产品功能上线前,如何有效的埋点?

在时间不足的情况下,上线之后再查表统计数据,是否不合理?

产品上线后,很重要的一点就是根据数据变化来迭代反馈。

所以很多时候,会需要对一些地方埋点统计,

不过有时候,研发会觉得埋点很费时费力,并不原因去做。

尤其是在要快速上线的时候。

在产品设计的过程中,如何更好的权衡设计月数据统计呢?

是不是所有重要功能点都做好埋点,统计,才算规范?

回答 49 排序
赵文华 JD 数据产品经理

作为产品经理我们认定的事情,要去说服研发,当然这个责任和后果由产品来背。说通他而不是考虑他的难处公司的难处,从而将就一些事情,这是我觉得你出现的第一个问题。

下文全从app埋码角度讲

一、为什么埋码?

1.作为一个产品人,你要对你的工作负责。你要对你的产品方向和目标负责,这便需要数据的支撑,可以有效的判断app核心指标是什么?这些指标的优先级?我走的方向是否正确?

2.接触用户。产品上线后需要通过数据去看你的产品用户是否喜欢?做的是否有问题,比如一个页面我加了4个输入框,通过数据反馈80%用户填了第二个但没完成就走了,这便是很好地接触用户反馈的方式,调研可能调研不到用户的各种心理,但是数据可以说话。

3.优化迭代的利器。这点不过多赘述

二、怎么埋码?

这也是困扰我工作的问题,以下仅供参考

1.第三方工具及自建数据后台

我推荐有能力就自建后台,毕竟第三方不可能按你的意志去增减功能;没有时间精力那么只能使用第三方的了,大多数人推荐友盟,我也把友盟推荐给了我们部门,然后辛苦埋码,每期都埋,最后发现真是一坨....友盟数据可视化、细分、对比、频率、同比环比都太不人性,真是没得用,推荐大家使用谷歌GA,可拓展性非常强,只不过需要翻墙使用,很麻烦。

2.埋哪些数据

这取决于你监控数据的目的,当然埋的越多越全最好,当你拿到数据可以细分、可以各种姿势比较分析出问题,如果没那么多资源可以供你使用,那么只能调减对自己帮助最大(最能反映你绩效的~_~),截一张我当年的图

Clipboard Image.png

总结一下:数据分三类①产品规模②产品运营③商业指标(图中没有,因为每个行业不同,估计大体也就是日流水、客单价、转化率、利润)

三、推荐

1.数据平台GA(只此一个,绝不推荐别的)

2.推荐“在行”约个滴滴出行的数据PM,我觉得滴滴的数据埋点还是很专业的

3.竞品数据talkingdata、App Annie等,详见(http://www.pmcaff.com/entry?id=1000000000150862

四、我近期遇到的问题

避免大家走弯路

1.数据埋点后如何数据分析?分析的专业程度?是否真实有效的反馈问题?

2.如何利用数据驱动自己产品优化迭代,拓展新的方向,因为现在在大数据产品方向,所以遇到很多例如对用户数据如何应用的问题,解决数据入口和数据清洗处理,还有最大的问题,如何数据找出口落地,现在大家最大的利用也就是监控、总结报告、推荐、用户画像分析,个人觉得如何把数据和服务挂钩是我们数据产品该努力发展的方向

3.数据布码的繁琐性,每次调整接口就需要考虑布码是否有影响,尤其布码负责人离职后这就是个大坑

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午休时间先写这么多,有时间后续补充布码名词解释,数据定义及规则,避免团队看到名词主观臆断,产生歧义              

----2016.01.15

2016年01月15日
| 评论 72
匿名
Yang.XH 滴滴 楼下卖手抓饼

感觉前面答案的可操作性还是不够强。我来说一下,从哪些角度埋点,开发资源有限的情况下怎么去说服开发。这些是我自己总结的,可能有不完善的地方,大家可以继续讨论。

先要明确的:

1.埋点是一个渐进的过程,在开始埋的时候就要在脑子里有一个框架。什么是最重要的一定要埋的,第二重要的点有哪些,第三重要是什么。这样隔两天埋一个角度,两三周就可以埋齐全。

