如何實(shí)現(xiàn)前端埋點(diǎn)和前端監(jiān)控平臺

來源: 發(fā)布時(shí)間:2023-03-03

無埋點(diǎn)又叫全埋點(diǎn),無埋點(diǎn)不是不需要埋點(diǎn),而是全部埋點(diǎn),前端的任何事件都被綁定上一個(gè)標(biāo)識,所有的事情都被記錄下來,只是不需要工程師在業(yè)務(wù)代碼里面插入侵入式的代碼。通過定期上傳記錄文件,配合文件解析,解析出我們需要的數(shù)據(jù)并生成可視化報(bào)告供專業(yè)人員分析。

無埋點(diǎn)技術(shù)的關(guān)鍵是:操作可視化配置工具,保存配置,SDK基礎(chǔ)代碼如何根據(jù)配置上報(bào)行為。

無埋點(diǎn)的優(yōu)點(diǎn):由于采集的是全量數(shù)據(jù),所以產(chǎn)品迭代過程中是不需要關(guān)注埋點(diǎn)邏輯的,也不會出現(xiàn)漏埋、誤埋等現(xiàn)象無埋點(diǎn)的缺點(diǎn):無埋點(diǎn)采集全量數(shù)據(jù),給數(shù)據(jù)傳輸和服務(wù)器增加壓力無法靈活的定制各個(gè)事件所需要上傳的數(shù)據(jù) 代碼埋點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)控制精細(xì),可以非常精確地選擇什么時(shí)候發(fā)送數(shù)據(jù)。如何實(shí)現(xiàn)前端埋點(diǎn)和前端監(jiān)控平臺

前端埋點(diǎn):一種收集產(chǎn)品數(shù)據(jù)的方式,它的目的是上報(bào)相關(guān)行為數(shù)據(jù),相關(guān)人員以數(shù)據(jù)為依據(jù)來分析產(chǎn)品在用戶端的使用情況,根據(jù)分析出來的結(jié)果輔助產(chǎn)品優(yōu)化、迭代。

埋點(diǎn)搭建的背景:在流量紅利逐漸消失的現(xiàn)在,數(shù)據(jù)的采集、分析和精細(xì)化的運(yùn)營顯得更加重要,所以埋點(diǎn)在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品中是很常見的,它可以更好的輔助我們?nèi)サ⑼晟飘a(chǎn)品功能。

平時(shí)我們在完成基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)需求之后,還需要開發(fā)完成埋點(diǎn)需求。所以我們追求的是簡單快捷的做好埋點(diǎn)工作,且不會占用我們太多的精力。webfunny前端埋點(diǎn)系統(tǒng),為開發(fā)人員提供了埋點(diǎn)方案解決、提升開發(fā)效率。 前端埋點(diǎn)曝光事件方案怎么選埋點(diǎn)分析,是網(wǎng)站分析和APP分析常用的數(shù)據(jù)采集方法。埋點(diǎn)采集方法一般分為兩種,可視化埋點(diǎn)和代碼埋點(diǎn)。

所謂埋點(diǎn),是數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域(尤其是用戶行為數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域)的術(shù)語,指的是針對特定用戶行為或事件進(jìn)行捕獲、處理和發(fā)送的相關(guān)技術(shù)及其實(shí)施過程,為進(jìn)一步優(yōu)化產(chǎn)品或制定有針對性的運(yùn)營計(jì)劃提供數(shù)據(jù)支撐。

埋點(diǎn)的實(shí)質(zhì),是先**應(yīng)用運(yùn)行過程中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),當(dāng)需要關(guān)注的事件發(fā)生時(shí)進(jìn)行判斷和捕獲,獲取必要的上下文信息,將信息整理后發(fā)送至指定的服務(wù)端。

webfunny前端埋點(diǎn),是一款輕量級一體化埋點(diǎn)系統(tǒng)。webfunny埋點(diǎn)采用代碼埋點(diǎn)方案,數(shù)據(jù)“采集+管理+分析”智能一體化,數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù),讓埋點(diǎn)不再困難。代碼埋點(diǎn)是基本也是重要的埋點(diǎn)方式,適用于需要精細(xì)控制埋點(diǎn)位置、靈活的自定義事件和屬性等精細(xì)化需求的場景。

埋點(diǎn)本身現(xiàn)在已經(jīng)有太多的集成解決方案,如webfunny、神策、GIO等平臺,但是在實(shí)踐的過程中仍然還是會碰都很多問題,給前端埋點(diǎn)同學(xué)分享下:埋點(diǎn)實(shí)踐過程中碰到的坑點(diǎn)。

