阅读 10264

前端-埋点-理念-通识-浅谈

本文将全部以Q&A的形式来进行描述

Q1:为什么需要埋点?

  1. 采集用户浏览次数
  2. 采集用户交互行为
  3. 采集商品曝光...

先别管采集了什么,重点就是采集二字

Q2: 采集来有什么用啊?

  1. 前端:上报用户行为啊!
  2. 前端:产品说要这些啊!
  3. 公司:服务于大数据业务!

思考埋点,不应从前端角度出发,但怎么就和大数据业务扯上关系了呢?

Q3: 什么是大数据业务?

  • 上图是一个标准的大数据业务的上下游
  • 可以看到数据采集是第一环节

但什么时候开始准备采集呢?

Q4:什么时候需要埋点?

  1. 一款新产品规划完成需要看数据时
  2. 某个功能改版规划完成需要看数据时
  3. 想看两个方案A\B对比数据时
  4. 想看活动H5页面数据时
  5. 将内容投放到第三方希望看到引流效果时
  6. 想看某个广告位曝光数据时
  7. 前端:产品要看隔壁老王昨天...

重点

  1. 埋点不应该是产品需求
  2. 应该是前端的日常工作之一
  3. no data no bb,无论是后期的复盘,还是明确业务价值,还是用来反怼产品,都是一把神器

Q5:埋点该采集点什么?

  1. 前端:公司有现成的sdk,我只要知道api就行了啊
  2. 前端:产品想啥姿势就啥姿势呗
  3. 大数据:小朋友才做选择,我全都要
    1. 数据采集是否丰富
    2. 采集的数据是否准确
    3. 采集是否及时

从大数据层面,对埋点数据的要求分为

  1. 基础层(sdk来解决)
  2. 业务层(基于sdk,由前端开发来解决)

ok,又来了一个概念sdk

Q6:什么是sdk?

  1. 就是一段js,没什么出奇的:

    1. 全局事件监听
    2. 暴露一些方法,供业务方调用
  2. 一般sdk的理论基础:

    1. who:行为背后的人,具有哪些属性
    2. when:什么时候触发的这个行为?
    3. where:事件发生的地点,城市地区甚至GPS
    4. what:描述用户所做的事件的具体内容
    5. How:用户进行事件的方式
  3. 一般sdk的采集内容:

    1. 页面浏览数据
    2. 用户点击数据
    3. 页面加载性能
    4. JS报错
    5. 接口出错上报
    6. 自定义测速

重点:SDK采集数据 = 用户行为数据 + 前端健康度分析

Q7:sdk还有分类?

埋点是基于sdk,那找个sdk一把梭不就好了吗?

然而,并不行,因为平台不用,sdk也不同,分为:

  1. Web
  2. 移动端(IOS/Android)
  3. 小程序(微信、支付宝、百度)
  4. App第三方框架(RN,Flutter,Weex)

所以,想要埋还是要case by case的去看,什么业务平台,用什么sdk

Q8:那市面上有什么现成的sdk吗?

  1. 自主研发(大公司的必经之路)
  2. 百度统计(免费)
  3. TalkingData(收费)
  4. GrowingIo(全埋点
  5. Google Analytics(免费)
  6. Mixpanel(可视化埋点
  7. 友盟(收费)
  8. 神策(收费)

分析上面的产品,多了几个关键词:

  1. 免费
    1. 功能不够强大
    2. 或等着你买服务
  2. 收费
    1. 全套解决方案
    2. 价格贵
  3. 全埋点
  4. 可视化埋点

为什么会有全埋点、可视化埋点这些分类呢?

这要从埋点存在的问题说起

Q9:埋点存在的问题?

埋点,最low也最简单的方式,就是在代码里直接写上埋点代码,然后随着时间,埋点问题就会爆发

  1. 埋点代码与业务代码写在一起,如果埋点代码远多于业务代码,造成阅读困难
  2. 埋点代码书写复杂,复杂度大于业务代码,成为开发者的一个大负担。
  3. 业务代码改动后,埋点代码也需要相应的改动
  4. 埋点代码不能支持新业务,需要新业务新增埋点

妈蛋,想想都头疼啊,不过还是需要仔细思考一下,埋点的痛点是:

  1. 代码埋点工作量大
  2. 埋点出错导致的数据问题,修复周期长(需要发版)
  3. 同一业务在多端多平台情况下容易发生埋点口径不一致

Q10:埋点痛点的解决方案?