2.数据本身不能对决策产生因果关系,只能对决策产生辅助作用。决策的产生还要考虑商业模式,产品调性等种种因素。

接下来我来分享一下,埋点从重要性最高到一般通常可以从哪些角度来考虑进而对产品人员起到辅助作用,重要性越高越容易说服开发。

1.最最重要流量指标

常用的pv,uv,dau,mau,次日留存,7日留存这些。

这些点埋了其实对产品优化本身对大部分产品没什么太大作用,除了广告产品和游戏产品本身就是做流量生意的。埋点的原因是要给老板看,所以把这些点埋好方便以后汇报工作。

2.产品指标

埋在常见的关键节点比如登陆转化,注册转化,功能打开率,功能具体内部组件使用频率。

b端产品埋的更多更细,因为要看用户对哪些功能不够满意,哪些功能里面具体组件做的不够好,方便梳理流程和产品逻辑。

3.用户指标

追踪用户行为的一些指标,比如用户跳出页面,退出页面,用户点击分布,不同功能用户使用时间,用户群体分布。

通过追踪用户的行为,来更加了解用户群,进而抽象出用户模型。

4.具体产品还有一些具体指标

比如内容社区,要看每日产生问题数量,每日回答问题数量,高质量用户活跃度,社区在整个互联网内的关注度。

比如电商产品,要看收藏,购物车,订单产生量,订单完成购买率。

比如游戏产品,登陆,注册,转化,第一次使用时长,次日留存。

这一块就因不同产品而异了。

如果是小团队先把123埋齐再分析4。

5.最后推荐一些工具

国外的ga最好用,如果不提供翻墙可以使用百度统计配合cnzz。

常见的统计工具还有growingio,诸葛io不过没用过口碑还行。

选择统计工具时候一定要问问用过的人口碑怎么样,会不会有丢失数据的情况,一天数据没统计上够你哭的。百度统计我个人感觉有5%到10%左右的偏差(个人感觉哈,可能是我使用方法问题和不同平台统计标准差异的问题。)

匿名
kathleenu 新新老人 产品经理

其实这也是很多中小型创业企业产品会遇到的问题,原因很简单,人力、物力、时间都不够,我也遇到过这种抉择,眼看app上架时间就快到了,别说是没有做数据埋点了,就连功能板块都没有做完。这个时候,就需要产品经理对功能的优先级有较为明显的划分了。

第一建议用第三方统计,其实第三方的统计字段基本都能满足数据分析需求,比如说友盟,用户分析、留存分析、渠道分析、用户参与度等都足够给予数据支撑了。

第二友盟中的路径分析极为重要,但若产品的功能板块较多,想要每个细节页面都做上,绝对来不及。还有些原因也跟技术写的代码方式有关,我就踩过一个坑,跟大家分享一下,有一小段时间,因为技术原因,首页的四个tab在数据统计中显示对的都是首页,导致我无法分析用户进入是哪一个功能板块。这时建议把核心功能做上路径统计,以验证你规划的主流程或者想要引导用户进入的功能板块是否有效。

第三就是转化漏斗了,注册转化,购买转化,参与转化,看时间安排而定,其实自定义事件做了,转化漏斗只是加几个步骤而已,时间并不会耗费很多。

另一个很重要的事情就是,上了新版本一定记得在页面访问路径的版本管理中选择你要统计的版本,不然会没有统计到。

请细看下方详解

埋点数据统一规则

1. 使用统计平台:友盟统计

2. 技术支持:客户端、服务端

3. 基本统计

A 用户分析

新增用户  活跃用户  沉默用户 启动次数  版本分析  行业数据

B 留存分析

留存用户 用户新鲜度  用户活跃度

C 渠道分析

时段详情   渠道列表

D 用户参与度

使用时长  使用频率 访问页面  使用间隔

E 功能使用

页面访问路径  自定义事件  结构化事件

F 终端属性

设备终端  网络及运营商  地域区分

M 错误分析

错误趋势  错误列表

N 社会化分享

H 消息推送 

以上这些都是友盟自带的,各数据统计都挺准确的,下面要着重讲的就是自定义事件这一块的,也就是楼主比较关心的点击率等的问题

———————————————这是一条正经的分割线——————————————————

4.自定义事件页面统计规则

页面自定义事情统计规则如下图所示

图片 1.png

每个页面都必须统计pv、uuid、平均停留时间

出口的意思代表每个页面可以通过这些点离开当前页面,出口数量是按照页面请求数来统计,也可以是去重之后按照UUID数量进行统计。具体的实施方式需要跟技术人员沟通,以便达到最好的统计效果。

举个例子:

如下图所示,出口分别有1、2、3、7、7-1、7-2、7-3、7-4,凡是可以离开页面的出口都必须统计到位。

图片 2.png

经过这些统计,我们就可以分析出用户的操作习惯,功能布局是否正确,以及用户操作背后的原因等。

5. 另一大需要补充的点就是事件转化率,在友盟中产品经理可以根据自己产品的性质,设置不同的转化漏斗。我目前涉及到的转化漏斗主要有两种,一种是参与转化,另一种是购买转化

A 参与转化,指的是在入站用户中,点赞、评论、分享、转发等用户所占的比值,我在app的转化漏斗设置的路径便是入站——登录——进入视频播放页面——点赞、评论、分享。

B 购买转化,是指在入站用户中,产生购买行为的用户所占比值,我在app的转化漏斗设置的路径有两条,第一条是入站——登录——进入视频详情页面——提交订单——支付成功;第二条是入站——登录——进入购物车——提交订单——支付成功。

友盟会自动计算出用户数量与转化率,记得查看数据的时候请切换版本,用户正在使用的版本数据一个都不能落下。

比较基本的就这些,其他较特殊的产品,产品可以跟运营沟通需要用到哪些数据,并形成较完善的方案再与技术沟通实现问题。

希望我的回答能对你有帮助!

