操作追跡データ（ユーザー行動データ収集：一般的な追跡ソリューションの長所と短所の比較と選択提案）

ユーザー行動データ収集: 一般的な追跡ソリューションの長所と短所の比較と選択の提案

編集者注: データ収集はビッグデータの基礎です。アプリやWeChatアプレットなどのさまざまなオンラインアプリケーションを使用する際にユーザーが生成する動作は、埋め込みポイントを通じてのみ収集できます。この記事では、一般的なトラッキング ポイント ソリューションの長所と短所を比較し、選択の提案を示します。お役に立てれば幸いです。

データ収集はビッグデータの基礎です。アプリやWeChatアプレットなどのさまざまなオンラインアプリケーションを使用する際にユーザーが生成した動作は、埋め込みポイントを通じてのみ収集できます。データ ポイントがなければ、データ分析の決定やデータ駆動型の操作はすべて、水源のない水のようなもので、料理が上手でも米がなければ料理ができないようなものです。しかし多くの場合、「ポイント配置」という言葉は、C エンドの製品マネージャー、データ製品、データ アナリスト、データ開発者など、多くの人が言及したがらない問題点になっています。

C エンド プロダクトで、新しく開始された機能のデータ効果に関する作業レポートを作成する必要があり、データ アナリストまたはデータ プロダクト マネージャーを探すという状況に遭遇したことがあります。データ担当者は「データポイントを設定しましたか?」と尋ねます。 C エンドの PM は困惑した様子で、「データ ポイントの設定はデータ チームの仕事ではないのですか?」と言います。

データ駆動型運用の時代において、ユーザー行動データを分析するには、データ追跡のプロセスだけでなく、いくつかの一般的なデータ追跡ソリューションの特性と適用シナリオを理解する必要があります。

WeChat Indexでは、追跡ポイントの検索人気がデータ分析を上回っています。主な理由は、ユーザー行動のデータ分析は、追跡ポイントのデータ収集に依存する必要があるためです。製品操作の追跡ポイントの主な機能は次のとおりです。

大規模運用の時代では、製品データ分析は主にDAU、MAU、注文数、収益などのマクロ指標に焦点を当てていました。事業全体の運営状況が把握できればそれで十分です。運用が洗練された時代では、すべての製品改訂とすべてのページボタンの使用にデータ効果分析が必要です。たとえば、ファネル分析を通じて、主要なビジネスパスにおけるユーザー損失の主なノードを見つけ、損失が深刻なステップに対して製品や運用戦略を最適化できます。

各ページやページ要素にポイントを埋め込み、ユーザーの行動経路を直列に接続することで、製品内でのユーザーの行動経路を明確に把握できます。複数の事業セグメントと複数のトラフィックの入り口を持つ企業の場合、サイトにアクセスした後のユーザーの行動経路は複雑かつ多様です。ユーザーの閲覧履歴を統計的に分析することで、さまざまなユーザー グループの使用経路を把握し、経路ごとに差別化された製品戦略を設定できます。

ユーザー属性とユーザー行動イベントに基づいて、洗練されたユーザーセグメンテーション機能を実現し、さらにさまざまなユーザーグループにパーソナライズされた操作を提供できます。たとえば、商品の詳細ページを複数回閲覧したが注文していないユーザーにプロモーション用の赤い封筒をプッシュして、コンバージョンを促進することができます。

アプリの起動追跡ポイントを通じて、ユーザーがダウンロードしてアクティブ化するチャネルを記録できます。オンサイト行動およびコンバージョンデータとオフサイト広告アトリビューションデータを組み合わせることで、チャネルのトラフィック規模とチャネルユーザーの質（リテンション、平均注文額、再購入力など）を分析できます。トラフィック量が多く高品質なチャネルの配信量を増やし、トラフィック量の少ないチャネルの投資を削減することで、マーケティングROIを向上させることができます。

ユーザー行動分析データ追跡で最もよく使用されるモデルは、イベントとユーザーという 2 つのコア エンティティを含むイベント モデルです。より多次元的な分析を実行するには、コンテンツ エンティティと組み合わせる必要もあります。

