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          手游玩家行為分析系統應用不得不知的埋點技巧

          2018-07-30 09:52:41來源:GameRes游資網編輯:誠

          手游玩家行為分析系統,也稱用戶行為分析系統,是指由第三方提供的集合了數據采集SDK、數據分析模型、分布式算法與存儲架構的用戶屬性與行為事件數據分析的系統。比如國內數數科技提供的ThinkingAnalytics系統、國外MixPanel、Heap等,用戶行為數據分析的前提是在前期埋點時打好扎實的基礎。

          事件觸發的條件、需要追蹤的屬性以及想要分析的維度,這些核心分析要素設置的好壞,將會直接影響到你在分析時的體驗。錯誤的埋點觸發條件,混亂的屬性名設置,以及重要屬性的遺漏,都會影響分析的效率與準確性。

          糟糕的埋點往往在完備性和易理解性兩個方面存在不足。完備性指的是事件與屬性的設置能夠完全實現數據分析的需求;易理解性指的是所有相關人員能夠快速清晰地理解每個事件及屬性的意義。

          那么如何構建完備、易理解的數據埋點方案呢?以手游的數據埋點為例。

          一、保障數據埋點的完備性

          1、以規整清晰地格式記錄的埋點方案

          使用文檔來記錄埋點方案,是相當好的使用習慣,但如果在記錄時結構不夠系統,內容過于雜亂的話,那么文檔的作用將會大打折扣。建議在構建文檔時注意結構的規整以及內容的清晰,可以按照如下格式來構建埋點文檔:

          字段說明:

          是否完成:如果項目十分龐大,且版本迭代頻繁,那么有必要在文檔中記錄哪些事件是已經完成、哪些事件還在埋點中、哪些玩法尚未上線,這對于了解項目進度會很有幫助。

          所屬模塊:建議按照游戲的系統與玩法模塊來進行埋點。

          事件名:埋點時使用的事件名。

          事件中文名:事件的中文名,應和后臺設置的映射名一致。

          事件描述:對該事件的描述,補充解釋事件的意義。

          觸發條件:埋點觸發的條件,對于理解事件的意義很有幫助,也可以幫助使用者排查埋點是否正確。

          重要程度:用來標識該事件的重要程度,對于龐大項目來說,優先級的標識會很有幫助。

          屬性描述:用以描述該事件的屬性,可以按照需求加入或刪除某些字段。

          屬性名:埋點時使用的屬性名。

          屬性中文名:屬性的中文名,應和后臺設置的映射名一致。

          屬性類型:屬性的類型,有需求可以添加。

          屬性描述:對屬性的描述,可以寫下諸如取值的枚舉、易混淆屬性的解釋以及難理解屬性的說明等。

          以上的格式是推薦示例,可以根據實際情況進行修改。請注意,進行文檔記錄的核心目的是將有價值的信息規整地匯總起來,以便項目成員的理解、溝通和分析,在進行文檔記錄時要牢記這一點。

          2、按照系統、玩法模塊進行埋點

          在上一小節中提到了根據模塊來設置埋點的思路,這么做的好處在于兩點:一是可以避免埋點的遺漏,對于玩法復雜、系統龐大的項目而言,能夠幫助快速理清思路;二是對于同一模塊的多個事件,一些屬性實際上是通用的,因此在設計埋點的時候,應該將這些事件設置為同一個屬性,根據模塊設計埋點可以很好讓你發掘哪些屬性可以被多個事件共用。

          3、將重要的屬性設置為公共屬性

          當你需要分析多個事件時,可以根據這些事件共有的屬性,也就是這些事件的屬性交集,作為維度進行查看。一個常見的例子是,當你想要進行渠道分析,并且所有的事件都有“渠道”這一屬性時,你可以便捷地選擇“按渠道維度”進行查看。因此將重要的屬性設置在每個事件中就顯得相當重要了,如果你使用客戶端接入,那么建議你將這些屬性設置為公共屬性。

          如果你根據系統模塊來設置埋點,那么應該優先關注那些與KPI相關的屬性,諸如渠道、區服等等,像這樣的屬性,在設置的時候可以不去考慮具體的事件,而只需考慮哪些屬性更重要,也就是說就算有些事件中該屬性是冗余的、無意義的,也應該將其設置進去。同時如果有新的事件需要追蹤,也需要將這些屬性添加進去。

          4、將所有的改動記錄下來

          你的游戲隨著版本的更新迭代后,一些屬性可能會失去作用,同時也會產生新的需要追蹤的屬性。由于后續的屬性變動不會作用到老數據上,因此任何屬性上的改動都會導致前后的屬性不一致。為了避免增刪屬性對歷史數據的分析造成影響,請將所有的改動都記錄在文檔中,當某個屬性被棄用時,請不要將其從文檔中刪除,而是通過底色或者字體顏色等方式標注出該字段被棄用。這樣能夠保證在分析過往數據時,仍能查找到所有屬性的意義。