匿名
楠色天空 黑龙江程志科技公司 产品总监

埋点是一个渐进的过程,在开始埋的时候就要在脑子里有一个框架。什么是最重要的一定要埋的,第二重要的点有哪些,第三重要是什么。这样隔两天埋一个角度,两三周就可以埋齐全。要知道一点就是,数据本身不能对决策产生因果关系,只能对决策产生辅助作用。决策的产生还要考虑商业模式,产品调性等种种因素。

流量指标

一般监控的流量指标常用的pv,uv,dau,mau,次日留存,7日留存这些,这些点埋了其实对产品优化本身对大部分产品没什么太大作用,除了广告产品和游戏产品本身就是做流量生意的。埋点的原因是要给老板看,所以把这些点埋好方便以后汇报工作。

产品指标

埋在常见的关键节点比如登陆转化,注册转化,功能打开率,功能具体内部组件使用频率。

b端产品埋的更多更细,因为要看用户对哪些功能不够满意,哪些功能里面具体组件做的不够好,方便梳理流程和产品逻辑。

用户指标

追踪用户行为的一些指标,比如用户跳出页面,退出页面,用户点击分布,不同功能用户使用时间,用户群体分布。

通过追踪用户的行为,来更加了解用户群,进而抽象出用户模型。

最后推荐一些工具:

国外的ga最好用,如果不提供翻墙可以使用百度统计配合cnzz。

常见的统计工具还有growingio,诸葛io等。

匿名
luckyma 英英达科技 产品经理

一般会接入第三方工具,采集基础信息,包括用户数,活跃度等常用的数据,但是这个和产品行业相关,例如我们正在做在线教育的相关产品,埋点的需求大多和学习过程,学习累计有关系。并不太关注用户的登录情况,转化情况等。

所以这些埋点是要依赖课本信息的,纵向横向对比的

具体的埋点方式和产品本身的需求有关的。

匿名
刘大大 中赢金融 产品经理

在这一个大数据的时代,在这一个产品经理爱拍脑袋的时代,数据的重要性不言而喻,好的数据分析可以使我们的产品不偏离正确的轨道,做好数据分析的第一步就是做好数据埋点,那么怎么做好数据埋点呢,我将从以下几个方面进行讲解:

QQ截图20170409204056.png

一、埋点技术

代码埋点:

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。比如你想统计首页某个banner的点击量,上报的数据可以采用KEY-VALUE形式,我们定义 KEY为「CLICK_ADD_BTN」,VALUE的值为点击的次数。当用户点击banner时,banner详情的代码会通过按钮的「回调」来触发执行,程序猿在业务代码执行完后,又加上了统计代码,把「CLICK_ADD_BTN」对应的VALUE加1,banner被统计到了一次使用。

代码埋点的优点:

  • 使用者控制精准,可以非常精确地选择什么时候发送数据
  • 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。

代码埋点的缺点:

  • 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;
  • 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。

可视化埋点:

既然代码埋点代价比较大,每一个埋点都需要写代码,那就使用可视化交互手段代替写代码;既然每次代码埋点都需要更新,那就参照现在的很多手游做法,把核心代码和配置、资源分开,每次用户启动app的时候通过网络更新配置和资源。

可视化埋点优势:

可视化买点解决了代码埋点埋点代价大和更新代价大两个问题。

可视化埋点劣势:

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;

无埋点:

可视化埋点先通过界面配置哪些控件的操作数据需要收集;“无埋点”则是先尽可能收集所有控件的操作数据,然后再通过界面配置哪些数据需要在系统里面进行分析,“无埋点”也就是“全埋点”的意思。

无埋点的优点:

  • 可视化埋点只能收集到你埋点以后的数据,如果你想对某个按钮进行点击分析,则只能分析增加可视化埋点以后的数据,之前的数据你收集不到,而无埋点在你部署SDK的时候数据就一直在收集。
  • 因为无埋点对页面所有元素进行埋点,那么这个页面每个元素被点击的概率你也就知道,对点击概率比较大的元素可以进行深入分析。

无埋点的缺点:

  • 由于无埋点方案所有的元素数据都收集,会给数据传输和服务器带来较大的压力。

二、数据埋点方式

1、公司研发在自己的产品当中注入统计代码,搭建相应的后台查询,这种代价比较大。

2、集成第三方统计的SDK,比如友盟、百度移动统计、Sensors Data、GrowingIO、Talking Data等。

三、如何进行数据埋点

1、明确目标

经常有人问我说我要获取那些数据来进行数据分析,其实这个问题不应该问别人,应该问问你自己,你是想用这个数据干什么,如果你想绘制基础的人群画像你就需要获取用户机型、网络类型、操作系统,IP地域等数据;如果你想分析每一个注册转化率,你就需要获取每一个步骤的点击次数,然后制作成漏斗,看那一步转化率出现了问题;目的不一样,获取的数据也不一样,使用的埋点技术也不一样,我们无论做什么事情都不能忘了我们的目的!

