数据采集和用户留存分析

一、数据采集
数据采集就是通过数据埋点对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送的相关技术及实施过程。

数据埋点
（1）基于业务需求或产品需求对用户行为的每一个事件对应的位置进行开发埋点，通过SDK上报数据结果，记录汇总数据后进行分析。（社交裂变）
（2）埋点是为了可以对产品持续跟踪，通过数据分析对产品不断的进行优化
数据采集的步骤
（1）通过埋点将用户行为发送到服务器
（2）对用户日志进行处理，便于分析

数据存储步骤：操作层——手机——服务器——数据日志/数据表——数据库

埋点类型
（1）代码埋点：对所需业务有具体的分析需求，普通埋点方法不能满足要求，必须要通过编写代码的方式完成埋点
优点：提高所需数据的准确性，简化后期处理难度
缺点：工作量大，技术要求高，产品更新后需要重新埋点
（2）可视化埋点：产品、运营、市场等部门都已通过可视化工具对需要进行数据采集的地方进行埋点，不需要专业技术人员进行操作。
优点：业务人员都可通过可视化工具对埋点进行操作，节省时间和人力成本，提高效率
缺点：功能有限，无法进行特定的埋点操作

二、用户留存分析

留存分析

留存分析是指用户对某一款产品的参与情况及活跃程度的分析模型

可解决问题
用户是否会完成期许行为（支付等）、用户对产品的满意度及产品升级对用户留存所带来的影响等。
当产品属于快速增长阶段时，新用户的活跃程度可能会掩盖老用户的活跃程度，所以按照时间分组的留存分析可以消除此类影响

特点
可以根据具体需求筛选初始行为（留存率）或后续行为（活跃率）
针对用户属性筛选合适的分析对象
价值
留存率表现了产品保留用户的能力，体现产品的价值
定位用户生命周期长度，进行改善
对产品更新后可以观察更新对产品的影响
通过用户留存率及活跃程度极大地提高了产品的存活率

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