想要解决埋点痛点,需要从两个方面入手:

  1. 多埋点方案组合
  2. 埋点平台化、系统化

又来了新概念,多埋点方案是啥?埋不就行了,怎么还要有这么多方案?

Q11:那埋点究竟有多少种方案?

随着时间的发展,埋点存在4种方案:

  1. 代码埋点
  2. 可视化埋点
  3. 无埋点
  4. 后端埋点

Q12:什么是代码埋点?

  1. 概念:所谓的代码埋点就是在你需要统计数据的地方植入N行代码,统计用户的关键行为。
  2. 优点:
    1. 使用者控制精准,可以非常精确地选择什么时候发送数据
    2. 使用者可以比较方便地设置自定义属性、自定义事件,传递比较丰富的数据到服务端。
  3. 缺点:
    1. 埋点代价比较大
      • 每一个控件的埋点都需要添加相应的代码,不仅工作量大,而且限定了必须是技术人员才能完成;
    2. 更新代价比较大
      • 每一次更新,都需要更新埋点方案,然后通过各个应用市场进行分发,而且有的用户还不一定更新,这样你就获取不到这批用户数据。
    3. 数据传输的实效性,网络原因
    4. 数据不可回溯

Q13:什么是可视化埋点?

  1. 概念:利用可视化交互手段,通过可视化界面配置控件操作与事件操作发生关系。

  2. 优点:

    1. 可视化埋点解决了代码埋点埋点代价大的问题。
      1. 手动埋点到不侵入代码
      2. 学习成本低
      3. 统一采集技术,提供标准化埋点实现
      4. 所配即所得
      5. 埋点流程简化
    2. 可视化埋点解决了代码埋点更新代价比较大的问题。
      1. 埋点配置独立发布
  3. 缺点:

    1. 可视化埋点能够覆盖的功能有限,目前并不是所有的控件操作都可以通过这种方案进行定制;
    2. 数据不可回溯

Q14:什么是无埋点?

无埋点也叫全埋点

  1. 概念:用户展现界面元素时,通过控件绑定触发事件,事件被触发的时候系统会有相应的接口让开发者处理这些行为。
  2. 优点:
    1. 可视化展示界面
    2. 技术门槛低,使用部署简单
    3. 用户友好性强
    4. 数据可回溯
  3. 缺点:
    1. 不能灵活地自定义属性,行为记录信息少
    2. 传输实效性和数据可靠性欠佳
    3. 由于所有的元素数据都收集,传输压力大,会给数据传输和服务器带来较大的压力。

Q15:什么是后端埋点?

  1. 概念:在后端采集数据,例如采集后端的日志。
  2. 优点:后端采集数据到分析系统中则是通过内网进行传输,这个阶段不存在安全和隐私性问题。同时,内网传输基本不会因为网络原因丢失数据,所以传输的数据可以非常真实地反应用户行为在系统中的真实体现
  3. 缺点:缺少用户交互行为数据,需要与前端埋码相结合

Q16:那究竟该用哪种埋点呢?

Q17:有哪些适用的埋点场景吗?

Q18:埋点平台化,系统化又是什么?

前面了解的只是埋点方案的不同,但事实上,想要把埋点实施好,还需要系统层面的解决方案,应包含:

  1. 埋点规范
    1. 埋点规范代码生成平台
  2. 埋点管理
    1. 注册埋点,添加、删除埋点
    2. 埋点可视化
  3. 埋点验证
    1. 测试埋点平台,可生成报告
  4. 埋点发布
    1. 独立的埋点发布平台
  5. 埋点监控
    1. 埋点数据回流
    2. 埋点错误上报

这些内容,需要平台化来支撑,也是各大公司埋点部门在做的事情,同时也是行业上这些数据公司生存的土壤。

关注下面的标签,发现更多相似文章
评论