產(chǎn)品經(jīng)理的數(shù)據(jù)埋點(diǎn)知識(shí)

很多產(chǎn)品經(jīng)理因?yàn)閳F(tuán)隊(duì)沒(méi)有數(shù)據(jù)分析師或用戶(hù)量還不夠多,沒(méi)必要養(yǎng)一個(gè)數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì),還必須要自己兼任數(shù)據(jù)工作,由此數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)埋點(diǎn)是產(chǎn)品經(jīng)理必然會(huì)接觸的一個(gè)工作事項(xiàng)。

數(shù)據(jù)可以幫助產(chǎn)品經(jīng)理去衡量產(chǎn)品的功能效果,從0到1開(kāi)始,數(shù)據(jù)指標(biāo)幫助產(chǎn)品經(jīng)理不斷建立導(dǎo)航和方向。

而數(shù)據(jù)的來(lái)源主要分為三種, 服務(wù)端自有數(shù)據(jù)、埋點(diǎn)數(shù)據(jù)、和第三方的數(shù)據(jù)匯總而來(lái)的。

而埋點(diǎn)數(shù)據(jù)來(lái)自產(chǎn)品經(jīng)理提前進(jìn)行數(shù)據(jù)需求匯總、根據(jù)埋點(diǎn)文檔由開(kāi)發(fā)執(zhí)行獲取的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)還包含涉及到運(yùn)營(yíng)活動(dòng)。

對(duì)于一個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理來(lái)說(shuō),搞清楚如何埋點(diǎn)以及埋點(diǎn)技術(shù)的實(shí)現(xiàn)下才能做好數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的獲取。

埋點(diǎn)的實(shí)現(xiàn)原理,對(duì)于產(chǎn)品經(jīng)理來(lái)說(shuō)只要知道是通過(guò)植入代碼實(shí)現(xiàn)的,如下是Google analysis 的埋點(diǎn)方式

將其放在代碼里,就可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)效果,往往是T-1。

產(chǎn)品經(jīng)理的數(shù)據(jù)埋點(diǎn)知識(shí)

放入后就可以顯示埋點(diǎn)后的數(shù)據(jù)效果了。比如活躍、用戶(hù)訪問(wèn)等。

產(chǎn)品經(jīng)理的數(shù)據(jù)埋點(diǎn)知識(shí)

埋點(diǎn)是數(shù)據(jù)領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ),也是互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用里的一個(gè)俗稱(chēng)。它的學(xué)名應(yīng)該叫做事件追蹤,對(duì)應(yīng)的英文是Event Tracking。 它主要是 針對(duì)特定用戶(hù)行為或事件進(jìn)行捕獲、處理和發(fā)送的相關(guān)技術(shù)及其實(shí)施過(guò)程。

用戶(hù)基本屬性數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、商品數(shù)據(jù) 是直接通過(guò)用戶(hù)錄入或者行為觸發(fā),在數(shù)據(jù)庫(kù)里面產(chǎn)生記錄。而 流量數(shù)據(jù)或者說(shuō)用戶(hù)行為數(shù)據(jù) ,則需要識(shí)別具體的每個(gè)行為。通過(guò)埋點(diǎn)就可以取得這部分?jǐn)?shù)據(jù)。

到底怎么落地做數(shù)據(jù)埋點(diǎn),這篇文章會(huì)詳解。同時(shí)會(huì)介紹下互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品下三種常見(jiàn)的數(shù)據(jù)埋點(diǎn)方法、和三個(gè)埋點(diǎn)階段。數(shù)據(jù)埋點(diǎn)3個(gè)階段

數(shù)據(jù)埋點(diǎn)從資源投入和技術(shù)成本來(lái)說(shuō)會(huì)分為3個(gè)階段,其中第二個(gè)和第三個(gè)階段是相同的數(shù)據(jù)架構(gòu)屬于穩(wěn)步發(fā)展的結(jié)果,第一個(gè)和第二個(gè)變化就會(huì)非常明顯。

分別數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的階段主要和數(shù)據(jù)需求息息相關(guān),產(chǎn)品會(huì)經(jīng)歷從早期總覽數(shù)據(jù)、到業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、再到精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)3個(gè)階段需求。

1.數(shù)據(jù)埋點(diǎn)初級(jí)階段

在這個(gè)階段主要是要是產(chǎn)品早期,還沒(méi)有明顯的市場(chǎng)反饋,以統(tǒng)計(jì)有用戶(hù)基礎(chǔ)的日活躍、用戶(hù)注冊(cè)數(shù)、用戶(hù)增長(zhǎng)趨勢(shì)、用戶(hù)活躍趨勢(shì)的數(shù)據(jù)即可判斷產(chǎn)品是否商業(yè)化正確,這時(shí)候需要的是標(biāo)準(zhǔn)平臺(tái),比如第三方平臺(tái)下的百度統(tǒng)計(jì)、騰訊數(shù)據(jù)分析、神策數(shù)據(jù)等這些都是可以完成的。

