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埋点和无埋点:适用场景、步骤及一站式解决方案

释放双眼,带上耳机,听听看~!

数据采集是实现产品分析、用户增长等关键要素。数据采集常见问题包括业务数据缺漏、导致缺少数据支撑识别业务问题;技术人员和业务人员无法对齐埋点口径,缺少统一管理。本文将带大家了解埋点和无埋点的适用场景、步骤和对应的解决方案,希望对大家有所帮助。

一、埋点和无埋点的优劣势和适用场景

1. 埋点,即采用capture模式,通过写代码进行数据采集

其优势在于采集的数据准确性高,稳定性强,适合对数据进行监控和分析。

当然其劣势也较明显。埋点需要跨团队合作,无法回溯历史数据,当产品经理疏漏某些埋点时,也就意味着丢失了一部分用户行为数据。

基于以上对埋点的分析,埋点一般适用于对数据稳定和准确的需求较高、并且需要长期监控和需要设置数据权限的场景。

比如某电商平台需要分析注册平台的用户的职业、年龄,这些业务属性就需要通过埋点实现。

2. 无埋点采用record模式,前端自动上报所有数据

从业务角度出发,上报的数据包括谁(who)在什么时候(when)哪个位置(where)用什么方式(how)做了什么(what)。

其优势在于减少了跨团队合作,避免了人为对埋点的缺漏,但是无法采集业务数据。比如识别到用户点击了下单,但是没办法识别到用户下单的商品内容。

基于以上对无埋点的分析,无埋点一般适用于业务属性较弱、不需要长期监控、一般采集非核心数据的场景。

比如对于用户注册登录App,到进入首页的流程转化,可以通过无埋点轻松实现。

埋点和无埋点:适用场景、步骤及一站式解决方案

二、埋点和无埋点采集的步骤

1. 埋点的步骤

由以上分析得知,埋点的一大劣势在于需要跨团队合作,其步骤如下图:

埋点和无埋点:适用场景、步骤及一站式解决方案

1)确定场景和目标

确定场景和目标的角色可能是业务方提出,产品经理或数据分析师确认。

比如,数据显示查看商品详情页的人非常多,但是最后下单的人却非常少,想要了解是这些下单用户的职业。

2)数据采集规划

需要数据分析师输出方案后和业务、技术同事确认。以下图为埋点方案框架示例:

埋点和无埋点:适用场景、步骤及一站式解决方案

3)埋点采集数据

开发基于方案采集数据。

4)数据评估和数据分析

数据分析师对收集的数据进行分析,评估数据的完整,判断是否满足目标。

5)输出优化方案

数据分析师基于一轮收集的数据所发现的问题输出优化方案。当然,技术上可能对发现的bug进行检测修复。

6)实施优化方案

若是方案问题,则数据分析师需要再次输出方案,技术进行实施。

7)持续监测评估

在往后的日子,数据分析师需要定时检测数据,技术检测技术实现问题。所有的更新均需要有更新记录存档。

2. 无埋点的步骤

对比与埋点的步骤,无埋点的步骤中需要参与的角色基本需要技术一方,较好避免了跨团队合作的成本,所有角色均可以在可视化工具中查到对应的数据,可见下图:

埋点和无埋点:适用场景、步骤及一站式解决方案

三、“埋点”+“无埋点”的一站式解决方案

1. 为什么要“埋点”+“无埋点”?

基于以上我们对埋点和无埋点的优劣势和步骤分析,可以得出:

  • 无埋点效率很高,避免多团队沟通,快速且可涉及范围广,不会受系统升级改版和复杂的交互影响。
  • 埋点能够收集更多深入的业务属性,对业务影响较大。

因此,采用“埋点+无埋点”的方式,一方面能提高效率,快速满足埋点的广度,另一方面能够深入采集,挖掘埋点的深度。

2. 怎么采用“埋点”+“无埋点”解决方案?

解决方案的关键在于:找到和场景相匹配的埋点方式。

以一个用户在外卖平台点奶茶到最后下单支付的流程为例:

埋点和无埋点:适用场景、步骤及一站式解决方案

在整个过程中,用户所触发的行为事件包括过程型事件(不具备深入的业务属性),也包括结果型数据(具备一定业务属性),采用“埋点+无埋点”的方式,能够将效率发挥到极致,并且也收集到符合广度和深度的数据。

参考文献:

1)《数据采集与指标分析》

2)《首席增长官》

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