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如何實(shí)現(xiàn)前端埋點(diǎn)和前端監(jiān)控平臺(tái)

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2023-03-03

無(wú)埋點(diǎn)又叫全埋點(diǎn),,無(wú)埋點(diǎn)不是不需要埋點(diǎn),,而是全部埋點(diǎn),前端的任何事件都被綁定上一個(gè)標(biāo)識(shí),,所有的事情都被記錄下來(lái),,只是不需要工程師在業(yè)務(wù)代碼里面插入侵入式的代碼。通過(guò)定期上傳記錄文件,配合文件解析,,解析出我們需要的數(shù)據(jù)并生成可視化報(bào)告供專業(yè)人員分析,。

無(wú)埋點(diǎn)技術(shù)的關(guān)鍵是:操作可視化配置工具,保存配置,,SDK基礎(chǔ)代碼如何根據(jù)配置上報(bào)行為,。

無(wú)埋點(diǎn)的優(yōu)點(diǎn):由于采集的是全量數(shù)據(jù),所以產(chǎn)品迭代過(guò)程中是不需要關(guān)注埋點(diǎn)邏輯的,,也不會(huì)出現(xiàn)漏埋,、誤埋等現(xiàn)象無(wú)埋點(diǎn)的缺點(diǎn):無(wú)埋點(diǎn)采集全量數(shù)據(jù),給數(shù)據(jù)傳輸和服務(wù)器增加壓力無(wú)法靈活的定制各個(gè)事件所需要上傳的數(shù)據(jù) 代碼埋點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)控制精細(xì),,可以非常精確地選擇什么時(shí)候發(fā)送數(shù)據(jù),。如何實(shí)現(xiàn)前端埋點(diǎn)和前端監(jiān)控平臺(tái)

前端埋點(diǎn):一種收集產(chǎn)品數(shù)據(jù)的方式,它的目的是上報(bào)相關(guān)行為數(shù)據(jù),,相關(guān)人員以數(shù)據(jù)為依據(jù)來(lái)分析產(chǎn)品在用戶端的使用情況,,根據(jù)分析出來(lái)的結(jié)果輔助產(chǎn)品優(yōu)化、迭代,。

埋點(diǎn)搭建的背景:在流量紅利逐漸消失的現(xiàn)在,,數(shù)據(jù)的采集、分析和精細(xì)化的運(yùn)營(yíng)顯得更加重要,,所以埋點(diǎn)在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品中是很常見的,,它可以更好的輔助我們?nèi)サ⑼晟飘a(chǎn)品功能,。

平時(shí)我們?cè)谕瓿苫A(chǔ)的業(yè)務(wù)需求之后,,還需要開發(fā)完成埋點(diǎn)需求。所以我們追求的是簡(jiǎn)單快捷的做好埋點(diǎn)工作,,且不會(huì)占用我們太多的精力,。webfunny前端埋點(diǎn)系統(tǒng),為開發(fā)人員提供了埋點(diǎn)方案解決,、提升開發(fā)效率,。 前端埋點(diǎn)曝光事件方案怎么選埋點(diǎn)分析,是網(wǎng)站分析和APP分析常用的數(shù)據(jù)采集方法,。埋點(diǎn)采集方法一般分為兩種,,可視化埋點(diǎn)和代碼埋點(diǎn)。

所謂埋點(diǎn),,是數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域(尤其是用戶行為數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域)的術(shù)語(yǔ),,指的是針對(duì)特定用戶行為或事件進(jìn)行捕獲、處理和發(fā)送的相關(guān)技術(shù)及其實(shí)施過(guò)程,,為進(jìn)一步優(yōu)化產(chǎn)品或制定有針對(duì)性的運(yùn)營(yíng)計(jì)劃提供數(shù)據(jù)支撐,。

埋點(diǎn)的實(shí)質(zhì),,是先**應(yīng)用運(yùn)行過(guò)程中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),當(dāng)需要關(guān)注的事件發(fā)生時(shí)進(jìn)行判斷和捕獲,,獲取必要的上下文信息,,將信息整理后發(fā)送至指定的服務(wù)端。

webfunny前端埋點(diǎn),,是一款輕量級(jí)一體化埋點(diǎn)系統(tǒng),。webfunny埋點(diǎn)采用代碼埋點(diǎn)方案,數(shù)據(jù)“采集+管理+分析”智能一體化,,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù),讓埋點(diǎn)不再困難,。代碼埋點(diǎn)是基本也是重要的埋點(diǎn)方式,,適用于需要精細(xì)控制埋點(diǎn)位置、靈活的自定義事件和屬性等精細(xì)化需求的場(chǎng)景,。

埋點(diǎn)本身現(xiàn)在已經(jīng)有太多的集成解決方案,,如webfunny、神策,、GIO等平臺(tái),,但是在實(shí)踐的過(guò)程中仍然還是會(huì)碰都很多問題,給前端埋點(diǎn)同學(xué)分享下:埋點(diǎn)實(shí)踐過(guò)程中碰到的坑點(diǎn),。

