如何高质量设计埋点?

上一篇介绍了『用户属性』『X』『埋点』的概念以及基本用fǎ,而这篇文章会向大家介绍实际埋点过程中需要注意的事项,避免大家重复踩坑。

一、X类型

1. 状态X与频次X

状态X:对于状态X,频次是没有参考价值的,只有X的最终状态才有价值

例如开关的开启与关闭,在指定的时间段,我们只关心开关的最终状态,至于期间开关了多少次,没有实际的统计意义。对于状态X,我们一般用『用户属性』来表示。

但是对于很多统计平台,用户属性存在数量X,所以对于颗粒度很小,并且cāo作可能非常频繁的状态X来说,也可以XX数的大小进行cū略判断。例如,音乐应用中,通常会使用该音乐的收zàng按钮的X次数来判断音乐的受欢迎程度。

频次X:频次X就是普通的统计X,例如按钮控件的XX,页面的展示X。我们可以XX的频次,判断对应功能的价值。

2. 具体X与抽象X

  • 具体X: 指的是某个具体cāo作,例如按钮的X、页面的展示、弹窗的弹出等。
  • 抽象X: 往往指一类X的X,例如计算模块之间的漏斗转化率,往往会用到抽象X,具体案例在下文会给出。

3. 主动X与被动X

  • 主动X: 需要用户主动触发,例如按钮的X,或者tab的切换,主动XX了用户的主动意愿,对于用户行为分析具有很大的参考意义。
  • 被动X: 不能表明用户的使用意愿,往往是用户cāo作的附加结果。例如,用户Xback键退出当前页面A,回到上一个页面B,此时上一个页面B的展示并不一定是用户真的想要进入,只是退出页面A的必经路径而已。这类X对于用户的行为分析意义不是很大,但是对于其他维度的分析有着一定的参考价值,例如广告展示等。

二、埋点前提

思考清楚有无埋点的必要,埋点的作用是为数据分析X数据源。这些数据源往往需要组合运算才能得到数据结果,通常用于分析某个功能的使用情况。

很多问题不能或者没有必要X埋点来证明,例如验证选品方向,X统计平台X每曰新增与次曰留存即可验证,没有必要使用埋点进行细致的分析。

如果确定使用埋点,则要明确待验证的核心问题,建议先理清产品方案的相关liú程,并且明确定义每个模块的核心指标。

三、埋点注意事项

1. 准确性原则

埋点X一定是有效X,而不是单纯的X频次,下面是两个说明案例:

案例1

产品逻辑:X某个按钮,会进入到某个指定的页面。

统计目标:计算『X按钮』→『页面展示』的X频次转化率。

计算公式:转化率 = 页面展示次数÷按钮X次数

埋点说明:如果仅仅把页面展示的次数作为X,会导致整个漏斗统计出错。除了存在多个途径进入该页面的可能,还一个重要的原因:从该页面进入其他页面,并且从其它页面返回至该页面的时候,该页面的展示也会被统计一次,如此计算的转化率比X情况要高。在该案例中,应该定义『有效页面pv』:只有按钮X进入该页面,才算做一次有效的『页面展示』X。

案例2

产品逻辑:某个弹窗弹出,弹窗上有『确定』和『取消』两个按钮。

统计目标:计算『弹窗弹出』→『确定按钮X』的频次转化率。

计算公式:转化率=确定按钮的X次数÷弹窗的弹出次数

埋点说明:其中,『确定按钮X』应该是有效X,因为在无网或者卡顿情况下,存在用户需X多次按钮,弹窗才能消失的情况。这种情况下,第二步的X数是大于第一步的。在进行类似埋点的时候,应该定义第二步的有效X:只要用户X了按钮,不管点了多少次,只算一次。

2. 高类聚,低耦合原则

如果是产品模块之间的漏斗统计,建议为每个单独的模块设置一个X作为X,而不是使用模块内部所包hán的所有X。

从产品结构上来说,模块与模块之间比较X,但是模块内部往往由复杂的逻辑组成,所以将这些复杂的逻辑抽象成一个X的有效X,有助于理清每个模块间的转化关系。

案例

产品逻辑:为了增加产品的使用时长,所以增加了积分X逻辑,用户可以在产品不同的地方,看到各种任务引导,然后X完成不同的任务,兑换相应的积分,X对应的奖励。

统计目标:计算『任务引导』→『任务完成』的转化率

计算公式:转化率 = 任务完成次数÷任务引导次数

埋点说明:在积分X中,应该将任务引导和完成任务分别抽象为两个单独的X:只要任务引导出现,不管是哪种类型,哪个位置的引导,统统算作是『任务引导X』。同理,不管用户完成了哪个任务,也应该统统算作为『任务完成X』。如此一来,能够很X地从整体评估任务从曝光到完成的转化率。若是对每个任务的曝光X与完成都进行埋点分析,则是一个十分复杂繁琐的过程。

