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前端埋點(diǎn)數(shù)據(jù)采集產(chǎn)品如何搭建

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2023-05-12

埋點(diǎn)本身現(xiàn)在已經(jīng)有太多的集成解決方案,如webfunny、神策、GIO等平臺(tái),但是在實(shí)踐的過(guò)程中仍然還是會(huì)碰都很多問(wèn)題,給前端埋點(diǎn)同學(xué)分享下:埋點(diǎn)實(shí)踐過(guò)程中碰到的坑點(diǎn)。

①前后端埋點(diǎn)不一致的問(wèn)題前端請(qǐng)求服務(wù)端的數(shù)據(jù)大多是存在binlog里面的,數(shù)據(jù)日志同步解析的過(guò)程里面可能會(huì)存在丟包的可能性,數(shù)倉(cāng)的穩(wěn)定性也會(huì)影響數(shù)據(jù)質(zhì)量;后端服務(wù)信息存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)是存在mysql,表字段結(jié)構(gòu)化,分多表存儲(chǔ),需要靠主鍵進(jìn)行關(guān)聯(lián),有大量的ETL過(guò)程。兩者之間可能因?yàn)閿?shù)據(jù)清洗、處理、實(shí)時(shí)技術(shù)等原因,造成數(shù)據(jù)差異化;

②自埋點(diǎn)和第三方應(yīng)用統(tǒng)計(jì)口徑的問(wèn)題自埋點(diǎn)一般都會(huì)定義一個(gè)id作為區(qū)分用戶的標(biāo)志,但是第三方是缺少用戶屬性信息的判斷,一般會(huì)以設(shè)備號(hào)uuid/imse,或者IP地址段、mac地址段作為區(qū)分標(biāo)志,從而造成統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)上的差異化,對(duì)于留存分析、轉(zhuǎn)化分析、流失分析需要用到明細(xì)數(shù)據(jù)的場(chǎng)景,可兼容性不是很友好; 埋點(diǎn)是數(shù)據(jù)的來(lái)源,采集的數(shù)據(jù)可以分析網(wǎng)站/APP的使用情況,用戶行為習(xí)慣等。前端埋點(diǎn)數(shù)據(jù)采集產(chǎn)品如何搭建

當(dāng)我們點(diǎn)擊一個(gè)控件時(shí),要上報(bào)哪些內(nèi)容才能全的分析這個(gè)點(diǎn)擊行為呢?

準(zhǔn)確的說(shuō),一個(gè)事件的觸發(fā),有4個(gè)因素:觸發(fā)者、觸發(fā)位置、觸發(fā)的事件、觸發(fā)的時(shí)間。(3)觸發(fā)的事件事件類型有瀏覽、點(diǎn)擊、曝光、懸浮,下拉、滾動(dòng)、長(zhǎng)按、右鍵等等,常用的還是瀏覽和點(diǎn)擊。(4)觸發(fā)的事件事件觸發(fā)的時(shí)間一般取的是客戶端時(shí)間,也就是用戶的本地時(shí)間,如果用戶的設(shè)備是移動(dòng)端,取的就是手機(jī)時(shí)間,如果是電腦,取的就是電腦的時(shí)間。

但是客戶端的時(shí)間不太準(zhǔn)確,因?yàn)橛脩艨梢匀ジ脑O(shè)備時(shí)間。所以我們需要一個(gè)機(jī)制去校準(zhǔn)客戶端時(shí)間。一般的做法是,在上報(bào)事件時(shí),我們會(huì)上報(bào)事件觸發(fā)時(shí)間t1和數(shù)據(jù)發(fā)送時(shí)間t2,服務(wù)端也會(huì)拿到一個(gè)接收數(shù)據(jù)的時(shí)間t3,如果t3-t2>60s,則認(rèn)為客戶端時(shí)間不準(zhǔn),要對(duì)客戶端時(shí)間進(jìn)行修正,修正后的客戶端時(shí)間是:t1+(t3-t2)為啥t3-t2>60s會(huì)認(rèn)為不準(zhǔn),因?yàn)閿?shù)據(jù)發(fā)送到接收的時(shí)間,一般不會(huì)超過(guò)60s。 專業(yè)的前端埋點(diǎn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)前端埋點(diǎn)活躍用戶分析。

大數(shù)據(jù)時(shí)代,多數(shù)的web或app產(chǎn)品都會(huì)使用第三方或自己開(kāi)發(fā)相應(yīng)的數(shù)據(jù)系統(tǒng),進(jìn)行用戶行為數(shù)據(jù)或其它信息數(shù)據(jù)的收集,在這個(gè)過(guò)程中,埋點(diǎn)是比較重要的一環(huán)。作為開(kāi)發(fā)和測(cè)試人員你知道什么是數(shù)據(jù)埋點(diǎn)嗎?作為測(cè)試重點(diǎn)要關(guān)注哪些方面?埋點(diǎn)測(cè)試的過(guò)程有兩個(gè)比較重要的環(huán)節(jié),埋點(diǎn)上報(bào)和埋點(diǎn)落庫(kù)。

埋點(diǎn)上報(bào):無(wú)論是前端埋點(diǎn)還是后端埋點(diǎn),是否正常按照相關(guān)規(guī)則進(jìn)行上報(bào),相關(guān)的事件名、屬性值都是否完整正確上報(bào)。

