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前端埋點數據采集工具試用

來源: 發布時間:2023-05-24

當我們點擊一個控件時,要上報哪些內容才能全的分析這個點擊行為呢?

準確的說,一個事件的觸發,有4個因素:觸發者、觸發位置、觸發的事件、觸發的時間。(3)觸發的事件事件類型有瀏覽、點擊、曝光、懸浮,下拉、滾動、長按、右鍵等等,常用的還是瀏覽和點擊。(4)觸發的事件事件觸發的時間一般取的是客戶端時間,也就是用戶的本地時間,如果用戶的設備是移動端,取的就是手機時間,如果是電腦,取的就是電腦的時間。

但是客戶端的時間不太準確,因為用戶可以去更改設備時間。所以我們需要一個機制去校準客戶端時間。一般的做法是,在上報事件時,我們會上報事件觸發時間t1和數據發送時間t2,服務端也會拿到一個接收數據的時間t3,如果t3-t2>60s,則認為客戶端時間不準,要對客戶端時間進行修正,修正后的客戶端時間是:t1+(t3-t2)為啥t3-t2>60s會認為不準,因為數據發送到接收的時間,一般不會超過60s。 代碼埋點優點控制精細,可以非常精確地選擇什么時候發送數據。前端埋點數據采集工具試用

在Web開發過程中,Web端數據采集主要通過三種方式實現:服務器日志、URL解析及JS回傳。

1.服務器日志:指Web服務器軟件,例如Httpd、Nginx、Tomcat等自帶的日志,例如Nginx的日志等;2.URL解析:指訪問服務器時,將URL信息及攜帶的參數進行解析后,上傳服務器,例如在進行數據搜索官網地址時,我們可以獲得本次用戶搜索的內容search為“iphone”;

3.JS回傳:指在Web頁面上添加的各類統計插件,通過在頁面嵌入自定義的Javascript代碼來獲取用戶的訪問行為(比如鼠標懸停的位置,點擊的事件等),然后通過Ajax請求到后臺記錄日志。 前端埋點和前端監控產品開源webfunny前端埋點一體化埋點系統。

前端埋點在標簽預留場景中,要考慮到反推埋點預留:

①基于用戶畫像的標簽建設,需要考慮畫像的多層屬性,社會屬性、基本屬性、市場屬性、交易屬性、行為屬性等,通過畫像篩選人群的時候,可能需要通過數據模型建立用戶分層的過程,所需要用到的輔助數據;

②基于智能運營的標簽建設,運營策略、活動、方案的數據需求收集,哪些標簽需要用到埋點中的信息;

③基于營銷系統的標簽建設,涉及到渠道分配、廣告投放、點擊預測等,可能需要對曝光、點擊、轉化進行全鏈路的埋點建設,或者基于某一個產品使用鏈路,埋點數據要完備;

④標簽管理,沒有一套產品來支撐,多標簽你怎么對外提供;海量的標簽,又要怎么做標簽管理。

前端監控之性能監控:性能監控主要是針對前端進行監控,比如不同用戶在不同地區使用不同機型下的首屏加載時間、頁面的白屏時間、靜態資源下載時間等數據。

通過針對這些性能數據進行監控,可以大概反映前端性能的好壞,根據性能監測的結果可以進一步的去優化前端性能。

前端監控之異常監控:前端代碼在執行過程中也可能會發生異常,因此需要引入異常監控例如sentry等工具及時的上報異常情況,可以避免線上故障的發上。常見的異常包括:Javascript的異常監控、css的異常監控等。 前端監控和前端埋點sdk。

前端埋點-數倉庫表的開發成本:

埋點數據落到數倉后,需要預先建立哪些表,如何做埋點數據的分層;畢竟埋點的數據體量是非常大的,TB級數據的存儲本身就是一個比較大的成本,再加上調度系統、計算資源、運行性能等方面,就需要數倉團隊在一開始就要把數據模型提前建立好,做好ods層到dw層、ads層的劃分,維度和事實之間的建設;

數倉性能,時間問題(hive):因為埋點數據的體量問題,落表的時候,一定會存在大量的冗余字段,如果集群資源比較緊張,對于常規數據的統計、計算都會帶來性能上的問題;在數據團隊的架構中,有對外提供數據應用服務,對于數據的實時計算就有一定的要求,什么場景下應該是T+1,什么場景下應該是偽實時,避免數據調度任務影響前臺應用產出。 前端埋點是前端監控的實現方式,前端埋點和上報即是數據的收集階段。前端埋點頁面埋點工具如何搭建

前端埋點技術方案如何實現?前端埋點數據采集工具試用

企業搭建了埋點之后,可以方便的分析出來業務的相關數據,來幫助企業在做策略時有效指導,比如用戶怎么找到該產品的?可以通過埋點網站訪問來源,可以統計用戶入口分布,統計什么推廣,產品用戶的聚集地方分布。

用戶感興趣的是什么?通過產品功能點擊的埋點,統計知道用戶感興趣的是什么,便于產品運營更好的更新產品,取消或改進不感興趣的產品。

用戶有什么特征?地理分布瀏覽器類型、網站停留時常、尋找產品用戶群體,針對群體進行改進更新,以及對其他群體進行吸引等等。常用到的是分析轉化率,通過訪問頁面的注冊用戶數和頁面PV的比值了解用戶轉化率。通過導流頁面PV和源頁面PV的比值統計導流轉化率。 前端埋點數據采集工具試用

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