3. 结果归一性原则

如果某个动作的发生,必然导致另外一个唯一结果X,则建议只统计结果X即可,对于很多统计平台来说,X是十分稀有的资源。例如,Firebase最多允许添加500个X,超出X便不再显示。

当这两个X具有高度的重合性与替代性,显然结果X对于数据分析更具有价值。

案例

产品逻辑:内购X页面有多个曝光入口,可以XX首页的卡片进入,也可以XX弹窗进入。

统计目标:统计内购X页的展示次数。

埋点说明:为了获得统计目标,只需要记录内购X页的展示X即可,而主页卡片的XX与弹窗XX可以由『内购X页』的键值对来表示。如此一来,既能分析出内购X页面的展示与入口分布,又能节约了两个入口X。

4. 有效性原则

这一点是对上一点的补充,每个X都应该对产品有着实际的分析价值与指导意义。对于那些没有指导意义的X,请勿添加。

这点对于刚X埋点设计的同学尤为重要,因为刚X埋点的时候,可能会存在『宁可错埋一千,也不放过一个』的想fǎ,这往往会浪费大量的X资源。

  1. 对于产品逻辑不相关的X不要添加,例如:弹窗关闭按钮的XX;
  2. 对于产品改善没有任何指导意义的X不要添加,例如:固定动画的播放X。

5. 分散与X原则

如果一个X,需要从多个维度进行分析,不仅每个维度在逻辑上相互关联,而且要qiú统计上又相互X,则可以zhēn对每个维度进行X的统计。同时,也建议把这些维度连接起来,作为一个整体的维度进行分析。

案例1

产品逻辑:一个购物商城包hán多类商品(电子产品、曰化产品等),每类商品有包hán多种具体的产品。例如电子产品包hánXX型号X、XX型号电脑……用户可以X选择某个商品,并XX按钮,完成X行为。

统计目标:计算每类商品所在的X额与利润

计算公式:

  • 电子产品总X额=所有用户X的电子产品X额累加值
  • 电子产品总利润=所有用户X的电子产品利润累加值
  • 曰化产品总X额……

埋点说明:每个商品都有专属的种类、shòu价与利润,其中种类、shòu价与利润三个维度相互X,如果将这三个维度作为X的三个键值对,如下表所示:

会对统计目标造成gē裂,上面的埋点要么只能统计商品种类数目,要么只能统计总X额,要么只能统计总利润,无fǎ实现统计目标。

所以,推荐将这三个维度连接起来作为一个键,如下表所示:

这样可以XSQL语句获取用户使用的原始数据,然后X简单地数据处理,就能得出用户准确的使用情况。

这里的连接符推荐使用^,而不是_,因为很多命名的默认分隔符_,所以如果再以_作为分隔符,可能会给后续的数据处理造成麻烦。

四、其他

除了上面系统的原则与方fǎ论,还剩一些零碎但同样重要的补充。

1. 页面展示统计差异

  • 进入时触发页面展示X,能够获取用户主动进入该页面的意愿;但是无fǎ获取该页面的展示时长;
  • 退出时触发页面展示时间,能够获取页面展示时长,但是会造成部分统计丢失,例如用户XX清理的形式shāsǐ该应用,则预埋的X会无fǎ发出;

2. 统计平台的漏斗计算

一般统计平台的步骤漏斗是按照用户数来计算的,而不是X数。

3. 埋点设计

进行埋点设计时,建议对照着产品设计图,因为原型图跟最终的设计图存在着一些差异。例如,原型图中存在的按钮可能在设计图中不会体现出来,所以参考最终设计图埋点能够保证埋点的准确性,同时还能够校验设计图表达的准确性,一举两得。

五、小结

埋点的介绍基本上告一段落,接下来打算写几篇产品方案的设计心得,也请大家继续关注。

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一文读懂用户属性、X、埋点

#专栏作家#

MING,个人X号:MING的大航海,知乎专栏:产品见知录,人人都是产品经理专栏作家。一只专注于个人成长的产品汪,沉迷『方fǎ论』,只分享值得收zàng的『硬干货』!

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题图来自 Unsplash,基于CC0协议。

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