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一褐墅、頁面統(tǒng)計
頁面統(tǒng)計拆檬，可以統(tǒng)計應(yīng)用內(nèi)各個頁面的訪問次數(shù)（PV）,訪問設(shè)備數(shù)（UV）和訪問時長，以及各頁面之間的流向關(guān)系妥凳。
1.1 頁面訪問數(shù)
頁面訪問次數(shù)竟贯，即當(dāng)前頁面的被訪問的次數(shù)，即瀏覽量PV逝钥；舉例：首頁屑那，訪問次數(shù)，1000次艘款；
頁面訪問人數(shù)持际，即訪問該頁面的活躍用戶數(shù)，即獨立訪問數(shù)UV哗咆；舉例：首頁蜘欲，訪問人數(shù)，100次晌柬；
1.2 頁面訪問時長
頁面訪問時長姥份，用戶在頁面的停留時長呜叫，即首頁受訪時長的總和；舉例：首頁殿衰，訪問總時長朱庆，2小時；
1.3頁面流向分布
頁面流向（走向）分布闷祥，可統(tǒng)計出娱颊，當(dāng)前頁面和下一個頁面（有多個）的流向關(guān)系；
舉例1：在“商品詳情”這個頁面中凯砍，可以進(jìn)入“購買”箱硕、“收藏”、“返回列表”悟衩、共3個頁面剧罩，即在“商品詳情”頁，可能的流向分布為：
其中座泳，用戶在該“商品詳情”頁面惠昔，沒有進(jìn)入對應(yīng)的3個頁面，即視為“離開應(yīng)用”挑势，在頁面流向分布镇防，有2個常見問題：
問題一：頁面流向分布中，僅有離開應(yīng)用這一個指標(biāo)潮饱？
造成這種情況的原因来氧，可能有以下兩點：
用戶在該頁面全部選擇了離開用戶（這種概率相對很小）香拉；
該頁面的下一級頁面啦扬，沒有做埋點，導(dǎo)致所有的下一級頁面都沒有數(shù)據(jù)凫碌，其結(jié)果就是離開應(yīng)用的占比為100%扑毡；
問題二：頁面流向分布中，離開應(yīng)用的占比非常高证鸥，達(dá)到了40%以上僚楞？
與問題一類似，如果沒有為每個頁面添加統(tǒng)計代碼枉层，會導(dǎo)致這些頁面統(tǒng)計不到泉褐，那么跳轉(zhuǎn)到這些未添加統(tǒng)計代碼的頁面，將會被視為離開應(yīng)用鸟蜡。
備注：頁面流向分布的計算方法
頁面的統(tǒng)計數(shù)據(jù)中膜赃，會返回以下數(shù)據(jù)：當(dāng)前頁面名稱，來源頁面名稱揉忘，當(dāng)前頁面訪問次數(shù)跳座；
舉例2：參照舉例1中的頁面流向分布端铛，假定的頁面統(tǒng)計數(shù)字如下：
則，商品詳情流向購買頁面的占比為：在購買頁面中疲眷，來源為商品詳情的次數(shù)與商品詳情總次數(shù)的比值禾蚕，即20/100*100%=20%；
依次類推狂丝，可以分別計算出商品詳情流向收藏换淆、商品詳情流向返回列表的占比；
離開應(yīng)用的占比几颜，即為1-(20+30+30)/100*100%=20%倍试。
二、自定義事件統(tǒng)計
自定義事件蛋哭，即記錄用戶的操作行為（如點擊行為）县习，記錄用戶操作行為中的具體細(xì)節(jié)；一般來說谆趾，通常所說的埋點躁愿，指的就是自定義事件。
埋點可以是某個按鈕棺妓，某個點擊區(qū)域攘已，某個提示炮赦，甚至可以用來統(tǒng)計一些特定的代碼是否被執(zhí)行怜跑。在APP中，需要在代碼中定義一個事件行為吠勘。
2.1簡單事件統(tǒng)計
簡單事件統(tǒng)計性芬，即記錄事件的發(fā)生次數(shù)（可理解為PV）和事件發(fā)生人數(shù)（可理解為UV）。
以下面的登錄頁為例：
其事件統(tǒng)計的結(jié)果為：
事件ID剧防，即EventID植锉，該名稱可由程序員自行定義（按照APP統(tǒng)計平臺，如友盟峭拘、talkingdata等提供的事件ID命名規(guī)范進(jìn)行命名）俊庇，將該事件ID寫入需要跟蹤的位置中即可。
事件名稱鸡挠，可以理解為事件ID的一個中文翻譯名稱辉饱，是為了方便運營人員查看，事件名稱命名是在APP上線后拣展，該事件ID有數(shù)據(jù)后的一個事后行為彭沼，通常是在APP數(shù)據(jù)平臺中定義（如果你樂意，你可以把input_number這個事件ID的事件名稱改為：用戶在這里輸入手機(jī)號）备埃。事件名稱只是事件ID在前端頁面的一個顯示名稱姓惑。
