導(dǎo)讀:數(shù)據(jù)采集的三大要點1、全面性數(shù)據(jù)量足夠具有分析價值、數(shù)據(jù)面足夠支撐分析需求。比如對于「查看商品詳情」這一行為,需要采集用戶觸發(fā)時的環(huán)境信息、會話、以及背后的用戶id,
發(fā)表日期:2019-11-11
文章編輯:興田科技
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數(shù)據(jù)采集的三大要點
1、全面性
數(shù)據(jù)量足夠具有分析價值、數(shù)據(jù)面足夠支撐分析需求。
比如對于「查看商品詳情」這一行為,需要采集用戶觸發(fā)時的環(huán)境信息、會話、以及背后的用戶id,后需要統(tǒng)計這一行為在某一時段觸發(fā)的人數(shù)、次數(shù)、人均次數(shù)、活躍比等。
2、多維性
數(shù)據(jù)更重要的是能滿足分析需求。靈活、快速自定義數(shù)據(jù)的多種屬性和不同類型,從而滿足不同的分析目標(biāo)。
比如「查看商品詳情」這一行為,通過埋點,我們才能知道用戶查看的商品是什么、價格、類型、商品id等多個屬性。從而知道用戶看過哪些商品、什么類型的商品被查看的多、某一個商品被查看了多少次。而不僅僅是知道用戶進(jìn)入了商品詳情頁。
3、高效性
高效性包含技術(shù)執(zhí)行的高效性、團(tuán)隊內(nèi)部成員協(xié)同的高效性以及數(shù)據(jù)分析需求和目標(biāo)實現(xiàn)的高效性。
基于以上三點,我們看如何讓數(shù)據(jù)采集更準(zhǔn)確、分析更有用以及團(tuán)隊內(nèi)部更高效。
數(shù)據(jù)分析價值性和高效性
step1:明確數(shù)據(jù)驅(qū)動目標(biāo)
數(shù)據(jù)采集切忌大而全,數(shù)據(jù)分析需求也是隨著產(chǎn)品不斷迭代的,明確長遠(yuǎn)和當(dāng)前階段的分析需求,讓分析更有目的性,技術(shù)執(zhí)行更高效。
場景舉例:
小何是公司的產(chǎn)品經(jīng)理,小張是技術(shù),近兩人都認(rèn)識到了數(shù)據(jù)在產(chǎn)品運(yùn)營和決策中的重要性,經(jīng)過幾個數(shù)據(jù)平臺的調(diào)研,后,選擇了網(wǎng)建科技,并且已經(jīng)明確了當(dāng)前階段的數(shù)據(jù)需求…
小何:「小張忙嗎,文檔中那個,登錄流程、注冊轉(zhuǎn)化、購買轉(zhuǎn)化、分享轉(zhuǎn)化等是長遠(yuǎn)需要關(guān)注的數(shù)據(jù)指標(biāo),務(wù)必埋上哦;對于發(fā)現(xiàn)功能呢,兩個禮拜后我們會提交一個新版本,先不埋了啦,辛苦啦?!?/p>
小張:「小何,你真棒,一會兒我就給你埋好了呢!」
小何:「哦還有,注冊那個頁面我們有個推薦人選項,需要用戶輸入推薦人賬號,采集的時候別采賬號啊,我只想看注冊用戶是否有推薦人的分布,把那個屬性處理成判斷哦」
小張:「這簡單。那今晚…」
看著小何轉(zhuǎn)身要離開了,小張欲言又止,默默地繼續(xù)敲代碼了…
step2:按需采集數(shù)據(jù)
帶著需求和分析目標(biāo)去采數(shù)據(jù),不僅避免了數(shù)據(jù)冗余帶來的無從下手,也避免了全量采集之后卻不知道要分析什么的尷尬。
圖示為埋點范例:
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