2、获取相应数据

业务不同,目的不同获取的数据也不同,这里我只说一些比较共性的数据。

2.1、产品各个渠道下载量

这个可以用第三方数据统计工具来进行,这样我们可以知道我们产品着重在那个渠道进行推广。

2.2、产品活跃状态分析

产品活跃状态监控,留存分析、流失分析、新增变化等,次日留存率、七日留存率、月留存率,尤其对于处于成长期的产品而已,这个指标很重要,如果留存率比较低,说明你的产品有问题,这个时候你就需要进行用户调研,找到流失的问题,否则大面积拉新,只能拉多少死多少,至于留存率、新增的变化这些数据,我们也可以借助第三方统计工具来进行。

2.3、事件分析

比如你想统计某个页面的Uv、PV、元素的点击量、用户停留时长、页面跳出率等数据指标,可以选择代码埋点和可视化埋点等前端埋点解决方案。当某个页面的UV很高,但是跳出率也很高,说明页面有问题,你就要好好想想页面的问题出在什么地方。

2.4、基本信息获取

基本信息获取,例如机型、网络类型、操作系统,IP地域等,绘制基础用户人群画像,这种分析出来的用户画像颗粒度比较大,如果想更精准的进行用户画像可以结合推荐系统,来获取用户的兴趣指标,以及用户操作行为等数据来进行更精准的用户画像,从而为产品运营和产品设计提供参考,可以借助第三方统计工具和自定义埋点的方式进行数据的收集。

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5、漏斗模型

对于产品的关键路径一定要进行漏斗模型分析,比如注册路径,从用户输入注册手机号到注册成功,中间可能会有几个步骤,如果100个人注册,最后只有一个人注册成功,那么求运营同学心里的阴影面积。还有电商的购买下单路径,从浏览商品到最后下单购买成功,每一个步骤的转化率是多少,对于漏的比较多的那个步骤我们肯定要着重关注,分析原因。这个可以技术研发进行埋点,获取更精确的数据,比如下图的埋点表。

fetch_file49eee9d4dea6d09ab791fcf48f83786a-picture3、做好和研发的沟通

集成第三方数据统计的SDK还好,如果是自己自定义代码埋点,你可能一句话的事情,但是技术人员要开发大量的代码,而且做出来的东西是给产品和运营用的,这有时候会导致技术人员的抗拒心理,这个时候产品经理要做好沟通工作,至于如何锻炼自己的沟通能力,我曾经说过,可加我的微信yw5201a1进行索要。

总结:在这个数据越来越重要的时代,在这个数据驱动产品运营和设计的时代,做好数据埋点,获取精确数据,是你做好数据分析的第一步。

更多干货请关注微信公众号:chanpinliu880

匿名
陈清国 企朋 产品经理

1、善用基础的数据源

在不埋点的情况下也可以获取到很多数据,通过数据库,通过服务器日志,通过友盟、百度统计这些第三方工具。

2、建立简单高效的埋点规范。

比如要统计各个渠道带来的交易,统一在URL里面加XXX.COM/mdetail-3457454?source=xxx&  。 技术了解这套规范后,最功能的时候顺手加上就可以。比如做『猜你喜欢』模块,顺手加上统计参数  XXX.COM/mdetail-3457454?source=cainixihuan 。

2016年01月15日
| 评论 11
匿名
YifanWang 今目标 产品经理

由于专门负责过产品部门的数据体系搭建,简单说一下

1.数据统计只能对产品起到辅助作用

2.因为产品是迭代的,所以数据埋点只是在重点功能下去加,并不费力(一个成熟产品从0到1的首次加埋点除外)

3.常见的埋点有两部分较为重要

1) 通用指标的统计:DAU WAU MAU,PV,次日留存,7日留存,是否已经沉默,在线时长,每日新增用户,每日用户活跃曲线等等,不通过领域产品关注点不同

2) 用户行为观察(转化漏斗),方便与产品有的放矢的迭代,以及试错

  • 事件转化率,用户每一次操作都可以作为一个事件去记录(例如点击,滑动等),可以找出每个功能模块中你认为用户价值最大的“操作路径”,记录用户达成此路径操作途中每一步的用户操作的UV和PV,以及此关键路径之外用户可能进行的支线操作同时也记录UV和PV,以此类推每一步的转化率漏斗就完成了。
  • 页面转化率,与事件转化率相似,但是每个关键路径页面的漏斗而非细致到操作,用户大致观察用户行为流向

