百度竞价数据埋点都有哪儿些技术?百度埋点数据分析
最近接到了一个数据埋点的需求,刚接到的时候比较懵,因为我连数据埋点是什么都不知道,所以就学习了解了一下,下面简单讲一下数据埋点那些事儿!其实是因为我深入讲不了,同志们还需努力啊。
一、什么是数据埋点
数据埋点是数据采集的一种重要方式,主要是记录和收集终端用户的操作行为数据并进行存储传输。
通俗点讲,就是在APP或者web产品中植入一段代码,用来监控用户的行为。用户一旦触发了该事件,比如用户点击了一个某按钮,埋点代码就会记录下用户点击按钮的这一个行为。
二、埋点的作用
做为一个APP或者网站的负责人,肯定是想要知道用户进入APP或者网站后都干了什么比如对哪儿个页面更感兴趣、他们都点击了什么按钮、这些用户都是什么样的人。知道了这些信息APP或者是网站的负责人才可以更好的去优化自己的APP和网站,策划更受用户喜爱的活动。而要拿到这些信息就需要在APP和网站上进行埋点记录这些信息。
三、数据埋点都有哪儿些技术
目前常见的前端埋点技术有三类,代码埋点、半自动埋点、无埋点(全埋点)
代码埋点:代码埋点就是在你需要统计数据的地方写入相关的埋点代码来记录用户的关键行为,拿登录按钮为例当用户点击登录的时候,除了会执行登录的代码逻辑也会执行相应的埋点代码比如记录点击次数点击的时间等;
半自动埋点(可视化埋点):代码埋点需要一个一个的去写代码进行埋点,但是有很多的埋点是类似的比如记录按钮的点击次数或者是某一个页面的浏览时长,对于这类埋点我们完全可以用一套埋点手段进行处理。半自动埋点就是将部分埋点标准化,做成SDK,实际埋点的时候只需要调用SDK进行下发就行了。最近盛行的可视化埋点也是半自动埋点的一种方式,可视化埋点通过可视化的交互手段代替写代码,用过DW和一些在线制作H5小工具的朋友会更容易理解,通过可视化埋点工具可以可视化的编辑埋点行为并调用埋点SDK。
全埋点:全埋点和可视化埋点原理基本一致,区别在于无埋点是先遍历所有的控件和操作行为的组合情况,然后再将这些组合情况全部返回交给埋点后台,由数据分析人员选择对哪儿些组合的埋点数据进行分析。
四、不同数据埋点的优劣势
代码埋点
优点:使用者可以高度自定义的选择需要埋点的事件,精确的选择什么时候发送数据。
缺点:埋点工作量比较大而且必须由技术人员完成且出错几率较大,此外代码埋点的更新需要依赖于APP的更新,如果用户没有更新APP则无法获取到这一批用户的数据。
可视化埋点
优点:通过可视化的交互手段等调用埋点SDK可以快速完成埋点,埋点上传的信息也比较规范,便于后期数据处理。除此之外,可视化埋点可以由产品运营等工作人员进行节省开发资源。
缺点:可视化埋点能够覆盖的埋点功能有限,并不是所有事件都可以通过这种方案来进行的,只使用于比较简单的APP,如果版本过多,页面较多比较容易导致管理混乱。
全埋点
优点:从根本上解决了漏埋问题,缩短了埋点周期,需要时直接取数据进行处理即可;
缺点:全埋点会收集所有的数据,会给数据传输和服务器带来较大的压力;
五、提出数据埋点需求
1.明确目的
数据埋点只是数据采集的一种形式,我们获得这些数据一定是为我们的某种目的服务的,比如减少用户注册流失率,又比如提升运营活动的转化率。作为产品、运营等工作人员必须要先明确自己的目的是什么,这样才能知道自己需要什么数据。
2.设计指标
在这一步骤上我们需要基于目的去进行拆分,剥离出关键流程,提炼出关键的指标。
在此我们以刚刚提到的减少用户注册流失率为例进行拆分。首先我们要看一下用户注册的流程是什么,了解用户都进行了哪儿些操作。
注册流程:进入注册>注册信息填写>获取验证>注册成功
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有了上面的流程,那么关键指标就很清晰了,我们需要统计每一步之间的转化率。比如进入注册页面到点击注册这一步的转化率。
3.定义事件
什么是事件呢?简单来说就是用户的每一个行为,比如一次点击,一次浏览行为。还以上面的注册为例。如果要统计从进入注册页面到点击注册这一步的转化率,我们最少需要统计两个事件。
1)点击进入注册页面的用户数;
2)点击注册按钮的用户数;
除此之外还可以统计单个用户在注册页面的停留时长,注册按钮点击次数等作为数据补充。
4.提出需求
每一个事件其实就是一个埋点需求,到这一步我们需要把需求描述清楚提给开发的同事让他们去埋点。
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这样的一份表格还可以增加更多项,比如备注、参数值等,让项目的所有人员都能看明白也方便后期进行修改维护。
5.埋点需求管理
如果是一个比较大且长期的项目的话,会存在很多埋点,我们在埋点之前需要对新增埋点进行梳理并且和历史埋点进行比对,确定是否已有历史埋点可以满足我们的需求。
除此之外埋点文档要及时维护,对于已经废弃的埋点要及时去除或标记,新增的埋点也要及时补充更新上去,并且埋点文档要按维度模块管理。
六、其他
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