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神策埋點流程,神策埋點分析

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是你的文漪呀
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埋點七大步驟: 1、選擇一家統計網站(使用接入第三方服務的方式); 2、新建應用; 3、獲取KEY和SDK代碼包; 4、將埋點需求和SDK包發送研發; 5、自定義埋點需求完善; 6、研發部門開發并完成APP上線; 7、后臺查看數據。 操作流程: Step1:基于事件屬性維度,新建3份Excel(點擊事件表、曝光事件表、停留事件表); Step2:在每一個事件表中新建3份子表(sheet頁),以點擊事件表為例拆分為:首頁事件集合、列表頁事件集合、詳情頁事件集合; Step3:每當APP發布新版時,從上一個版本的埋點中做一份copy,新版本中新增了哪些埋點,刪除了哪些埋點,需要用不同顏色或事件標記進行標注 說明。 收起
2021-07-14
風見紅佑
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數據埋點設計師數據分析師是埋點的重中之重,埋點設計得好能夠極大地方便后續的數據應用。對于數據埋點設計,以下總結了六個關鍵步驟: 1.確認事件與變量 這里的事件指產品中的功能或者用戶的操作,而變量是指描述事件的屬性或者關鍵指標。確認事件與變量可以通過AARRR模型或者UJM模型進行逐步拆解,理清用戶生命周期和行為路徑,抽象出每一個步驟的關鍵指標。 Tips:AARRR模型和UJM模型會在之前的文章中有講過,點擊閱讀原文即可跳轉。 2.明確事件的觸發時機 不同的觸發時機代表不同的計算口徑,因此觸發時機是影響數據準確的重要因素。以用戶付款為例,是以用戶點擊付款界面作為觸發條件,還是以付款成功作為觸發條件進行埋點呢?二者口徑不同,數據肯定會有一定差異,因此明確事件觸發條件非常重要。 而在用戶付款這個例子中,我們建議使用兩個字段記錄用戶付款行為,一個字段記錄點擊付款界面這個行為,另一個字段記錄是否付款成功。 3.明確事件的上報機制 不同的上報機制也是數據準確性的重要影響因素之一,客戶端上報數據可能會由于網絡原因出現丟包的情況,前面章節已經詳細介紹過,這里就不在贅述上報機制之間的異同。而作為數據分析師,在完成埋點工作的時候也需要確定數據是實時上報還是異步上報,以確定埋點是否合理,并及時調整數據埋點方案。 4.設計數據表結構 統一的數據表結構,方便團隊內部進行數據的管理和復用,建議團隊內部形成一套統一的數據結構規范。例如,將表分為不同的層級,第一層記錄用戶的基礎信息,包括id,地區,昵稱等;第二層記錄玩家行為信息。 5.統一字段命名規范 有了統一的數據表結構檔案還是不夠的,統一數據命名規范數據埋點工作的重要一環。確保同一變量在所有的數據表當中都用統一的字段,比如消費金額這個字段,我們希望所有的表只要出現消費金額都用Amount字段,不要出現money,pay等其他字段。 建立公司內部或者團隊內部的命名規范是非常必要的,可以采用「動詞+名詞」或者「名詞+動詞」的規則來命名,比如「加入購物車」事件,就可以命名為:addToCart。 6.明確優先級 數據埋點都是為數據應用做鋪排,埋點之后分析師可能面臨著搭建指標體系和數據報表體系的工作,可以根據報表的優先級、埋點的技術實現成本以及資源有限性為數據埋點確定優先級。 收起
2021-07-13
李洋那多
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1.明確埋點的目的,根據需求進行埋點 埋點前要先想清楚需求是什么,目的是什么,要達到這個目的,需要統計哪些數據,要統計這些數據,需要在哪些頁面埋點?埋在頁面哪些位置,通過什么樣的形式埋點,是統計按鈕點擊數,還是進入頁面的數量? 2.與開發溝通討論 梳理好要埋點的數據后,要多跟開發溝通,討論埋點合理性與可行性,把埋點的目的跟開發描述清楚,一方面開發可以幫忙進行梳理,查缺補漏甚至提出更好的埋點思路;另一方面開發了解清楚后埋起點來更加胸有成竹,效率更快,防止出錯。 3.開始進行埋點 使用第三方數據分析平臺,在APP里埋點后,還需要在第三方平臺上傳相應的事件ID與事件名稱,一定要代碼中的ID與名稱一致。ID與名稱一般是產品這邊整理命名,iOS 與Android統一。 4.漏斗模型 數據埋點完成后,如果要統計分析事件轉化率,則需要提前添加漏斗模型,添加漏斗模型后第二天才會開始統計數據。 收起
2021-07-10
其它產品問答
神策數據很好用。神策數據隸屬于神策網絡科技(北京)有限公司,其團隊中的四名核心成員均來自百度大數據部,具有多年的大數據處理經驗。神策數據為互聯網企業提供大數據分析產品和解決方案,以及為傳統企業提供大數據相關咨詢,是專業的大數據分析平臺服務供應商。神策數據產品方案有:神策分析云、神策營銷云、神策數據基平臺。神策數據的研發團隊主要從三個方面來打磨產品:技術架構的本質是提供穩定高效的服務,神策數據的客戶主要是私有化部署,能適應不同的客戶環境,是實現私有化部署的前提。分析性功能:設計多角色分析需求的分析功能。適用場景:滿足不同行業場景需求。
2021-08-06
