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埋點(diǎn)數(shù)據(jù)可視化的探索與實(shí)踐

開發(fā) 前端
數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的整個(gè)流程是從產(chǎn)品或交互側(cè)提出需求開始的,中間經(jīng)歷了研發(fā)人員的代碼植入、配置維護(hù)、測(cè)試上線等流程,最后才能查看數(shù)據(jù)。

如何進(jìn)行埋點(diǎn)數(shù)據(jù)的分析?

埋點(diǎn)是數(shù)據(jù)采集的專用術(shù)語,在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型業(yè)務(wù)中,如營(yíng)銷策略、產(chǎn)品迭代、業(yè)務(wù)分析、用戶畫像等,都依賴于數(shù)據(jù)提供決策支持,希望通過數(shù)據(jù)來捕捉特定的用戶行為,如頁面訪問、按鈕點(diǎn)擊量、閱讀時(shí)長(zhǎng)等統(tǒng)計(jì)信息。因此,數(shù)據(jù)埋點(diǎn)可以簡(jiǎn)單理解為針對(duì)特定業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和上報(bào)的技術(shù)方案,在政采云,前端團(tuán)隊(duì)已經(jīng)有自研 SDK 來解決這個(gè)問題。在數(shù)據(jù)埋點(diǎn)于政采云的落地實(shí)踐過程中,我們發(fā)現(xiàn)另一個(gè)可供探討的方向,即獲取到數(shù)據(jù)后,我們要如何進(jìn)行埋點(diǎn)數(shù)據(jù)的分析? 以下我們展開聊一聊埋點(diǎn)數(shù)據(jù)分析的用戶訴求、團(tuán)隊(duì)的探索實(shí)踐和存在的痛點(diǎn)。

一、用戶是誰

關(guān)心埋點(diǎn)數(shù)據(jù)的人群以及他們關(guān)注的側(cè)重點(diǎn),可以分為以下幾類:1、產(chǎn)品經(jīng)理:我的需求上線后,用戶使用量怎么樣?(我并不關(guān)心埋點(diǎn)怎么埋,也不關(guān)心明細(xì)數(shù)據(jù),看個(gè)日活和趨勢(shì)就可以了) 2、研發(fā):一些緊急需求、插入需求、加班需求上線后,及時(shí)投放使用了嗎?用戶使用量怎么樣?(這個(gè)需求是偽需求嗎?真的要做嗎?看看數(shù)據(jù)驗(yàn)證下) 3、Team Leader 及以上管理層:投入產(chǎn)出比怎么樣?人員分配合理嗎?(可以得出什么結(jié)論嗎?有一些指導(dǎo)性建議嗎?) 4、BI:我可以挖掘哪些業(yè)務(wù)價(jià)值比較高的信息呢?(這些明細(xì)數(shù)據(jù)有點(diǎn)晦澀,我要怎么分析加工?有簡(jiǎn)便的方式嗎?) 可以看到,不同的用戶角色對(duì)數(shù)據(jù)關(guān)注的側(cè)重點(diǎn)是不一樣的;同樣,她們對(duì)數(shù)據(jù)獲取加工和分析能力也是差別較大??偨Y(jié)下來,用戶對(duì)埋點(diǎn)數(shù)據(jù)的產(chǎn)出訴求可以分為以下幾個(gè)階段。

二、用戶訴求

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其中,數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和數(shù)據(jù)可讀性保證了數(shù)據(jù)的基本產(chǎn)出但已經(jīng)無法滿足用戶對(duì)數(shù)據(jù)的更高訴求,他們更期望的是數(shù)據(jù)易讀性和數(shù)據(jù)指導(dǎo)性。 數(shù)據(jù)易讀,即要結(jié)合數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景給予用戶恰當(dāng)優(yōu)美的數(shù)據(jù)展示形式,常用表格、折線圖、柱狀圖、餅圖等圖表組件。最好一目了然,降低理解成本。數(shù)據(jù)指導(dǎo)性,即通過這些數(shù)據(jù)展示,可以明確得到結(jié)論嗎?這些結(jié)論對(duì)業(yè)務(wù)有哪些幫助?通常需要人為加工分析。帶著這些疑問和訴求,政采云埋點(diǎn)數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)-渾儀,是這樣做的。