4.数据后台,公司尽量搭建自己的数据服务,对于数据安全,以及后期利用数据对不同维度的用户做产品精准运营等都是很方便的。如果不具备条件则可以使用第三方统计工具加在产品中

5.后期分析,在分析的时候可以根据用户的地域,年龄,性别,职业等众多维度相组合,产生你觉得有意义的分析组合,尽量以多的组合取协同验证一个观点

注意尽量排除不可抗拒外力条件对用户的影响,比如政策调整,节假日,是否刚做了市场活动等等因素

匿名
Aaron暖尘 成都 产品经理

我的做法,一般是:

在需求确认时,就与运营或需求提出者确定需求的核心指标,例如:要做一个有奖问卷功能,目的是调研用户需求、收集用户反馈。

那么,问卷的打开数、填写数、提交数,就是这次需求的成果验收指标,而对应的页面打开次数、页面热区、button点击次数,就可以通过埋点获得。因为这些会直接影响到最终完成问卷调查的用户数量,以及用户的反馈数量。

至于剩下的其他一些通用指标,我一般都直接使用埋点统计工具来实现统计分析。目前在公司大力推动使用的,就是growingio,因为可以分析某一个用户的访问操作轨迹,这一个功能能帮助我还原用户的真实访问和操作流程,便于我确认我构思的用户使用流程,与实际的用户操作流程是否一致,辅助我进行功能完善和迭代优化。

匿名
lizhengbo95 U掌柜 移动端开发负责人

时间不足:集成第三方统计,如:友盟、Takingdata;基本能满足产品和开发人员用于功能迭代优化需求。

开发人员是否愿意做埋点?刚开始我也是拒绝的,主要嫌麻烦,增加了细节沟通成本;同一个页面事件功能,当产品要求iOS、Android、微信H5必须必须一致时,产品要给出埋点清单,开发来确认核对一遍。

BI数据分析通过后台数据无法满足,需要自建一个简单的埋点系统采集APP客户端用户某些行为数据。主要是收集数据通过接口上报,为了避免后续不必要的麻烦,对数据规则格式,上报策略等最好想清楚再动手,如:上报失败怎么处理、哪些属性可以定义为共用的基础数据。。。

匿名
张艾扬 猎豹移动 产品经理

pmcaff处女答,以下回答来自于产品工作中的执行总结,前面的答案说面比较广,我这里主要说下具体细节执行中的一些思路和方法。

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问题逐一回答

在时间不足的情况下,上线之后再查表统计数据,是否不合理?

必然不合理,这里我想说下为什么要埋点?以个人为例,我所在的是一个千万级的用户产品,产品迭代特别快,一直尝试功能更新。那么问题就来了,如何评估你所做功能的好坏,用户是怎么使用的,用户在哪里出现了问题?因为你是不可能询问用户的,所以埋点给你反馈的就是用户真实的使用情况。如果没有埋点的话,那么产品发出去,用户,产品经理,产品 这三方就失联了。埋点是连接产品经理,产品,用户的纽带,给产品经理反馈用户对功能的使用情况,是产品经理评估下一步功能设计的标尺。

是不是所有重要功能点都做好埋点,统计,才算规范?

必然需要。

有一次业务调整,我所在的团队接手了一个新的产品,老板第一个需求是要什么,是要产品数据,不是说产品哪里哪里体验怎么怎么样,插播一句话,小孩子才讲体验,大人只看利益(别着急喷,你长大就懂了),然后我跟一个leader聊天,他说了这样一句话,我靠,了解数据的说话都硬气啊。来了公司后,我才知道什么是数据运营,所有的东西都靠数据做决定。有不确定的东西就做a/b test。对于产品换团队这种事情,埋点尤为重要,因为交接不充足的话,后接手的团队只能去分析埋点,了解产品数据,进而做下一步决定,所以说,所有的功能都要做好埋点。对了,开发说快速上线,不埋点,那产品怎么获得结论,不是相当于白发了一个版本,埋点有问题,发出去的版本就是白发了一个版本。

产品功能上线前,如何有效的埋点?