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1、有效的測試用例:首先是提供有效的測試用例,而不是更多的測試用例。有效的測試用例是找到缺陷的最有可能的測試用例。在編寫測試用例或進行自我檢查時,測試者必須通過參考需求文檔來關注測試的有效性,并了解哪些功能可能出錯。 2、了解完整的應用程序:當測試人員對應用程序有完整的了解,實施了什么,預期的內容以及如何高效地使用應用程序時,很容易找出應用程序需要較弱和更強的測試地方。 3、熟悉應用程序的功能:測試人員應熟悉應用程序的所有功能。還有什么功能應該是最重要的?通過這樣做,測試人員將有一個想法,當時間有限時,測試的優先級可能是什么。 4、回歸測試:當應用程序引入新的更改時,強烈建議你進行回歸測試,以檢查新的更改是否影響了任何其他功能。測試者應該有一堆回歸測試用例來運行每次引入新的更改或功能,以確保所有主要功能都正常工作。它也使基礎測試快速高效。
2021-07-14
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事件分析法是一種實證研究方法,最早運用于金融領域,借助金融市場數據分析某一特定事件對該公司價值的影響。由于事件分析法具有研究理論嚴謹、邏輯清晰、計算過程簡單等優點,已被學者運用到越來越多的領域來研究特定事件對組織行為的影響。 事件分析法的應用領域非常廣泛,不同學者從本領域視角對其進行了闡述。段瑞強認為“事件研究”是根據某一事件發生前后的資料統計,采用特定技術測量該事件影響性的一種定量分析方法。金融市場會有各種消息、政策、產品等事件的發生,這些事件的影響效應又會很快反映到資產價格上,因此“事件分析法”是金融市場研究中被廣泛應用的實證分析方法 神策數據可通過對用戶行為分析來洞察用戶行為,全面記錄用戶行為路徑,精確刻畫典型用戶的人口屬性,瀏覽偏好,觸媒習慣等多個維度特征,進而驅動用戶增長。
2021-07-14
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大數據分析BI工具:帆軟、Smartbi與神策數據的對比分析: 1.大數據BI公司——思邁特軟件 公司核心產品“思邁特商業智能與大數據分析軟件—Smartbi是企業級商業智能和大數據分析平臺,經過多年的持續發展,整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。Smartbi滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助分析平臺、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。 優勢:思邁特軟件產品體系豐富,構建起銷售、產品整合、產品應用的生態系統,與上下游廠商、專業實施伙伴和銷售渠道伙伴共同為最終用戶服務,通過Smartbi應用商店(BI+行業應用)為客戶提供場景化、行業化數據分析應用。應用領域廣闊、合作客戶遍及全國各地。 2.大數據BI公司——帆軟 工具產品主要有終端展示和商業智能工具,比如FineMobile移動BI大屏數據可視化和FineReport FineBI等; 軟服務模塊包括技術支持和二次開發,項目管理,數據庫倉庫搭建,可視化開發,社區服務以及人才培養服務,數據運營部BI工程師培訓,報表工程師培訓。 優勢:產品和服務體系健全,報表產品開發的后端建設到產品使用培訓,搭建起產品的完整服務體系,可以讓客戶快速而深入的掌握公司產品,發揮出產品的真正優勢;另外作為大數據商業智能服務商,帆軟的二次開發和定制化服務為細分客戶服務,增強客戶體驗方面有著強大的支撐。 3.大數據BI公司——神策數據 神策用戶畫像是面向業務的用戶標簽及用戶畫像管理中臺,支持全端采集用戶行為數據,整合業務數據等多種數據源,幫助企業構建體系化用戶標簽圖書館,輸出用戶畫像,賦能業務實現用戶精細化運營和精準營銷;神策智能運營是基于分群標簽的全流程運營閉環分析系統,通過用戶精準分群、靈活創建并管理營銷活動計劃,一鍵執行計劃觸達用戶,并實時分析活動效果,真正形成自動化、精細化的運營閉環。 優勢:在客戶數據安全性方面神策給出“SaaS+大數據+私有化部署”的解決方案,在充分保障客戶數據安全性的前提下,給予客戶最為便捷和易用的數據分析服務;另外神策數據的實時在線、隨時分析的靈活應用特性,滿足了客戶對數據分析時效性的需求,為客戶最大化創造價值。
2021-07-14
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幾乎與神策同時期成立的第三方大數據分析服務平臺GrowingIO、諸葛IO看起來亦頗具實力,尤其是GrowingIO,團隊成員不乏LinkedIn、eBay等互聯網和數據公司的背景。 神策數據的CEO兼創始人桑文鋒將諸葛IO視為神策的競爭對手,這家曾讓他焦慮過的公司,由一名華科大90后創業者孔淼創建,率先在國內推出了精細化的運營數據分析產品。對于兩家公司的差異,孔淼曾表示,神策一直主打的是私有化部署,而諸葛IO一開始就從SaaS(“軟件即服務”的簡稱,Software-as-a-Service)切入,后來也加入了私有化部署。所謂“私有化部署”,指的是部署在客戶自己的服務器上,這樣一來,數據不會從公司流出,也就避免了數據安全問題。神策的產品的創新在于它既滿足客戶在用戶行為分析方面的通用分析需求,也可以按照行業特性進行深度定制。
2021-07-14
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