數(shù)字時(shí)代，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和流動(dòng)速度是21世紀(jì)初人類無法想象的。根據(jù)國際權(quán)威機(jī)構(gòu)Statista的統(tǒng)計(jì)和預(yù)測，2020年全球數(shù)據(jù)產(chǎn)生量為47ZB，并預(yù)計(jì)在2035年達(dá)到2142ZB，數(shù)據(jù)及其衍生應(yīng)用對(duì)于全球互聯(lián)網(wǎng)、能源、金融、物流、工業(yè)等各個(gè)領(lǐng)域所帶來的價(jià)值和發(fā)展?jié)摿Χ家巡谎远鳌?

對(duì)于銀行等金融機(jī)構(gòu)來說，日常營銷、風(fēng)險(xiǎn)控制、業(yè)務(wù)經(jīng)營和服務(wù)創(chuàng)新過程中對(duì)埋點(diǎn)數(shù)據(jù)的利用程度往往決定著從數(shù)據(jù)中挖掘出多少價(jià)值，而對(duì)于數(shù)據(jù)分析師來說，好的數(shù)據(jù)埋點(diǎn)是一項(xiàng)事半功倍的利器，那何為“數(shù)據(jù)埋點(diǎn)”呢？本文以用戶行為數(shù)據(jù)埋點(diǎn)為例給出答案。

01

認(rèn)識(shí)埋點(diǎn)

1.什么是數(shù)據(jù)埋點(diǎn)

數(shù)據(jù)埋點(diǎn)是在應(yīng)用中特定的流程收集信息，便于跟蹤應(yīng)用使用的狀況，后續(xù)用來進(jìn)一步優(yōu)化產(chǎn)品或?yàn)檫\(yùn)營提供數(shù)據(jù)支撐。

2.為什么要做數(shù)據(jù)埋點(diǎn)

埋點(diǎn)數(shù)據(jù)是一種量化指標(biāo)，在產(chǎn)品精準(zhǔn)化運(yùn)營和數(shù)據(jù)深度挖掘應(yīng)用方面有著巨大潛力，如：

1）產(chǎn)品迭代：產(chǎn)品的迭代離不開運(yùn)行和用戶行為數(shù)據(jù)，通過分析埋點(diǎn)數(shù)據(jù)不斷指導(dǎo)優(yōu)化產(chǎn)品，因此數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的質(zhì)量也影響到數(shù)據(jù)、產(chǎn)品、運(yùn)營等環(huán)節(jié)的質(zhì)量。

2）精準(zhǔn)用戶運(yùn)營：對(duì)用戶進(jìn)行精細(xì)化運(yùn)營需要對(duì)用戶進(jìn)行有效分層，可基于用戶的行為記錄分析形成。

3）完善用戶畫像：包括基本屬性（性別、年齡、地區(qū)），行為屬性（設(shè)備操作習(xí)慣等）等。

4）產(chǎn)品指標(biāo)計(jì)算：企業(yè)內(nèi)部涉及到常見的核心指標(biāo)，如日活躍用戶數(shù)、活躍時(shí)長、留存率、付費(fèi)用戶數(shù)這些指標(biāo)均通過埋點(diǎn)的上報(bào)并計(jì)算完成的。

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數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的類型和特點(diǎn)

常用數(shù)據(jù)埋點(diǎn)方式主要分為三類：代碼埋點(diǎn)、無埋點(diǎn)和可視化埋點(diǎn)。

1.代碼埋點(diǎn)

代碼埋點(diǎn)是最為經(jīng)典的埋點(diǎn)方式，是指以業(yè)務(wù)分析需求為目標(biāo)導(dǎo)向，在需要統(tǒng)計(jì)的特定位置或頁面植入代碼，記錄行為數(shù)據(jù)。首先業(yè)務(wù)人員需明確擬采集的數(shù)據(jù)指標(biāo)、定義事件和用戶屬性，事件是用戶具體操作的記錄，例如通過按鈕的一次點(diǎn)擊或多個(gè)事件模擬出用戶的一次消費(fèi)支付行為。

通過設(shè)置代碼埋點(diǎn)從多種終端設(shè)備采集上報(bào)數(shù)據(jù)，對(duì)事件相關(guān)的埋點(diǎn)數(shù)據(jù)加以分析利用即可賦予或更新用戶的基本屬性和自定義屬性，也就是為用戶新增或更新標(biāo)簽信息。

