大数据时代≠无埋点时代:无埋点优越于代码埋点?

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无埋点采用“全部采集,按需选取”的形式,对页面中所有交互元素的用户行为进行采集,通过界面配置来决定哪些数据需要进行分析,实质与“全埋点”并无无实质差异。

数据基础夯实与否,取决于数据的采集方式。埋点方式多种多样,按照埋点位置不同,可以分为前端(客户端)埋点与后端(服务器端)埋点。其中无埋点是目前较为流行的前端埋点方式之一。

“无埋点”概念已烂大街,而在实际进行事件设计与实施的过程中,技术人员有道不尽的爱恨情仇:

  • 一方面,无埋点神秘无比,甚至被誉为“最全、最便捷、界面友好、技术门槛低”的数据采集方式;
  • 另一方面,运营人员又发出“为何所采数据与业务数据库数值相差这么大?”等各种抱怨。

简言之,无埋点采用“全部采集,按需选取”的形式,对页面中所有交互元素的用户行为进行采集,通过界面配置来决定哪些数据需要进行分析,实质与“全埋点”并无无实质差异。

无埋点的优劣势分析

无埋点的优劣势分析(图片来源:神策数据)

为解释颇具迷惑性的无埋点概念,笔者总结了其优势与劣势。

无埋点优势

  1. 可视化展示界面最基本度量,满足基本数据分析需求。无埋点可视化展现界面PV、UV等网站或APP分析的最基本度量,告诉运营人员每个控件被点击的概率是多大,哪些控件值得做更进一步的分析等。如此有助于企业了解用户行为,为进一步数据分析指明方向。
  2. 技术门槛低,使用与部署较简单。无埋点极大程度避免了因需求变更、埋点错误等原因导致的重新埋点繁复工作。
  3. 用户友好性强。运营人员可以直接应用手指或者鼠标进行操作,自动向服务器发送数据,避免手工埋点的失误。

无埋点劣势

然而,作为前端埋点的方式之一,无埋点有先天缺陷,带来易用性的同时,也牺牲部分数据的采集深度。无埋点的劣势如下:

1.无埋点只能采集到用户交互数据,且适合标准化的采集,自定义属性的采集需要代码埋点来辅助

每个用户的交互行为均有许多属性,无埋点无法深入到更细、更深的粒度。例如在电商行业中,用户点击“购物车”是一次交互行为,无埋点会忽略掉用户信息、商品品类等其它维度信息,此时需要配合代码埋点来辅助数据采集;再如用户上滑屏幕时,内容瀑布流的底部载入、商品或广告的加载展示、下拉菜单中下拉内容的数据点击等情况,这类自定义行为的采集需要代码埋点辅助实现采集。

由于无埋点仅适合标准的方案采集,一些数据分析平台也开始支持用户为每个event添加自定义属性,如此能大大扩展事件分析的效能。值得一提的是,神策数据为用户提供的自定义属性无数量限制。

2.无埋点兼容性有限

例如在安卓系统进行埋点时,不同工程师可能会给APP界面中相同的button起不同名称的ID,当运营人员想筛选出所需数据时,不同名称会给运营人员带来困扰。另外,由于目前第三方框架较多,如RN框架,容易造成无埋点兼容性问题。

3.无埋点具有前端埋点的固有缺陷

无埋点是前端数据采集方式之一,因此具有前端埋点的天然缺陷,如数据采集不全面、传输时效性较差、数据可靠性无法保障等问题。无埋点的技术原理依赖网站或者APP后端技术开发的严谨性与规范性、网络状态、网络口径等因素。

以游戏行业实现数据驱动为例

某游戏技术负责人将数据驱动理念贯穿游戏设计与测试的全流程中,保证顺畅、优质的玩家体验是游戏成功的关键因素。近日,负责人为笔者介绍游戏行业的数据驱动价值,在谈到围绕数据采集准确性、数据分析与决策的科学性、数据资源安全性等方面分享选型经验时候,他针对前后端埋点做了深入浅出的介绍,具有一定的行业参考价值,如下:

他表示,前端埋点已是各行业成熟且广泛采用的数据接入手段,对于分析前段页面是否合理,分析在后端没有交互的前端行为等,必须采用前端埋点。然而,他强调对游戏行业而言,单纯前端埋点存在一些致命弊端。结合游戏的实际应用场景,介绍一二:

 1、玩家行为数据前端采集不全面、不准确,错误的数据易导致决策的非科学性

以PCU(最高同时在线人数)统计为例。在网络游戏领域内,PCU是游戏系统运维中衡量系统运行压力的重要指标,也是游戏受欢迎程度的考量指标。然而,有时玩家已经退出游戏,但是连接还在,此时前端采集是不准确的。这样的数字不能正确衡量服务器机器的负载情况、数据库的压力情况等。如此在后端(服务器)埋点最为精准,数据延迟和丢失的情况几乎不存在。

2、前端埋点无法应对灵活游戏场景的分析需求

如果要调整玩家行为事件,如任务副本及其它们的属性采集方案,前段埋点需要修改客户端的代码,则需要一定的事件周期来发布新版本。负责人介绍:“NPC(非玩家控制角色)状态、副本状态、经济系统实时状态等统计类数据,这些前端埋点是无法统计到的,而在后端采集数据可根据实际情节灵活完成数据统计工作。”

因此,游戏行业数据采集方案不能忽略“后端埋点”方式,合理的数据埋点才能实现严密的科学分析与决策。

总之,数据采集方式决定所采集到用户行为数据的深度和粒度。夯实数据基础,无埋点需要配合前端代码埋点实现,而前端数据采集的固有劣势,应该结合后端埋点完成。数据采集不准、不全、不细容易让后续数据分析工作陷入“巧妇难为无米之炊”的困境。

综上所属,笔者做出如下总结:

  • 数据驱动是第一生产力,数据采集非“大全细实”,数据驱动如“空中楼阁”;
  • 大数据时代≠无埋点时代。“无埋点”顶多个是个“万金油”,功能很多,应急抹一抹,想治病还是难。

 

作者:张乔,神策数据内容营销高级经理,用户行为洞察研究院负责人。公众号:用户行为洞察研究院

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评论
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  1. 全埋点不就是无埋点吗

    来自广东 回复
  2. 这是在针对我GrowingIO 💡

    来自山东 回复
  3. 结论,虽然有埋点虽然稍显麻烦,但目前还是支持有埋点。目前所在公司的就是使用无埋点,结果在数据分析时总会遇上这样那样的难题,而之前的公司一直采用app中或h5页面中埋点,基本上很难遇到没有埋点的情况,另外知道一些大的互联网全用自家数据统计后台

    来自湖南 回复
  4. 无埋点的意思是不是,就是采用三方的数据直接采集,有埋点就是产品指定,技术做程序上的实施?

    来自广东 回复
  5. 谢谢作者大大,学习了,笔芯~

    来自广东 回复
    1. 笔芯 😳 一起研究与学习~

      来自北京 回复
  6. 无埋点是如何实现数据指标统计的?

    来自北京 回复
    1. growingio关于无埋点宣传资料已经很丰富了,参考链接:https://www.zhihu.com/question/38000812。无埋点和全埋点无实质差异,属于前端埋点,在数据采集准确性等方面有缺陷。一点想法希望能帮到你~

      来自北京 回复