1、从目标出发,想清楚这个功能想要获得什么

当设计功能时,就先考虑清楚,这个功能需要了解哪些数据。比如,做今日头条视频板块,目标是让用户在该板块内停留时间长并且可以看到很多自己用户喜欢看的内容,那必然需要了解,用户对视频的切换,单视频停留时长,总体停留时长,用户在视频中所进行的操作,来分析,用户喜欢什么样的视频,对于什么样的视频会进行怎样的操作

2、从用户出发,埋用户的使用路径

这里就是一个漏洞模型,前面有些回答说的很细了,还用今日头条视频版块举例就是,用户使用视频这个板块功能的路径,第一步,点击视频tab 第二步,滑动列表选择视频  第三步,观看 第四步,对视频进行操作 第五步,切换视频 按这样一个步骤,埋点用户在每一步的转化,后期用来评估功能转化上是哪一步出现了问题

3、在埋点的那一刻,便有了数据模型

数据模型,即假设你是一个功能的产品经理。当你要把一个功能汇报给你的老板,争取资源 或 其他产品经理要了解产品数据,他们会问的以及你可以告诉他们的关于本功能的所有数据,数据模型区别于埋点,数据模型除了功能本身的数据还需要联系其他功能,看的是本功能与其他功能的联系,比如,主界面有六个button,你做了其中一个button,只埋该button的情况当然是不够的,你需要知道主界面的展示量,求出该button的点击率,以及在所有button中点击率的排名,分析问题。有很多功能的数据模型是可以套用的,离不开 活跃,留存,新增,功能也一样,功能的日活,功能的回访率,功能的新增使用量。培养自己建立数据模型的习惯,久而久之,发一个功能,需要什么埋点,在脑海里,清晰可见。

总结

好的产品都是数据驱动的,绝不是老板或者某一个产品经理拍脑袋想出来的一个迭代方案。所以数据有着决定产品生死的重要性。埋点的准确,决定着得到准确结论,埋点的简洁,优雅,决定后期项目越大产品同学的维护成本。产品离不开埋点,产品经理离不开数据。

匿名
jojo_xu 社会大学 打杂

首先把主要流程的数据监控,比如页面埋点、或者某个操作的行为埋点来统计用户的浏览率、购买率、跳出率

再来把一些页面都加上埋点,来看各个页面的数据,有针对性的优化功能

匿名
小木迪 海南航空 海外运营

首先要了解的就是企业的目标到底是什么?对于web端,看重的可能是会话,跳出率,新老访客等指标;对于电商网站,一般来说商业目标最重要的就是转化率,延伸到各个媒体渠道的转化表现,通过电子商务漏斗发掘购买流程上的问题;对于App,那么关注的就是DAU.MAU以及用户浏览深度这类指标。

通过数据,不仅可以优化现有产品,重要的是也能利用归因模型优化推广渠道,提高转化。同时,有流量就肯定会有垃圾流量混在其中。垃圾流量比较明显的特点是:几乎没有转化,跳出率很高,用户访问深度、访问时间都很短。当然,具体情况还需要分析。

最后,GA真的是中小企业最好的网站监控工具了,一个月1000万次免费hits对于企业初期完全足够,当然会有少量的数据抽样,这个即便是GAP也会存在的。

简单说这些~~

2016年01月15日
| 评论 16
匿名
iamsteve 大搜车 扫地僧

其实LZ的重点应该关注: 你得目标是什么?月数据统计,统计什么,目标是什么。


1. 理清楚产品所处的区间(初创,发展,成熟等···)

2. 想要统计,统计的目标是什么?

3. 建立合理的分析框架(看数据的维度 和度量的指标)

4. 再来看之后怎么做····


研发不愿意做的原因也是如此,产品不想清楚,做出来的还得返工,无用。研发一定不愿意做。

2016年01月15日
| 评论 2
匿名
冰峰雪迹 西安开发者某有限公司 产品

 我 也分享一下我的观点:

一、产品埋点是什么? 

埋点就是产品上线前,提前写入代码,去统计一个产品的关键页面或关键动作的数据,以便产品上线后进行数据统计分析和产品迭代。 产品可能产生的用户行为数据纷繁复杂,从而耗费大量的时间和机会成本。

举个例子:比如电商产品,那么可能最首要的问题就是交易额,如何突破交易额,分解下去,可能就涉及到流量、转化率、客单价、回购率等等,提升这些数据指标就是当前产品的首要问题。在整个产品的分析和改进过程中,需要持续的观察这些指标的变化。

二、 为什么要埋点?

 1.作为一个产品人,你要对你的产品方向和目标负责,这便需要数据的支撑,可以有效的判断app核心指标是什么?这些指标的优先级?我走的方向是否正确?