①前后端埋點(diǎn)不一致的問題前端請求服務(wù)端的數(shù)據(jù)大多是存在binlog里面的,數(shù)據(jù)日志同步解析的過程里面可能會存在丟包的可能性,數(shù)倉的穩(wěn)定性也會影響數(shù)據(jù)質(zhì)量;后端服務(wù)信息存儲的數(shù)據(jù)是存在mysql,表字段結(jié)構(gòu)化,分多表存儲,需要靠主鍵進(jìn)行關(guān)聯(lián),有大量的ETL過程。兩者之間可能因?yàn)閿?shù)據(jù)清洗、處理、實(shí)時(shí)技術(shù)等原因,造成數(shù)據(jù)差異化;

②自埋點(diǎn)和第三方應(yīng)用統(tǒng)計(jì)口徑的問題自埋點(diǎn)一般都會定義一個(gè)id作為區(qū)分用戶的標(biāo)志,但是第三方是缺少用戶屬性信息的判斷,一般會以設(shè)備號uuid/imse,或者IP地址段、mac地址段作為區(qū)分標(biāo)志,從而造成統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)上的差異化,對于留存分析、轉(zhuǎn)化分析、流失分析需要用到明細(xì)數(shù)據(jù)的場景,可兼容性不是很友好; 埋點(diǎn)上報(bào)周期:埋點(diǎn)事件較少,上報(bào)可以實(shí)時(shí)進(jìn)行,比如用戶觸發(fā)事件后,立刻上報(bào)用戶所觸發(fā)的事件類型。

前端數(shù)據(jù)埋點(diǎn)要考慮哪些方面?

數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的關(guān)鍵是數(shù)據(jù)收集,而與數(shù)據(jù)相關(guān)的內(nèi)容不外乎如下幾個(gè)內(nèi)容:

1、數(shù)據(jù)又是基于應(yīng)用產(chǎn)生的,因?yàn)闆]有應(yīng)用就不會有相關(guān)的數(shù)據(jù);2、應(yīng)用本身要提供展示、收集、操作內(nèi)容,而這是基于平臺的,比如網(wǎng)站就是基于瀏覽器平臺;3、有應(yīng)用、有平臺就得有用戶,因?yàn)閼?yīng)用本身就是為了給用戶提供好用的功能去解決某些存在的問題;4、針對開發(fā)者而言,應(yīng)用就是代碼,代碼運(yùn)行的質(zhì)量也能決定應(yīng)用的質(zhì)量,而顯式質(zhì)量體現(xiàn)在錯(cuò)誤或警告上??偨Y(jié)下來,數(shù)據(jù)埋點(diǎn)其實(shí)要考慮的就是:用戶行為、錯(cuò)誤警告、頁面性能三個(gè)方面。 數(shù)據(jù)分析:埋點(diǎn)作為原料放在數(shù)據(jù)倉庫中。提供渠道轉(zhuǎn)化、個(gè)性推薦等。如何實(shí)現(xiàn)前端埋點(diǎn)和前端監(jiān)控平臺

埋點(diǎn)無論是項(xiàng)目后期的復(fù)盤,還是明確業(yè)務(wù)價(jià)值,還是產(chǎn)品價(jià)值的挖掘,都具備很重要的意義。如何實(shí)現(xiàn)前端埋點(diǎn)和前端監(jiān)控平臺

埋點(diǎn)行為數(shù)據(jù)的意義:

1)從數(shù)據(jù)構(gòu)成角度:一個(gè)完善的數(shù)據(jù)源主要分為三部分:部分是用戶行為數(shù)據(jù)、第二部分是用戶信息和CRM數(shù)據(jù)、第三部分是交易數(shù)據(jù)和服務(wù)端日志數(shù)據(jù)。除了交易數(shù)據(jù)會經(jīng)常被存儲加載保存通過ETL來獲取分析外,行為數(shù)據(jù)和日志數(shù)據(jù)常常被忽略浪費(fèi)。埋點(diǎn)技術(shù)就是對用戶行為數(shù)據(jù)和日志數(shù)據(jù)做針對性的數(shù)據(jù)采集,精確采集獲取用戶行為數(shù)據(jù),豐富用戶數(shù)據(jù)維度信息,服務(wù)于更加精細(xì)化的用戶畫像。

2)從產(chǎn)品功能角度:隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的普及和發(fā)展,大量行為數(shù)據(jù)在移動端產(chǎn)生,這些用戶和應(yīng)用之間交互行為的數(shù)據(jù)信息都是通過埋點(diǎn)技術(shù)實(shí)現(xiàn)采集的,對于后續(xù)提升用戶體驗(yàn)以及用戶“千人千面”的營銷都是非常寶貴的資源。3)從企業(yè)管理發(fā)展角度:基于用戶交互數(shù)據(jù),結(jié)合洞察分析的手段反推建設(shè)用戶的行為數(shù)據(jù)畫像,優(yōu)化形成更符合客戶需求的增值產(chǎn)品和服務(wù),并重新投入到用戶的使用過程中,形成完整的業(yè)務(wù)閉環(huán),驅(qū)動業(yè)務(wù)增長。 如何實(shí)現(xiàn)前端埋點(diǎn)和前端監(jiān)控平臺

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