1. 数据采集中的埋点方式

数据采集是数据分析的基础,数据采集有多种方式,埋点是其中最主要的采集方式。常见的埋点方式主要有三种:全埋点、代码埋点、可视化全埋点。下面分别介绍三种埋点方式以及特点。

2. 全埋点

全埋点,也叫无埋点、无码埋点、自动埋点。全埋点是指预先收集用户的所有行为数据,然后再根据实际分析需求从中提取行为数据。使用这种方案,有很多优点,例如,可以可视化的展现宏观指标,满足基本数据的分析要求;技术门槛低,只用在产品中嵌入 SDK,等于做了一个统一的埋点;用户友好性强,可以直接应用手指或鼠标进行操作,自动向服务端发送数据,避免手工埋点的失误。但是,无埋点也有很明显的弊端,带来易用性的同时,牺牲了部分数据采集的深度。无埋点只能覆盖基本的点击、展示等用户行为,其次,全埋点采集的数据量非常大,随着数据量上升,可能会导致客户端崩溃的概率也会上升。尤其是移动端,更多的数据量意味着更多的电量、流量和内存消耗;第三,无埋点兼容性有限,例如在安卓系统进行埋点时,不同开发人员给相同的控件取不同名称的 ID,导致运营人员筛选数据困难;第四,无埋点只能采集到用户交互数据,适合标准化的采集,业务相关属性无法自动采集。

3. 代码埋点

代码埋点又分为前端代码埋点和后端代码埋点。前端代码埋点类似于全埋点,都是在前端嵌入 SDK 的方式,所不同的是,对于每一个关键行为,我们都需要调用 SDK 代码,将必要的事件名、属性字段等写入代码,然后发送到后台数据服务器。后端代码埋点则将相关的事件、属性等通过后端模块调用 SDK 的方式,发送到后台服务器。

这种方式相比全埋点来说,更适合精细化分析的场景。我们可以将各种细粒度的数据采集下来,方便做后续的深度分析需求。其中后端代码埋点,相比前端代码埋点,具有更高的数据可靠性,并且可以实现一处埋点,不用从各个 APP、Web 端进行埋点操作。

4. 可视化全埋点

可视化全埋点,是指用户将设备连接到用户行为分析系统的可视化全埋点管理界面,对可交互的图片、按钮等页面元素,直接在界面上进行操作实现数据埋点。可视化的埋点方式,不需要研发人员配合、测试验证和发版,提高了生产力。可视化全埋点降低实施埋点的门槛,以此来提升原工作流程的效率。使用可视化全埋点功能时,无需研发人员介入,产品运营人员可以直接在网站或移动应用的真实界面上操作埋点,而且埋点之后立即可以验证埋点是否正确。同样的,可视化埋点也有很多局限。首先,可视化全埋点也只是针对点击可见元素的,一些动态页面、不可见的行为是采集不到的;其次,可视化全埋点无法添加自定义属性,无法和业务关联;第三,可视化全埋点元素只能对可选元素逐个进行选择埋点,操作效率较低。

5. 参考文献

《数据驱动从方法到实践》

 

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