前端埋點(diǎn)數(shù)據(jù)采集產(chǎn)品排行榜

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)過程中，埋點(diǎn)是比較重要的一環(huán)。作為開發(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。 前端埋點(diǎn)大致分為：代碼埋點(diǎn)、可視化埋點(diǎn)、無痕埋點(diǎn)三種，webfunny前端埋點(diǎn)主要是代碼埋點(diǎn)方案。前端埋點(diǎn)數(shù)據(jù)采集產(chǎn)品排行榜

為什么需要前端數(shù)據(jù)埋點(diǎn)？

對(duì)產(chǎn)品本身而言，產(chǎn)品和業(yè)務(wù)需要關(guān)注內(nèi)容包括如下幾個(gè)方面：用戶在產(chǎn)品里主要做什么操作、停留多久、訪問幾次；用戶點(diǎn)擊率占比如何，會(huì)不會(huì)出現(xiàn)某些功能設(shè)計(jì)對(duì)于用戶而言是無效的；用戶在**使用流程上是否順暢，頁(yè)面反饋是否正常友好；可能有哪些潛在的用戶的功能需要更新。

總的來說，數(shù)據(jù)埋點(diǎn)主要是為了收集數(shù)據(jù)，只有通過分析數(shù)據(jù)，才能更好的評(píng)估出整個(gè)項(xiàng)目的質(zhì)量和重要性，并且能夠?yàn)楫a(chǎn)品優(yōu)化指明方向（數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品）。 前端埋點(diǎn)框架產(chǎn)品如何搭建埋點(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。

埋點(diǎn)是目的導(dǎo)向，不是說頁(yè)面上隨便寫一個(gè)埋點(diǎn)代碼就搞定了，一般情況下，在產(chǎn)品的規(guī)劃階段就要思考埋點(diǎn)問題，每一個(gè)埋點(diǎn)都要思考后續(xù)的數(shù)據(jù)分析，要帶來怎樣的結(jié)果。

同時(shí)埋點(diǎn)也不是一勞永逸的，需要不斷的根據(jù)產(chǎn)品的規(guī)劃，運(yùn)營(yíng)的方向和前置埋點(diǎn)的數(shù)據(jù)分析結(jié)果來合理的調(diào)整埋點(diǎn)，終的目的即是幫助產(chǎn)品收益比較大化。

比如活動(dòng)頁(yè)，關(guān)心的即是活動(dòng)參與的人數(shù)，活動(dòng)分享的熱度，活動(dòng)裂變的程度等等，根據(jù)這些目的就可以在頁(yè)面上的關(guān)鍵點(diǎn)擊按鈕處，比如“我要參加”，“分享給好友”等地方添加埋點(diǎn)，后續(xù)產(chǎn)品在后臺(tái)可一目了然的知道此次活動(dòng)的實(shí)際效果。

對(duì)于產(chǎn)品來說，埋點(diǎn)可以在應(yīng)用中特定的流程收集一些信息，用來跟蹤應(yīng)用使用的狀況，后續(xù)用來進(jìn)一步優(yōu)化產(chǎn)品或是提供運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)支撐，包括訪問數(shù)（Visits），訪客數(shù)（Visitor），停留時(shí)長(zhǎng)（TimeOnSite），頁(yè)面瀏覽數(shù)（PageViews）和跳出率（BounceRate）等等。

簡(jiǎn)單的說可以總結(jié)為以下幾點(diǎn)：1、提高渠道轉(zhuǎn)化：通過用戶的操作序列，找到用戶流失的節(jié)點(diǎn)。2、改善產(chǎn)品：通過用戶行為分析產(chǎn)品是否有問題，例如用戶有沒有因?yàn)樵O(shè)計(jì)按鈕過多導(dǎo)致用戶行為無效等問題，以此發(fā)現(xiàn)功能設(shè)計(jì)缺陷等。3、精細(xì)客戶運(yùn)營(yíng)：對(duì)客戶進(jìn)行分組（例如有的喜歡打折購(gòu)買，有的喜歡直接購(gòu)買等），實(shí)現(xiàn)精細(xì)營(yíng)銷，發(fā)放優(yōu)惠券等。4、完善客戶畫像：基本屬性（性別、年齡、地區(qū)等），行為屬性（設(shè)備操作習(xí)慣等）。5、數(shù)據(jù)分析：埋點(diǎn)作為元數(shù)據(jù)放在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。提供渠道轉(zhuǎn)化、個(gè)性推薦等。 埋點(diǎn)是數(shù)據(jù)的來源，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)倉(cāng)庫(kù)表的開發(fā)成本：

埋點(diǎn)數(shù)據(jù)落到數(shù)倉(cāng)后，需要預(yù)先建立哪些表，如何做埋點(diǎn)數(shù)據(jù)的分層；畢竟埋點(diǎn)的數(shù)據(jù)體量是非常大的，TB級(jí)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)本身就是一個(gè)比較大的成本，再加上調(diào)度系統(tǒng)、計(jì)算資源、運(yùn)行性能等方面，就需要數(shù)倉(cāng)團(tuán)隊(duì)在一開始就要把數(shù)據(jù)模型提前建立好，做好ods層到dw層、ads層的劃分，維度和事實(shí)之間的建設(shè)；

數(shù)倉(cāng)性能，時(shí)間問題（hive）：因?yàn)槁顸c(diǎn)數(shù)據(jù)的體量問題，落表的時(shí)候，一定會(huì)存在大量的冗余字段，如果集群資源比較緊張，對(duì)于常規(guī)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)、計(jì)算都會(huì)帶來性能上的問題；在數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的架構(gòu)中，有對(duì)外提供數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)，對(duì)于數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)計(jì)算就有一定的要求，什么場(chǎng)景下應(yīng)該是T+1，什么場(chǎng)景下應(yīng)該是偽實(shí)時(shí)，避免數(shù)據(jù)調(diào)度任務(wù)影響前臺(tái)應(yīng)用產(chǎn)出。 前端埋點(diǎn)曝光和瀏覽數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)。前端埋點(diǎn)數(shù)據(jù)采集產(chǎn)品排行榜

對(duì)于產(chǎn)品來說，用戶在你的產(chǎn)品里做了什么、停留了多久、有什么異樣，都是可以通過數(shù)據(jù)埋點(diǎn)來實(shí)現(xiàn)監(jiān)控的。前端埋點(diǎn)數(shù)據(jù)采集產(chǎn)品排行榜

眾所周知產(chǎn)品通過埋點(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、用戶訪問量、用戶訪問路徑、用戶轉(zhuǎn)化率、導(dǎo)流轉(zhuǎn)化率、用戶訪問時(shí)長(zhǎng)和用戶訪問內(nèi)容分析等重要數(shù)據(jù)。 前端埋點(diǎn)數(shù)據(jù)采集產(chǎn)品排行榜

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