实时将数据传输回来,而且很多时效性不是很强的功能没有必要实时上报。

实时统计

当功能触发时或达到一定条件,立即将统计回传,一般情况下用于时效性比较强的功能,例如活跃统计、营收类统计,我们需要实时分析并调整策略。

延时统计

统计不立即回传,将统计积累,达到一定的条件或者一定的时间,统一将这部分统计回传,一般情况用于时效性不强的功能,例如采集设备信息、获取某些功能的状态、常规功能的统计,这部分统计使用范围比较广,一般都是隔日发送,有一天的延迟,统计的信息晚一天不会对分析产生较大的影响。

(2)埋点的作用

常规的基础统计

每次统计都需要发送,可以理解为公用统计,这部分统计是将几乎所有的统计都需要的部分包括进来,封装成一个统一的部分,每次发送统计都会带上这些内容,方便管理,节省后续埋点时间。

功能统计

针对特定功能,当功能被使用或者生效的时候,我们需要统计效果或者状态,可以理解为专用统计,不同于移动端,PC一般没有第三方提供的SDK,需要每个专用统计自己埋点,维护大量的统计内容,不过在一个公司内部,可以统一设计规范,方便维护。

(3)数据类型

结构体

统计连贯的事件,各项信息之间的关联很重要。

计数

统计某个行为发生的次数。

字符串

统计内容。

整形

统计数值,也可用来统计状态。

布尔型

统计需要判断的类型,一般使用场景较少,为了方便计算,大部分被整形和字符串替代。

2.数据埋点实例

(1)软件安装

场景:统计安装过程中的信息

(2)软件的使用

场景:软件启动后,用户使用了分享功能,将自己做的原型分享到了云端,最后用户关闭了软件。

要注意的是,软件启动和关闭,看需要是可以调整的,如果你只是想知道是不是启动了,来判断活跃,那么仅仅需要启动的时候发送个整型的值标识即可;如果想知道更详细的信息,比如启动方式、启动时间等等,可以定义结构体,将这一刻更多的信息发送回来,可灵活定义。

(3)软件卸载

卸载跟软件安装类似,这里就不赘述了。

在这里,如果希望收集用户的卸载原因,可以定义一个字符串,将用户填写的内容上报,这种形式的数据如果太多,不太利于分析,所以看产品情况可灵活设置。

支付宝小程序: 如何做好小程序埋点?

一. 埋点还是埋雷?数据埋点的五大“坑”

在接触过上百家头部客户中,诊断和参与了数百次的数据体系搭建工作。几乎80%的开发者都没有科学的埋点规划,只采集显性数据,而更深层的与事件、参数相关的隐性数据,都没有采集到。埋点规划并不难!但为什么大部分企业都做的不太好?埋点规划需要整合产品、运营、技术和业务等跨部门的需求,运营同学不太懂技术、技术同学不太懂业务、产品同学不太懂埋点。

埋点的常见的问题有那些呢?

遗漏 :指的是埋点采集不全面,有可能重要的数据并没有采集到,会对数据分析造成比较直接的影响,出现这个问题的原因是前期数据分析需求不清晰。

 

杂乱 :前期并没有进行事件结构化的设计,想一出是一出。通常是想到一个需求,就把这个需求提供给技术进行埋点。例如:某一个位置或者某一个功能的点击行为,就当做一个事件进行采集,看上去采集和查看很容易,但随着时间跟需求的增加,当采集了大量零散的事件之后,需要在统计工具中通过分组分析时,就会比较麻烦。

 

低效: 在事件设计的时候,会去做结构化处理。但事件设计的参数逻辑会有问题,通常都是以大的页面这种框架的思维去进行设计。举个例子:部分客户在设计时,会按照页面的思路去进行事件采集,当产品结构产生变化时,原有事件调整概率会比较大,因为之前都是按页面结构去设计,页面的调整直接影响事件采集。

 

无用 :指的是数据虽然采集了,但分析时根本用不上,这个问题主要有2个原因导致,一是前期需求不太清晰,另一个是之前的采集需求都是由不同人提出的,由于中间人员变动,很多采集需求就不清楚了,并且也不敢下掉,因为并不清楚这个事件是否还有人使用。

 

复用: 指的是事件重复采集,或者是需求重复,这个同样是与多个人提需求有关,并没有一个人去做整合管理,或者是说,没有一个工具去帮忙我们做管理。

  如果想要避免这些坑,就需要坚守五个原则:

需求清晰 合理设计 实施规范 结果可验 规范管理

支付宝小程序: 如何做好小程序埋点?Part IV 埋点实施实战

埋点实施应该注意些什么呢?

埋点实施

下图为一个资讯行业的事件埋点模版,可以参照这个模板去进行梳理并提交给技术。友盟+ 开发者数据银行产品中的智能采集平台就可以按照这个模板,直接帮我们生成对应的埋点方案,并协助我们进行后续的事件管理。

市场上主流支持的四种埋点方式,分别是 代码埋点、服务端埋点、可视化埋点和全埋点。

代码埋点: 支持事件与参数这种结构化的使用方式,弊端是想增加或修改事件,都需要重新发版,用户更新后才能采集。 服务端埋点 :通常用于业务数据的采集,例如:付费成功、用户注册等,这个场景会选择用服务埋点进行采集。 可视化埋点和全埋点 :都是解决整个App前端操作的一些点击行为,例如说某些按钮、页面,每一个点击都能监测。但差异点在于可视化埋点只能看到圈定后的数据,那么全埋点则是在圈定时,历史数据也能去追溯。但这两个埋点的弊端是散点采集,每一个点击行为都是一个事件,在数据分析时,事件的量级会较大,不易于分析,而且它只能是取这种点击行为的事件,并不能把参数带过来,你可以理解为它就是一个纯扁平化的一个事件采集。

针对需求的不同,数据采集方式应该是结合使用的,以友盟+为例,友盟+现在支持两种埋点方式,代码埋点和可视化埋点,开发者可以结合使用,去满足事件方案的采集需求。

 

埋点验证

埋点后可通过三种方式验证:

打印日志,开启debug去打印Log,去验证触发事件log是否有上报,这种方式需要技术来配合验证 集成测试,以友盟+为例,只需要让技术注册一个测试设备,就可在你这个测试设备上去启用你的App,在去触发事件,产品、运营的同学就可直接测试埋点情况。 也可以使用市场上智能验证的工具,以友盟+为例,可先注册设备,自动去识别整个埋点的情况,且日志是实时的,可产出事件的验证报告。

智能验证,可以帮您智能验证这些事件的点是否采集了,是否有遗漏,最后会定期给出体检报告,详细的明细都会有。在友盟+的智能采集页面就可以智能验证埋点,只需要注册一个测试设备,这个测试设备填加完之后会实时把客户这些埋点的数据进行验证,到底是成功还是异常,以及测试的时间是什么都会有详细的数据。

综上所述:一个公司的埋点要可见、可控、可管,如果一家公司不清楚自己的埋点结构,便是在错误的数据上长期持续经营业务,越走越错。合理的埋点方案,可以使埋点能够智能调试和验证,大幅降低埋点采集的成本,从而最终达成数据质量的根本性提升。

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