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数据指标系列|完整埋点方案设计的四要素

GrowingIO2019.9.10我要分享

GrowingIO Analyst团队共享“数据指标系列”,以共享嵌入式点设计的方法和实际方案应用分析,以帮助公司快速,准确地构建高质量的数据指标系统。该系列文章将继续在GrowingIO微信公众号和博客上发布,欢迎大家关注。

作者:GrowingIO业务数据分析师史小璐

为什么您总是了解掩埋点的要求?

为什么提交的掩埋点要求总是命中?

为什么行后的数据总是不正确?

作为商人,在提交对埋藏点的需求时,您必须已经经历或正在经历上述痛苦。因此,如何才能快速而准确地确认开发埋藏点的需求,并确保埋藏数据准确且可用?

快速:需要有需求的一方(产品,运营),数据计划者(数据产品,数据分析师),有序协作中的三个团队的发展

*没有数据计划者的公司通常由需求方和开发团队直接联系,因此需求方还需要承担数据计划者的角色。

介绍:需要确保数据的业务含义和数据质量

以下图片是掩埋团队协作过程的最佳实践:

通过此过程,GrowingIO帮助许多客户构建了数据系统,并完成了数据驱动的企业发展的第一步。

汉光百货(单击以直接)是这些客户之一。数据系统建设之初,汉光百货商店不可避免地面临许多问题,例如“如何在业务与研发之间交流数据需求”,而GrowingIO提供的最佳实践的标准化帮助汉光百货商店克服了困难。站和站内。行为数据和交易数据,建立完整链接分析的转换,迈出了长征数字化转型的第一步。

本期杂志将使我们能够专注于“计费计划设计”部分。完整的掩埋方案应包含以下四个元素:

1。确认事件和变量

事件:是指产品中的操作

变量:指描述事件的属性

在确认事件和变量时,我们可以根据产品流程(用户旅程)设计关键事件。如果要进一步描述事件属性,可以将属性用作事件的变量。

以汉光百货公司“现场转化路径跟踪”中电子商务行业的核心场景为例,需要跟踪的关键指标包括四个产品步骤:浏览产品详情页面,添加购物车,结算和付款。成功。

这四个指标代表四个事件。如果要进一步监视不同品牌和商品的购买转化率,则需要使用品牌和商品的维度来拆卸关键指标。品牌和商品是这四个事件的变量。

2。确定事件触发的时间

事件触发的时间通常是影响数据准确性的重要因素。以“添加到购物车”事件为例。什么时候触发此按钮触发,或者购物车成功?

不同的触发时间表示不同的数据统计。我们应该尝试选择最接近业务的统计能力,然后与开发人员进行交流,以在可行性和业务适合度之间找到最佳解决方案。

此外,由于产品中可能有多个条目可以“添加到购物车”,因此是否列出触发条目也会影响数据的准确性。这时,我们可以采用MECE原则,即彼此独立,完全穷尽:不重复枚举,而是包括所有条目。

3。规范命名

指定事件的标准化命名有助于提高数据的可用性和数据管理的效率。我们建议使用动词+名词或名词+动词规则来命名它,例如“添加到购物车”事件,可以将其命名为:addToCart。

无论如何,需要确保的是,必须使用相同的命名规则集在团队/公司内部建立统一的理解。

4。清除优先级

考虑到掩埋点的技术成本和资源限制,在设计掩埋点方案时,必须对掩埋点事件有一个明确的优先安排。

就汉光百货而言,最高优先级方案是“站内转换路径跟踪”。以这种情况为轴,我们可以了解每个转换步骤的情况,找出最佳点来开出合适的药品,然后进一步监视和验证最佳点,从而实现价值的持续交付。

基于以上四个要素,可以完成掩埋点方案的设计,不仅可以提高需求方与开发团队之间的协作效率,而且可以为以后的数据提供质量保证。

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GrowingIO Analyst团队共享“数据指标系列”,以共享嵌入式点设计的方法和实际方案应用分析,以帮助公司快速,准确地构建高质量的数据指标系统。该系列文章将继续在GrowingIO微信公众号和博客上发布,欢迎大家关注。

作者:GrowingIO业务数据分析师史小璐

为什么您总是了解掩埋点的要求?

为什么提交的掩埋点要求总是命中?

为什么行后的数据总是不正确?

作为商人,在提交对埋藏点的需求时,您必须已经经历或正在经历上述痛苦。因此,如何才能快速而准确地确认开发埋藏点的需求,并确保埋藏数据准确且可用?

快速:需要有需求的一方(产品,运营),数据计划者(数据产品,数据分析师),有序协作中的三个团队的发展

* 没有数据规划师的公司,一般是由需求方和开发团队直接对接,那么需求方也需要承担数据规划师的角色。

准:需要确保数据的业务含义和数据质量

下图是关于埋点团队协作流程的最佳实践:

通过这个流程,GrowingIO 帮助许多客户搭建起数据体系,完成了数据驱动企业增长的第一步。

汉光百货(点击直达)就是这些客户之一。在搭建数据体系之初,汉光百货不可避免地面临着许多难题,例如「业务与研发如何沟通数据需求」等,而 GrowingIO 提供的标准化埋点最佳实践,帮助汉光百货打通站外、站内行为数据与交易数据,建立起转化全链路分析,迈出了数字化转型万里长征的第一步。

本期就让我们聚焦「埋点方案设计」这一环节。完整的埋点方案应该具备以下四个要素:

1. 确认事件与变量

事件:指产品中的操作

变量:指描述事件的属性

在确认事件与变量时,我们可以按照产品流程(用户旅程)来设计关键事件,如果想要进一步描述事件属性,那么就可以将属性作为事件的变量。

以汉光百货「站内转化路径追踪」这一电商行业的核心场景为例,其需要追踪的关键指标,是四个产品操作步骤:浏览商品详情页、加入购物车、结算、支付成功。

这四个指标分别代表四个事件。如果想要进一步监控不同品牌、不同商品的购买转化率,就需要用品牌和商品的维度去拆解关键指标,那么品牌和商品就是这四个事件的变量。

2. 明确事件的触发时机

事件的触发时机,往往是影响数据准确性的重要因素。以「加入购物车」事件为例,触发时机是点击这个按钮时,还是加入购物车成功时呢?

不同的触发时机代表不同的数据统计口径,我们要尽量选择最贴近业务的统计口径,然后再与开发沟通,在可行性与业务贴合度之间找到最优解。

另外,由于产品中可能有多个入口均可「加入购物车」,触发入口是否已列举完整,也会影响数据准确性。这个时候,我们可以采用 MECE 原则,即相互独立,完全穷尽:不要重复列举,但要包含所有入口。

3. 规范命名

对事件进行规范统一的命名,有助于提高数据的实用性及数据管理效率。我们建议使用「动词+名词」或者「名词+动词」的规则来命名,比如「加入购物车」事件,就可以命名为:addToCart。

无论如何,需要确保的是,团队/公司内部必须建立统一的认知,使用同一套命名规则。

4.明确优先级

考虑到埋点的技术实现成本以及资源有限性,在设计埋点方案时,一定要对埋点事件有明确的优先级排布。

在汉光百货这个案例中,优先级最高的场景是「站内转化路径追踪」。我们以这个场景为轴心,了解每个转化步骤的情况,找到优化点对症下药,再对优化点进一步的监控与验证分析,最终实现价值的持续交付。

基于上述四要素来完成埋点方案设计,不仅可以提升需求方与开发团队的协作效率,更能为后期的数据提供质量保障。

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