 2.接触用户。产品上线后需要通过数据去看你的产品用户是否喜欢?做的是否有问题,比如一个页面我加了4个输入框,通过数据反馈80%用户填了第二个但没完成就走了,这便是很好地接触用户反馈的方式,调研可能调研不到用户的各种心理,但是数据可以说话。

 3.优化迭代的利器,比如首页到注册填写页到注册成功页的转化率数据显示较低,是否在迭代中就要考虑砍掉冗余的输入项,或者让用户少做填写,只做选择。 

4、团队需要首先明确目前产品最亟待解决的问题是什么。接地气来说,忽悠老板、忽悠开发,有个数据来支持你,是不是底气更足些 。

怎么埋点? 第三方工具及自建数据后台。我推荐有能力就自建后台,毕竟第三方不可能按你的意志去增减功能;没有时间精力那么只能使用第三方的了,大多数人推荐友盟,我也把友盟推荐给了我们部门,然后辛苦埋码,每期都埋,最后发现真是一坨....

友盟数据可视化、细分、对比、频率、同比环比都太不人性,真是没得用,推荐大家使用谷歌GA,可拓展性非常强,只不过需要翻墙使用,很麻烦。 如果部门开发资源紧张,第三方工具我只推荐一个,百度统计,开发埋入工作量小,可扩展性强,百度统计提供的数据可视化后台基本能应付一个产品的常规数据需求,性价比非常高 

三、埋点有哪些要考虑的? 

1、选择少量、重要的用户行为开始记录和分析 在分析的一开始,并不建议采集太多的用户行为,在这一点上,倒是很像做产品里面的MVP(最小可化产品)思路,敏捷地不断迭代,不要一下子把全部用户行为都采集齐全。因为如果产品经理在一开始就试图设计实施一套庞大、全面的方案,很容易陷入复杂而又细节的泥潭并导致失败,或者极可能会(因为初期的错误规划)导致很多时间浪费。在一开始只记录和分析与“产品目标”最为相关的少量用户行为(如浏览、购买、下单),这样很快就能有成果产出。 

2、定义事件 在这里需要注意的一个点,很多产品经理会将“用户行为”简单的等同于应用的页面(界面)或点击操作,其实这完全是两件事情。用户行为是更加具体的一个事件定义,比如说用户“提交订单”这么一个行为,就可以定义为一个事件了,但是如果用页面点击去定义它,则过于抽象不具体,不能让其他人很直观地感受到这个事件定义出来到底是干嘛的。 

3、制作埋点表 根据梳理好的用户行为流程及事件,我们可以尝试着梳理一下埋点事件表(以电商类产品为例),如下图所示: 

IMG_9396.JPG

4、与研发进行沟通 无论是公司自己搭建数据分析系统,还是使用第三方工具,通过调用其SDK来完成数据的采集和分析,都需要通过研发来进行帮忙(当然,有一些第三方工具支持可视化埋点,这样PM可以直接绕过研发)。这时候,产品经理就需要好好和研发进行相关的沟通,让他们明白数据埋点的目标以及意义是什么,让他们更好的去熟悉和了解第三方工具,从而在做事件布点的时候,将有助于事情的快速和顺利推进。

 不会做埋点的产品经理不是好数据分析师。

用心做好产品,对得起每一份信任,与君共勉。

匿名
zxl CCTV 数据分析

数据埋点是产品数据分析的基础,一般用于对用户行为的监控和分析。至于要怎么分析,这个要通过产品定位及目标来确定自己需要哪些数据,其次通过在产品各个流程环节中设置数据埋点。例如你做电商,涉及到的数据就是用户的访问路径、页面停留时长、跳转率、转化率等等。

为什么埋点?一个简单的逻辑:你不做数据埋点,你就做不了数据分析。你不做数据分析,你就会不知道产品上线情况。你不知道产品上线情况,你产品就后续优化就没法做。

所以,数据埋点的目的:

一、在产品流程关键部位植相关统计代码,用来追踪每次用户的行为,统计关键流程的使用程度。

二、在产品中植入多段代码追踪用户连续行为,建立用户模型来具体化用户在使用产品中的操作行为。

三、与研发及数据分析师团队合作,通过数据埋点还原出用户画像及用户行为,建立数据分析后台,通过数据分析、优化产品。

做数据埋点的方法有很多,大部分是利用第三方统计工具(友盟、数极客等),也有在产品研发的时候直接在程序里嵌入代码统计搭建自己的后台以供查询。同时,数极客还推出了无埋点方式采集用户行为和轻度交互,可视埋点,业务部门自助操作的方式。这一举大大提高了使用者的工作效率。

就目前的第三方统计工具,我们简要的将友盟(第二代数据分析平台)与数极客(第三代数据分析平台)进行简单的对比:

1,首先从数据的实时性上,友盟可以提供小时级的数据,数极客提供的是秒级数据,这一点作为节奏越来越快压力越来越大的互联网公司来说,实时性更高可以代表着运营决策的更加高效。

