創建或改進分析跟踪時應遵循的最佳實踐

編者按：本文最初於 2021 年 1 月 10 日發表在 Iteratively 博客上。

跟踪計劃是一個動態文檔（或者它可以存在於像 Amplitude 這樣的工具中），它通常概述要跟踪的事件和屬性、它們的含義以及它們被跟踪的位置。 它有助於為您的分析編纂單一真實來源，並為您的開發人員提供他們在產品代碼庫中檢測分析跟踪（或模式）所需的詳細信息。

為什麼你需要一個？ 好吧，如果沒有跟踪計劃，就很難知道您在產品中捕獲了哪些事件以及它們的含義。 它還有助於確保您捕獲的數據在您的來源（想想 iOS、Android、網絡、後端）中保持一致，並讓數據消費者了解他們能夠在 Amplitude 等工具中或直接在您的數據倉庫中探索哪些數據進行分析.

除了跟踪計劃之外，您還需要一個關於如何定義、檢測和驗證分析跟踪的流程。 這個過程通常涉及你的產品經理、數據分析師和開發人員。

在這篇文章中，我們將探索一些方法來確保您和您的團隊取得成功，並可以從跟踪計劃和流程中獲益，將您的分析提升到一個新的水平。

從您的目標和指標開始

至關重要的是，您首先要概述您的指標，然後逐步了解您需要哪些事件來正確報告該指標。 如果您的目標、指標和事件之間沒有聯繫，您很可能會得到一個龐大的跟踪計劃和您實際上並不需要的數據，同時錯過對您的業務至關重要的事件。

它還可以幫助您確定儀器事件的優先級，並希望迫使產品經理和數據分析師不僅考慮新功能的目標或成功指標，而且考慮如何將其轉化為產品中衡量該目標所需的實際跟踪。

不要忘記事件和用戶屬性

屬性是您可以捕獲與事件或用戶關聯的所有詳細信息的地方。 它們描述了事件或用戶的上下文，並允許您的分析師進行分組、篩选和分組。

有兩種屬性：事件特定（例如與購買事件相關的收入金額）和用戶特定（例如關於用戶的人口統計信息）。 大多數事件和用戶都有多個與其相關聯的屬性，對於您的事件，我們建議您只捕獲您需要的內容並從小處著手。

建立一致性並保持簡單

數據質量問題的罪魁禍首是不一致的命名約定。 您可能讓一個團隊將事件捕獲為“Song Played”，而另一個團隊將同一事件捕獲為“Song_Played”。 這給分析師留下了大量數據修改或更糟糕的是，報告不完整。

就您的事件和屬性的命名約定達成一致，並確保參與定義和檢測分析跟踪的每個人都清楚（或使用 Amplitude 等工具輕鬆實施）。

連同您的命名約定，為您的事件確定一個框架，例如“Object-Action”。 首先選擇您的對象（例如“歌曲”），然後定義用戶對該對象執行的操作（例如“播放”、“暫停”）以構建“歌曲播放”或“歌曲暫停”等事件。 最後，就時態達成一致（例如“歌曲播放”或“歌曲播放”）。

確定捕獲事件的位置

在分析跟踪方面，您有多種選擇，了解利弊以確定適合您的業務和分析需求的最佳組合非常重要。 許多公司通過僅捕獲客戶端事件而不利用服務器端事件捕獲來限制自己。

在服務器上收集事件更可靠，我們建議您始終在服務器上捕獲關鍵任務事件。 雖然服務器端跟踪在某種程度上受到限制，對用戶信息（例如 IP 地址、用戶代理、引薦來源網址和 UTM 參數）的訪問較少，但它更加可靠和有彈性。

客戶端跟踪允許提供更豐富的信息，您應該在需要事件發生上下文的地方捕獲事件（例如，對於第一個頁面視圖，您希望捕獲 UTM 參數和引薦來源網址以了解訪問來自何處） . 但請記住，廣告攔截器和瀏覽器限制（例如 ITP 和 ETP）會限制您的客戶端跟踪，因此您希望找到豐富性和可靠性的最佳組合。

保持獨立的開發和生產環境

這個很簡單，但我們仍然看到公司將數據從他們的開發環境發送到他們的分析目的地。 不要弄髒您的生產數據，並確保您的環境保持獨立。

執行您的跟踪計劃

許多團隊將分析跟踪視為事後的想法，並且不會像在其他代碼中那樣應用相同的做法。 這自然會導致您必須在下游修復分析錯誤，或者更糟的是，您根本不會發現這些錯誤。 我們看到許多團隊以這種方式失去了對數據的信任，一旦失去信任就很難重建！

為了緩解這種情況，驗證和執行分析跟踪至關重要。 我們編寫了一份綜合指南，概述了根據數據規範驗證數據的各種方法。

總而言之，有幾種方法可以強制執行跟踪，它們通常屬於以下兩類之一：被動或主動方法，您可以在客戶端、管道和目的地執行跟踪計劃或分析模式（通常是數據倉庫或分析目標）。 我們始終建議從源頭上處理質量問題，即首先確保您的儀器符合規範，然後通過單元測試並作為 CI/CD 的一部分進行驗證。

分配所有者

明確跟踪計劃的負責人至關重要。 需要問責制以確保您的跟踪計劃保持最新。 在另一篇博文中，我們深入探討了誰可能是所有者，以及如何圍繞分析跟踪構建流程。

外賣？ 我們相信產品團隊最適合成為您的跟踪計劃的負責人，我們建議制定一個清晰的分析跟踪流程，確保每個新產品發布都會進行事件跟踪。 這意味著為您的事件跟踪定義一個清晰的流程，並通過為他們提供正確的工具和培訓來委託產品團隊承擔責任。

記錄一切

我們不能強調最新文檔的重要性。 沒有它，分析跟踪很容易變得混亂，團隊將開始忘記將跟踪作為發布過程的一部分，並且您開始不信任數據的惡性循環。

手動記錄可能很乏味且容易忘記，但我們強烈建議至少記錄以下內容：

• 分析跟踪指南：完整流程的概述，包括您的事件分類和框架、如何定義新事件、誰負責什麼以及相關資源的鏈接。
• 跟踪計劃：事件和屬性的實際列表，包括描述、跟踪位置、時間和所有者。
• 檢測流程：包括一份關於如何確保新事件得到實施的流程文檔，細化到 Jira 票證級別，圍繞檢測、測試、驗證等的要求。

許多公司使用 Google Sheets、Notion 或 Confluence 頁面來管理這些文檔。 借助 Amplitude 的數據治理功能，這一切都會自動為您完成，確保整個公司圍繞分析保持同步。

使用 Amplitude 獲得最佳實踐

Amplitude 可幫助數據團隊、產品經理和工程師定義、檢測、驗證和協作分析跟踪。 我們主動解決因事件命名不一致和跟踪缺失而引起的數據質量問題，並提供用於管理跟踪演變的工作流程。

我們通過授權團隊在第一時間獲得正確的分析跟踪，確保團隊獲得隨時可用的高質量數據。 如果您有興趣為您的公司試用 Amplitude，請立即創建一個帳戶或與我們的團隊一起預訂演示以了解更多信息。