关于流量分析体系的那点事

编辑导语：大家是否知道，什么是流量数据？为什么要做流量数据分析体系？又该怎样做流量数据分析体系呢？本文作者围绕这三个问题，为我们做出了详细地解答，让你知道关于流量分析体系的那点事。

1. 什么是流量数据

流量数据主要以用户访问产品/页面时，从启动到使用产品等一系列的过程都会产生许多流量数据。流量数据定义为用户访问产品时/页面时产生的数据，需要企业通过数据采集来获取数据。

2. 为什么要做流量数据分析体系

当前市面上居高不下的获客成本，对于新用户，可能仅打开一次app就流失。监测流量数据，诊断数据异常，改善业务逻辑，促进产品收益。

3. 怎样做流量数据分析体系

用户访问产品/页面时，从启动到使用产品等一系列的过程都会产生许多流量数据。流量数据大 都通过埋点上报产生，通过数据处理与加工形成质量高、易于分析的数据资产，经过数据分析为决策提供数据支持与洞见。

3.1 数据生产

3.1.1 业务需求——埋点数据需求

组里的DA同学收到的业务诉求常常是“期望能这个功能的使用情况”等，而此时如果仅给出一个功能使用uv、pv，是不够的，需要全方面的了解业务诉求，并将其抽象为埋点需求。

面对“期望能这个功能的使用情况”业务需求时，需要了解：

业务的短、中、长期战略，e.g.中长期战略为用户下沉；

为什么上线这个功能；

这个功能可能会影响其他功能。

了解后，根据业务背景、需求、目的，将其抽象为“埋点需求”。

业务的短、中、长期战略，e.g.中长期战略为用户下沉，用户下沉使用城市等级、收入金额等来划分；

为什么上线这个功能：了解到是为了提高用户粘度，需要监测使用该功能的用户留存、活跃天数。并通过对比分析得到与其他功能的差异表现；

 这个功能可能会影响其他功能： 获得与该功能可能相斥的功能点，监测数据表现，避免“业务预期外”的侵蚀现象；获取期望相辅的功能点，监测数据表现，避免“出乎意料”。

3.1.2 埋点设计

设计埋点需求前，需要了解下事件模型（who、when、where、how、what），基于事件模型全方面的刻画埋点。

3.1.2.1 埋点要素

WHO：

即谁参与了这个事件，唯一标识（设备/用户id），可以是匿名的设备id（idfa\idfv\android_id\imei\cookie）、也可以是后台生成的账户id（user_id,uid）、也可以是其他【唯一标识】。

现在很多公司都有自己的唯一设备id（基于某个策略产生的唯一标识），e.g.阿里有OneId。埋点时，该参数通常使用 业务所用的唯一id；在埋点设计文档中，如果没有特殊处理，无需特别声明。

WHEN：

即这个事件发生的实际时间。

该时间点尽可能精确，有利于行为路径分析行为排序，像神策会精确到毫秒。如果公司内已有数据统计sdk且该埋点使用，则无需特别说明。

WHERE：

即事件发生的地点。

可以通过ip地址解析国家、省份、城市；如果期望更细致的数据，如果住宅、商业区等，需要额外地理信息数据库来做匹配。地点信息和时间信息一样，是每一个行为事件都需要上报的信息，基本上会是统计sdk的预设字段，也无需特别说明。

HOW：

即用户用某种方式做了这个事件，也可以理解为事件发生时的状态。

这个包括的就比较多，可以是进入的渠道、跳转进来的上级页面、网络状态（wifi\4g\3g）、摄像头信息、屏幕信息（长x宽）等。

而如使用的浏览器/使用的App，版本、操作系统类型、操作系统版本、进入的渠道等 经常设置为“预设字段”，也无需特别说明。

WHAT：

即用户做了什么，结合用户行为/操作以及业务所需的数据粒度，需要通过埋点尽可能详细的描述清楚行为，也是埋点设计文档最为重要的部分。

如搜索（搜索关键字、搜索类型）、观看（观看类型、观看时长/进度、观看对象（视频id））、购买（商品名称、商品类型、购买数量、购买金额、 付款方式）等等。

3.2.2.2 埋点示例

以“启动”事件、“播放”事件为例，设计埋点。

3.1.3 埋点开发

埋点在形式上，支持代码埋点、可视化埋点、全埋点。代码埋点时，可以客户端埋点，也可以服务端埋点；统计SDK，APPSDK、webSDK、小程序SDK、H5SDK等。

可视化埋点、全埋点背后对应的是统计SDK针对“某些事件”的自动上报，埋点开发相关知识点可以查看历史文章。

统计SDK是埋点开发提效的工具，填写需要上报的参数即可，统计SDK的格式大都基于事件模型，较为通用的事件模型可以参考神策分析。

3.1.4 埋点测试验收

埋点测试验收，需要从逻辑、数据 两方面测试验收，以确保埋点的正确性、顺序性、完整性。

正确性：确认数据是否上发，并检查上方数据内容格式是否与需求文档一致；

顺序性：数据上报的顺序正确，间接性验证埋点代码的正确性；

完整性：针对各场景均需要测试，确保不同来源、不同场景下均有数据上报。