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choi baccarat:埋点事宜的结构化设计方式

admin2021-02-2130

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原题目:埋点事宜的结构化设计方式

编辑导语:对于产物来说,用户在你的产物里怎么使用、使用了什么板块、路径等等都是需要从埋点中举行监控;一个科学有用的埋点方式,可以一定水平上提高渠道转化,而且改善产物;本文作者分享了关于埋点事宜的结构化设计方式,我们一起来看一下。

一、埋点的坑

近期卖力了一款APP的数据相关事情。该APP是一个自制游戏内容产物,上架了许多个自力主题的小游戏,并按游戏的类型,分为5个类型。

为领会整体数据情形,我向数据开发提出了一个数据提取需求:以周为单元,统计最近一年每个类型的游戏累计被打开的次数。

本以为几分钟就可以拿到数据,但开发1个小时后才给我效果;经由详细领会,发现是因为数据埋点存在极大的坑,导致的数据统计效率低下。

埋点需求见下图:

通过这套方案采集到的数据,要实现按类型统计的需求,有2个问题

  1. 只采集了打开某个游戏,但游戏所属分类是没有采集的;要统计每个类型游戏累计被打开的次数,就需要对照游戏信息表,查到每个游戏的所属类型,再按游戏的所属类型,对打开次数做一次累加。

整个数据提取历程如下图所示:

每一个步骤都无法省略,因此,数据提取才耗费了很长的时间。

二、带来的问题

在这个埋点方案中,主要有两个问题:相似行为未做聚类抽象、事宜信息采集不完整。

1. 相似行为未做聚类抽象

相似行为是指用户操作历程和目的高度相似的行为,如用户分享一篇文章,有分享给微信密友、分享到朋友圈、分享到微博。

将相似行为都界说为一个个自力的事宜,会导致以下2个问题:

  1. 埋点事宜数目许多,开发和维护成本高。APP中有1000个游戏,就对应了有1000个打开游戏事宜;只要增添新的游戏,对应的埋点代码都需要单独开发,并在表格中举行维护,一旦没有实时维护,或因员工去职时交接不到位,可能导致事宜治理泛起杂乱,如重复事宜、无效事宜等。
  2. 数据统计和剖析效率低下。当需要统计所有游戏的打开次数时,必须要先划分找到每个游戏点击对应的事宜,然后逐个统计每个事宜的触发次数,再做一次汇总。

聚类抽象是指用一个抽象的主题来归纳综合多个相似信息。如分享给微信密友、分享到朋友圈、分享到微博3个行为,都是在形貌用户分享文章的行为,可以聚类抽象为“分享文章”。

将相似行为聚类抽象后,原本1000个游戏的打开事宜削减为1个,事宜数目大幅度降低;统计所有游戏的打开次数也能一步完成,数据统计和剖析效率提升一倍。

2. 事宜信息采集不完整

一个用户行为,往往可以从多个维度来形貌,每一个形貌维度,都是一个信息,这些信息,有些是有剖析价值的,有些没有;埋点采集到所有具备剖析价值的信息,才是完整采集事宜信息。

若是我们在梳理埋点需求时,没有完整采集信息的意识,或思量不周全,就很容易遗漏,导致响应的剖析无法举行。

打开游戏时,所在页面是事宜相关的信息,统计用户打开游戏时所在的页面,可以剖析差别页面临游戏的引流效果,指导运营事情偏向。

若没有采集该信息,就无法统计在某个页面打开游戏的次数。

三、解决方案

很明显,为每个自力的、最小颗粒度的用户行为单独界说一个事宜,不是一个好方式。那么,我们应该怎么设计埋点事宜呢?

