前端埋點自定義埋點產品如何搭建

來源: 發布時間:2023-08-08

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。 代碼埋點的好處就是前后端都知道發送了什么數據,何時發送數據。前端埋點自定義埋點產品如何搭建

埋點行為數據對畫像建設的價值。

常規的數據標簽主要是用戶當前的狀態或者行為的結果值,缺少行為過程的畫像刻畫;而埋點行為數據則可以將這部分內容補齊,描述用戶的行為過程,讓運營人員可以時刻關注用戶的行為階段并給予個性化的反饋。

同時,相較于數據的畫像,基于埋點數據的用戶畫像更新頻率多為日,甚至可以實時更新,動態變化屬性更強,時效性也更高。因此,埋點行為數據是構建完整畫像數據的重要組成部分,不僅豐富了用戶數據的維度,還讓畫像標簽更加數字擬人化,更加完整地抽象出用戶信息全貌。 前端埋點方案大概價格從單個頁面的常規數據角度出發我們可以通過埋點獲取:訪問次數、地域數據、在線時長、區域點擊次數等數據。

代碼埋點的使用場景,先來看下代碼埋點的優缺點,盡量揚長避短。

優點:原理簡單,學習成本較低;使用較為靈活,能夠根據業務特性自定義時機、屬性、事件,定制化獲取數據。缺點:埋點成本高,每一個控件的埋點都需要添加相應的代碼,不僅工作量大,而且限定了必須是技術人員才能完成;版本更新前后,容易發生數據紊亂;需要企業長期且穩定地完善埋點,并不斷根據業務來更新。

根據上述的優缺點可以知道:代碼埋點使用較為靈活,但是成本較高。因此,比較好在全埋點、可視化全埋點等埋點方案無法解決問題時,或者更強調自定義的場景時來使用。

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。 埋點是數據領域的一個專業術語,也是互聯網領域的一個俗稱。

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。 前端埋點活躍用戶分析。穩定的前端埋點曝光事件工具

前端埋點曝光和瀏覽數據監測。前端埋點自定義埋點產品如何搭建

前端數據埋點之錯誤警告:頁面中代碼運行產生的錯誤,可能會導致用戶關鍵操作流程被中斷,為了避免大量用戶受到影響,我們需要獲取生產環境的錯誤數據,這樣才能便于開發者及時進行修復。

通常來講代碼中的錯誤會包含以下幾大類:一、全局錯誤,即未被捕獲的錯誤;二、局部錯誤,即通過、、等捕獲的錯誤;三、接口請求錯誤,即在二次封裝請求API中進行請求和接收響應時的錯誤;四、組件級錯誤,即使用Vue/React組件時發生的錯誤。 前端埋點自定義埋點產品如何搭建

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