通過(guò)植入SDK或API就可以完成數(shù)據(jù)的獲取,在第三方平臺(tái)進(jìn)行查看。 開(kāi)發(fā)工作量低、速度快、幾乎不用維護(hù)

2.數(shù)據(jù)埋點(diǎn)中級(jí)階段

隨著用戶(hù)量的上升,我們會(huì)得到用戶(hù)行為和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),需要進(jìn)行一些深度化的行為操作數(shù)據(jù),觀察用戶(hù)行為下業(yè)務(wù)的變化,找到用戶(hù)和產(chǎn)品質(zhì)檢的一些規(guī)律,逐步投入和加大運(yùn)營(yíng)。

為了 數(shù)據(jù)的安全和 可以更加全鏈路 的數(shù)據(jù)分析 ,這個(gè)階段則需要手動(dòng)埋點(diǎn)和第三方一起使用,逐步從第三方過(guò)度到自家數(shù)據(jù)體系里。

同時(shí)判斷是否還要繼續(xù)用第三方平臺(tái)還是自己搭建一個(gè)數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì),看數(shù)據(jù)的開(kāi)銷(xiāo)成本即可,比如購(gòu)買(mǎi)第三方數(shù)據(jù)平臺(tái)一年的費(fèi)用已經(jīng)是100萬(wàn)養(yǎng)人成本,有自己的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)則花100完顯然可以達(dá)到更加精細(xì)化和定制化的效果。

4.數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的高階階段

這個(gè)階段基本不僅是數(shù)據(jù)采集和獲取了, 數(shù)據(jù)變得非常豐富。如何為業(yè)務(wù)和產(chǎn)品功能迭代找到突破,是這個(gè)階段關(guān)鍵點(diǎn)。

精益數(shù)據(jù),用戶(hù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),業(yè)務(wù)智能是這個(gè)階段的運(yùn)營(yíng)特點(diǎn)。

此時(shí)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)會(huì)往往獨(dú)立出來(lái),以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的方式單獨(dú)存儲(chǔ)

數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的三種方法

1.手動(dòng)埋點(diǎn)(傳統(tǒng)埋點(diǎn))

這種埋點(diǎn)適用于代碼階段,產(chǎn)品功能還不完善。比較代表的方案是利用百度統(tǒng)計(jì)、神策來(lái)實(shí)現(xiàn)代碼植入,用其對(duì)應(yīng)的免費(fèi)版即可。

2.動(dòng)態(tài)(可視化)埋點(diǎn)

這種方式可以不需要再手動(dòng)埋點(diǎn)了,但缺點(diǎn)是因?yàn)楸O(jiān)控機(jī)制導(dǎo)致產(chǎn)品的響應(yīng)速度有影響。維護(hù)成本低,但效率低

3.全埋點(diǎn)

這種埋點(diǎn)方案效率高、同時(shí)也無(wú)需要后期維護(hù),但唯一的問(wèn)題就是靈活低,想針對(duì)某類(lèi)事件進(jìn)行埋點(diǎn),可能沒(méi)有覆蓋則需要手動(dòng)介入。

下面這張圖是來(lái)自網(wǎng)絡(luò)上更新的三者埋點(diǎn)技術(shù)優(yōu)劣勢(shì),大家可以自己選擇

產(chǎn)品經(jīng)理的數(shù)據(jù)埋點(diǎn)知識(shí)

沒(méi)有絕對(duì)好的埋點(diǎn)方式,只有自己產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)最適合的。一般是根據(jù)前面提到的,從產(chǎn)品用戶(hù)量的變化逐步影響埋點(diǎn)的技術(shù)方案。需要不斷維護(hù)和更新的埋點(diǎn)文檔

埋點(diǎn)文檔是一種數(shù)據(jù)規(guī)范,概述了您打算跨段源收集的事件和屬性。制定一個(gè)全面的跟蹤計(jì)劃需要時(shí)間和精力,需要跨組織內(nèi)的一系列團(tuán)隊(duì),并且需要深入了解產(chǎn)品的業(yè)務(wù)目標(biāo)。然而,一旦創(chuàng)建了埋點(diǎn)文檔,跟蹤計(jì)劃就成為一種非常有價(jià)值的資源。而產(chǎn)品經(jīng)理在數(shù)據(jù)埋點(diǎn)中輸出物就是一份埋點(diǎn)文檔和規(guī)范。

在設(shè)計(jì)埋點(diǎn)文檔時(shí),從推動(dòng)業(yè)務(wù)價(jià)值的關(guān)鍵指標(biāo)開(kāi)始。關(guān)鍵指標(biāo)可能包括新用戶(hù)注冊(cè)、收入、產(chǎn)品使用等。