因這種埋點(diǎn)方式目的性強(qiáng)，業(yè)務(wù)需求十分明確，所以它在精細(xì)化分析場景中應(yīng)用廣泛，但是對(duì)應(yīng)地就需要經(jīng)歷完整的埋點(diǎn)需求、任務(wù)開發(fā)等流程，如果埋點(diǎn)功能發(fā)生變更則需要重新經(jīng)歷一次流程，開發(fā)效率不容樂觀。

代碼埋點(diǎn)的實(shí)施流程

2.無埋點(diǎn)

無埋點(diǎn)，也稱之為全埋點(diǎn)，是指收集所有行為數(shù)據(jù)，再根據(jù)實(shí)際分析需求從中選擇、提取所需的行為數(shù)據(jù)。使用這種“簡單粗暴”的方案可以一次性滿足日后所有的埋點(diǎn)數(shù)據(jù)需求，極大節(jié)省了每次新增數(shù)據(jù)埋點(diǎn)需求的任務(wù)和開發(fā)流程，用戶友好性強(qiáng)，還可以通過可視化展現(xiàn)宏觀指標(biāo)，能夠滿足基本的數(shù)據(jù)分析需求，使用效率相對(duì)較高。

但是無埋點(diǎn)只能采集到用戶交互數(shù)據(jù)，無法深入到更細(xì)、更深的粒度，僅適合標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)采集；此外APP端采集上報(bào)大量數(shù)據(jù)意味著消耗更多的電量、流量和內(nèi)存，數(shù)據(jù)分析師面對(duì)海量的埋點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行二次梳理和加工也是頗為頭疼的。

3.可視化埋點(diǎn)

可視化埋點(diǎn)也被稱為無碼埋點(diǎn)，是一種所見即所得的埋點(diǎn)方式。它的核心理念是降低實(shí)施埋點(diǎn)的門檻，以此來提升原工作流程的效率。最大的優(yōu)點(diǎn)是業(yè)務(wù)人員、沒有權(quán)限觸碰代碼或不懂編程的人都可以直接在網(wǎng)站或移動(dòng)應(yīng)用的界面上操作想要獲取的數(shù)據(jù)，之后系統(tǒng)就能立刻將想要的埋點(diǎn)定義出來，且埋點(diǎn)可以即時(shí)生效、檢查正誤。缺點(diǎn)是無法采集到不可見行為（非點(diǎn)擊事件）。

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常用的埋點(diǎn)指標(biāo)

1.UV (unique visitor) :是網(wǎng)站獨(dú)立訪客和獨(dú)立用戶，指訪問某個(gè)web網(wǎng)站的獨(dú)立IP的數(shù)量，通常用于衡量網(wǎng)站流量。

2.PV (page view) :是指網(wǎng)站的頁面訪問量，統(tǒng)計(jì)用戶打開網(wǎng)站的次數(shù)。

3.DAU (daily active user) :是指日活躍用戶，通常是統(tǒng)計(jì)一天內(nèi)用戶登錄或使用APP產(chǎn)品的用戶數(shù)（去除重復(fù)用戶數(shù)），WAU和MAU則分別代表周、月活躍用戶。

4.轉(zhuǎn)化率 (conversion rate) :指在一個(gè)統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)完成轉(zhuǎn)化行為的次數(shù)占總數(shù)的比率，根據(jù)轉(zhuǎn)化率可以反映運(yùn)營活動(dòng)是否有效。比如某視頻會(huì)員的打折促銷活動(dòng)，100人打開APP查看了活動(dòng)，其中60個(gè)人完成了支付，轉(zhuǎn)化率即為60%。

5.留存率 (retention rate) :在一定的周期后，每日活躍用戶數(shù)在第N日仍啟動(dòng)該APP的用戶數(shù)占比的平均值，其中N通常取2、3、7、14、30，分別對(duì)應(yīng)次日、三日、周、半月和月留存率。

6.跳出率 (bounce rate) :指在只訪問了入口頁面（例如網(wǎng)站首頁）就離開的訪問量與所產(chǎn)生總訪問量的百分比。跳出率與客戶粘性息息相關(guān)，通過分析跳出率直接發(fā)現(xiàn)頁面設(shè)計(jì)及用戶體驗(yàn)的問題。

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行為埋點(diǎn)數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景

通過數(shù)據(jù)埋點(diǎn)獲得的數(shù)據(jù)其本質(zhì)是一種過程數(shù)據(jù)，在進(jìn)行深入分析之前尚不具備任何價(jià)值，但這些過程數(shù)據(jù)中隱含的用戶行為信息卻蘊(yùn)藏著無窮的價(jià)值，值得深入挖掘以及合理利用。