ページ ボタンまたは要素の閲覧とクリックはそれぞれイベントになります。イベントを管理する場合、イベントは通常、ユーザーの行動パスとビジネスプロセスに応じて分類されます。たとえば、ブラウジングイベント、クリックイベント、システムイベントなどのカテゴリに分けることができます。

イベントの完全なデータ構造は、いつ、どこで、何が行われたか、製品を使用してどのような目標が達成されたか、どのように使用されたかなどで構成されます。追跡ポイントを開発する場合、イベントを一意に識別できる ID、イベントの説明情報、イベントの属性情報が必要です。イベント属性には、主にユーザー属性とコンテンツ属性が含まれます。

各イベントは独立したユーザーエンティティに対応しており、ユーザーのプロファイル情報は、ユーザーのデバイス属性、地域属性、性別、年齢など、イベントの最も重要な属性情報を構成します。

イベントの操作エンティティは通常、ページや製品の閲覧などのコンテンツまたはコンテンツのコレクションです。統計を収集する際には、ページ、ブロックの位置、要素を記録する必要があります。

たとえば、グループ購入アプリでは、さまざまなビジネス カテゴリにトラフィックを分散する King Kong Position を新たにリリースしました。ユーザーによって、位置によって表示されるコンテンツが異なる場合があります。実際の分析では、プラットフォーム運営側はどの位置のクリック効果が優れているかという位置分析に重点を置く傾向があり、一方、カテゴリー運営側はどのカテゴリーのコンテンツがより良いコンバージョンをもたらすかに重点を置く傾向があります。追跡要件の主な要素は次のとおりです。

• イベント名: キングコングの位置をクリック
• イベントID: clickjingangwei
• イベントタイプ: クリック
• ページ:ホームページ
• エリア: キングコング地区
• 要素: アイテムの位置、アイテムの内容
• プラットフォーム: WeChat アプレット、APP (Android、iOS)、PC
• アプリケーションバージョン: 8.0.1
• ユーザー属性: 都市、デバイスモデル、および SDK によって収集できるその他の一般的な属性

上記は単なる例です。実際、各社の追跡モデルで定義されているフィールドは異なります。デフォルトで SDK によって収集できるフィールドについては要件を設定する必要はありません。固有のイベントを明確に定義できる内容のみを説明する必要があります。

コード追跡は最も早い追跡方法です。ビジネスの分析要件に応じて、追跡収集コードがアプリケーション側に追加されます。トラッキングポイントは、実装側によって、フロントエンド（クライアント側）トラッキングポイントとバックエンド（サーバー側）トラッキングポイントの 2 種類に分けられます。

1) クライアント追跡

フロントエンド開発者は、データ収集のタイミングと内容を手動で定義し、データ収集コード スニペットをフロントエンド ビジネス コードに追加します。ユーザーがフロントエンドで対応する動作を生成すると、データ収集コードがトリガーされます。

アドバンテージ：

• オンデマンドのデータ収集により、データがより包括的になり、ほぼすべてのデータ収集シナリオをカバーします。
• 行動データとビジネスデータを一緒に完全に分析できます

欠点:

• 報告の遅れと高いデータ損失率（5%～10%）
• クライアントはバージョンをリリースする必要があり、ユーザーはアプリを更新する必要がある
• 追跡ポイントの開発作業量が大きい
• 追跡プロセスでは複数の関係者間の連携が必要となるため、追跡の見逃しや誤った追跡につながる可能性が高くなります。

適用可能なシナリオ:

クライアント側でのユーザーの操作行動を総合的に分析します。一部の電子商取引の取引製品では、行動データとビジネスデータを完全に組み合わせて分析する必要があります。

2) サーバー側トラッキング

サーバー側の開発者は、バックエンド サービス要求に追跡収集コードを追加します。ユーザーのフロントエンド操作によってサーバーデータが要求されると、合意されたルールに従ってトラッキング コードがトリガーされます。

アドバンテージ

• オンデマンドのデータ収集により、データがより包括的になり、ほぼすべてのデータ収集シナリオをカバーします。
• 行動データとビジネスデータを完全に組み合わせて分析できます
• リアルタイムのデータ収集とレポート、高い精度と低い損失率
• サーバー側のアップデートではクライアントのリリースやユーザーのアップデートは不要です

