初始数据埋点(一)

埋点概述

埋点分析,是网站分析的一种常见的数据采集方法。

数据埋点方式

数据埋点分为初级、中级、高级三种方式。数据埋点是一种良好的私有化部署数据采集方式。
初级:在产品、服务转化关键点植入统计代码,据其独立ID确保数据采集不重复(如阅读原文点击率);
中级:植入多段代码,追踪用户在平台每个界面上的系列行为,事件之间相互独立(如打开商品详情页——加入购物车——提交订单——支付完成);
高级:联合公司工程、ETL采集分析用户全量行为,建立用户画像,还原用户行为模型,作为产品分析、优化的基础。

埋点技术对比

埋点技术 定义 优点 缺点 参考资料
代理埋点 所谓代码埋点,就是在需要统计数据的地方植入N行代码,统计用户关键行为。 1、控制精准,操作可控;2、方便设置自定义属性、自定义事件,传递比较丰富的数据到服务端。 1、手工埋点工作量极大,仅技术人员才能完成;2、更新代价大,每一次更新,都需要更新埋点方案,且无法控制用户应用的更新,导致数据采集不全面。
可视化埋点 通常是指用户通过设备连接用户行为分析工具的数据接入管理界面,对可交付的页面元素进行操作,实现数据埋点。 解决了代码埋点流程复杂、成本高等问题 行为记录信息少,支持的分析方式少 可视化埋点技术揭秘
无埋点 无埋点也称为全埋点,先尽可能收集所有控件的操作数据,然后再通过界面配置哪些数据需要在系统里进行分析。现在市面上主流无埋点做法有两种,一种是预先跟踪所有的渲染信息,一种是滞后跟踪的渲染信息。 无需埋点,方便快捷 行为记录信息少,传输压力大

埋点事件分类

点击事件:根据用户点击次数统计,不管点击后有无响应,即点击一次记一次。
曝光事件:可简单理解为页面每访问一次记一次,包含成功打开页面、刷新页面。特殊说明,浏览器或Home键切换到后台再次进入页面,曝光事件不统计。
页面停留时间事件:根据用户访问页面时长统计用户停留事件。

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