谜底是接纳“事宜-属性-属性值”的结构,对事宜举行多维度形貌。

结构化是指一个完整的埋点事宜,分为事宜、属性、属性值三层,包罗一个事宜界说(用户行为)和若干个属性界说(形貌用户行为的属性)。

下图是打开游戏事宜的结构化设计案例:

点击游戏图标打开游戏的行为,界说为“打开游戏”事宜;该事宜有2个属性,划分为“游戏分类、游戏ID”;游戏分类指游戏所属的类型,其属性值为“A、B、C、D、E”;游戏ID是唯一识别游戏的编号,其属性值为“001、002、003···999”。实际使用时,还可以增添更多属性。

游戏ID属性,将相似行为聚类抽象为一个事宜,纵然有新的游戏上线,也只需要增添一个属性值,事宜数目从1000个削减到1个,开发和治理成本大幅度降低。

增添的属性,使采集到的行为信息更完整。通过“游戏分类”属性的值,即可统计每个类型的游戏累计被打开的次数,知足更多数据剖析需求。

1. 属性的界说

一个用户行为,通常可以从多个维度举行形貌,形貌事宜的维度,称之为“事宜属性”,简称“属性”;每个属性,都有若干个值,为属性值。

用户打开游戏,若是从玩家性别维度形貌,分为男、女;从玩家岁数维度形貌,有15、16、17、18等,从游戏分类维度形貌,分为A类、B类···

“玩家性别、玩家岁数、游戏分类”就是用来形貌“打开游戏”事宜的属性。

“男、女”是属性“玩家性别”的属性值,“15、16、17”是属性“玩家岁数”的属性值,“A类、B类”是属性“游戏分类”的属性值。

从上一篇文章中,我们已经知道,数据埋点能采集4w1h多个维度的信息。

从差别的维度对事宜举行数据剖析,要么能指导产物的迭代,获得更高的用户价值;要么能更好地杀青营业目的,获得更高的商业价值。

因此,在数据采集时,不仅要采集事宜自己,还要采集事宜的属性信息。

游戏被打开次数的性别漫衍,体现了差别性别的用户对该游戏的兴趣崎岖;如游戏灰度公布的3天内,选取了男女用户各1000人推送内测约请,其中900个男性用户打开了游戏,而女性用户仅10人,说明该男性用户对该游戏更感兴趣。

为了在尽可能少消耗推送次数的条件下,让该游戏获得更高的打开率,游戏上线时,运营只给男性用户全量推送了游戏。

2. 设计方式

结构化事宜设计的要害,是界说好事宜、触发机制、属性、属性值类型、属性值5个要点。

1)界说事宜

数据埋点是要采集对数据剖析有价值的历程数据,因此,需要先凭据数据剖析需求,找出对应的用户行为,再抽象出事宜名。

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Usdt第三方支付接口

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数据剖析需求是目的,确定了目的,才气找到能杀青该目的的用户行为;事宜名是对该事宜的归纳综合,辅助相关同事统一相同话术和名词界说,提高相同效率。

需要剖析用户打开某个游戏或某类次数、人数,对应的用户行为是用户点击并打开游戏,可以将该行为抽象为“打开游戏”事宜,作为内部相同统一名称。

2)界说触发机制

埋点代码被触发执行的条件,即为触发机制,通常取决于事宜的界说和目的。如点击了某个元素、打开了某个页面、展示了某个内容等。

“打开游戏”事宜中,打开游戏的界说,是点击游戏图标,并进入游戏界面,事宜的目的是要准确纪录打开游戏的行为。

因此,当用户通过各种方式(点击游戏图标、点击推送新闻、点击进入游戏按钮等)进入游戏界面时,才触发事宜。

只有在准确的时机触发埋点事宜,才气准确采集用户行为。触发时机错误,一定导致数据不可信,失去剖析价值。

若以“点击游戏图标”为“打开游戏”事宜的触发机制,就遗漏了其他两种打开游戏的方式带来的行为纪录;同时,游戏被点击时,可能未完成下载,此时点击游戏图标,并没有打开游戏,但也被采集为一次打开游戏。

最终无法剖析几种打开游戏方式的次数漫衍,也不能准确评估游戏真实的消费情形。

3)界说属性

梳理事宜的属性,主要有两种方式:梳理事宜的剖析需求、寻找事宜内部的分类维度。

梳理事宜的剖析需求:

