SDK埋點方案實例分析

今天小編給大家分享一下SDK埋點方案實例分析的相關(guān)知識點，內(nèi)容詳細(xì)，邏輯清晰，相信大部分人都還太了解這方面的知識，所以分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后有所收獲，下面我們一起來了解一下吧。

1 綜述

本方案包括埋點技術(shù)實現(xiàn)方案和埋點業(yè)務(wù)設(shè)計方案兩部分。旨在通過本方案完成數(shù)據(jù)采集技術(shù)構(gòu)建和業(yè)務(wù)設(shè)計，在App、小程序的系統(tǒng)供應(yīng)商配合下完成用戶行為數(shù)據(jù)采集埋點，并基于埋點的數(shù)據(jù)構(gòu)建線上用戶行為標(biāo)簽和畫像。

1.1 數(shù)據(jù)埋點架構(gòu)設(shè)計思路

所謂“埋點”，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，指的是針對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)及其實施過程。比如用戶某個icon點擊次數(shù)、觀看某個視頻的時長等等。

埋點的技術(shù)實質(zhì)，是先監(jiān)聽軟件應(yīng)用運行過程中的事件，當(dāng)需要關(guān)注的事件發(fā)生時進(jìn)行判斷和捕獲。

全埋點：接入終端只需引入SDK進(jìn)行全局配置即可完成全埋點操作。SDK 可以自動采集一些用戶行為，如 App 啟動、退出、瀏覽頁面、控件點擊。并全部上報，不需要開發(fā)人員添加額外代碼。

代碼埋點：在需要收集信息的各個事件函數(shù)中，嵌入自定義事件上報代碼，對于關(guān)鍵的業(yè)務(wù)事件（例如購買、支付、課程播放等）采用這種方案相結(jié)合,可根據(jù)業(yè)務(wù)要求定義需要采集業(yè)務(wù)和行為數(shù)據(jù)。

1.2 埋點業(yè)務(wù)設(shè)計思路

埋點業(yè)務(wù)設(shè)計，首先需要根據(jù)業(yè)務(wù)分析明確采集的目標(biāo)行為，進(jìn)一步搞清楚應(yīng)該在哪些地方埋什么樣的點。過程中建議使用“事件模型（ Event 模型）”來描述用戶的各種行為，事件模型包括事件（ Event ）和用戶（ User ）兩個核心實體。

基于4W1H模型描述用戶行為可將整個行為描述清楚，要點包括：是誰、什么時間、什么地點、以什么方式、干了什么。通過這兩個實體結(jié)合在一起就可以清晰地描述清楚用戶行為。

以某個App頁面的瀏覽，定義埋點和維度的行為分析舉例：

1.3 方案內(nèi)專業(yè)詞匯說明

維度

維度描述的是一個事物身上所具備的特征或?qū)傩?。比如一個人屬于什么性別，生活在哪個城市，喜歡什么顏色，這些都是這個人身上所具備的屬性特征。

而在網(wǎng)站分析領(lǐng)域，維度往往用來描述和分析指標(biāo)，比如單一的訪問數(shù)指標(biāo)并不能告訴你太多信息，一旦加上來源這個維度，就馬上變得有意義了。

指標(biāo)

指標(biāo)，即具體的數(shù)值。比如訪客、頁面瀏覽量、停留時長都屬于常見的指標(biāo)。

指標(biāo)一般可分為計數(shù)指標(biāo)和復(fù)合指標(biāo)。計數(shù)指標(biāo)如訪客、訪問、頁面瀏覽量、停留時長等；復(fù)合指標(biāo)如跳出率、交互深度、轉(zhuǎn)化率等。指標(biāo)一般伴隨維度來分析才有更大的意義。

展示和點擊

展示，指頁面上元素的曝光次數(shù)。點擊，指頁面元素被用戶點擊的次數(shù)。

這兩個指標(biāo)主要適用于線上廣告投放，比如評估投放在新浪首頁的品牌廣告，展示了多少次，點擊了多少次。

訪客

英文為 Visitor，通俗解釋為訪問網(wǎng)站或 App 的人。前面加上 Unique 后，即我們平常說的 UV，唯一身份訪客。

對于數(shù)據(jù)統(tǒng)計工具而言，一般用匿名 ID 來標(biāo)記訪問者，網(wǎng)頁端產(chǎn)品是 Cookie（網(wǎng)站服務(wù)器投放在用戶瀏覽器上的一小段文本），App 端產(chǎn)品是設(shè)備 ID。

