1.數(shù)據(jù)采集的常見方式

為什么要去研究數(shù)據(jù)采集呢?

大家可以回想一下自己在工作中是否會(huì)經(jīng)常遇到以下問題：

? 真實(shí)數(shù)據(jù)與后臺(tái)獲取到的數(shù)據(jù)差距很大。

? 同一數(shù)據(jù)在不同的指標(biāo)內(nèi)有兩個(gè)完全不同的結(jié)果。

? 需要統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)與采集獲取的數(shù)據(jù)不是同一類。

其實(shí)，這些問題的本質(zhì)都是因數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)定義不清晰造成的，可見，我們必須要重視數(shù)據(jù)采集的方法與定義，而不僅僅是將需求扔給開發(fā)部門完成。

下面先來(lái)學(xué)習(xí)一下日常工作中用到的數(shù)據(jù)采集方式，具體可以分為如下兩類。

非透明采集：指看不到原始數(shù)據(jù)，只能通過統(tǒng)計(jì)上報(bào)采集，常見的方法如埋點(diǎn)。

透明采集：直接提取業(yè)務(wù)線中現(xiàn)有的系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，如日志服務(wù)器數(shù)據(jù)的整理抽取，在POS機(jī)的交易數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取訂單數(shù)據(jù)等。

(定義1：數(shù)據(jù)采集方式)

在日常工作中，這兩種采集方式通常是結(jié)合使用的，可以此來(lái)豐富數(shù)據(jù)采集維度。但必須要強(qiáng)調(diào)的是，大家在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)采集方案時(shí)，一定要把握設(shè)計(jì)的度，否則很多新入行的產(chǎn)品經(jīng)理可能會(huì)走向如下兩個(gè)錯(cuò)誤極端。

1)采集數(shù)據(jù)顆粒度過細(xì)，導(dǎo)致應(yīng)用緩慢。

很多產(chǎn)品經(jīng)理在定義數(shù)據(jù)指標(biāo)時(shí)，由于不能清楚地定位數(shù)據(jù)平臺(tái)的監(jiān)控范圍，害怕遺漏，便將產(chǎn)品中的所有元素都埋上點(diǎn)，導(dǎo)致一個(gè)圖文資訊類產(chǎn)品在用戶打開后流量消耗和看視頻一樣巨大，嚴(yán)重拖累產(chǎn)品體驗(yàn)。

2)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)點(diǎn)過少(顆粒度過大)，導(dǎo)致發(fā)現(xiàn)問題時(shí)無(wú)法定位具體原因。

當(dāng)然，除了以上問題，也出現(xiàn)過另外一種過激的場(chǎng)景：為了避免應(yīng)用過于臃腫，而只采集了日活、月活、留存等通用的用戶數(shù)據(jù)，當(dāng)用戶量抖動(dòng)變化時(shí)，根本無(wú)法定位究竟是什么原因?qū)е碌?，?shù)據(jù)使用者看到了這樣的結(jié)果卻又無(wú)法追溯問題，內(nèi)心其實(shí)比不知道用戶流失還難受。

讓我們繼續(xù)回到L公司的案例中，了解具體實(shí)戰(zhàn)中要怎么正確進(jìn)行數(shù)據(jù)采集設(shè)計(jì)。

2.數(shù)據(jù)核心采集方式：埋點(diǎn)

到底什么是埋點(diǎn)呢?埋點(diǎn)的完整定義如下：

所謂埋點(diǎn)，又稱事件追蹤(Event Tracking)，是指針對(duì)特定標(biāo)識(shí)用戶的行為或事件進(jìn)行捕獲、處理與傳輸?shù)炔僮鞯娜^程。(定義2：埋點(diǎn))

通俗點(diǎn)來(lái)說(shuō)，就是在用戶使用的客戶端中加入一個(gè)記錄者，忠實(shí)地記錄用戶的每一步操作，幫助我們洞察用戶的真正行為。例如，用戶到底喜歡什么，厭惡什么，從而讓我們獲取到正確的一手用戶數(shù)據(jù)。