欠点

• 純粋なフロントエンド操作では、サービスリクエストボタンのクリックはトリガーされず、データを収集することもできません。
• 追跡ポイントの開発作業量が大きい
• 追跡プロセスでは複数の関係者間の連携が必要となるため、追跡の見逃しや誤った追跡につながる可能性が高くなります。

適用可能なシナリオ:

クリック以外の目に見えない動作、またはユーザー ID 情報やビジネス関連の属性情報を取得するため。フロントエンドとバックエンドの両方でデータを収集できる場合は、バックエンドのデータを優先します。

完全埋め込みは、非埋め込みまたはトレースレス埋め込みとも呼ばれます。主に、埋め込みコレクション コードを標準 SDK にカプセル化します。アプリケーションが接続されると、SDK の収集ルールに従ってデータが自動的に収集され、レポートされます。

アドバンテージ：

• SDKにアクセスすれば、オンデマンド開発を必要とせず自動的にデータを収集できるため、開発コストを節約できます。
• ページ上のすべての表示要素を自動的に収集できるため、データはより包括的になります。
• 追跡プロセスは簡単です。企業は追跡システムを使用してイベントを独自に定義できます。新しい追跡要件には、ビジネス開発の関与は必要ありません。

欠点

• 動的ページや非表示ページは行動データを収集できません
• 事業に強く関連する属性情報を収集することが難しい
• すべてのデータが収集され、データ保存の圧力が高くなっている

適用可能なシナリオ:

ビジネスシナリオはツールやアプリケーション製品など単純であり、またはビジネス開発の初期段階では、迅速な製品反復の要求が洗練された分析よりも優先され、単純なPVとUV分析のみが必要です。

デフォルトでは、データは収集されません。データアナリストがデバイスを介してユーザー行動分析ツールのデータアクセス管理インターフェースに接続すると、収集する場所がページ上で視覚的に定義された後に収集リクエストが発行され、収集コードが有効になります。

アドバンテージ：

• デフォルトではデータは報告されません。視覚的に選択すると、オンデマンドで追跡ポイントがトリガーされ、ストレージと送信のコストが節約されます。
• ビジネスの可視化の選択、シンプルで便利なポイント追跡操作

欠点

• データはポイントが定義され選択された後にのみ利用可能であり、履歴データを遡ることはできません。
• クリックや表示といった基本的なユーザー行動しかカバーできず、ビジネスに強く関係する属性情報を収集することが困難です。

適用可能なシナリオ:

ビジネスシナリオはツールやアプリケーション製品など単純であり、またはビジネス開発の初期段階では、迅速な製品反復の要求が洗練された分析よりも優先され、単純なPVとUV分析のみが必要です。

いくつかの追跡ソリューションを比較すると、1 つのソリューションですべての問題を完全に解決できるわけではないことがわかります。したがって、実際の選択を行う際には、ビジネスモデル（トランザクションプロセスが強いか、コンテンツエンターテインメントの消費が強いか）や企業の開発段階（開発の初期段階では、製品の反復に対する需要が、包括的で洗練された分析に対する需要よりも強い）など、複数の要素を総合的に考慮する必要があります。

現在、最も一般的に使用されているソリューションは、コード トラッキングと完全なトラッキングを組み合わせて使用​​することです。つまり、フルエンベディングを使用して、アプリ（ミニプログラム）内のユーザーベースの行動イベントのPV / UVなどのデータをカウントし、コードエンベディングを使用して、フルエンベディングでカバーできないシナリオを補完することで、包括的かつ洗練されたユーザー行動分析を実現します。データ製品に関しては、追跡ポイントのワークフローと追跡ポイント情報の管理をプラットフォーム化するために、追跡ポイント管理システムによってサポートされる必要があります。

Data Goer、WeChat パブリックアカウント: 「Everyone is a Product Manager」のコラムニスト、Data Goer。開発キット、データ資産とデータガバナンス、BI とデータ視覚化、精密マーケティング プラットフォーム、その他のデータ製品をカバーするデータ ミドルエンド製品分野に重点を置いています。ビッグデータソリューション企画と製品ソリューション設計が得意です。

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