客户端埋点方案总结

前言

在软件使用过程中，会产生了大量的用户数据和行为数据，而这些数据记录了用户的行为和习惯等信息，为了给用户提供更好的体验，会对这些用户数据进行分析和利用，用来提升用户的体验，而数据采集作是整个链路上重要的一环，起到了很大作用，而埋点作为数据采集的手段，同样发挥着重要作用。

数据采集流程

一、埋点需求分析

1.埋点需求背景分析

首先我们要清楚埋点需求是什么，埋点主要是进行一些数据收集的行为，通过收集这些数据，数据使用者通过对数据进行分析，来实现各自的需求。产品可以用来分析用户使用习惯，验证产品方案效果，研发可以通过埋点监控应用质量，提升应用品质，AI工程师可以通过数据训练算法，实现搜索推荐等功能。为了达到各方的述求，对埋点数据会有着不同的要求。

2.埋点痛点分析

• 1）业务方痛点:
  • 开发工期紧张，不能支持埋点添加和修改。
  • 埋点必须跟版本走，不能立即生效。
• 2）开发痛点:
  • 开发埋点工作量大，会占用业务开发时间。
  • 修改业务代码，可能会影响埋点功能，不能及时发现。

3.埋点数据分析

• 1）数据时效性:
  对于不同的使用方，对数据的时效性要求也不同，对于监控和一些在线系统，往往需要实时数据，而对于一些产品分析，失效要求会降低，比如T+1天就可以满足需求，所以埋点系统需要针对不同的使用方，设计不同的数据采集时效。

• 2）数据准确性:
  数据准确性主要体现为数据采集准确性，特别是对于一些特定流程的数据采集，针对不同需求，进行不同方式的采集，比如页面曝光，页面浏览量，如何做到数据精准，满足产品和研发以及项目管理方的述求。

• 3）数据多元性:
  数据多元性是指从多个维度进行数据采集，不同维度的数据可以展示不同的信息，同时不同维度的信息又有相互关联性，可以多方位了解信息和看待问题。

二、埋点事件

1.1事件定义

为了对用户行为进行统计和分析，我们使用一类被称为 "事件" 的消息来记录用户行为。‌

1.2事件组成

• 1.who：用户信息，身高、体重、性别、职业等等
• 2.when：时间信息，时间发生时间
• 3.where：环境信息 设备环境、网络环境、业务环境
• 4.what：事件信息 事件标识、事件参数，比如点击了哪个按钮，按钮标题。

1.3事件维度

• 1.访问级维度，浏览器访问还是移动设备访问。
• 2.页面级维度，访问的哪一个页面，首页还是个人信息页。
• 3.动作级维度， 点击、曝光还是滑动触发。

1.4事件类型

• 1.无埋点事件，指不需要额外开发，通过监听、通知进行的埋点。
• 2.埋点事件，指开发阶段，手动进行的埋点。

三、埋点采集方式

1.代码埋点

代码埋点，即在需要埋点的节点调用接口直接上传埋点数据，友盟、百度统计等第三方数据统计服务商大都采用这种方案,主要通过命令式代码调用，如下面这种方式：

[XMData eventId:@"123" param:@{@"pagename":@"首页"}];

• 优点：
  
  • 准确性高，针对性强，可以进行特定场景埋点。
  • 可以灵活获取业务数据参数。
• 缺点：
  
  • 开发工作量大，每个埋点都需要开发实现。
  • 代码入侵性大，和业务代码混杂在一起，容易出错。
  • 后续维护比较麻烦，每次改动，都要以来开发修改。
  • 修改不够灵活，需要依赖发版。

2.可视化埋点

可视化埋点，即通过可视化工具配置采集节点，在后台配置埋点数据，在客户端自动解析配置并上报埋点数据，从而实现所谓的“无痕埋点”， 代表方案是已经开源的Mixpanel；

• 优点：
  
  • 埋点比较简单，不依赖开发。
  • 灵活性大大提高，可以通过后台配置，添加删除埋点。
• 缺点：
  
  • 前期开发成本大，SDK和后台开发成本都增加。
  • 只能针对一些简单业务场景，不能获取复杂业务参数。

3.无埋点

无埋点，它并不是真正的不需要埋点，而是客户端利用hook拦截系统的响应事件，自动采集全部事件并上报埋点数据，在后端数据计算时过滤出有用数据，代表方案是国内的GrowingIO。

• 优点：
  
  • 数据可回溯性，如果想看某个埋点，可以直接去后台参考，不需要依赖发版。
  • 埋点覆盖面更全面，进行全面行为数据记录。
• 缺点：
  
  • 数据量大，数据传输和数据存储要求高。
  • 无用数据较多，浪费资源。
  • 只能记录简单场景埋点。

四、埋点管理

1.埋点项目流程

• 1）业务产品提出埋点需求
  • 包括业务数据、用户行为等数据
• 2）数据产品制定埋点方案
  • 根据业务产品需求，制定合理的埋点方案
• 3）埋点方案评审
  • 包括业务产品、数据产品、开发、测试，一起沟通埋点方案合理性。
• 4）开发埋点
  • 开发根据业务埋点进行买点开发和自测。
• 5）测试埋点
  • 测试根据业务埋点方案，进行测试验证。
• 6）埋点上线
  • 埋点测试合格后，跟随业务一起上线。
• 7）埋点数据统计和可视化
  • 对产生的业务埋点进行数据分析，后台可视化展示，供相关需求方使用。

埋点项目流程.001.jpeg

2.埋点开发和测试

2.1埋点开发

• 1.代码开发
  • 主要涉及代码埋点，必须要研发手工埋点。
• 2.后台配置
  • 可以针对所有埋点，不只是可视化埋点，设置配置项，比如上报网络，上报时效，每日流量熔断等等。

2.2埋点测试

• 1.日志log查看
  • 测试埋点的时候，由于某些埋点要延时上报，不能实时查看，可以通过埋点log实时查看，还有是否触发。
• 2.后台数据查看
  • 通过后台数据，可以查看埋点真实上报情况，确认埋点正确性。

3.埋点质量监控

有时因为开发同学错误修改一段代码，没考虑到会影响埋点，导致线上埋点事件丢失，很长时间没有发现，后来被产品发现，但是修复之前的埋点数据就没有，这种情况在实际开发过程中常常发生，如何避免这种事情发生呢？可以通过埋点质量监控来实现。可以检测必传参数是否确实，是否在合理范围等，在后台配置异常情况阈值，如果超出正常范围，发出报警提示，可以及早发现问题。

4.埋点数据分析和可视化

4.1数据分析
根据埋点数据，分析用户行为，比如分析某个业务的转换率，分析页面用户喜欢点击的位置，广告点击率等数据，用于后续业务改进。

4.2数据可视化
以电商数据为例，通过埋点记录的页面PV，UV等数据都可以，可视化的方式展示在页面上，如下图所示。

电商数据

参考资料：
Mixpanel Help Center
应用埋点方案
有赞埋点实践
GrowingIO平台
数据采集与埋点
美团点评前端无痕埋点实践
知乎客户端埋点流程、模型和平台技术