通常情況下，一個(gè)埋點(diǎn)主要由三部分組成：目的、所服務(wù)的指標(biāo)和埋點(diǎn)細(xì)節(jié)說(shuō)明。

對(duì)于埋點(diǎn)的設(shè)計(jì)，在工作中有如下三個(gè)一般性的設(shè)計(jì)原則。

• 反應(yīng)事件：必須能準(zhǔn)確地獲取要監(jiān)測(cè)的事件。
• 描述完整：必須能清晰地反饋用戶的完整行為。
• 用戶追蹤：必須能判斷出哪類用戶有問題。

滿足這三個(gè)一般性設(shè)計(jì)原則才稱得上是一個(gè)比較完整的數(shù)據(jù)埋點(diǎn)方案。

原則1：反應(yīng)事件

在工作中我們需要統(tǒng)計(jì)的用戶行為是多種多樣的，因此在設(shè)計(jì)埋點(diǎn)時(shí)也應(yīng)該按照不同的類型進(jìn)行劃分，埋點(diǎn)的監(jiān)測(cè)行為可以分為如下三類事件。

• 點(diǎn)擊事件：用戶點(diǎn)擊按鈕觸發(fā)的事件。
• 展現(xiàn)事件：用戶的操作界面中出現(xiàn)了多少次該事件。
• 停留事件：用戶停留在該頁(yè)面的時(shí)長(zhǎng)。

原則2：描述完整

劃分不同的用戶事件只是完成了需要監(jiān)測(cè)的事件，為了能清晰地反饋用戶行為，我們還需要將用戶的行為再做一個(gè)細(xì)分，用戶的行為可以劃分為如下兩類。

• 有效行為：指觸發(fā)了帶有業(yè)務(wù)含義的操作，通常用來(lái)分析活動(dòng)/產(chǎn)品的有效性。比如，Banner廣告位點(diǎn)擊、推薦商品點(diǎn)擊等，據(jù)此來(lái)得到轉(zhuǎn)化事件的觸發(fā)率，并評(píng)估運(yùn)營(yíng)活動(dòng)/推薦算法的有效性。
• 點(diǎn)擊行為：指用戶在產(chǎn)品內(nèi)的一般性點(diǎn)擊，通常用來(lái)幫助推進(jìn)產(chǎn)品迭代。比如，用戶經(jīng)常誤觸某些元素，我們就要分析是什么設(shè)計(jì)誤導(dǎo)用戶認(rèn)為那里是可以點(diǎn)擊的，從而進(jìn)行產(chǎn)品迭代，將用戶的操作引導(dǎo)到有效行為上。

原則3：用戶追蹤

要想實(shí)現(xiàn)用戶追蹤，我們就需要使用多種埋點(diǎn)方式來(lái)獲取全面的用戶數(shù)據(jù)。在埋點(diǎn)技術(shù)的發(fā)展過程中，埋點(diǎn)一共被劃分為四類，如下表所示。

下面從兩個(gè)維度來(lái)對(duì)這幾種埋點(diǎn)方式進(jìn)行排序。

1)從準(zhǔn)確性上來(lái)說(shuō)，代碼埋點(diǎn) = 服務(wù)器埋點(diǎn)<可視化埋點(diǎn)<全埋點(diǎn)。

2)從個(gè)人推薦上來(lái)說(shuō)，代碼埋點(diǎn) = 服務(wù)器埋點(diǎn) >可視化埋點(diǎn) > 全埋點(diǎn)。

關(guān)于作者：劉天，曾為國(guó)家科研項(xiàng)目帶頭人，TMT領(lǐng)域投研顧問/MBA特約講師/互聯(lián)網(wǎng)峰會(huì)特邀演講嘉賓，先后就職于萬(wàn)達(dá)、叮咚買菜等公司，負(fù)責(zé)過多個(gè)集團(tuán)級(jí)中臺(tái)與電商平臺(tái)業(yè)務(wù)的產(chǎn)品整體規(guī)劃。

本文摘編于《高階產(chǎn)品經(jīng)理必修課：企業(yè)戰(zhàn)略驅(qū)動(dòng)下的數(shù)據(jù)體系搭建》，經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。(ISBN：9787111694502)轉(zhuǎn)載請(qǐng)保留文章出處。