编辑导语:移动互联网时代,PC互联网的客户端埋点几乎很少有能直接拿出来用的一套方案,因此,作者基于其经验进行了分享,我们一起来看看吧。
一、起因
移动互联网时代,无论是Android、iOS还是小程序,都有很多成熟的解决方案,无需花费很多的时间去处理埋点的事情,而且基于第三方提供的SDK进行埋点,在数据处理和分析上也有很大的优势。
但是在之前的PC互联网时代,除了网页端有百度统计、谷歌分析等,客户端的埋点似乎没有一套能拿出来可供大家讨论的解决方案,我就基于我的工作经验和理解,给大家分享一下PC客户端的埋点。
二、PC客户端的埋点一般统计什么?
首先,在PC上,我们得知道我们需要统计些什么内容。
一个PC客户端,无论是工具类的还是内容类的,我们都希望知道我们提供的服务的效果。那么,我们从一个客户端安装、运行到最终被卸载来看看。
就拿产品使用较多的工具“Axure RP”来举例吧。如果“Axure RP”是我们自己的软件,首先我们需要知道被安装了,之后,我们关注激活情况,也就是使用,到最后,被卸载了,这一整个环节,构成了一个生命周期。
重点来了,对于这个生命周期,所有你想知道的关于“Axure RP”的情况你都可以统计到。
1. 软件的安装
在PC客户端安装的过程中,流程一般是这样的:
- 运行安装包
- 弹出安装界面提供给用户操作
- 执行安装过程-写注册表、启动项、计划任务等
- 执行安装过程-创建安装的文件夹(3和4可以交换)
在这个环节,我们一般需要知道:
- 安装包被运行了
- 在安装界面用户做了哪些操作
- 我们的安装过程是否正常执行
- 我们最终是否安装成功
在PC上,只要我们的安装包运行起来了,无论是弹出安装界面、写注册表还是创建文件,这些都是安装包可以控制的,所以我们能通过安装包进程,将整个安装环节的所有数据记录下来发送到我们的后台并记录下来(这里要重点记住,由于安装是一次性的动作,所以统计一定要发实时的)。
2. 软件的使用
软件的使用,包括启动软件、使用功能和退出软件。
在PC上,软件的启动有很多种方式,例如开机自启动、计划任务、手动点击快捷方式,我们继续以“Axure RP”举例,当我们装上了“Axure RP”后,会在桌面、开始菜单中,创建快捷方式(有些程序会在任务栏上也创建),同时,会将后缀名为“rp”的文件默认打开方式调整为“Axure RP”。
对于启动,我们就有了三种方式:桌面快捷方式、开始菜单快捷方式和默认软件打开,所以我们需要统计软件是否被启动了,是如何启动的。
对于使用功能,当软件运行起来后,其进程就会启动,这个时候就跟移动端的应用类似,我们需要统计一系列事件,每个功能的使用情况、功能状态、付费、登录等一系列信息。
区别于移动端的是,在PC上一般这些统计都是做单点统计,例如统计弹窗的弹出、功能的点击、某个状态,对于相互关联的一组事件统计是比较复杂的,需要定义结构体,在一条统计中包含很多组字段信息,因为没有成熟的SDK集成,所以基本都要自己定义埋点,复用性较差。
这部分统计分为公共统计和专用统计。公共统计就是基本信息,常用的是用户标识、用户基本信息、计算机硬件信息和其他的可复用的;专用统计就是针对你的功能,你想了解哪些情况,针对性进行埋点统计。
对于软件退出,这就比较简单了,是正常退出还是异常退出?软件使用了多久退出?
3. 软件的卸载
软件卸载的流程包括启动卸载程序、用户操作、删除注册表及文件等操作、完成卸载。
在这个过程中,我们主要关注两方面的信息,一方面是用户怎么卸载的?是主动使用卸载程序,还是通过一些管理软件进行卸载?
另一方面是用户为什么要卸载,这个时候我们可以在卸载的界面中给用户提供选择,以获取用户的反馈。
三、该怎么埋点? 1. 埋点的分类
(1)时效性
PC客户端一般情况下都比较复杂,子功能很多,可统计的内容很多,为了节省带宽,我们不可能每次都实时将数据传输回来,而且很多时效性不是很强的功能没有必要实时上报。
①实时统计
当功能触发时或达到一定条件,立即将统计回传,一般情况下用于时效性比较强的功能,例如活跃统计、营收类统计,我们需要实时分析并调整策略。
②延时统计
统计不立即回传,将统计积累,达到一定的条件或者一定的时间,统一将这部分统计回传,一般情况用于时效性不强的功能,例如采集设备信息、获取某些功能的状态、常规功能的统计。
这部分统计使用范围比较广,一般都是隔日发送,有一天的延迟,统计的信息晚一天不会对分析产生较大的影响。
(2)埋点的作用
①常规的基础统计
每次统计都需要发送,可以理解为公用统计,这部分统计是将几乎所有的统计都需要的部分包括进来,封装成一个统一的部分,每次发送统计都会带上这些内容,方便管理,节省后续埋点时间。
②功能统计
针对特定功能,当功能被使用或者生效的时候,我们需要统计效果或者状态,可以理解为专用统计,不同于移动端,PC一般没有第三方提供的SDK,需要每个专用统计自己埋点,维护大量的统计内容,不过在一个公司内部,可以统一设计规范,方便维护。
(3)数据类型
①结构体
统计连贯的事件,各项信息之间的关联很重要。
统计某个行为发生的次数。
③字符串
统计内容。
④整形
统计数值,也可用来统计状态。
⑤布尔型
统计需要判断的类型,一般使用场景较少,为了方便计算,大部分被整形和字符串替代。
2. 数据埋点实例
(1)软件安装
场景:统计安装过程中的信息。
(2)软件的使用
场景:软件启动后,用户使用了分享功能,将自己做的原型分享到了云端,最后用户关闭了软件。
要注意的是,软件启动和关闭,看需要是可以调整的,如果你只是想知道是不是启动了,来判断活跃,那么仅仅需要启动的时候发送个整型的值标识即可。
如果想知道更详细的信息,比如启动方式、启动时间等等,可以定义结构体,将这一刻更多的信息发送回来,可灵活定义。
(3)软件卸载
卸载跟软件安装类似,这里就不赘述了。
在这里,如果希望收集用户的卸载原因,可以定义一个字符串,将用户填写的内容上报,这种形式的数据如果太多,不太利于分析,所以看产品情况可灵活设置。
本文由 @山有木兮 原创发布于人人都是产品经理,未经作者许可,禁止转载。
题图来自Unsplash,基于 CC0 协议
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