数据埋埋点学习第一课——数据埋点概述

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作业一、发现日常使用产品（WEB、APP）的数据埋点现象，并总结记录下来

  所在公司主要是基于微信小程序和app端的在线教育，通过本次埋点学习发现了公司是根据触发条件不同（点击按钮还是进入页面）来分别开发了两张埋点表，举例如下：

 （1） 点击按钮触发的埋点：在points_all表中

    1.1 点击播放音频按钮：stat_key  = ‘audio_speed_button_click’
    1.2  点击测词按钮：stat_key  = ’click_go_to_words‘
    1.3  点击进入阅读按钮：stat_key  = ‘entry_reading_page’

 （2）页面上的埋点：在reading_events_all表中

  1.1 推荐页面埋点：https://reading.xxx.com/buy/basic?inviteby=o_3HFv-f40qR_pRka4PYiJ4fAZoA&ADTAG=invit.old&buy_from=button0903&to=old&code=1&source=sharelink&from=singlemessage&isappinstalled=0&code=081IKhz61CiIVM1idIy61Hjuz61IKhz1&state=

  1.2 阅读页面停留时间埋点： https://reading.xxx.com/api/update_reading_time?timestamp=1572226955725

  1.3 做题页面埋点：https://reading.xxx.com/h5/mini-task-list/index.html?task-term-type=excitation#/excitation 

  1.4 滑动阅读页面埋点：https://reading.xxx.com/article/11c3fd3e69dd366802ff45d73866a7dc

 

作业二、梳理自己目前困惑的数据埋点问题和看到的埋点知识点，并总结记录下来

困惑：我对埋点的分类方式有点困扰，特别是在看三个案例的时候（案例很棒，只是不知道要如何从多个角度分类它们，求教），埋点分类和埋点方案分类是不一样的概念呢？各自是否有重/漏的情况呢

   分类方式1：按照记录的内容

• 流量数据，以用户访问产品，记录用户浏览行为核心的埋点数据日志；

• 业务数据，以生产系统内存储的业务表单数据为核心的业务库数据记录；

   分类方式2：按照触发条件

• 数据埋点中的“点击事件”在触发“点击”动作的时候上报埋点数据，触发条件很明显，不容易有歧义，所以很少单独强调。
• 其他类似的滑动、编辑、订单键、加载触发条件，因为不是主流触发条件，我们在后续课程中单独介绍。

   分类方式3：按照埋点的不同场景

• 案例1：常用的站内数据埋点方式，适用于各种平台WEB、APP、小程序；

    （在案例1中我们很容易总结出数据埋点的数据分为三个重要组成部分：数据埋点的业务配置信息、用户访问环境信息、数据埋点动作信息（事件信息））

• 案例2：常用的站外，站内数埋点方式，多用于WEB、小程序平台；

（假设我们有网址：https://www.xxxabc.com/about/1.html（运营促销活动），我们针对这个活动在某网站投放广告引流，最有效的数据埋点方法是对URL添加埋点参数如下：https://www.xxxabc.com/about/1.html?source=sina_joker_ad_about_01）

• 案例3：数据埋点中的一种透传方案，主要用于统计站内的来源入口，适用于WEB、APP、小程序。

（storymark: //业务场景标示，可以对应到不同的业务类型场景“key1:”value" //页面跳转的时候传递的参数，采用key：value的形式写入参数值“key2:”value" //保留尽可能多的keyxid，写入更多参数值“key3:”value"  //保留尽可能多的keyxid，写入更多参数值）

 

    最后再次感谢小姬的分享，欢迎大家关注其公众号。