國內(nèi)比較普遍的第三方統(tǒng)計工具是友盟和talking data,在大多數(shù)的情況下這兩個差別不大,但是如果你的app是游戲或者需要用到互聯(lián)網(wǎng)金融的一些垂直細(xì)分統(tǒng)計,那么個人覺得talking data會更有競爭力一些。
問題一,其實這是個對于入門級產(chǎn)品的必備課程,通常在那個環(huán)節(jié)埋點可以轉(zhuǎn)化為——對于一個app核心指標(biāo)是什么?這些指標(biāo)的優(yōu)先級如何排序?
要回答這個問題,其實考察的又是一個產(chǎn)品的基本功,也就是產(chǎn)品定位與產(chǎn)品目標(biāo)的確定,以及這些目標(biāo)的拆解以及短期,中期,長期規(guī)劃以及相應(yīng)的具體roadmap,樓主問了通常情況,那么在此例舉一下相應(yīng)的業(yè)務(wù)拆解步驟,如下:
埋點的宏觀目標(biāo)是為了獲取數(shù)據(jù)指標(biāo)來整體上驗證產(chǎn)品的業(yè)務(wù)邏輯是否順暢,之前的一些基本假設(shè)是否成立?這時候涉及需要驗證的數(shù)據(jù)可能會涵蓋:產(chǎn)品方向&市場運營&商業(yè)邏輯(假設(shè)有)三大方面。
通過優(yōu)先級和深入度可以將指標(biāo)拆解為,核心指標(biāo)和相關(guān)衍生指標(biāo)。
有了橫縱兩條邏輯線條可見的一般性具體指標(biāo)如下圖:
當(dāng)然這只是草草列舉一般性的指標(biāo),一般對于創(chuàng)業(yè)公司以及和你洽談的機(jī)構(gòu)VC,聊到核心指標(biāo)一般就知道你的產(chǎn)品的基本情況了。
當(dāng)然對于埋點的目標(biāo)不同可能還有這樣的情況,如新版本上線的用戶行為和功能效果數(shù)據(jù)回歸驗證(幾種場景):
1.新功能是否得到用戶的使用與認(rèn)可?新版本增加的新功能,用戶點擊率怎樣?
2.用戶在核心使用路徑上是否順暢?又沒有因為交互體驗功能按鈕的設(shè)計而導(dǎo)致無效點擊增多?
3.市場運營效果的回歸?針對某個特別的日期進(jìn)行了產(chǎn)品內(nèi)的廣告banner推廣或者促銷,該活動的效果如何?
總而言之,埋點本身其實是對于自己所設(shè)計產(chǎn)品的一個可視化健康檢查,通過邏輯和數(shù)據(jù),貫穿產(chǎn)品的整個生命周期,使產(chǎn)品逐步達(dá)到最佳狀態(tài)從而實現(xiàn)硅谷最近所謂的“growth hacker”的效果,使產(chǎn)品指數(shù)級增長。
如果說了這么多你覺得沒用,那么最后有一句萬能的,看病最簡單粗暴的就是“頭疼醫(yī)頭,腳疼醫(yī)腳”,產(chǎn)品哪里最牛逼最有用就最先搞那部分。