有哪些推薦的前端埋點數據采集平臺

來源: 發布時間:2023-02-21

前端埋點方案大致分為:代碼埋點、可視化埋點、無痕埋點三種。每種方案各有優劣,并不存在某種普遍完美的可以適應一切場景的埋點方案,而是應該根據不同的產品,不同的分析需求,不同的系統架構,不同的使用場景,選擇合適的一種接入方案。

下面是一些典型的例子:是分析UV、PV、點擊量等基本指標,可以選擇代碼埋點或者可視化埋點等前端埋點方案;

精細化分析轉化流程,則可能需要利用后端SDK或者LogAgent接入后端日志;

活動/新功能快速上線迭代時的效果評估,則可以利用可視化埋點快速完成;對客服服務質量的考核,或者不同快遞在不同省份運送不同品類產品的速度的比較,則需要使用后端SDK來對接第三方系統以便導入數據 前端埋點技術方案如何實現?有哪些推薦的前端埋點數據采集平臺

前端埋點在實踐過程中避開的雷點,在埋點應用場景中,要對應初期埋點預留,要基于以下點來考慮:①基于業務分析框架,梳理常規分析案例中需要用到的埋點數據集,主要指標必須要有埋點;②基于算法模型框架,梳理算法所需要構建的數據特征需要用到的字段信息;③基于業務訴求,梳理非常規,當前沒需求未來有應用場景的字段信息;

舉個例子,譬如供需求匹配、資源調度、智能選址,所對應的幾個信息主體分別是:用戶需求方、用戶供給方、商品信息、時間信息、空間信息、行為信息、業務信息。 前端埋點框架工具怎么做前端監控和前端埋點sdk。

前端監控之數據監控:數據監控即通過數據分析用戶行為。

常見的監控數據包括:PV/UV、頁面停留時長、通過什么入口進入、在頁面觸發了什么行為等。統計這些數據就是為了清楚用戶來源,拓寬產品的推廣渠道;

了解用戶在頁面停留的時間情況,針對停留較短的頁面進行分析改進。也就是我們常說的:who(uuid)、when(time)、from where(referrer)、where(x,y)、what (自定義拓展數據)串成的用戶行為路徑。

通過代碼埋點來實現對應用戶層面的行為分析。

前端數據埋點之用戶行為就是在網頁應用中進行的一系列操作,但用戶的操作有很多種,都需要記錄下來是不可能的,一般需要記錄用戶的以下幾種行為:

一、用戶瀏覽頁面次數,PV(PageView):用戶每次訪問網站中的一個頁面就被記錄為1個PV,多次訪問同一個頁面,訪問量就會累計二、頁面瀏覽用戶數,UV(Uniquevisitor):通過網絡正常訪問頁面的使用者,通常一臺電腦客戶端或一個用戶賬號為一個訪客,一般同一個客戶端或用戶賬號在24h內多次訪問只會被記錄為1個UV,計算策略視具體情況而定三用戶點擊按鈕次數:以上兩種可以認為是自動式觸發埋點,而點擊按鈕次數就屬于是互動式觸發埋點,便于去了解這個功能按鈕的使用情況。 前端埋點活躍用戶分析。

webfunny前端埋點系統,是一個輕量級、易使用,埋點分析一體化的產品,用戶可以根據自己的需求,創建不同的埋點,選擇不同的圖形在數據看板中來展示分析數據,我們支持單個數據的展示,有適用于體現數據的變化趨勢,也有適用于體現總量和比率,還支持多個數據進行重疊展示等等。

埋點系統就是為了幫助產品經理、分析師統計業務數據而生的。原則上,無論監控系統做的多么強大,都無法覆蓋場景復雜的業務數據統計。

比如:商品頁面,用戶從登錄->瀏覽商品->加入購物車->點擊購買按鈕->付款確認,這個過程中,每一個步驟的流失率,留存率是多少,如何優化。這些跟業務強相關的數據,監控是很難做到的,這就需要埋點來完成了。 前端埋點平臺有哪些?國內已有觀縱科技、webfunny、神策等。有哪些前端埋點曝光事件平臺

埋點的作用可以提高渠道轉化:通過用戶的操作序列,找到用戶流失的節點。有哪些推薦的前端埋點數據采集平臺

前端埋點在標簽預留場景中,要考慮到反推埋點預留:

①基于用戶畫像的標簽建設,需要考慮畫像的多層屬性,社會屬性、基本屬性、市場屬性、交易屬性、行為屬性等,通過畫像篩選人群的時候,可能需要通過數據模型建立用戶分層的過程,所需要用到的輔助數據;

②基于智能運營的標簽建設,運營策略、活動、方案的數據需求收集,哪些標簽需要用到埋點中的信息;

③基于營銷系統的標簽建設,涉及到渠道分配、廣告投放、點擊預測等,可能需要對曝光、點擊、轉化進行全鏈路的埋點建設,或者基于某一個產品使用鏈路,埋點數據要完備;

④標簽管理,沒有一套產品來支撐,多標簽你怎么對外提供;海量的標簽,又要怎么做標簽管理。 有哪些推薦的前端埋點數據采集平臺

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