三、渾儀的探索與實(shí)踐

事件分析

基于事件的指標(biāo)統(tǒng)計(jì)、屬性分組、條件篩選等功能,建立模型對(duì)用戶行為或業(yè)務(wù)過程進(jìn)行分析。

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展示形式有表格、多維度折線圖、分組柱狀圖。支持下載導(dǎo)出。

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頁面分析

支持按路徑和按頁面編碼雙重方式進(jìn)行搜索,一鍵獲得頁面全量信息。內(nèi)置推薦功能,會(huì)將路徑與系統(tǒng)內(nèi)維護(hù)的頁面信息進(jìn)行匹配,提升搜索性能的同時(shí)提升數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。

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漏斗分析

漏斗模型主要用于分析一個(gè)多步驟過程中每一步的轉(zhuǎn)化與流失情況。

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路徑分析

以桑基圖的形式展示以目標(biāo)時(shí)間為起點(diǎn)的所選事件組內(nèi)各頁面間用戶的完整路徑,并支持查詢單一用戶行為路徑。

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總覽看板

默認(rèn)為用戶處理透出的看板,可查看 PV/UV/平均停留時(shí)長(zhǎng)關(guān)鍵指標(biāo)外,也透出了用戶類型、瀏覽器、操作系統(tǒng)等重要用戶屬性進(jìn)行分析,方便用戶感知查詢。

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自定義看板

用戶可以保存事件分析-查詢結(jié)果的數(shù)據(jù),將會(huì)在個(gè)人看板中展示保存的數(shù)據(jù)結(jié)果,之后能直接查看所有保存的圖表數(shù)據(jù),將多次查詢結(jié)果整合對(duì)比,提升查詢效率。并且支持分類,編輯、刪除圖表,還可以分享給他人,實(shí)現(xiàn)全組共享??窗逯С?jǐn)?shù)值、條形圖、折線圖、表格四種組件形式自由搭配并自由切換。

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數(shù)據(jù)報(bào)告

通過以上獲得的數(shù)據(jù),可以人為分析,加以評(píng)論,以數(shù)據(jù)報(bào)告的形式進(jìn)行整理,得到更好的數(shù)據(jù)效果。

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以上不同的功能基本覆蓋了用戶不同場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)分析訴求,但也同樣存在著一些用戶痛點(diǎn)。

四、痛點(diǎn)剖析

數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的整個(gè)流程是從產(chǎn)品或交互側(cè)提出需求開始的,中間經(jīng)歷了研發(fā)人員的代碼植入、配置維護(hù)、測(cè)試上線等流程,最后才能查看數(shù)據(jù)。事實(shí)上,一個(gè)原始需求通常需要拆解成多個(gè)“埋點(diǎn)動(dòng)作”,一個(gè)數(shù)據(jù)查看訴求也是由多個(gè)查詢條件組合進(jìn)行篩選。而查看埋點(diǎn)的人卻不止該需求植入埋點(diǎn)的人,他們對(duì)如何組合查詢條件的感知相當(dāng)薄弱,通常是一頭霧水。由誰查,如何查到想要的數(shù)據(jù)就成了一個(gè)需要平臺(tái)團(tuán)隊(duì)日常答疑支持的事項(xiàng)。另外,考慮到埋點(diǎn)數(shù)據(jù)量過于龐大的問題,僅僅產(chǎn)出明細(xì)數(shù)據(jù)就已經(jīng)存在查詢性能瓶頸,很難支持?jǐn)?shù)據(jù)的二次加工,因此用戶在獲取明細(xì)數(shù)據(jù)時(shí),認(rèn)為過于晦澀,往往還需要手動(dòng)加工聚合。

以上,便是政采云埋點(diǎn)團(tuán)隊(duì)對(duì)于埋點(diǎn)數(shù)據(jù)可視化方面的探索和實(shí)踐。

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 政采云技術(shù)
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