前端埋点数据采集系统如何选择

时间:2023年09月01日 来源:

前端埋点在标签预留场景中,要考虑到反推埋点预留:

①基于用户画像的标签建设,需要考虑画像的多层属性,社会属性、基本属性、市场属性、交易属性、行为属性等,通过画像筛选人群的时候,可能需要通过数据模型建立用户分层的过程,所需要用到的辅助数据;

②基于智能运营的标签建设,运营策略、活动、方案的数据需求收集,哪些标签需要用到埋点中的信息;

③基于营销系统的标签建设,涉及到渠道分配、广告投放、点击预测等,可能需要对曝光、点击、转化进行全链路的埋点建设,或者基于某一个产品使用链路,埋点数据要完备;

④标签管理,没有一套产品来支撑,多标签你怎么对外提供;海量的标签,又要怎么做标签管理。 大数据时代数据的重要性不言而喻,而其中关键重要的就是用户信息的采集。前端埋点数据采集系统如何选择

前端监控的目的:获取用户行为以及跟踪产品在用户端的使用情况,并以监控数据为基础,指明产品优化的方向。在线上项目中,我们需要分析用户的使用情况及用户行为,来判断项目该如何更好地进行迭代和开发及优化升级。为了采集用户使用情况和用户行为的数据,我们可以通过搭建前端数据监控的方式获得数据。而实现前端监控主要有三个步骤:前端埋点和上报、数据处理和数据分析。前端监控包含5块儿基础模块采集模块:数据应该如何采集,采集哪些端,哪些数据存储:数据应该如何存储,上报和保存的数据结构应该是怎么样的报警:报警系统应该如何设计,如何嗅探错误,如何通知到负责人异常管理:如何对上报的异常进行归类,从而进行管理展现:总结异常发生情况,并展现给使用者有哪些前端埋点数据采集系统前端埋点是前端监控的实现方式,前端埋点和上报即是数据的收集阶段。

前端埋点方案大致分为:代码埋点、可视化埋点、无痕埋点三种。每种方案各有优劣,并不存在某种普遍完美的可以适应一切场景的埋点方案,而是应该根据不同的产品,不同的分析需求,不同的系统架构,不同的使用场景,选择合适的一种接入方案。

下面是一些典型的例子:是分析UV、PV、点击量等基本指标,可以选择代码埋点或者可视化埋点等前端埋点方案;

精细化分析转化流程,则可能需要利用后端SDK或者LogAgent接入后端日志;

活动/新功能快速上线迭代时的效果评估,则可以利用可视化埋点快速完成;对客服服务质量的考核,或者不同快递在不同省份运送不同品类产品的速度的比较,则需要使用后端SDK来对接第三方系统以便导入数据

前端监控之数据监控:数据监控即通过数据分析用户行为。

常见的监控数据包括:PV/UV、页面停留时长、通过什么入口进入、在页面触发了什么行为等。统计这些数据就是为了清楚用户来源,拓宽产品的推广渠道;

了解用户在页面停留的时间情况,针对停留较短的页面进行分析改进。也就是我们常说的:who(uuid)、when(time)、from where(referrer)、where(x,y)、what (自定义拓展数据)串成的用户行为路径。

通过代码埋点来实现对应用户层面的行为分析。 代码埋点优点控制精细,可以非常精确地选择什么时候发送数据。

埋点本身现在已经有太多的集成解决方案,如webfunny、神策、GIO等平台,但是在实践的过程中仍然还是会碰都很多问题,给前端埋点同学分享下:埋点实践过程中碰到的坑点。

①埋点开发技术执行不到位的问题绝大多数情况下我们说埋点,一般都是说前端埋点,前端开发工程师在做埋点的时候又多是人为埋点,在开发过程中,会造成部分信息冗余、重复、记录不完整的情况存在;

②多产品之间的模块差异化问题埋点不能够只有一套标准规范,多生态应用下,业务繁琐,在产品、技术的架构上有明显的差异,不同的产品、模块、坑位、点击事件的定义也可能有一定的区别,这时候可能需要根据场景划分不同的埋点标准;

③自定义埋点信息的键对设计问题往往会在埋点里面增加一个json的字段(bdata),在埋点的时候写入自定义的业务信息进行场景识别,譬如活动id、业务信息、用户快照的基本信息等,不同开发写入的自定义字段格式可能会有差异; 什么是埋点?主要是针对特定用户行为或业务过程进行捕获、处理和发送的相关技术及实施过程。前端埋点数据采集系统如何选择

为了更灵活的定制上报数据,并减轻服务器的压力,在所需埋点不多的情况下,常用「代码埋点」的方式。前端埋点数据采集系统如何选择

无埋点又叫全埋点,无埋点不是不需要埋点,而是全部埋点,前端的任何事件都被绑定上一个标识,所有的事情都被记录下来,只是不需要工程师在业务代码里面插入侵入式的代码。通过定期上传记录文件,配合文件解析,解析出我们需要的数据并生成可视化报告供专业人员分析。

无埋点技术的关键是:操作可视化配置工具,保存配置,SDK基础代码如何根据配置上报行为。

无埋点的优点:由于采集的是全量数据,所以产品迭代过程中是不需要关注埋点逻辑的,也不会出现漏埋、误埋等现象无埋点的缺点:无埋点采集全量数据,给数据传输和服务器增加压力无法灵活的定制各个事件所需要上传的数据 前端埋点数据采集系统如何选择

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