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  如何进行数据埋点,写一下自己的总结。

  首先明确埋点的目的,埋点主要是为了(1)监控产品的核心指标。通过核心数据反映产品的宏观情况。(2)获取真实的用户行为,通过数据监控产品流程设计上是否有不合理的地方。(3)获取阶段内的数据变化,检验运营活动的效果。

  在埋点时,就可以从这三个角度展开设计。

  一、监控产品的核心指标

  首先要想清楚,产品的核心数据指标是什么?如对于电商产品来说,就是有效订单数,客单价,平台流水等等。这些指标的优先级是怎么样的?这个就要根据公司的战略定位和现阶段目标来确定,如同样是电商产品,大宗商品可能会比较关注客单价核心客户数等,toC的电商产品可能会比较注重订单数。如处于不同融资阶段、拥有不同阶段战略规划的公司核心指标优先级也许又是不一样的。

  产品核心指标一般包含:

  1. 产品规模

  1.1 用户数据。如新增用户、用户类型分布、活跃用户、沉默用户、启动次数、版本分析等。

  1.2 业务数据。这个与具体业务有关,如问答社区的问题数,回答数,全网热度,浏览量;如对含交易平台的交易量,交易额,客单价,转化率,利润等。

  2. 产品运营

  2.1 流量数据。pv,uv,dau,mau,留存分析(次日留存,7日留存, 用户新鲜度), 流失分析(日周月、自然流失、回归流失),

  2.2 渠道数据。渠道流量,渠道转换率,渠道评价,渠道时段详情,渠道质量(渠道活跃用户/渠道流量)等。

  二、获取真实的用户行为

  获取最真实的用户行为,调整产品侧重,通过数据监控产品流程设计上是否有不合理的地方。比如用户普遍在某个模块中停留时间较长,说明该功能对于用户来说是被真实需要的,对该模块的优化优先级可以提高,比如某流程在A环节的终止率跳出率非常高,那我们就知道A上存在问题。

  1. 操作行为数据

  1.1功能使用。如用户访问路径,用户点击分布,用户参与度(使用时长,使用频率,使用间隔)功能打开率,功能内具体组件使用率,功能使用时段,功能使用用户群等等。

  1.2功能转化。通过记录事件相关页面的访问量,得出漏斗模型,监控转化率。登陆转化,注册转化,购物车转化,收藏转化,粉丝转化,用户跳出页面等。

  2. 传播数据

  如社会化分享(分享平台、分享页、分享人数、接收分享人数)

  三、获取阶段内的数据变化,检验运营活动的效果。

  埋点数据参考以上,只是范围上更针对运营活动的相关内容,时间维度上集中在活动开展期间。

  四、其他

  根据需要,还可以埋点监测其他数据,如终端数据,bug数据等。

  移动端和PC端的区别主要在于载体和表现形式不同所带来的影响,注意区别这些差异在数据上带来的影响,如PC打开页面占用多个Tab,采用多会话和时间戳统计出来的Time on Page就会有本质的差异。

  最后,埋点得到数据不过是把已客观存在的数据抽出来集中展示,想要从数据中获取能够对产品决策有用的信息,还是需要通过对数据进行综合分析(这里的数据不只仅限于埋点得到的数据),举个简单的例子,如想要查看这次运营活动的效果,其中一个关键的数据CAC(Customer Acquisition Cost ),那么就需要统计出这次运营活动的投入成本(人工、市场投放、渠道费用等等),结合埋点得到的时段内用户增长数得到本次活动的CAC。

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