事件發(fā)生次數(shù)褐奴，即該事件總共發(fā)生的次數(shù)；可以理解為于毙，在每個事件中敦冬，都會有個事件ID計數(shù)器，每當(dāng)該事件被觸發(fā)時唯沮，事件數(shù)即加1匪补；
事件發(fā)生人數(shù)，即該事件的發(fā)生人數(shù)（有些APP統(tǒng)計平臺也稱之為：達(dá)成該事件的用戶數(shù)烂翰、獨立用戶數(shù)）夯缺；參考事件發(fā)生次數(shù)，可以理解為甘耿，在每個事件中踊兜，都會有個事件ID計數(shù)器，每當(dāng)該事件被觸發(fā)時佳恬，同時記錄下該用戶的唯一標(biāo)識捏境，事件數(shù)即加1；事件發(fā)生人數(shù)毁葱，即根據(jù)用戶唯一標(biāo)識垫言，對事件發(fā)生次數(shù)進(jìn)行去重。
2.2事件轉(zhuǎn)化漏斗
事件漏斗，即按照一定的事件順序，依次統(tǒng)計各個事件之間的轉(zhuǎn)化率笼痹，如我們可以對登錄注冊中的一些關(guān)鍵步驟進(jìn)行事件漏斗分析胁住，如輸入手機(jī)號碼，獲取驗證碼、輸入驗證碼等，以2.1中提到的登錄過程為例，其漏斗可設(shè)置為：輸入手機(jī)號碼->獲取驗證碼->輸入驗證碼->點擊登錄按鈕坯癣，即由4個事件組成的漏斗。
根據(jù)對應(yīng)的事件數(shù)最欠，即可計算出各個事件的轉(zhuǎn)化率示罗，如輸入手機(jī)號碼發(fā)生次數(shù)為5000次，獲取驗證碼的次數(shù)為4000次芝硬，那么輸入手機(jī)號碼后點擊獲取驗證碼的轉(zhuǎn)化率為4000/5000*100=80%蚜点。如下表所示：
2.3利用事件參數(shù)進(jìn)行精確統(tǒng)計
為方便對相同類型的事件類型進(jìn)行歸類，在事件統(tǒng)計中吵取，提供了事件標(biāo)簽（label）的方法禽额；即相同類型的事件可以使用相同的事件ID和不同的事件label，通過事件ID+事件label的方式，指代一個特定的事件脯倒。
在進(jìn)行事件統(tǒng)計時实辑，為了為了統(tǒng)計一些特定的行為數(shù)據(jù)，如商品價格藻丢，商品類型等具體數(shù)據(jù)剪撬，提供了事件參數(shù)的方法，通過使用key-value的方式悠反，記錄該事件的詳細(xì)記錄残黑。
事件ID、事件label斋否、事件參數(shù)的關(guān)系梨水，如下圖所示：
舉例，在一個購買行為中茵臭，運營人員想查看用戶在整個購買流程的詳細(xì)參數(shù)疫诽，那么可以通過以下的事件埋點方式進(jìn)行埋點；在這個購買行為中旦委，購買就是事件ID奇徒，瀏覽商品詳情，收藏該商品缨硝，加入購物車等摩钙，就是一個一個的事件label；在瀏覽商品詳情中查辩，“商品類型：電子產(chǎn)品”胖笛，“商品價格：1-100元”……，等宜肉，就是一對一對的key-value值匀钧，如下圖所示：
通過對商品價格的分析，可以統(tǒng)計得出谬返，用戶所選擇的商品價格的分布情況。
三日杈、結(jié)語
在APP埋點中遣铝，我們可以統(tǒng)計得出各個APP頁面和各個用戶操作行為的數(shù)據(jù)，我們也可以計算得出任意幾個事件之間的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)莉擒。當(dāng)然酿炸，考慮運營分析中的實際意義和各APP數(shù)據(jù)統(tǒng)計平臺的計算能力等因素，建議統(tǒng)計關(guān)鍵路徑的事件數(shù)據(jù)涨冀。
APP埋點所得出的數(shù)據(jù)填硕，對優(yōu)化設(shè)計流程，優(yōu)化運營推廣策略有著極其重要的作用，通過埋點數(shù)據(jù)可以更好去了解用戶扁眯，更好地提供產(chǎn)品服務(wù)壮莹。
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