資料埋藏點是什麼？
所謂“埋點”，是資料擷取領域（尤其是使用者行為資料擷取領域）的術語，指的是針對特定使用者行為或事件進行擷取、處理和傳送的相關技術及其實施過程。
依據埋點技術可分為：程式碼埋點、視覺化埋點、無埋點（表格形式）
程式碼埋點：
#採集說明：嵌入SDK，定義事件並加入事件代碼
場景：以業務價值為出發點的行為分析
優勢：按需採集；業務資訊更完善；對資料的分析更聚焦
劣勢：與其他兩種相比，開發人員多
全埋點：
採集說明：嵌入SDK
場景：無需採集時間；適用於活動頁面、登陸頁面關鍵頁面設計體驗衡量
優勢：簡單、快速；與程式碼埋點相比，開發人員工作量較少
劣勢：資料準確度不高；上傳資料多、消耗流量高；資料緯度單一
可視覺化埋點：
擷取說明：嵌入SDK，視覺化圈選定義事件
場景：使用者在頁面的行為與業務資訊關聯較少；頁面數量多且頁面元素較少；對行為資料的應用較淺
優點：與程式碼相較，開發人員工作量較少
劣勢：業務人員工作量較大；版本迭代後需重新定義事件，缺乏基於業務的解讀
關鍵指標
我們談論應用的好壞一般都是從幾個指標來講，了解這些指標的意義對於埋點有重要意義。
訪問與訪客
造訪次數與造訪人數幾乎是所有應用程式都需要統計的指標，這也是最基礎的指標。在計算訪問人數時，埋點上報的數據是盡可能接近真實訪客的人數。
停留時間
停留時長用來衡量使用者在應用程式的某一個頁面或是一次造訪（會話）所停留的時間。停留時長的資料不都是一定採集得到的，例如頁面進入時間（11：13），離開出現異常或是退出時間沒有記錄，這時候計算就是0 。所以指標計算時需要了解埋點的狀況，剔除這樣的無效資料。
跳出率
跳出率的指標可操作性非常強，透過統計跳出率可以直接發現頁面的問題及頁面中關鍵字的佈局問題。
退出率
退出率主要反映使用者從應用程式離開的情況。
轉換率
轉換率的計算方法是某種產出除以獨立訪客或是訪問量，對於電商產品來說，就是提交訂單用戶數除以獨立訪客。轉換率最反映埋點技巧的指標，需要結合業務特徵制定計算方法。
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