前端埋點sdk系統

來源: 發布時間:2023-09-05

眾所周知產品通過埋點可以進行用戶行為分析,隨著互聯網發展,企業對于網站的PV、UV、用戶的轉化、新增和留存也越來越關注。而完整的數據采集是一切的前提。

埋點即監控用戶在應用表現層的行為,于產品迭代而言至關重要,運營,產品,數據分析基于此來對用戶行為進行分析統計,同時埋點也可作為一種前端監控的手段,檢驗功能是否達預期的佐證。

基于埋點數據進行用戶行為分析,可以得到包含頁面點擊量、用戶訪問量、用戶訪問路徑、用戶轉化率、導流轉化率、用戶訪問時長和用戶訪問內容分析等重要數據。 埋點是為了滿足快捷、高效、豐富的數據應用而做的用戶行為過程及結果記錄。前端埋點sdk系統

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。 前端埋點和前端監控產品試用為了更靈活的定制上報數據,并減輕服務器的壓力,在所需埋點不多的情況下,常用「代碼埋點」的方式。

前端埋點的3種主流方案:

一、無痕埋點(全埋點)方案,利用瀏覽器或APP自帶的監控方式,對用戶的瀏覽頁面、點擊等行為進行收集,一般用于粗顆粒度的數據分析,例如公司的slardar:數據噪聲大不管有用沒有;數據都會被收集,無法定制化埋點;無法采集到指定事件和業務屬性;可供DA使用的信息較少;接入簡單,幾乎無侵入,不需要額外的開發成本;用戶操作行為收集非常完整,幾乎不會遺漏。

二、代碼埋點方案,前端開發人員在代碼中自定義監控和收集:工作量大,而且對代碼侵入性很大,后期維護也不是很方便;可以精確埋點,具備明確的事件標識;業務屬性非常豐富;埋點觸發方式可以靈活定義;DA使用更方便和精確。

三、埋點sdk方案,sdk向外暴露上報埋點的接口,監控和收集過程前端開發人員無感知。業務開發只需關注事件標識、業務屬性等;兼顧無痕埋點優點和代碼埋點的優勢。

代碼埋點是webfunny前端監控埋點系統的基礎與關鍵,它足夠豐富穩定,可以讓我們在使用全埋點與存儲上報等功能時無后顧之憂。大家可以到官網體驗demo使用。

代碼埋點使用場景:App的整體日活,App元素點擊的每日次數,可使用全埋點;App某個指定按鈕的點擊事件,某個特定頁面的頁面瀏覽事件,可使用可視化全埋點;若對于業務統計要求非常準確,安全性要求比較高的用戶數據,例如注冊、支付成功,可使用服務器埋點;以上方案解決不了,或者自定義的內容較多,例如加入購物車、提交訂單等,可使用代碼埋點。 可視化埋點即以業務代碼為輸入,通過可視化系統配置埋點,以耦合的形式輸出業務代碼和埋點代碼。

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。 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。前端埋點和前端監控產品試用

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