數據無埋點適合你的業務類型嗎?【豈安低調分享】

社交網絡,讓我們越來越多地從數據中觀察到人類社會的復雜行為模式,為大數據提供了信息匯集、分析的第一手資料。

大數據,從龐雜的數據背后挖掘、分析用戶的行為習慣和喜好,找出更符合用戶“口味”的產品和服務,并結合用戶需求有針對性地調整和優化自身,正是大數據的價值。而這信息的匯集、分析就繞不開‘埋點’。

圖片一

今天,河馬安安跟大家在互聯網業務風險層面,聊一聊傳統埋點與無埋點的二三事。

一、技術科普埋點

埋點:監控用戶點擊的每一步

圖片二

上面紅色的字體就是埋點了,它不做頁面相關的事情而是把用戶當前點擊的東西,傳到服務器達到記錄用戶點擊的每一步。該例子是淘寶detail頁面的一個小縮影。(by 網絡)

二、白話科普埋點

圖片三

大家走出機場航站樓的第一眼,就能看到整潔平坦的馬路。

其實,一條規劃寬闊平整的馬路下面,隱藏著電力、電信、天然氣、自來水、通訊、雨污排水、熱力、燃氣、有線、網通,石油管道等地下管線。這一點很像我們的業務信息高速公路,上面是快速運轉的業務通道,下面隱藏著大量的實時數據。

圖片四

有時候,上下班會經過一些路段,遇到施工隊不停的開挖、埋上,過一段時間再開挖、再埋上,導致行車不便,需要繞路而行。后來才了解到是路面之下有新的管道進行鋪設,或者是有管道和線路損壞,需要經常的更換和維修。

(別扯犢子,這和無埋點有啥關系? ………….客官稍安勿躁,且聽我慢慢道來。)


前段時間遇到一個客戶,他是負責產品的老大,我們兩人聊完工作開始吐槽各自的公司。我吐槽我們公司的交流水平參差不齊,他吐槽前端業務變化太快,太復雜。

因為今年經濟大環境形式不好,業務部門迫于壓力開始積極推動各種線上互聯網的營銷玩法,結果研發部門壓力巨大,一方面忙著產品的更新迭代,另一方面,風控部門因為面臨線上的業務風險而制定了一堆策略,需要在程序里埋點,還有之前因為業務場景變換導致之前的埋點還要被去除掉。研發人員非常緊缺、天天加班,已經有好幾位同事要提離職了。

做新業務、新產品就好像公路下面加新管道,還情由可原,但是為了舊業務(問題管路),不停地開挖埋上,埋上開挖(有時候作為程序員你可能都不知道你挖的是誰埋的管子,淚奔),最后他說了一句話,誰來給我們解決離職率的問題,哈哈。

本來我們想聊聊工作和生活,細想想他說的話,原來跪倒在埋點這個事情上。細思極恐(程序員加班過多導致家庭不和諧,離婚率上升……)。

扯遠了,說說埋點這事。

三、關于無埋點的二三事

埋點不是什么新概念,我的理解就是解決問題的一種思路和方法。馬路管道鋪設咱不懂(至于你家馬路挖了埋,埋了挖馬路不能走算你倒霉-囧-),但俺們是搞IT和高科技的,必須要用這種方法嗎?不是聽說可以無埋點嗎?

埋點 vs 無埋點

傳統的用戶行為分析需要前端工程師在相應的位置寫代碼埋點,然后在后臺自行分析、挖掘數據。

后來為了更好的可視化,出現了一些工具可以形成更友好的報表或dashboard,并輔助進行數據挖掘,當然埋點的過程還是需要前端工程師來幫忙的。

比較常用的包括Google Analytics、Adobe Analytics、Omniture、Fullstory、百度統計、諸葛IO、Talkingdata、友盟等等。

最近又有一些工具宣稱可以直接面對業務人員,免去埋點,實現可視化配置和實時數據分析。這類工具包括Heap Analytics(不埋點技術的鼻祖)、GrowingIO、諸葛IO等。

但這些工具的缺點也很明顯,比如滾動條高度、及其他稍復雜的監控都無法做到,如果需要采集全方位的數據進行更專業的分析,仍需要靠開發人員來埋點配置。(知乎白小亮授權轉載)


道路因為要鋪設新的業務管道,那必須開挖路面,變魔術肯定是行不通的。同時如果你要計量或控制管道的流量大小,知道管道里的流動情況,也必須在相應的節點上裝相應的閥門,就好像埋點。

說回線上業務,這些業務都是數據構成的,這些數據想要知道具體的細節,一定是需要裝埋點這種閥門嗎?

我們知道數據都是可以打標簽的,只要獲取了全部的流量,也就得到了一大堆的標簽數據。有了不同標簽的數據,再進行識別控制,落地風控策略,這也就是今天提到的無埋點方法。

據我知道的傳統埋點方法是這種圖:

圖片五

埋點的時候居然業務還要下線這么沒天理? 我替前端業務人員吐個槽先。

四、成本才是關鍵問題

大家都知道,一個非常成熟的業務需求在邏輯上是十分完整,風控策略也是相對完整的。因為業務形態沒有什么太大的變化,往往在程序設計初期相應的埋點就已經實現了,后期調整的余地也非常的小。

但是對于快速變化并且復雜的業務場景,就比如說這些互聯網的線上業務,你再提埋點就會像我前面故事里講到的那樣,程序員不僅累,估計排期也不能應對,如果需要分鐘級的策略調整更是不敢想象。而且,如果埋點錯了或者漏了,修正后又得重新跑一遍流程,一個星期兩個星期又過去了有木有。

這種運營成本就是越往后越高,特別是對溝通效率和人力開發成本來說。對于前端的業務人員來說,時間就是金錢,能用流量分析的低成本方法搞定的事情,為啥一定要上人捏,現在人力是很貴的(CEO都懂,HR都懂,創業公司都懂的)。

其實,埋點還是無埋點都可以解決業務問題,最終需要看用戶的選擇。我相信,對于不同的業務問題,我們的程序員們只要了解了其中產品邏輯,都能清晰且輕松的搞定。

五、無埋點解決方案的邏輯線

替互聯網業務風險畫個像

業務風險存在于身份驗證的各個階段中,如今企業在面臨業務發現問題時,最大的問題就在于對用戶行為沒有可視性,在無法了解問題全貌的狀態下,就難以做出正確的判斷。

替豈安科技技術畫個像

為了達到風險識別分析對業務研發盡量透明,豈安的解決方案創新性的利用了網絡流量進行業務行為風險識別,結合外部的業務風險情報服務,可有效識別業務風險行為并保障極高的效率和安全性。

替豈安無埋點解決方案畫個像

業務數據敏感無法采用云模式,而傳統私有化方案成本高,接入周期長。豈安無埋點解決方案無需業務研發配合,以觀察者模式監控所有用戶行為,按需快速采集信息,可將風控決策周期縮短至一天內完成信息采集和策略測試部署。

替無埋點合適的業務畫個像

常見使用無埋點的業務領域有互聯網金融,航旅,電商等。豈安的無埋點解決方案采用數據旁路內網采集,全量分析,不存在敏感數據外泄風險,保護用戶數據隱私,并降低云端穩定性風險。

六、福利

點擊進入豈安的世界,更全面了解業務數據無埋點, 還可免費獲得warden演示,本次安安分享結束

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