2,其次再从多维的交叉分析上,友盟支持一维和不超过二维的数据交叉分析,数极客则为多维任意交叉分析,多维的交叉组合分析更加能够挖掘出数据更大的价值。

从以上两点简单的功能对比来看,第三代数据分析平台已经从性能和精度上完全超越了第二代平台,并且也在2016年开始引领了用户行为分析新的方向。数极客是国内目前唯一支持十大数据分析方法的秒级多维分析平台,在是数据分析这件事情上面,定能够充分的发挥出他们的极客精神。

匿名
BeYoung57095944 深讯和科技有限公司 产品经理

用数据检测产品功能的受欢迎程度是产品上通常采用的方法,通过数据检测可以更快速,更有依据的完成产品的迭代,下面从几个方面产品的数据埋点。

 数据采集是核心问题

一个典型的数据平台,对于数据的处理,是由如下的5个步骤组成的:


其中,我们认为,第一个步骤,也即数据采集是最核心的问题。数据采集是否丰富,采集的数据是否准确,采集是否及时,都直接影响整个数据平台的应用的效果。

在确定数据采集方案时应该遵循的两个基本原则:

优先在后端收集数据;

属性尽可能采集全面。

虽然我们之前已经详细描述过前端埋点的一些问题。例如,需要等待网络情况良好才能发送数据,需要积攒一定的量才发送数据,需要在本地暂存而本地暂存空间有限等一系列在数据传输性和数据可靠性上的一些问题。但是,前端埋点毕竟有一些后端采集数据所无法替代的地方,例如,分析前端界面设计是否合理,分析一些在与后端没有交互的前端行为等,还是必须采用前端埋点方案的。前端埋点作为一个比较成熟并且被广泛采用的数据接入手段,目前常见的前端埋点技术,有三类:在某个控件操作发生时通过预先写好的代码来发数据的代码埋点;通过可视化界面配置控件操作与事件发生关系的可视化埋点;先收集所有数据再在后端筛选需要分析的对象的“无埋点”。

匿名
小强 某公司 产品经理

理清产品所处的的阶段,不同时期 需要分析的数据也是不同的呢,初期要最基础的数据就够了,东西还没成熟,捉急一些后续要做的东西,没必要 还耽误工期,做一些运营的规划,根据规划 有目的的做

2016年01月15日
| 评论 0
匿名

埋点是一个渐进的过程,埋点数据虽然不能完全预测,但产品经理开始埋的时候就要在脑子里有一个框架。什么是最重要的一定要埋的,第二重要的点有哪些,第三重要是什么。数据本身不能对决策产生因果关系,只能对决策产生辅助作用。决策的产生还要考虑商业模式,产品调性等种种因素。

通常我们考虑如下数据指标:

流量指标:一般监控的流量指标常用的pv,uv,dau,mau,次日留存,7日留存这些,这些点埋了其实对产品优化本身对大部分产品没什么太大作用,除了广告产品和游戏产品本身就是做流量生意的。埋点的原因通常是要给老板看,这些点埋好方便以后汇报工作。

产品指标:埋在常见的关键节点比如登陆转化,注册转化,功能打开率,功能具体内部组件使用频率。B端产品埋的更多更细,因为要看用户对哪些功能不够满意,哪些功能里面具体组件做的不够好,方便梳理流程和产品逻辑。

用户指标:追踪用户行为的一些指标,比如用户跳出页面,退出页面,用户点击分布,不同功能用户使用时间,用户群体分布。通过追踪用户的行为,来更加了解用户群,进而抽象出用户模型。

匿名

埋点是一个渐进的过程,在开始埋的时候就要在脑子里有一个框架。什么是最重要的一定要埋的,第二重要的点有哪些,第三重要是什么。这样隔两天埋一个角度,两三周就可以埋齐全。要知道一点就是,数据本身不能对决策产生因果关系,只能对决策产生辅助作用。决策的产生还要考虑商业模式,产品调性等种种因素。

流量指标

一般监控的流量指标常用的pv,uv,dau,mau,次日留存,7日留存这些,这些点埋了其实对产品优化本身对大部分产品没什么太大作用,除了广告产品和游戏产品本身就是做流量生意的。埋点的原因是要给老板看,所以把这些点埋好方便以后汇报工作。

产品指标

埋在常见的关键节点比如登陆转化,注册转化,功能打开率,功能具体内部组件使用频率。

b端产品埋的更多更细,因为要看用户对哪些功能不够满意,哪些功能里面具体组件做的不够好,方便梳理流程和产品逻辑。

用户指标

追踪用户行为的一些指标,比如用户跳出页面,退出页面,用户点击分布,不同功能用户使用时间,用户群体分布。

通过追踪用户的行为,来更加了解用户群,进而抽象出用户模型。

最后推荐一些工具:

国外的ga最好用,如果不提供翻墙可以使用百度统计配合cnzz。

常见的统计工具还有growingio,诸葛io等。

07月14日

匿名
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