关于数据埋点,你需要了解这些基本知识

本文作者从工作实践出发,梳理总结了关于数据埋点的相关基本知识,与大家分享 。
产品汪每天都在和数据打交道,你知道数据来自哪里吗?
移动app端内的用户行为数据大多来自埋点,了解一些埋点知识,能和数据分析师、技术侃大山 , 参与到前期的数据采集,更重要是让最终的埋点数据能为我所用,否则可怜巴巴等上几个月是常有的事 。
埋点类型
根据埋点方式,可以区分为:
手动埋点半自动埋点全自动埋点
秉承“任何事物都有两面性”的道理:自动程度高的 , 能解决通用统计,便于统一化管理,但个性化定制需求难满足,成本较低;偏手动的,能满足个性化需求 , 但容易出错和疏漏,成本较高 。
上报方式:
客户端上报服务端上报
客户端能记录一些通用页面PV、UV、
客户端上报埋点数据流转如下图:
为例 , 按漏斗思维和用户的行为路径拆解,有哪些数据可能需要获?。?
打开APP人数(客户端登录损耗)->首页/栏目访问人数(访问占比)->刷新或点击人数(刷新或点击人数占比)->点击人数(点击率)->阅读时长/停留时长(读完率、阅读进度)->跟帖/收藏/分享等互动行为(互动率)->回流人数(回流率、病毒传播系数)
以上环节怎么对应上埋点?
根据行为属性 , 埋点事件大致分为以下几类 , 并不唯一:
埋点事件下的信息怎么看?如item_id:”114774”,冒号前是字段(key),冒号后是值(value),//后的是注释 。
以视频浏览事件(_vdE)为例:
字段注意点和应用场景:
item_id:内容id,易错传为序列idtype:内容类型,如图文、视频、音频,可区分内容类型作分析referer_id:上一页面内容id,可用于相关推荐业务的分析_pt/_pi/_pm系列:定位页面和模块 , 可用于不同业务线的分析,例如首页、要问频道、正文页等_pre_系列:追踪了上一级页面,可用于用户行为路径分析
除了关注字段的定义和场景外,还需留意上报时机 , 定义尽可能周全,就以此视频浏览事件为例:
页面退出(销毁)时:点击返回等切换到其他视频:点击上下集,点击相关视频等按home键退出时锁屏时app杀死时
以刷新事件(_fsE)为例:
direction:可供产品汪区分上拉、下拉作刷新行为的分析 。你可能会发现,除自动刷新外,大部分用后喜欢上拉刷新,但下拉刷新的广告位更值钱(有问题存在就有工作要做了) 。auto_type:在新session,打开app到达首页会有一次自动刷新(即用户没有手动操作) , 可用于分析用户主动刷新的行为 。
以评论事件(_cmE)为例:
从以上埋点,我们能获取哪些数据?
每篇内容的评论数,可区分内容类型、栏目、评论类型、位置;结合获取到的用户id,还可以从用户维度分析 。
以上埋点字段仅做示例说明,需要根据实际的数据需要来增删字段 , 定义要明确,场景要详?。?避免出现“想要分析次均阅读进度,却发现没有相关字段”的窘境 。
五花八门的用户id
【关于数据埋点,你需要了解这些基本知识】用户id是用户的唯一标识,是该用户在应用里活动的“身份证”,但它在获取的时候可是五花八门的 , 曾经某产品汪提供的deviceid和数据分析师手上的uuid完全对不上,ab实验得重做,所以懂多点儿概念提前问一问准没错 。
(用户id获取示例)
以iOS系统的用户id获取为例 , 先补充几个概念 。
IDFA(广告标识符,Advertising Identifier),是苹果公司提供的用于追踪用户的广告ID , 同一手机的不同APP对应着相同的IDFA,IDFA可通过以下步骤重置:设置-隐私-广告-还原广告标识符 。因为IDFA会存在取不到的情况,因此需要选用其他的ID作为DeviceID 。在取不到IDFA的情况下,选用IDFV 。IDFV(Vindor标示符,IdentifierForVendor),一般用于追踪用户在应用内的行为 , 每个设备在所属同一个Vender的应用里值是相同的 。如果用户删掉了该vender的所有APP,IDFV将会被重置 。UUID(通用唯一标识码,Universally Unique Identifier),通用唯一识别码,每次生成均不一样;第1次生成后UUID后,需要保存到钥匙串(keyChain)中;应用被删除再重装时,仍然可以从钥匙串得取到UUID;在一台设备上,同一个开发者账号的所有APP , 可获取到相同的UDID;刷机或者重新安装系统后,UUID将重新生成 。
鉴于没有任何一种标识符能百分百准确获?。椅司】赡芑袢∮没d,会有一个退而求其次的获取逻辑,即先取IDFA的值,取不到IDFA时去取IDFV的值,再取不到时IDFA时,则生成UUID 。
获取用户id逻辑示例:
iOS:先取user-DA;如果user-DA为空或者为00000000-0000-0000-0000-000000000000,取user-DV;如果user-DV为空,取deviceidAndroid:先取imei;如果imei为空或者为02:00:00:00:00:00,取deviceid埋点踩过的坑
字段和值
id字段指内容id , 错传序列id,导致无法读取用户浏览的内容,丢失用户阅读历史(影响个性化推荐) 。当内容是合集时 , item_id传合集id还是主视频id需提前定义
上报时机
需明确定义,如:不同端的文章浏览事件切换前后台时的上报时机需统一 , Android切前后台都上报,iOS仅切前台时上报 , 导致两端的人均阅读数差异大 。需正确上报 , 如:视频浏览事件出现同一个用户的同一条数据重复上报(事件、时间戳、用户id等都相同),使统计的浏览量偏大 。
统计
栗子1:过滤浏览事件中时长>=10 ms 和 时长<10000000 ms 的异常数据 。栗子2:过滤刷新事件中单个用户每天几千几万次刷新的异常数据 。埋点注意点埋点问题需跟版本修复 , bug修复周期长:手动埋点如果出现漏埋或埋错的情况,必须依赖下一个版本发版,才能看到数据(发版还需时间覆盖,很伤),想周全+多测试=高效率定义明确 , 格式规范,正确上报测试环节很重要(老生常谈)日常反馈bug姿势
产品汪反馈bug是家常便饭 , 甩个bug截图可能会被忙碌精分的开发直接无视,掌握反馈bug的正确姿势:
截图提供自己的app账号或手机信息Android:提供imei(手机数入*
结语
只要产品仍在迭代,就需要更新埋点以供数据分析使用 , 可以说埋点将伴随产品终生,携手埋点,头发也将越来越少,且行且珍惜 。
以上就是朝夕生活(www.30zx.com)关于“关于数据埋点,你需要了解这些基本知识”的详细内容,希望对大家有所帮助!

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