数据埋点需求
2021-07-07 09:55:48 1 举报AI智能生成
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数据埋点需求分析
作者其他创作
大纲/内容
数据埋点需求
宏观层
App整体数据指标
产品规模
新增用户
新增注册用户数（日/周/月/年）
日活跃用户（DAU）
日均使用时长
启动次数
健康度分析
留存
日/周/月 留存
转化
崩溃
客户端类型
app版本号
崩溃日志
崩溃次数
渠道分析
客户端
Android
iOS
版本分布
app
固件
算法
产品型号
bong 2s
...
系统环境
正式
GM
T
中间层
分析方法&模型
群体画像
可从数据库直接拉取
基础信息
地区
性别
睡眠
日睡眠时间
睡眠星级
能量
日消耗能量值
步数
日步数
心率
日基础心率
平衡目标完成率（周/月）
行为分析
日同步次数
底部tabbar点击分布
点击次数（每次使用app时都点击了哪些tab几次）
时间轴
数据报告
设备
我
每个tab停留时间（每次使用app时在每个tab对应页面停留的时间）
app总路径
从进入app至退出app，用户的操作步骤（只获取功能的一级标签，每个功能的具体页面不监控）
功能漏斗路径
每个功能所有页面跳转的漏斗分析
功能使用频次
每个功能使用的频次（所有用户平均值），监控功能第一入口即可
微观层
细节数据：每个page、button、switch、form、listview/tableview、info、popup等具有可交互性质的都需要记录点击次数
产品功能
UED
页面：pageview
按钮
选项卡/标签（每个标签的点击数）
表格（每个cell的点击次数）
加载菊花（例如某个页面所有用户的平均加载时长）
单选/多选（每个选项选中率）
列表（每个list的点击次数）
分享
分享次数（跟随页面）
带来的下载次数（跟随页面）
对话框
弹出次数
框内按钮/标签点击次数
switch on比例
这个开关有%多少的人正在使用（on）
智能心率监测
消息提醒
勿扰模式
久坐提醒
H5
热力图
PV&UV
路径漏斗
自定义
小bong龙
每级停留时间
当前各lv人数
市场运营
PV（每张banner图、每篇文章的阅读量）
转化率（视运营目的）
职业：产品经理
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