数据埋点设计师数据分析师是埋点的重中之重,埋点设计得好能够极大地方便后续的数据应用。对于数据埋点设计,以下总结了六个关键步骤:
1.确认事件与变量
这里的事件指产品中的功能或者用户的操作,而变量是指描述事件的属性或者关键指标。确认事件与变量可以通过AARRR模型或者UJM模型进行逐步拆解,理清用户生命周期和行为路径,抽象出每一个步骤的关键指标。
Tips:AARRR模型和UJM模型会在之前的文章中有讲过,点击阅读原文即可跳转。
2.明确事件的触发时机
不同的触发时机代表不同的计算口径,因此触发时机是影响数据准确的重要因素。以用户付款为例,是以用户点击付款界面作为触发条件,还是以付款成功作为触发条件进行埋点呢?二者口径不同,数据肯定会有一定差异,因此明确事件触发条件非常重要。
而在用户付款这个例子中,我们建议使用两个字段记录用户付款行为,一个字段记录点击付款界面这个行为,另一个字段记录是否付款成功。
3.明确事件的上报机制
不同的上报机制也是数据准确性的重要影响因素之一,客户端上报数据可能会由于网络原因出现丢包的情况,前面章节已经详细介绍过,这里就不在赘述上报机制之间的异同。而作为数据分析师,在完成埋点工作的时候也需要确定数据是实时上报还是异步上报,以确定埋点是否合理,并及时调整数据埋点方案。
4.设计数据表结构
统一的数据表结构,方便团队内部进行数据的管理和复用,建议团队内部形成一套统一的数据结构规范。例如,将表分为不同的层级,第一层记录用户的基础信息,包括id,地区,昵称等;第二层记录玩家行为信息。
5.统一字段命名规范
有了统一的数据表结构档案还是不够的,统一数据命名规范数据埋点工作的重要一环。确保同一变量在所有的数据表当中都用统一的字段,比如消费金额这个字段,我们希望所有的表只要出现消费金额都用Amount字段,不要出现money,pay等其他字段。
建立公司内部或者团队内部的命名规范是非常必要的,可以采用「动词+名词」或者「名词+动词」的规则来命名,比如「加入购物车」事件,就可以命名为:addToCart。
6.明确优先级
数据埋点都是为数据应用做铺排,埋点之后分析师可能面临着搭建指标体系和数据报表体系的工作,可以根据报表的优先级、埋点的技术实现成本以及资源有限性为数据埋点确定优先级。
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