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【数据篇】用户运营之的埋点需求怎么提?

三丰笔记 2022-5-21 11:23 376人围观 用户运营

# 用户运营

【数据篇】用户运营之的埋点需求怎么提?


前言(可以不看,都是废话):


其实作为一个建模专员,上次面试被一个做深度学习的面试官问了一些问题之后,不敢说自己是建模工程师,现在就建模专员自称(心里不爽中~~),最近的我想要转型,转做成为一个懂用户运营的建模专员,没错,还是专员~~。


所以其实你们之前也发过用户运营中数据挖掘的一篇小小的文章,作为我慢慢的转型的第一篇,毕竟大家都知道嘛,那个*&^$市场不好混啊,能活下去的公司也不知道有多少家,我绝对不是诅咒你们的公司,你们所在的公司肯定没问题啦~~


其实我在今年3月份之后,就慢慢没做风控相关的模型,毕竟我是数据挖掘工程师(我的title真的是数据挖掘工程师),就差把我的工牌发出来,但是怕你们去我们公司楼下围殴我,3月份开始我一直在做用户推荐这一块的模型了。


但是其实大家都知道无论是用户推荐、用户运营,还是用户资质做的模型其实跟评分卡是类似的,可能就是y值的不同,所以这对于来说,其实还好,难得是在用户价值这个场景中,并非是2分类能解决全部的问题,所以在用户运营这块的其实也为难了我好久,我想把我遇到的用户运营的问题拆解之后,结合现在我们伟大互联网上的例子,对自己做一个总结,所以开了这个题目。


好的,以上是我的背景介绍~~


【概念】


埋点:埋点就是在网站或APP中加入一些程序代码,用以收集和统计用户在该网站/APP中的浏览、访问数据和应用使用情况,分析用户交互行为,从而帮助产品和运营进行后续优化。


【埋点的分级】


那么对于我们数据的人员来源,埋点可以理解为对用户数据收集的一种方式,数据也不止只服务于建模,埋点的可以分为以下几种等级:


初级的数据埋点:在产品流程中关键部位植入统计代码,用来追踪每次用户的行为,统计关键流程的使用程度。


中级的数据埋点:在产品中植入多段代码追踪用户连续行为,建立用户模型在具体化用户在使用产品的操作行为。这种技术相对要高些,所以一般普通不是大型电商类的app不来这么干,我们先搞清楚,追踪用户连续行为的作用是什么?对于电商来说,在商品推荐中,用户连续点击行为,1、在众多的用户连续行为序列中,可以分析归纳出同类商品(原理类似word2vec),2、在用户连续行为序列中分析出商品搭配,作为用户的商品推荐,3、用于分析用户异常行为,识别异常用户。


高级的数据埋点:与研发以及数据分析师团队,通过数据埋点还原用户画像以及用户行为,建立数据分析后台,通过数据分析、优化产品。例如电商或者借贷app,商品页面--》购物车--》下单界面--》付款,主要界面,在统计用户在每个界面的转化,监控转化数据,那监控转化数据就可以有好多用处啦。


举个例子,你们某天从下单界面到付款的界面的转化比以往低了很多,那么这时候领导肯定会说,“你这转化这么低是怎么回事”,那么这时候如果昨天这个界面的什么功能重新发版,用户在使用的时候遇到了闪退这种开发bug,又或者其他我暂时没想到的原因。数据大部分时候做报表以外,为了避免相关的分析师没有及时观察报表(谁能保证每天分析师一上班就看数据有木有异常,分析师又不是神仙~~)


这类数据一般要做预警机制(就是当转化比之前低多少,那么就在钉钉或者邮件报警,让你亲爱的机器人提醒你~~),这部分的难点在于数据的储蓄问题(因为我不是研发,所以我不知道研发的难度在于哪里~~),以及那些点需要埋,那些不需要埋的问题。


【埋点的类型】


1. 点击事件


只要用户点击一次就计一次,不论点击的结果是否成功。(点击事件包含单击、双击、拖拽等交互事件)


