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数据埋点

数据埋点

作者: zhaoru | 来源:发表于2017-06-23 10:35 被阅读34次

产品核心指标一般包含:

1. 产品规模

1.1 用户数据。如新增用户、用户类型分布、活跃用户、沉默用户、启动次数、版本分析等。

1.2 业务数据。这个与具体业务有关,如问答社区的问题数,回答数,全网热度,浏览量;如对含交易平台的交易量,交易额,客单价,转化率,利润等。

2. 产品运营

2.1 流量数据。pv,uv,dau,mau,留存分析(次日留存,7日留存, 用户新鲜度), 流失分析(日周月、自然流失、回归流失),

2.2 渠道数据。渠道流量,渠道转换率,渠道评价,渠道时段详情,渠道质量(渠道活跃用户/渠道流量)等。

二、获取真实的用户行为

获取最真实的用户行为,调整产品侧重,通过数据监控产品流程设计上是否有不合理的地方。比如用户普遍在某个模块中停留时间较长,说明该功能对于用户来说是被真实需要的,对该模块的优化优先级可以提高,比如某流程在A环节的终止率跳出率非常高,那我们就知道A上存在问题。

1. 操作行为数据

1.1功能使用。如用户访问路径,用户点击分布,用户参与度(使用时长,使用频率,使用间隔)功能打开率,功能内具体组件使用率,功能使用时段,功能使用用户群等等。

1.2功能转化。通过记录事件相关页面的访问量,得出漏斗模型,监控转化率。登陆转化,注册转化,购物车转化,收藏转化,粉丝转化,用户跳出页面等。

2. 传播数据

如社会化分享(分享平台、分享页、分享人数、接收分享人数)

三、获取阶段内的数据变化,检验运营活动的效果。

埋点数据参考以上,只是范围上更针对运营活动的相关内容,时间维度上集中在活动开展期间。

四、其他

根据需要,还可以埋点监测其他数据,如终端数据,bug数据等。

移动端和PC端的区别主要在于载体和表现形式不同所带来的影响,注意区别这些差异在数据上带来的影响,如PC打开页面占用多个Tab,采用多会话和时间戳统计出来的Time on Page就会有本质的差异。

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