excel如何制作月度项目进度表格
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2023-01-04
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埋点实施应该注意些什么呢?
下图为一个资讯行业的事件埋点模版,可以参照这个模板去进行梳理并提交给技术。友盟+ 开发者数据银行产品中的智能采集平台就可以按照这个模板,直接帮我们生成对应的埋点方案,并协助我们进行后续的事件管理。
市场上主流支持的四种埋点方式,分别是 代码埋点、服务端埋点、可视化埋点和全埋点。
针对需求的不同,数据采集方式应该是结合使用的,以友盟+为例,友盟+现在支持两种埋点方式,代码埋点和可视化埋点,开发者可以结合使用,去满足事件方案的采集需求。
埋点后可通过三种方式验证:
智能验证,可以帮您智能验证这些事件的点是否采集了,是否有遗漏,最后会定期给出体检报告,详细的明细都会有。在友盟+的智能采集页面就可以智能验证埋点,只需要注册一个测试设备,这个测试设备填加完之后会实时把客户这些埋点的数据进行验证,到底是成功还是异常,以及测试的时间是什么都会有详细的数据。
综上所述:一个公司的埋点要可见、可控、可管,如果一家公司不清楚自己的埋点结构,便是在错误的数据上长期持续经营业务,越走越错。合理的埋点方案,可以使埋点能够智能调试和验证,大幅降低埋点采集的成本,从而最终达成数据质量的根本性提升。
在接触过上百家头部客户中,诊断和参与了数百次的数据体系搭建工作。几乎80%的开发者都没有科学的埋点规划,只采集显性数据,而更深层的与事件、参数相关的隐性数据,都没有采集到。埋点规划并不难小程序无代码埋点!但为什么大部分企业都做的不太好?埋点规划需要整合产品、运营、技术和业务等跨部门的需求,运营同学不太懂技术、技术同学不太懂业务、产品同学不太懂埋点。
埋点的常见的问题有那些呢?
杂乱 :前期并没有进行事件结构化的设计,想一出是一出。通常是想到一个需求,就把这个需求提供给技术进行埋点。例如:某一个位置或者某一个功能的点击行为,就当做一个事件进行采集,看上去采集和查看很容易,但随着时间跟需求的增加,当采集了大量零散的事件之后,需要在统计工具中通过分组分析时,就会比较麻烦。
低效: 在事件设计的时候,会去做结构化处理。但事件设计的参数逻辑会有问题,通常都是以大的页面这种框架的思维去进行设计。举个例子:部分客户在设计时,会按照页面的思路去进行事件采集,当产品结构产生变化时,原有事件调整概率会比较大,因为之前都是按页面结构去设计,页面的调整直接影响事件采集。
无用 :指的是数据虽然采集了,但分析时根本用不上,这个问题主要有2个原因导致,一是前期需求不太清晰,另一个是之前的采集需求都是由不同人提出的,由于中间人员变动,很多采集需求就不清楚了,并且也不敢下掉,因为并不清楚这个事件是否还有人使用。
复用: 指的是事件重复采集,或者是需求重复,这个同样是与多个人提需求有关,并没有一个人去做整合管理,或者是说,没有一个工具去帮忙我们做管理。
如果想要避免这些坑,就需要坚守五个原则:
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