穩定的前端埋點框架平臺

來源: 發布時間:2023-07-31

對于產品來說,埋點可以在應用中特定的流程收集一些信息,用來跟蹤應用使用的狀況,后續用來進一步優化產品或是提供運營的數據支撐,包括訪問數(Visits),訪客數(Visitor),停留時長(TimeOnSite),頁面瀏覽數(PageViews)和跳出率(BounceRate)等等。

簡單的說可以總結為以下幾點:1、提高渠道轉化:通過用戶的操作序列,找到用戶流失的節點。2、改善產品:通過用戶行為分析產品是否有問題,例如用戶有沒有因為設計按鈕過多導致用戶行為無效等問題,以此發現功能設計缺陷等。3、精細客戶運營:對客戶進行分組(例如有的喜歡打折購買,有的喜歡直接購買等),實現精細營銷,發放優惠券等。4、完善客戶畫像:基本屬性(性別、年齡、地區等),行為屬性(設備操作習慣等)。5、數據分析:埋點作為元數據放在數據倉庫中。提供渠道轉化、個性推薦等。 前端埋點曝光事件點擊事件如何埋?穩定的前端埋點框架平臺

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。 穩定的前端埋點框架平臺代碼埋點屬于侵入式埋點,由開發手動在代碼內植入預埋點,完全由開發控制埋點的位置時間和觸發機制。

當我們點擊一個控件時,要上報哪些內容才能全的分析這個點擊行為呢?

準確的說,一個事件的觸發,有4個因素:觸發者、觸發位置、觸發的事件、觸發的時間。(3)觸發的事件事件類型有瀏覽、點擊、曝光、懸浮,下拉、滾動、長按、右鍵等等,常用的還是瀏覽和點擊。(4)觸發的事件事件觸發的時間一般取的是客戶端時間,也就是用戶的本地時間,如果用戶的設備是移動端,取的就是手機時間,如果是電腦,取的就是電腦的時間。

但是客戶端的時間不太準確,因為用戶可以去更改設備時間。所以我們需要一個機制去校準客戶端時間。一般的做法是,在上報事件時,我們會上報事件觸發時間t1和數據發送時間t2,服務端也會拿到一個接收數據的時間t3,如果t3-t2>60s,則認為客戶端時間不準,要對客戶端時間進行修正,修正后的客戶端時間是:t1+(t3-t2)為啥t3-t2>60s會認為不準,因為數據發送到接收的時間,一般不會超過60s。

大數據時代,多數的web或app產品都會使用第三方或自己開發相應的數據系統,進行用戶行為數據或其它信息數據的收集,在這個過程中,埋點是比較重要的一環。作為開發和測試人員你知道什么是數據埋點嗎?作為測試重點要關注哪些方面?埋點測試的過程有兩個比較重要的環節,埋點上報和埋點落庫。

埋點上報:無論是前端埋點還是后端埋點,是否正常按照相關規則進行上報,相關的事件名、屬性值都是否完整正確上報。

埋點落庫:埋點上報完的數據是需要存儲到數據庫當中再進行相關的數據統計、分析、歸類等等,除了檢查埋點上報,還要看終數據是否正常落庫,相關數據字段是否正常。 埋點是數據的來源,采集的數據可以分析網站/APP的使用情況,用戶行為習慣等。

前端埋點和后端埋點的區別?

在實際過程中,有些埋點是不用特意區分前后端的,用戶的一個埋點事件在前端埋點或后端埋點都可以實現,但是需要注意的是,在實際埋點上報、數據收集等過程中會有數據丟失的情況,從這個角度來看的話,其實后端埋點要比前端埋點更有優勢,前端埋點會因為一些網絡問題、適配問題等等容易出現上報異常造成數據丟失且丟失后排查困難,因為前端相關的是沒有記錄相關操作的,只負責上報,上報成功與否沒有記錄。

而如果是后端埋點,無論是自己的數據系統還是第三方數據系統都是可以通過自己系統本身相關的數據庫查詢或記錄日志等操作進行埋點數據的校驗排查,所以針對一些比較重要的埋點,還是建議以后端埋點為主,必要時通過記錄日志或記入數據庫等方式對相關數據進行二次記錄以便進行數據核實。 前端監控和前端埋點方案設計。有哪些前端埋點和前端監控產品

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前端埋點-數倉庫表的開發成本:

埋點數據落到數倉后,需要預先建立哪些表,如何做埋點數據的分層;畢竟埋點的數據體量是非常大的,TB級數據的存儲本身就是一個比較大的成本,再加上調度系統、計算資源、運行性能等方面,就需要數倉團隊在一開始就要把數據模型提前建立好,做好ods層到dw層、ads層的劃分,維度和事實之間的建設;

數倉性能,時間問題(hive):因為埋點數據的體量問題,落表的時候,一定會存在大量的冗余字段,如果集群資源比較緊張,對于常規數據的統計、計算都會帶來性能上的問題;在數據團隊的架構中,有對外提供數據應用服務,對于數據的實時計算就有一定的要求,什么場景下應該是T+1,什么場景下應該是偽實時,避免數據調度任務影響前臺應用產出。 穩定的前端埋點框架平臺

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