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数据采集-app新增功能的埋点设计

数据采集-app新增功能的埋点设计

作者: 花树v | 来源:发表于2019-07-04 01:09 被阅读984次

项目背景

豆瓣在个人页面加入了「书影音档案」功能,用来展现丰富的个人阅读观影历史,方便对外分享。试图通过这样的功能,让用户对在豆瓣留下的痕迹拥有资产感,更不易流失。同时也希望通过此,刺激更多用户补标更多的电影、书籍、音乐,产生更多的数据。

这个功能主要关注的指标有:分享率,回访率,补录资料率。其中核心事件的意义如下:

分享:用户将自己的「书影音档案」分享给外界。

回访:用户从自己的「书影音档案」中,重新进入「读过/看过/听过」的「某本书/某部电影/某张唱片」的详情页。

补标资料:用户手动补标图书、电影、音乐等资料。

任务

围绕 分享率,回访率,补标资料率 这几个指标,为这个功能设计一套数据需求文档,并完成 DRD。


功能描述

一、上线【书影音档案】功能目的

1.获取新用户:展现丰富的个人阅读观影历史,方便对外分享

2.增加用户粘性:让用户对在豆瓣留下的痕迹拥有资产感,更不易流失

3.获取用户数据:刺激更多用户补标更多的电影、书籍、音乐,产生更多的数据

二、关注指标

1.分享

用户将自己的「书影音档案」分享给外界。

2.回访

用户从自己的「书影音档案」中,重新进入「读过/看过/听过」的「某本书/某部电影/某张唱片」的详情页

3.补标资料

用户手动补标图书、电影、音乐等资料。(目前只有观影模块可以补标)


三、页面跳转逻辑和路径

页面跳转逻辑:

分享路径:

回访路径:

补标资料:

四、关键数据指标

分享

关键事件:

1.浏览书影音档案页

2.浏览分类分析页

3.点击分享按钮

4.被分享用户进入档案页

指标计算方法:

1.页面的分享率:分享成功次数/浏览书影音档案页PV

2.用户的分享率:分享成功的用户数/浏览书影音档案页的UV

回访

关键事件:

1.浏览书影音档案页

2.浏览内容详情页

指标计算方法:

用户回访率:浏览详情页UV/浏览书影音档案页UV

补标资料

关键事件:

1.浏览书影音档案页

2.点击补标

3.进行标记

4.选择反悔

指标计算方法:

1.页面补录转化率:补录成功次数/浏览书影音档案页PV

2.用户补录转化率:补录成功的UV/浏览书影音档案页UV

整理埋点事件和属性

DRD文档

埋点需求

公共属性

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