从数据产品经理视角聊聊事件模型

admin 2019-10-06 19:14

  :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。

  :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。

  :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。

  :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”。

  :即用户做了什么,也是event模型的主题。这里应该尽可能详细的描述清楚行为,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。

  事件模型反映在埋点上报,即触发一个事件时上报对应日志,记录who、when、where、how、what。对应的统计文档,即埋点文档,在小型创业公司通常是excel来传递,有数据平台部门的公司通常会有专门的维护后台——埋点管理后台,以同步埋点的增删改查看。

  ,像“停/启动”、“退出app”这种常规事件会设置为预设事件,将自动采集,而非预设事件则可以支持各种业务需求。

  ,能够准确定义参数,区别与其他事件,不同事件的相同参数尽量保持一致,中文名可以用户数据后台显示。

  ,参数值记录的类型。由于不同类型支持数据分析后台查询方式不同,比如文本类型可以选择单个值,数值类型使用区间(大于、小于等),定义参数类型时切记考虑通用性、以及分析后台的便利性。

  (1)事件分析&用户分群模型:任一事件可以结合预设字段和用户属性来统计分析,如 18岁以下的女生在这个事件上的表现,反之也可以得到任一时间在 属性维度上的分布,如:这个事件触发用户的年龄分布、地域分布、机型分布等。

  (2)漏斗分析模型&用户分群模型:分析一个多步骤过程中每一步的转化与流失情况。结合用户属性,可以分析各维度的漏斗,以找到转化低的瓶颈。例如:不同渠道的注册漏斗,是否存在某个渠道在某个转化过程中表现异常。

  (3)留存分析模型&用户分群模型:进行初始行为的用户中,有多少人还会进行该行为。结合用户属性,可以细分群体优化增长、精细化运营活动。

  (4)路径分析模型&用户分群模型:则可以清晰的看到访问当前页面的所有用户中,紧接着有多少进入了详情页、有多例使用了xx/yy功能、有多例进入了分类页面。结合不同属性的用户在路径分析模型上的差异点、待优化点。

  人人都是产品经理(是以产品经理、运营为核心的学习、交流、分享平台,集媒体、培训、社群为一体,全方位服务产品人和运营人,成立9年举办在线+期,线+场,产品经理大会、运营大会20+场,覆盖北上广深杭成都等15个城市,在行业有较高的影响力和知名度。平台聚集了众多BAT美团京东滴滴360小米网易等知名互联网公司产品总监和运营总监,他们在这里与你一起成长。


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