當(dāng)前各行各業(yè)爭相研究機(jī)器學(xué)習(xí)和用戶畫像，如果說機(jī)器學(xué)習(xí)只是一種用于提升模型預(yù)測精度的算法過程，那數(shù)據(jù)埋點(diǎn)決定了用戶標(biāo)簽的準(zhǔn)確性和它所帶來的業(yè)務(wù)價(jià)值。例如，券商、銀行等金融機(jī)構(gòu)可以從用戶使用手機(jī)銀行APP所產(chǎn)生的“金融理財(cái)產(chǎn)品類型”及“頁面停留時(shí)長”的埋點(diǎn)數(shù)據(jù)中分析提取，為目標(biāo)客戶精準(zhǔn)地打上“指數(shù)基金”和“風(fēng)險(xiǎn)偏好低”的策略標(biāo)簽，以便后續(xù)針對(duì)目標(biāo)客群開展指數(shù)型基金等低風(fēng)險(xiǎn)理財(cái)產(chǎn)品的拓客營銷。

用戶埋點(diǎn)數(shù)據(jù)的靈活使用對(duì)保障平臺(tái)和服務(wù)的穩(wěn)定運(yùn)行也可以起到關(guān)鍵性支撐作用。如某平臺(tái)上線試運(yùn)行，為監(jiān)測用戶的異常行為、驗(yàn)證平臺(tái)綜合查詢服務(wù)能力，開發(fā)人員實(shí)施代碼埋點(diǎn)對(duì)用戶操作行為數(shù)據(jù)和查詢時(shí)長予以記錄，平臺(tái)管理員不僅可以依據(jù)埋點(diǎn)數(shù)據(jù)分析進(jìn)行用戶數(shù)、使用率、月活率等指標(biāo)的基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)匯總，還可以抓取出造成數(shù)據(jù)庫或服務(wù)器宕機(jī)的根本原因，及時(shí)殺掉進(jìn)程確保平臺(tái)穩(wěn)定運(yùn)行；或是以查詢?nèi)蝿?wù)的平均時(shí)長評(píng)估出產(chǎn)品的查詢響應(yīng)能力，為未來提高集群規(guī)模提供量化依據(jù)；亦或通過埋點(diǎn)數(shù)據(jù)分析出使用頻率較高的底層數(shù)據(jù)和報(bào)表資源，合理推測現(xiàn)階段業(yè)務(wù)人員在營銷、風(fēng)控等不同領(lǐng)域的分析側(cè)重點(diǎn)和發(fā)展方向。

此外，用戶埋點(diǎn)數(shù)據(jù)可以揭示某產(chǎn)品內(nèi)容的推廣及服務(wù)情況，能夠在一定程度上暴露出產(chǎn)品的潛在弊病或是推廣過程中存在的不足。以某APP端的資金配置課程為例，圖2中“觀眾留存率”曲線是指歷史播放用戶在指定時(shí)間點(diǎn)的留存比率，數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)間隔為30秒，從留存率曲線可以推測出約60%的人被課程的片頭吸引并看完了前30秒，40%的人能夠堅(jiān)持看完了前7分鐘的內(nèi)容，而后近一半的觀眾關(guān)閉了視頻；在該視頻播放過程中“留存率”曲線分別在2分鐘和7分鐘呈現(xiàn)出了兩個(gè)明顯的拐點(diǎn)，也意味著第30秒至120秒的課程內(nèi)容“勸退”了20%的觀眾，7分鐘后的視頻內(nèi)容也沒有對(duì)觀眾形成持續(xù)的吸引力，通過對(duì)行為埋點(diǎn)數(shù)據(jù)的研判和分析，產(chǎn)品經(jīng)理和課程講師可以有的放矢地對(duì)課程的推廣渠道和內(nèi)容進(jìn)行修改和提升。

某資金配置課程觀眾留存率趨勢圖

結(jié)語

在國家和法律層面，對(duì)個(gè)人的信息數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)濫用等行為的監(jiān)管越來越嚴(yán)格，企業(yè)在采集個(gè)人信息應(yīng)該做到合理告知采集目的、信息來源等，避免過度采集個(gè)人信息。在企業(yè)產(chǎn)品層面來說，埋點(diǎn)采集到的每一種類型的用戶行為數(shù)據(jù)對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)化、迭代方向選擇、業(yè)務(wù)目標(biāo)達(dá)成等具有很高價(jià)值，做好埋點(diǎn)有利于進(jìn)行數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品和精細(xì)化運(yùn)營，因此它貫穿了產(chǎn)品的整個(gè)生命周期，為產(chǎn)品優(yōu)化指明方向。