在用户行为分析中,把用户的一种或者一类行为,可以抽象为一个事件,例如:启动App,浏览页面,申请贷款,点击提交等,我们都可以称为一个事件。通过SDK的开发,将事件逻辑写入代码的过程,称之为埋点。
而埋点相信大家之前听过:“无埋点”、“全埋点”、“圈选”、“可视化埋点”……各种各样的概念词。在团队的角度,如何选择适合自己团队业务的埋点形式成为首要思考的问题。下面将针对各种数据采集形式简单梳理并总结,以帮助您进行决策。
在增长分析(DataFinder)产品中,我们可以将埋点简单的分为三类,下面进行详细介绍。
全埋点,又称为“无埋点”、“无痕埋点”以及“自动埋点”。全埋点是针对标准页面的浏览和标准元素的点击进行自动采集上报,在Finder中,采集的全埋点事件为bav2b_click按钮点击, bav2b_page页面浏览。不需要研发额外投入,省时省力。但同时全埋点以上报大量数据为代价,并且只可以采集简单的PV、UV,对于丰富业务数据的采集显得有些‘力不从心’。
全埋点采集的数据还可应用于可视化埋点和热力图分析。
可视化圈选埋点主要应用场景为给不懂代码、不懂技术的业务分析人员使用,可以非常低门槛的获取想要分析的数据,简单易理解,直接在网站或移动应用的真实界面上点击想要分析的页面或者按钮,系统会自动将想要的埋点定义出来,生成圈选事件,实现可视化操作。可参考文档:圈选事件 。
热图可将大量用户的行为可视化,通过可视化的界面,展现用户点击和停留时长的偏好。可参考文档:热力图分析 。
代码埋点指的是开发工程师,按照业务个性化需求,人工写入代码中以实现数据采集逻辑。采集范围广,理论上只要是客户端的交互操作,都可以采集得到。同时,可以采集业务逻辑的复杂信息,例如浏览商品详情页事件需要采集的信息商品分类、商品价格、商品名称等属性,是其他埋点形式无法办到的。
但同时也意味着需要消耗一定的人力,并且需要核对校准数据传输的准确性和业务逻辑的一致性。
预置自动采集埋点指的是将Finder预置提供的SDK默认为采集的预置事件,例如App端为App启动、App退出等。可根据这些基础事件,实现快速接入,简单分析日活、月活、活跃天数、新增用户等基础指标。相关预置操作说明请参见:预置属性总表 。
对比项 | 代码埋点 | 全埋点 |
---|---|---|
埋点方式 | 代码埋点指的是开发工程师,按照业务个性化需求,人工写入代码中以实现数据采集逻辑。 | 全埋点,又称为“无埋点”、“无痕埋点”以及“自动埋点”。全埋点是针对标准页面的浏览和标准元素的点击进行自动采集上报,无需研发开发代码进行埋点集成。 |
采集事件 | 采集范围广,理论上只要是应用端的交互操作,都可以采集得到。
| 采集的全埋点事件为bav2b_click按钮点击、 bav2b_page页面浏览等事件,详情参见全埋点预置事件和属性。 |
适用场景 |
例如:搜索结果返回、注册结果返回、Banner、楼层、个性化推荐/千人千面页面 |
|
优势 |
|
|
劣势 |
|
|
集成操作指导 |
|
|
停止数据上报 | 如果不希望再采集上报某些代码埋点数据,可在DataFinder控制台的数据管理>元数据管理中禁用对应事件或属性即可。 | 如果不希望再采集上报全埋点数据,可在DataFinder控制台项目中心>项目管理>SDK设置中关闭全埋点开关。无需修改集成代码中的全埋点开关。 |
数据分析 |
|