訪問

即 Visit，網(wǎng)頁端產(chǎn)品常用概念，指用戶一系列連續(xù)的頁面瀏覽行為，跟會話 Session 同義。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的崛起，考慮到 App 的使用，Session 慢慢代替 Visit 成為主要用詞。

業(yè)界對于 Session 內(nèi)行為間的間隔設(shè)定了有效期限，網(wǎng)頁端產(chǎn)品為 30 分鐘，App 端產(chǎn)品時間較短，一般為 1 分鐘。

頁面瀏覽量

PageView，即 PV，指頁面被用戶瀏覽的次數(shù)，嚴(yán)格定義上指的是用戶向網(wǎng)站發(fā)出并完成的一個下載頁面的請求。

頁面瀏覽的概念主要適用于網(wǎng)頁端產(chǎn)品，對于 App 的分析，現(xiàn)主要使用屏幕瀏覽，即 ScreenView。

停留時長

對應(yīng)于用戶 Session，便有了停留時長指標(biāo)，主要用來衡量用戶與網(wǎng)站、App 交互的深度。交互越深，相應(yīng)停留的時長也越長。

一般有頁面停留時長，會話時長以及平均停留時長等概念，其計算的核心原理在于記錄下用戶行為發(fā)生時的時間戳，后期再應(yīng)用相應(yīng)公式來計算。

跳出率

BounceRate，一個衡量落地頁質(zhì)量好壞的重要指標(biāo)。跳出的概念是指用戶在一次訪問中僅做了一次互動便選擇了離開，單一頁面和全站均有跳出率的概念。

頁面跳出率為該頁面跳出的訪問次數(shù)占該頁面總訪問次數(shù)的百分比。全站跳出率則為跳出的訪問次數(shù)除以總的訪問次數(shù)。

交互深度

交互深度是指用戶在一次瀏覽網(wǎng)站或 App 過程中，訪問了多少頁面。用戶在一次瀏覽中訪問的頁面越多，交互深度就越深。交互深度能夠側(cè)面反映網(wǎng)站或 App 對于用戶的吸引力。

可以通過 Session 來計算用戶的平均交互深度。

轉(zhuǎn)化率

任何產(chǎn)品都需要關(guān)注的核心指標(biāo)，主要用來衡量用戶從流量到發(fā)生實際目標(biāo)轉(zhuǎn)化的能力。

一般用目標(biāo)轉(zhuǎn)化的次數(shù)或人數(shù)除以進(jìn)入目標(biāo)轉(zhuǎn)化漏斗的人數(shù)或次數(shù)，因目標(biāo)行為的不同，轉(zhuǎn)化率是一個非常靈活的指標(biāo)，比如你可以自定義注冊轉(zhuǎn)化率、登錄轉(zhuǎn)化率、購買轉(zhuǎn)化率、搜索成功轉(zhuǎn)化率等。

2 埋點技術(shù)設(shè)計

SDK埋點采集行為數(shù)據(jù)來源終端包括iOS、安卓、Web、H5、微信小程序等。不同終端SDK采用對應(yīng)平臺和主流語言的SDK，埋點采集到的數(shù)據(jù)通過JSON數(shù)據(jù)以HTTP POST方式提交到服務(wù)端API。

服務(wù)端API由數(shù)據(jù)接入系統(tǒng)組成，采用Nginx來接收通過 API 發(fā)送的數(shù)據(jù)，并且將之寫到日志文件上。使用Nginx實現(xiàn)高可靠性與高可擴(kuò)展性。

對于Nginx打印到文件的日志，會由Flume的 Source 模塊來實時讀取Nginx日志，并由Channel模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，最終通過Sink模塊將處理結(jié)果發(fā)布到 Kafka中。

Kafka是一個廣泛使用的高可用的分布式消息隊列，作為數(shù)據(jù)接入與數(shù)據(jù)處理兩個流程之間的緩沖，同時也作為近期數(shù)據(jù)的一個備份。通過對外提供訪問 API，數(shù)據(jù)中臺可以直接從 Kafka中將數(shù)據(jù)引走，進(jìn)入數(shù)倉構(gòu)建指標(biāo)。

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