采集工具免责说明(数据采集领域的“埋点”与“跳出率”)

　　采集工具免责说明(数据采集领域的“埋点”与“跳出率”)

　　所谓“埋点”是数据领域采集（尤其是用户行为数据领域采集）中的一个术语，是指相关技术和相关技术进行捕获、处理和处理。发送特定的用户行为或事件。实施过程。

　　按嵌入点技术可分为：代码嵌入点、全嵌入点、可视化嵌入点

　　代码埋点：

　　采集说明：嵌入SDK，定义事件，添加事件代码

　　场景：基于商业价值的行为分析

　　优点：按需采集；业务信息更完整；数据分析更专注

　　缺点：与其他两个相比，开发人员较多

　　全埋点：

　　采集说明：嵌入SDK

　　场景：采集不需要时间；适用于衡量关键页面上的事件页面和登陆页面的设计体验

　　优点：简单快捷；与代码埋点相比，开发者的工作量更少

　　缺点：数据准确性差；上传数据过多，流量消耗高；单一数据纬度

　　可视化埋点：

　　采集说明：嵌入SDK，可视化圈选已定义事件

　　场景：用户在页面上的行为与业务信息关联度较低；页面多，页面元素少；行为数据应用浅

　　优点：与代码相比，开发者的工作量更少

　　缺点：业务人员的工作量比较大；版本迭代后需要重新定义事件，缺乏基于业务的解释

　　关键指标

　　我们在谈申请质量的时候，一般会谈几个指标，了解这些指标的含义对于埋点意义重大。

　　访问和访客

　　访问量和访问量是几乎所有应用都需要统计的指标，也是最基本的指标。在计算访客人数时，掩埋点上报的数据尽可能接近真实访客人数。

　　停留时间

　　停留时间用于衡量用户在应用程序的某个页面或访问（会话）上花费的时间。采集 并不总是获得停留时间数据。比如页面B进入时间（10:03），离开时出现异常或者退出时间不记录，此时计算为0。所以指标计算时，需要了解埋点的状态，消除此类无效数据。

　　跳出率

　　跳出率的指标可操作性很强，通过跳出率的统计可以直接发现页面和页面布局的问题关键词。

　　退出率

　　退出率主要反映用户离开应用的方式。

　　转化率

　　转化率的计算方法是将某个输出除以独立访问者或访问的数量。对于电子商务产品，它是提交订单的用户数量除以独立访问者数量。转化率是最能反映埋点技能的指标，需要根据业务特点制定计算方法。

　　小提示：获得数据后，如何分析得出对产品有指导价值的结果？下一期Pinion将为大家带来《数据嵌入的常用数据分析方法和模型》，让我们一起期待吧！