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數(shù)據(jù)采集的三大要點(diǎn)

1、全面性

數(shù)據(jù)量足夠具有分析價(jià)值、數(shù)據(jù)面足夠支撐分析需求。

比如對(duì)于「查看商品詳情」這一行為，需要采集用戶觸發(fā)時(shí)的環(huán)境信息、會(huì)話、以及背后的用戶id，后需要統(tǒng)計(jì)這一行為在某一時(shí)段觸發(fā)的人數(shù)、次數(shù)、人均次數(shù)、活躍比等。

2、多維性

數(shù)據(jù)更重要的是能滿足分析需求。靈活、快速自定義數(shù)據(jù)的多種屬性和不同類型，從而滿足不同的分析目標(biāo)。

比如「查看商品詳情」這一行為，通過(guò)埋點(diǎn)，我們才能知道用戶查看的商品是什么、價(jià)格、類型、商品id等多個(gè)屬性。從而知道用戶看過(guò)哪些商品、什么類型的商品被查看的多、某一個(gè)商品被查看了多少次。而不僅僅是知道用戶進(jìn)入了商品詳情頁(yè)。

3、高效性

高效性包含技術(shù)執(zhí)行的高效性、團(tuán)隊(duì)內(nèi)部成員協(xié)同的高效性以及數(shù)據(jù)分析需求和目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的高效性。

基于以上三點(diǎn)，我們看如何讓數(shù)據(jù)采集更準(zhǔn)確、分析更有用以及團(tuán)隊(duì)內(nèi)部更高效。

數(shù)據(jù)分析價(jià)值性和高效性

step1：明確數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)目標(biāo)

數(shù)據(jù)采集切忌大而全，數(shù)據(jù)分析需求也是隨著產(chǎn)品不斷迭代的，明確長(zhǎng)遠(yuǎn)和當(dāng)前階段的分析需求，讓分析更有目的性，技術(shù)執(zhí)行更高效。

場(chǎng)景舉例：

小何是公司的產(chǎn)品經(jīng)理，小張是技術(shù)，近兩人都認(rèn)識(shí)到了數(shù)據(jù)在產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)和決策中的重要性，經(jīng)過(guò)幾個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)的調(diào)研，后，選擇了網(wǎng)建科技，并且已經(jīng)明確了當(dāng)前階段的數(shù)據(jù)需求…

小何：「小張忙嗎，文檔中那個(gè)，登錄流程、注冊(cè)轉(zhuǎn)化、購(gòu)買轉(zhuǎn)化、分享轉(zhuǎn)化等是長(zhǎng)遠(yuǎn)需要關(guān)注的數(shù)據(jù)指標(biāo)，務(wù)必埋上哦；對(duì)于發(fā)現(xiàn)功能呢，兩個(gè)禮拜后我們會(huì)提交一個(gè)新版本，先不埋了啦，辛苦啦?！?/p>

小張：「小何，你真棒，一會(huì)兒我就給你埋好了呢！」

小何：「哦還有，注冊(cè)那個(gè)頁(yè)面我們有個(gè)推薦人選項(xiàng)，需要用戶輸入推薦人賬號(hào)，采集的時(shí)候別采賬號(hào)啊，我只想看注冊(cè)用戶是否有推薦人的分布，把那個(gè)屬性處理成判斷哦」

小張：「這簡(jiǎn)單。那今晚…」

看著小何轉(zhuǎn)身要離開了，小張欲言又止，默默地繼續(xù)敲代碼了…

step2：按需采集數(shù)據(jù)

帶著需求和分析目標(biāo)去采數(shù)據(jù)，不僅避免了數(shù)據(jù)冗余帶來(lái)的無(wú)從下手，也避免了全量采集之后卻不知道要分析什么的尷尬。

圖示為埋點(diǎn)范例：