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埋点、全埋点
最近更新时间:2024.05.29 21:34:12首次发布时间:2024.02.27 11:47:21

埋点

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(可视化圈选、热图)

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

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

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
综上所述,总结如下:

数据采集形式

全埋点(可视化圈选、热图)

代码埋点

预置自动采集埋点

优势

1.省时省力,不需要研发过多投入。2.采集范围广,基本面覆盖全。3.对不懂技术逻辑的业务人员可视化操作友好,简单可操作性强。

1.采集维度丰富,可实现分析场景深入,可实现业务复杂逻辑需求。2.可以根据需求个性化定制。

1.接入成本低,快速实现基础指标分析。2.可在产品内预置生成看板,快速查看数据,分析门槛低。

不足

1.只能采集简单PV,UV,分析范围窄,场景覆盖浅。2.大量的无用数据产生,消耗机器资源。3.数据质量不可控

1.一定的研发工程师和测试工程师的人力投入。2.代码逻辑一旦错误,修正成本过高。

只能实现基础指标,需要和代码埋点相结合。

其他说明

1.谨慎开启。2.适用于简单规范的页面,简单分析的需求。

必须需要。

必须需要。