          二、確保數據埋點的易理解性

          易理解性是一個容易被忽視的設計原則,因為在大多數情況下,對它的忽視并不會阻礙分析的進行。如果我們將不完備的埋點比作堵塞分析道路的巨巖,那么理解困難的埋點只相當于路上的小碎石,然而這種微小問題的累積卻會對分析效率產生負面影響,尤其當項目變得越發龐大復雜,其造成的影響也將成倍擴大。使用者可能需要花費大量時間去詢問事件及屬性的意義,同時還要記下這些含義以防遺忘,這種糟糕體驗對于分析的流暢性來說簡直是毀滅性的破壞,因此設計埋點時需要考慮埋點的易理解性。

          對于易理解性的理想要求是:任何用戶可以只通過中文名理解該事件或屬性的意義。這一要求可能相對難以達到,但至少要保證用戶在少量說明的幫助下能夠理解所有的事件及屬性。為了達到這點,數數科技提出如下的優化建議:

          1、將所有的屬性匯總起來

          相較于理解事件的意義,使用者更可能在理解屬性意義時犯難,因此埋點的設計者最好將所有的屬性匯總起來,便于排查屬性設置的問題。可以參考下述給出的建議格式構建你的屬性匯總文檔:

          字段說明:

          屬性名:埋點時使用的屬性名。

          屬性中文名:屬性的中文名,應和后臺設置的映射名一致。

          屬性類型:屬性的類型。

          屬性說明:屬性的說明,也可以加入取值的枚舉等補充說明。

          是否為公共屬性:標識該屬性是否是公共屬性。

          建議埋點設計者在項目伊始就進行屬性匯總,并且每增加一個埋點,就立刻將所有屬性更新到匯總文檔中,這么做的好處是可以迅速排查出新埋點的設計是否合理,比如公共屬性是否設置、是否有可以合并的屬性、屬性名是否有重復等等。

          2、保持屬性意義的獨立

          建議你將多個事件中具有相同意義的屬性進行合并,但需要避免讓一個屬性在不同的事件中承載不同含義,比如說level在一系列事件中指代“用戶等級”,在其它事件中又代表“難度”或“層數”,這樣的屬性設置使得中文名只能寫上所有的含義,而使用者在進行分析時就必須去猜測這個屬性到底指的是哪個含義,這就顯得相當不便了。

          實際上這個問題的本質是不同事件的屬性重名,通過屬性匯總文檔,很容易就可以排查出這一問題,而解決方法也十分簡單,只需更改其中一個事件中的屬性名即可。

          如果你的項目比較龐大,很容易頻繁出現重名的情況,可以在這些屬性名前加入模塊或者事件的名稱,比如misson_type、 weapon_name、 product_id等,即可有效避免屬性重名。

          3、屬性的類型最好與實際操作相匹配

          大多數情況下,屬性的類型不會對理解產生太大的困擾,但仍有可能出現這樣的情況:使用數值型來表示布爾值時,可以使用0與1、1與2或者-1與1等多種方式來指代“真”與“假”,對于使用者而言,需要花費時間確認項目中使用的是哪種方法,另外還有可能出現同時使用兩種方法的情況,使用者的理解成本又會因此上升,所以最好直接設置成布爾型。另外,對于諸如“商品ID”、“關卡ID”等以數字表示但無計算需求的屬性,建議你將這些屬性設置成字符串型。這是因為屬性的類型決定了其在分析時可進行的操作,不同類型可進行不同的操作,這樣設置既避免了無意義操作,比如計算“關卡ID”的總和,同時增加了有意義的操作,比如使用正則表達式查找“道具ID”。

          綜上所述,建議你根據屬性的實際意義以及具體的操作來設置類型,布爾型優先使用布爾型,需要進行計算的使用數值型,不需要進行計算的設置為字符串型。

          4、屬性值能用中文盡量用中文

          對于可以用中文來表示的屬性,建議盡可能地直接使用中文,比如描述用戶購買的商品,你可以使用數字為主的“商品ID”去指代,也可以使用中文的“商品名”去表示,這種情況下推薦使用中文的“商品名”表示。直接使用中文屬性值,使用者在分析的時可以不需要查表,即可了解屬性值的意義。請注意,中文請使用UTF-8進行編碼。

          在構建了完備、清晰的埋點方案與記錄文檔后,借助用戶行為分析系統,可以打通APP、小程序、服務器等的用戶行為數據,快速的進行用戶分群、用戶事件、留存、漏斗、行為序列等分析,從數據中挖掘能夠推動用戶快速增長的有效策略。

          *數數科技將于8月1日正式發布《2018游戲行業數據驅動白皮書》。

          數數科技(ThinkingData)是國內領先的用戶行為分析解決方案提供商,致力于幫助客戶提升數據意識、增強數據分析能力,并提供安全、高效的用戶數據分析系統,賦予客戶數據驅動的能力。TA 2.0用戶行為分析系統目前服務于1萬用戶與超過150家付費企業客戶。

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