①前后端埋點(diǎn)不一致的問題前端請(qǐng)求服務(wù)端的數(shù)據(jù)大多是存在binlog里面的,,數(shù)據(jù)日志同步解析的過(guò)程里面可能會(huì)存在丟包的可能性,數(shù)倉(cāng)的穩(wěn)定性也會(huì)影響數(shù)據(jù)質(zhì)量,;后端服務(wù)信息存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)是存在mysql,,表字段結(jié)構(gòu)化,分多表存儲(chǔ),,需要靠主鍵進(jìn)行關(guān)聯(lián),,有大量的ETL過(guò)程。兩者之間可能因?yàn)閿?shù)據(jù)清洗,、處理,、實(shí)時(shí)技術(shù)等原因,造成數(shù)據(jù)差異化,;

②自埋點(diǎn)和第三方應(yīng)用統(tǒng)計(jì)口徑的問題自埋點(diǎn)一般都會(huì)定義一個(gè)id作為區(qū)分用戶的標(biāo)志,,但是第三方是缺少用戶屬性信息的判斷,一般會(huì)以設(shè)備號(hào)uuid/imse,,或者IP地址段,、mac地址段作為區(qū)分標(biāo)志,從而造成統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)上的差異化,,對(duì)于留存分析,、轉(zhuǎn)化分析,、流失分析需要用到明細(xì)數(shù)據(jù)的場(chǎng)景,可兼容性不是很友好,; 埋點(diǎn)上報(bào)周期:埋點(diǎn)事件較少,,上報(bào)可以實(shí)時(shí)進(jìn)行,比如用戶觸發(fā)事件后,,立刻上報(bào)用戶所觸發(fā)的事件類型,。

前端數(shù)據(jù)埋點(diǎn)要考慮哪些方面?

數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的關(guān)鍵是數(shù)據(jù)收集,,而與數(shù)據(jù)相關(guān)的內(nèi)容不外乎如下幾個(gè)內(nèi)容:

1,、數(shù)據(jù)又是基于應(yīng)用產(chǎn)生的,因?yàn)闆]有應(yīng)用就不會(huì)有相關(guān)的數(shù)據(jù),;2,、應(yīng)用本身要提供展示、收集,、操作內(nèi)容,,而這是基于平臺(tái)的,比如網(wǎng)站就是基于瀏覽器平臺(tái),;3,、有應(yīng)用、有平臺(tái)就得有用戶,,因?yàn)閼?yīng)用本身就是為了給用戶提供好用的功能去解決某些存在的問題,;4、針對(duì)開發(fā)者而言,,應(yīng)用就是代碼,,代碼運(yùn)行的質(zhì)量也能決定應(yīng)用的質(zhì)量,而顯式質(zhì)量體現(xiàn)在錯(cuò)誤或警告上,??偨Y(jié)下來(lái),數(shù)據(jù)埋點(diǎn)其實(shí)要考慮的就是:用戶行為,、錯(cuò)誤警告,、頁(yè)面性能三個(gè)方面。 數(shù)據(jù)分析:埋點(diǎn)作為原料放在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中,。提供渠道轉(zhuǎn)化,、個(gè)性推薦等。如何實(shí)現(xiàn)前端埋點(diǎn)和前端監(jiān)控平臺(tái)

埋點(diǎn)無(wú)論是項(xiàng)目后期的復(fù)盤,,還是明確業(yè)務(wù)價(jià)值,,還是產(chǎn)品價(jià)值的挖掘,都具備很重要的意義,。如何實(shí)現(xiàn)前端埋點(diǎn)和前端監(jiān)控平臺(tái)

埋點(diǎn)行為數(shù)據(jù)的意義:

1)從數(shù)據(jù)構(gòu)成角度:一個(gè)完善的數(shù)據(jù)源主要分為三部分:部分是用戶行為數(shù)據(jù),、第二部分是用戶信息和CRM數(shù)據(jù),、第三部分是交易數(shù)據(jù)和服務(wù)端日志數(shù)據(jù)。除了交易數(shù)據(jù)會(huì)經(jīng)常被存儲(chǔ)加載保存通過(guò)ETL來(lái)獲取分析外,,行為數(shù)據(jù)和日志數(shù)據(jù)常常被忽略浪費(fèi),。埋點(diǎn)技術(shù)就是對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)和日志數(shù)據(jù)做針對(duì)性的數(shù)據(jù)采集,精確采集獲取用戶行為數(shù)據(jù),,豐富用戶數(shù)據(jù)維度信息,,服務(wù)于更加精細(xì)化的用戶畫像。

2)從產(chǎn)品功能角度:隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及和發(fā)展,,大量行為數(shù)據(jù)在移動(dòng)端產(chǎn)生,,這些用戶和應(yīng)用之間交互行為的數(shù)據(jù)信息都是通過(guò)埋點(diǎn)技術(shù)實(shí)現(xiàn)采集的,對(duì)于后續(xù)提升用戶體驗(yàn)以及用戶“千人千面”的營(yíng)銷都是非常寶貴的資源,。3)從企業(yè)管理發(fā)展角度:基于用戶交互數(shù)據(jù),,結(jié)合洞察分析的手段反推建設(shè)用戶的行為數(shù)據(jù)畫像,優(yōu)化形成更符合客戶需求的增值產(chǎn)品和服務(wù),,并重新投入到用戶的使用過(guò)程中,形成完整的業(yè)務(wù)閉環(huán),,驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng),。 如何實(shí)現(xiàn)前端埋點(diǎn)和前端監(jiān)控平臺(tái)

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