埋點(diǎn)落庫(kù):埋點(diǎn)上報(bào)完的數(shù)據(jù)是需要存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)中再進(jìn)行相關(guān)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析、歸類等等,除了檢查埋點(diǎn)上報(bào),還要看終數(shù)據(jù)是否正常落庫(kù),相關(guān)數(shù)據(jù)字段是否正常。

眾所周知產(chǎn)品通過(guò)埋點(diǎn)可以進(jìn)行用戶行為分析,隨著互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展,企業(yè)對(duì)于網(wǎng)站的PV、UV、用戶的轉(zhuǎn)化、新增和留存也越來(lái)越關(guān)注。而完整的數(shù)據(jù)采集是一切的前提。

埋點(diǎn)即監(jiān)控用戶在應(yīng)用表現(xiàn)層的行為,于產(chǎn)品迭代而言至關(guān)重要,運(yùn)營(yíng),產(chǎn)品,數(shù)據(jù)分析基于此來(lái)對(duì)用戶行為進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì),同時(shí)埋點(diǎn)也可作為一種前端監(jiān)控的手段,檢驗(yàn)功能是否達(dá)預(yù)期的佐證。

基于埋點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶行為分析,可以得到包含頁(yè)面點(diǎn)擊量、用戶訪問(wèn)量、用戶訪問(wèn)路徑、用戶轉(zhuǎn)化率、導(dǎo)流轉(zhuǎn)化率、用戶訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)和用戶訪問(wèn)內(nèi)容分析等重要數(shù)據(jù)。 埋點(diǎn)是產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ),用于推薦系統(tǒng)反饋、用戶行為監(jiān)控和分析、新功能或者運(yùn)營(yíng)活動(dòng)效果的統(tǒng)計(jì)分析等。

前端埋點(diǎn)和后端埋點(diǎn)的區(qū)別?

在實(shí)際過(guò)程中,有些埋點(diǎn)是不用特意區(qū)分前后端的,用戶的一個(gè)埋點(diǎn)事件在前端埋點(diǎn)或后端埋點(diǎn)都可以實(shí)現(xiàn),但是需要注意的是,在實(shí)際埋點(diǎn)上報(bào)、數(shù)據(jù)收集等過(guò)程中會(huì)有數(shù)據(jù)丟失的情況,從這個(gè)角度來(lái)看的話,其實(shí)后端埋點(diǎn)要比前端埋點(diǎn)更有優(yōu)勢(shì),前端埋點(diǎn)會(huì)因?yàn)橐恍┚W(wǎng)絡(luò)問(wèn)題、適配問(wèn)題等等容易出現(xiàn)上報(bào)異常造成數(shù)據(jù)丟失且丟失后排查困難,因?yàn)榍岸讼嚓P(guān)的是沒(méi)有記錄相關(guān)操作的,只負(fù)責(zé)上報(bào),上報(bào)成功與否沒(méi)有記錄。

而如果是后端埋點(diǎn),無(wú)論是自己的數(shù)據(jù)系統(tǒng)還是第三方數(shù)據(jù)系統(tǒng)都是可以通過(guò)自己系統(tǒng)本身相關(guān)的數(shù)據(jù)庫(kù)查詢或記錄日志等操作進(jìn)行埋點(diǎn)數(shù)據(jù)的校驗(yàn)排查,所以針對(duì)一些比較重要的埋點(diǎn),還是建議以后端埋點(diǎn)為主,必要時(shí)通過(guò)記錄日志或記入數(shù)據(jù)庫(kù)等方式對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行二次記錄以便進(jìn)行數(shù)據(jù)核實(shí)。 埋點(diǎn)分析,是網(wǎng)站分析和APP分析常用的數(shù)據(jù)采集方法。埋點(diǎn)采集方法一般分為兩種,可視化埋點(diǎn)和代碼埋點(diǎn)。前端埋點(diǎn)數(shù)據(jù)采集產(chǎn)品如何搭建

代碼埋點(diǎn)方案適用場(chǎng)景上下文理解要求較高的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。前端埋點(diǎn)數(shù)據(jù)采集產(chǎn)品如何搭建

前端監(jiān)控之?dāng)?shù)據(jù)監(jiān)控:數(shù)據(jù)監(jiān)控即通過(guò)數(shù)據(jù)分析用戶行為。

常見(jiàn)的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)包括:PV/UV、頁(yè)面停留時(shí)長(zhǎng)、通過(guò)什么入口進(jìn)入、在頁(yè)面觸發(fā)了什么行為等。統(tǒng)計(jì)這些數(shù)據(jù)就是為了清楚用戶來(lái)源,拓寬產(chǎn)品的推廣渠道;

了解用戶在頁(yè)面停留的時(shí)間情況,針對(duì)停留較短的頁(yè)面進(jìn)行分析改進(jìn)。也就是我們常說(shuō)的:who(uuid)、when(time)、from where(referrer)、where(x,y)、what (自定義拓展數(shù)據(jù))串成的用戶行為路徑。

通過(guò)代碼埋點(diǎn)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)用戶層面的行為分析。 前端埋點(diǎn)數(shù)據(jù)采集產(chǎn)品如何搭建

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