埋点的最大误区:忽略业务需求

行业差异性明显、企业实际需求不同,因此埋点方式也应有所不同。究竟该如何科学采集数据?要真正实现精细化运营,企业数据采集所采用的埋点方式不应“千企一面”,而应该“因企而异”。

一、适合前端埋点的企业业务需求
无论是自建数据分析平台,还是采用第三方数据分析工具,梳理企业需求是第一步,随后按照企业需求完成事件和埋点方案的设计,这也是企业为客户提供多维度数据分析的根基与前提。一般而言,以全埋点(无埋点)为典型代表的前端埋点方案,适合有以下需求的企业。
1、 处于运营初级阶段,产品功能相对简单
如阅读类、词典类工具性APP的企业客户,在其发展初期的产品运营阶段,产品功能较为基础,无明确业务数据、交易数据,仅通过UV、PV、点击量等基本指标分析即可满足需求。由于神策分析(Sensors Analytics)支持全埋点,SDK支持默认采集APP或者网页浏览页面、激活、启动等前端数据,这类客户可以基于此衡量用户留存以及活跃度。如图1,某广告客户了解用户渠道来源,并判断不同渠道和不同推广方式的投放效果。


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图1 不同渠道和推广方式的效果分析
2、 需要分析与后端没有交互的前端行为
若运营人员工作需要判断前端界面设计是否合理,是必须采用前端埋点方案的。这也是后端代码埋点无法完全代替全埋点的原因。

二、强烈建议后端埋点的业务需求
除了支持“前端埋点”(全埋点)方式,神策数据为保证数据采集做到“大、全、细、时”,更推荐“后端埋点”:当前后端都可以实现数据采集时,应优先考虑后端(代码)埋点,尤其在各行业中有特殊业务需求的数据,更是强烈建议通过后端(代码)埋点方式采集。总的来说,后端(代码)埋点,或者“后端(代码)埋点+全埋点”方案,适合有以下需求的企业。

  1. 追求精细化运营,需要进行多维数据分析的企业
    更多的企业有精细化运营的诉求,科学埋点为运营人员后续进行多维度分析提供保障。以神策数据客户为例,《迷城物语》是玩心(上海)网络科技有限公司所研发游戏之一,首日即在各地区App Store和Google Play商店登顶并持续霸榜。其技术负责人马宗骥,在近日公开分享数据驱动游戏设计中介绍:在游戏领域想实现实现精准运营,进行多维数据分析应该优先考虑后端埋点,单纯依赖前端数据采集有许多弊端。
    例如,有时玩家已经退出游戏,但是链接还在,则前端采集不准,此时PCU数据无法正确衡量服务器的负载情况、数据库的压力情况等,而通过后端代码埋点解决了这一问题。再如,他介绍:“NPC(非玩家控制角色)状态、副本状态、经济系统实时状态等统计类数据,这些是前端埋点无法统计到的,而在后端采集数据可根据实际情节灵活完成数据统计工作。” 如图2,在神策分析平台上,帮助运营人员精准找到游戏流失点。在100~110级流失的玩家所操控的角色大多停留在“打怪”动作上,机械地打怪练级,玩家开始感觉枯燥甚至疲惫。找到这一“流失点”后,《迷城物语》运营人员可以适当调整该关卡的怪物数量,并增加新鲜因素,从而平衡游戏趣味性和玩家精力。
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图2《迷城物语》玩家“流失点”分析

  1. 包含用户资产数据、用户账户体系相关数据、风控辅助数据等重要业务数据的网站或APP的企业。
    如电商客户、互联网金融包含用户认证身份信息、手机号码、充值账户信息等数据,前端数据无法进行深入分析。再如,在互联网金融企业,最大痛点莫过于揪出“羊毛党”了。“羊毛党”手里握着大量的代理IP、手机虚拟号。这一群体特征十分明显,通常是经过注册、领取福利、流失。这就需要运营人员从IP、设备信息、注册信息、活跃度等进行多维度分析。用户留存是互联网金融企业判断客户是否是“羊毛党”的方式之一。如图3,在神策分析平台上,一般用户完成新手项目(领取福利后),未进行第二次投资,则可能是“羊毛党”成员,在该平台上点击相关数字,人员明细会详细展示出来。


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    图3 “羊毛党”用户甄别——留存数据细查

  2. 对数据安全要求比较高的企业
    从后端采集数据,例如采集后端的日志,实质上是将数据采集的传输与加密交给了产品本身,认为产品本身的后端数据是可信的。而后端采集数据到分析系统中则是通过内网进行传输,这个阶段不存在安全和隐私性问题。同时,内网传输基本不会因为网络原因丢失数据,所以传输的数据可以非常真实地反应用户行为在系统中的真实体现。基于后端采集此优势,神策分析目前提供了 Java、PHP、Python、Ruby 等后端语言的 SDK,以及 LogAgent、BatchImporter、FormatImporter 等导入工具,支持在后端采集。


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    图4 适合“前端全埋点”的企业需求与适合“后端代码埋点”的企业需求。

综上所属,笔者做出如下总结:
1、没有任何一种通用数据采集方式,是适合所有企业业务诉求的。根据行业领先企业实践来看,后端代码埋点才是距精细化运营最近的数据采集方式;
2、不从行业特性、自身实际需求出发的数据采集方案,都是耍流氓。

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