举例:登录按钮的点击量≠登录成功后的页面曝光量。


点击登录后,会因为密码错误、账号错误等原因造成登录失败,无法进入登录成功后的页面。


2. 曝光事件


浏览事件的定义要根据不同需求自定义。


比如成功打开一次页面计一次,页面停留超过10s等,我是以成功加载出来就计1次曝光事件。


【埋点需求怎么提】


埋点的需求,我觉得有以下几点要注意的:


1、埋点需求分期提:往往不是一期就提完的,凡是需求嘛,项目,向来都是一期一期来,试下水,换句话说,要是你一次性提出了100个埋点,开发周期长以外,你验收也会疯掉的,再退一步说,你们搞了个埋点需求,埋点只是个需求,但是实际上是要的数据,数据最后实现价值的形式还是报表展现或者模型输出,那么你一个项目开发埋点,数据入库,数据入库可能要需要大数据开发,然后你自己还要清洗开发报表,你问问自己这个工作量,然后你还要弄100多个埋点,在领导眼里就是1、2个月时间一个报表都没弄出来,可以先提主要页面的埋点需求,然后在实际数据分析中再细化埋点需求,一版一版埋点需求慢慢提。


2、埋点需求三个方面:1、市场即渠道 2、产品功能 3、用户运营,满足三方面的需求的情况,每一块的数据需求都不一样。


【埋点的数据存储】


数据存储一般的表结构为:


这里需要注意的时候,在涉及获取手机设备信息中,ios和安卓系统可以获取的还是不一样的,所以最好设置不同的ip上传(格式不一样),还有事件类型要有定义表,例如这个事件是加载啊,服务端失败啊之类的各种情况都需要有事件类型定义。


【埋点数据的使用】


埋点的使用在埋点的等级中,多少说了一些,埋点的主要使用还是分为两块:


1、报表,大部分公司,这一块还是在统计用户各个环节的扭转,以及监控分析用户渠道的质量。


2、用户画像、用户推荐、用户营销模型。这个就是跟我有关啦,我最近真的被这个搞到头大,本来埋点数据是一批很好的数据,大家都一样嘛,好多数据不都是停了吗,所以只能挖掘自己公司收集的数据,那刚好我就想到这块数据没有好好用起来,所以就拿出来用,拿出来之后才发现是一个坑啊~~,让我好好说~~


A、设定时间。首先这部分数据是累积,就是无论这个用户是不是完成一笔交易,还是完成了多笔交易,还是未完成交易,都堆在一个表,要用户的信息自己去连,所以这时候你要确保你的模型如果是offline还好,但是要online,这时候就很容易出现实时数据与离线数据出现偏差,举个例子,你的用户在你的埋点数据里面,是有他完成交易之后的数据,但是在用户实时进来未到订单之前,他是没有交易之后的埋点数据,所以这时候,埋点数据在建模时就需要设定时间窗口。


B、太复杂的埋点数据的衍生变量对系统的压力极大,因为本身埋点数据量大,在online的情况下,需要实时计算之后传送到模型去计算,所以埋点数据尽量不涉及太复杂的计算口径。


C、实时,和准实时。模型一般不是用户完成所有动作才跑分的,假设,在用户出额度的时候,可能客户填完一些信息之后就开始输入模型去计算用户的额度,那么这时候假设你的埋点数据要用在模型中当做一个变量的话,那就意味,传输给你的时候是有时间差,因为他一直在点击,这时候就需要规定传输给你点击流数据应该是用户进入到那个界面之前的埋点数据。而且在数据上传存在说大部分说是实时,但其实是3秒或者10秒上传一次。


D、数据可以用来干嘛,这部分如果在商品推荐系统去使用,寻找同类商品或者搭配商品。在用户画像中,可以观察用户活跃时间段,活动地点,设备切换频率观察用户的异常的行为。


其实我是觉得,不要直接用历史的数据建模的,可以衍生一批衍生变量,固定好口径,让数据开发好入库之后,累积一段时间用这部分数据建模可以避免一个数据时间上的差异。


本文部分表格以及资料参考来自于以下连接:


https://blog.csdn.net/weixin_41679015/article/details/79516476


http://news.west.cn/44669.html


https://new.qq.com/omn/20181009/20181009B1ECVN.html



本文来源【佚名】版权归原作者所有
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