數(shù)據(jù)埋點(diǎn)文檔定義了關(guān)鍵指標(biāo)后,定義哪些用戶(hù)操作有助于跟蹤或改進(jìn)這些關(guān)鍵指標(biāo)變得更加容易。每個(gè)用戶(hù)操作映射到一個(gè)不同的事件,開(kāi)發(fā)工程師可以在track()調(diào)用,在代碼段中跟蹤它。跟蹤的埋點(diǎn)也可以進(jìn)行驗(yàn)證。在代碼里標(biāo)識(shí)()page()和group()2個(gè)調(diào)用。

2.埋點(diǎn)文檔撰寫(xiě)格式

一個(gè)埋點(diǎn)文檔主要包含下面字段,如果你還沒(méi)有埋點(diǎn)文檔則可以用下面的字段直接創(chuàng)建一個(gè)屬于自己的數(shù)據(jù)埋點(diǎn)文檔。用Excel列表即可。

事件名稱(chēng):埋點(diǎn)的事件名稱(chēng),如文章閱讀/文章評(píng)論/關(guān)注;

事件定義:說(shuō)明事件是什么,如何觸發(fā)。如用戶(hù)點(diǎn)擊社區(qū)—內(nèi)容則上報(bào)該事件;

包含屬性:用戶(hù)進(jìn)行了該行為,上報(bào)事件中需要傳輸那些參數(shù)。如用戶(hù)ID、時(shí)間、應(yīng)用版本、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、手機(jī)型號(hào)、IP、內(nèi)容ID、內(nèi)容類(lèi)型、第幾篇瀏覽; 如某些屬性在所有事件中都需要上傳則可以整理公共屬性進(jìn)行管理;

屬性定義:說(shuō)明屬性的定義,如用戶(hù)地址為用戶(hù)主動(dòng)上傳的地址,如沒(méi)有則用用戶(hù)IP代替;

屬性值類(lèi)型:說(shuō)明傳輸至的類(lèi)型,字符串、數(shù)值、bool;

開(kāi)發(fā)名稱(chēng):對(duì)應(yīng)的開(kāi)發(fā)變量名,可以由開(kāi)發(fā)進(jìn)行補(bǔ)充。如userID、contentID;

當(dāng)前狀態(tài):說(shuō)明當(dāng)前該變量的狀態(tài)。如待開(kāi)發(fā)、開(kāi)發(fā)中、驗(yàn)收中、已上線、已下線;

上線版本:說(shuō)明該內(nèi)容在那個(gè)版本進(jìn)行上線

最后要說(shuō)明的是數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的文檔可以避免下面問(wèn)題

  • 在數(shù)據(jù)埋點(diǎn)后會(huì)出現(xiàn)的問(wèn)題
  • 埋點(diǎn)參數(shù)數(shù)組含義模糊,容易出錯(cuò)
  • 參數(shù)變動(dòng)頻發(fā),依賴(lài)發(fā)版本覆蓋
  • 埋點(diǎn)的定義和事件名稱(chēng)沒(méi)有統(tǒng)一管理
  • 有很多臨時(shí)需求,沒(méi)有辦法加入排期
  • 埋點(diǎn)的研發(fā)進(jìn)度沒(méi)有進(jìn)行管理,導(dǎo)致數(shù)據(jù)需求無(wú)法滿足

4.數(shù)據(jù)可視化不是埋點(diǎn)

最后要提下,數(shù)據(jù)埋點(diǎn)是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ),有了數(shù)據(jù)后我們會(huì)用數(shù)據(jù)可視化來(lái)完成數(shù)據(jù)決策,所以要分清楚2者。一個(gè)是前置條件一個(gè)是后者數(shù)據(jù)的應(yīng)用。

說(shuō)起可視化能力,就不得不先說(shuō)一下tableau的技術(shù)核心——VizQL。簡(jiǎn)單說(shuō)VizQL就是一種查詢(xún)語(yǔ)言,用戶(hù)要進(jìn)行什么操作,VizQL就可以將其轉(zhuǎn)化為對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún),最終tableau會(huì)通過(guò)圖形的方式表達(dá)響應(yīng),因此tableau的可視化能力才能如此強(qiáng)大。

tableau既有著很多表格分析組件,同時(shí)還擁有豐富的圖表類(lèi)型,比如散點(diǎn)圖、甘特圖、氣泡圖、直方圖、靶心圖等,配色上也非常人性化地提供了很多方案,操作上比較簡(jiǎn)單自由,讓用戶(hù)能夠做出絕大多數(shù)想要的圖表,當(dāng)然前提是你擁有很強(qiáng)的代碼能力和充足的時(shí)間。

今天的分享就在這。

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