一、場景描述

做面向C端用戶的產品，十分依賴用戶資料的收集，下面都見過這樣一張資料分析圖，通過鏈路上各個環節的資料采集，分析對比出曝光產品的交易量：

通過對商品的瀏覽-點擊-交易頁面-支付購買等，分析產品的交易場景，這里是從大的業務方面觀察資料的鏈路，實際上在分析的時候要考慮很多細節問題，

二、資料來源

用戶資料來衡量用戶或者產品的各方面緯度是最具有說服力的，所以在互聯網的產品后期開發和優化程序中，對資料的采集和管理一直都是非常重要操作，

現在產品常見的客戶端有PC端、H5端、APP端、小程式等各個場景的入口，更有一些物聯網設備或者專門做的資料采集機制，不同的場景下的資料型別都是要區分的，通過不同埠下各類資料埋點，獲取各個場景下的不同事件的資料來分析產品的優缺點，獲取具有建設性的分析結果，

例如模塊一中的案例：通過對埠的分析如果在APP端商品A的推薦和交易率最高，在小程式端推薦效果不好，那就可以考慮針對APP和小程式端采用不同的推薦機制，

資料需要采集，并且要區分不同埠的資料只是基本的意識層面，思考采集資料的事件型別是最基礎的操作，這里要從產品的特點去考慮，不同一概而論，下面提供一些基礎采集資料和一些常見案例，關于核心業務資料相對都是精細和完整的，基本具備讀庫直接分析的條件，

基礎資訊

這些資訊是存在任何采點資料中的，通過這些基礎資訊采集，用來分析不同埠下用戶的特點，以此可以進行差異化的管理和運營，

登錄資訊

屬性	欄位	型別	描述
登錄時間	login_time	Date	用戶登錄時間
在線時長	online_time	Long	在線使用系統的時間

通過對登錄和在線時間，以及一些使用資訊，判斷該類用戶活躍度，是否需要重點運營或者營銷激活，

業務基礎

屬性	欄位	型別	描述
服務型別	service_id	Integer	不同的業務服務
模塊劃分	model_type	Integer	例如訂單/支付/物流等

以此作為業務資料采集的基礎資訊，用來對業務資料做整體的劃分和分析，具體的細節資料需要根據具體場景設計，

商品案例

這里是按照用戶瀏覽行為做的一個簡單的資料采集資訊，這種機制在實際的電商APP中很常見，產生點擊或者搜索的商品會被重點推薦，如果沒有這類動作，則根據日常瀏覽資訊做推薦機制，在實際的開發中，采集的資料遠比這里復雜，需要根據實際業務需要去考量，

營銷案例

通過運營活動進行產品營銷，活動結束后對資料進行復盤統計，然后根據活動軌跡資料的分析，平衡營銷產生的價值和成本，不斷調整活動策略，優化運營思路，

1、業務層面

從業務角度來看，除了一些用戶無感知的采集操作之外，還可以基于問卷調查方式，例如很多APP在使用一段時間后都會彈出用戶評價類似的評分系統，或者意見留言的入口，更加直接的搜集用戶反饋資訊，

2、技術層面

最常見的就是SDK埋點技術，針對特定用戶行為或事件進行捕獲、處理和發送給服務器的相關技術及其實施程序，這種方式用來處理一些非核心業務十分常見，如果是一些核心業務，可能需要自定義的方式采集資料，避免造成資料泄露的問題，

3、資料積累

當業務不斷發展，需要分析的場景會越來越復雜，而且采集的資料量達到一定規模之后，資料管理的和分析的難度就會變大，就會需要專業化的流程和智能工具，例如BI工具，可視化組件，資料大屏，多場景聯合分析等，

GitHub·地址
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GitEE·地址
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