差别的事宜,剖析需求差别,需要采集的事宜属性也差别。因此,需要先梳理事宜的剖析需求,再针对性地寻找能知足该需求的属性。

“打开游戏”事宜中,需要剖析差别游戏被打开的次数,以验证游戏的受欢迎水平。若是在触发“打开游戏”事宜时,采集被打开的游戏ID,在剖析该事宜时,即可通过“游戏ID”统计差别游戏的打开次数。

寻找事宜的分类维度:

事宜是对用户行为的抽象,自己还可以从差别的维度来分类,这些分类维度,也可以作为属性来形貌事宜。

从游戏的获取方式维度,可以将游戏分为付费游戏和免费游戏;为了统计付费游戏和免费游戏的打开次数差异,可以将“是否付费游戏”作为一个属性。

4)明确属性值类型

找到需要的属性后,还需要明确属性的值类型,如枚举型、字符串型、布尔型、数值型。

游戏ID是一串数字,如008,是数值型;游戏分类是可以穷举的选项,是枚举型;是否付费游戏是只有2个选项,是布尔型···

差别类型的属性值,取值泉源和储存形式都差别。界说属性值类型,可以辅助相关同事明白埋点需求,并合理使用。

枚举型的属性值,通常是事先穷举的若干个值,存储时通常用数字替换,使用时再转化成真实的内容。

布尔型的属性值,只有2个值,存储内容为0和1。

5)给出属性值

界说好属性值类型后,再凭据差别的属性值类型,给出对应的属性值或示例:

属性值或示例是研发编写埋点代码和测试的尺度,辅助开发明白埋点需求。

研发不明白营业的前提下,可能都不知道游戏分类是什么,也不清楚有哪些分类。但当他看到穷举出来的属性值时,就能马上明白。

通过以上五个步骤,即可完成事宜的结构化设计。整理成表格后,如下所示:

3. 建议:整理公共属性

在梳理事宜属性时,我们会发现有一些属性是大部分事宜都需要采集的。如每一个事宜都要采集发生时间、用户ID、装备类型、APP版本···

若是每一个事宜都需要将这些属性在数据需求文档中列出来,就会带来大量的重复事情;因此,可以将这些属性界说为公共属性,即每个事宜都默认需要采集的属性,单独整理在一个表格中。

常见的公共属性见下表:

四、结构化事宜设计的价值 1. 削减事宜数目,降低成本

接纳“事宜-属性-属性值”的结构化设计,可以将相似度更高、但有细微差异的多个行为聚类抽象为一个事宜,而差别行为之间的差异,通过属性值来区分,从而削减事宜数目。

在APP中购置商品时,有5种支付方式;若为每一种支付方式单独界说事宜,就需要5个订单支付事宜。

而使用结构化设计,只需要一个事宜,就能知足需求;原方案中,5个支付订单事宜的差异,通过“支付方式”属性来区分。

自力事宜的数目越多,开发的事情量越大。通过属性值对多个事宜举行合并后,只需要新增属性值,就可以完成埋点,开发和维护的成本就大幅度越低。

2. 提高数据剖析效率

在做数据剖析时,经常需要对同类型的多种用户行为举行汇总,以领会整体情形。

若为每一个自力用户行为单独界说事宜,再需要举行汇总统计时,就会泛起前文所述的效率问题;而结构化的事宜设计,能指数级降低数据剖析效率。

当需要统计最近一年所有游戏的打开次数时,只需要统计“打开游戏”事宜一年内累计被触发的次数,而不是先统计每个游戏打开事宜被触发的次数,再举行二次汇总。

五、总结

在设计埋点事宜时,不应该为每一个自力的、最小颗粒度的用户行为单独界说事宜;而应该将同类型的用户行为抽象为一个事宜,并从数据剖析需求和事宜自己的分类方式出发,梳理事宜的属性,最后再形成数据埋点需求文档。

结构化的事宜设计方式,能有用降低开发和维护成本,提高数据剖析效率,是一种更好的事宜设计方式。

#专栏作家#

誓博,微信民众号:产物慎思录。人人都是产物司理专栏作家。5年产物履历,电商售后平台后端产物卖力人。

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