搞定用户画像,这才是核心……

数据分析是实现数据驱动的前提,固然重要。而数据分析的深度取决于数据采集的质量,顾此失彼,数据驱动道路只能越走越窄。前几天的内容里介绍了埋点的不同方式与区别,这里不再赘述。

值得强调的是,要真正实现精细化运营,企业数据采集所采用的埋点方式不应“千企一面”,而应该“因企而异”。无论是自建数据分析平台,还是采用第三方数据分析工具,梳理企业需求是第一步,随后按照企业需求完成事件和埋点方案的设计。

以“全埋点”为代表的前端埋点方式,以及后端埋点方式分别满足不同数据采集需求,当前后端都可以实现数据采集时,应优先考虑后端(代码)埋点,尤其在各行业中有特殊业务需求的数据,更是强烈建议通过后端(代码)埋点方式采集,这和神策数据的观点一致。

前面的文章见过了关于后端埋点的重要性,可供大家参阅。本文重点讲述前端埋点的方式。

毋庸置疑,“全埋点”作为前端埋点方式之一,在数据采集方面具有不可替代作用,当企业在分析与后端没有交互的前端行为的采集方式时,如判断前端界面设计是否合理,更是如此。

与市面流行的无埋点一样,神策分析也支持“全埋点”,即 采用“全部采集,按需选取”的形式,默认对页面中所有交互元素的用户行为进行采集,通过界面配置来决定哪些数据需要进行分析。 神策分析“全埋点”具有以下特点:

第一, 技术门槛低,使用与部署较简单。

神策分析将iOS、安卓、JS SDK的Autotrack功能深度强化,默认采集页面上各元素的交互行为,极大程度避免了因需求变更、埋点错误等原因导致的重新埋点繁复工作。简单操作即可获取实时用户行为数据,节省大量技术团队的时间。

第二, 可视化展示产品页面指标,满足前端数据分析需求。 全埋点可视化地展现界面PV、UV等网站或APP产品页面指标,清晰明了,为进一步数据分析指明方向。

第三, 用户友好性强。 一次简单操作,即可自动向服务器发送数据,避免手工埋点的失误。

据统计,神策分析全埋点在Web/App端均支持近百个预置属性的采集,通过页面浏览的采集、点击按钮等采集,企业可完成了解新老用户的访问情况,评估不同渠道/维度的获客情况,判断用户活跃度、用户转化、留存等应用。例如,神策数据某广告客户了解用户渠道来源,并判断不同渠道和不同推广方式的投放效果。

神策数据某客户通过全端埋点,判断不同渠道和不同推广方式的投放效果

然而,作为前端埋点的方式之一,无埋点有先天缺陷,带来易用性的同时,也牺牲部分数据的采集深度。 数据驱动是第一生产力,搞定画像的第一步就是数据采集。数据采集应该遵循“大全细实”,否则:数据驱动如“空中楼阁”;

“大”强调宏观的“大”,而非物理的“大”。大数据不是一味追求数据量的“大”,比如每天各地级市的苹果价格数据统计只有2MB,但基于此研发出一款苹果智能调度系统,就是一个大数据应用;

“全”强调多种数据源。大数据采集讲求全量,而不是抽样。除了采集客户端数据,还需采集服务端日志、业务数据库,以及第三方服务等数据,全面覆盖。

“细”强调多维度数据采集,即把事件的维度、属性、字段等都进行采集。如电商行业“加入购物车”的事件,除了采集用户的click数据,还应采集用户点击的是哪个商品、对应的商户等数据,方便后续交叉分析。

“时”强调数据的时效性。显然,具有时效性的数据才有参考价值。

总之,埋点混乱、采集无序则根基不稳,令数据驱动的实现如“空中楼阁”。只有将数据采集和建模等基础搭建好,数据驱动才能真正落地。

作者 有案在身

关键字:产品经理, 数据, 采集

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