蔡榆榕
(華僑大學 網絡與教育技術中心,福建 泉州 362021)
隨著智慧校園信息化應用與管理的蓬勃發(fā)展,各種信息化服務層出不窮,及時了解新上線服務的基本情況,詳細了解與用戶自身關系密切的服務,是保證信息化服務效率的關鍵?,F階段,高校向用戶宣傳與推送新服務的渠道主要集中在微信企業(yè)號、校園百事通、OA 發(fā)文通知、網站推送等。這些跳轉進入服務的渠道,運用埋點技術,通過對用戶行為的跟蹤和捕獲[1],可以更清晰地了解信息化服務的宣傳情況,并對不同渠道的宣傳效果進行對比和分析,以便加以完善和優(yōu)化。
高校的應用服務平臺,是教學管理部門和其他業(yè)務部門集中展示微服務的場所,它不同于運營商所經營的商業(yè)網站,用戶活躍度會直接反映其盈利或虧損,然而,通過運用埋點技術盡可能地提升平臺的用戶活躍度,可以盡早發(fā)現微服務所存在的問題,倒逼業(yè)務主管部門進行流程再造,促進與完善各部門之間的協(xié)同辦公,從而提高信息化管理與服務水平。
以華僑大學為例,目前該校向用戶宣傳與推送新上線服務的渠道主要集中在微信企業(yè)號、校園百事通、OA 發(fā)文通知、網站推送、桑梓微助手、張貼海報掃碼這六種,應用服務平臺分別為辦事大廳、信息門戶、移動端今日校園APP??蚣茉O計如圖1所示。
圖1 埋點技術應用的框架設計
1.2.1 宣傳渠道埋點
運用埋點,跟蹤用戶的行為,對宣傳渠道進行用戶行為分析時,在三個埋點事件(Pageview、WebClick 與WebStay)中[1],更關注的是WebClick 事件。在上述的六種渠道中,除了海報掃碼,其他五種都可以對該事件進行埋點。而海報掃碼,通過手機掃描海報上印制的二維碼,直接跳轉到新上線服務的Web 頁面。通過添加特征標識碼,在埋點數據上報系統(tǒng)中可以對六種渠道進行區(qū)分。
在上述的六個宣傳渠道中,除了網站推送、海報掃碼,其他四種渠道:微信企業(yè)號、桑梓微助手、校園百事通和公文發(fā)布,都已實現了統(tǒng)一身份認證登錄,所以在運用埋點技術采集數據的時候,還可以獲取用戶的基本屬性,如姓名、性別、年齡、身份信息和分組信息等,便于實現多個維度的挖掘與分析。
1.2.2 應用服務平臺埋點
通過在應用服務平臺上進行埋點,跟蹤和捕獲用戶行為WebClick 和PageView 事件,得到兩個單位變量PV(訪問量)和UV(獨立訪客),如表1 所示,將采集數據進行日志統(tǒng)計與分析,結合平臺及服務對應的用戶數、訪客信息,從4W1H(Who,When,Where,What,How)五個維度來劃分埋點屬性,實現用戶活躍度分析[2]。
表1 應用服務平臺PV 和UV 排行榜(近一年)
高校的應用服務平臺,不同于商業(yè)運營網站,后者是以追求利益最大化為目的,其用戶活躍度分析,是為了科學地調整營銷策略,提高用戶數、交易頻次和交易量,而在高校,用戶數、用戶群組卻是相對固定的,服務的種類,則根據需求,分為剛性服務和柔性服務兩大類。
剛性服務是屬于業(yè)務管理部門的剛性業(yè)務,包括數字迎新、年度考核、職稱申報、聘期考核、經費報銷、報修服務、學生選課、學生畢業(yè)離校等。這些剛性服務的用戶群組相對固定,訪問量、訪問時間與業(yè)務周期密切相關,固定且集中,比如疫情防控期間的每日健康報告,填報人員為全校師生及其他各類人員,訪問時間大都集中在每日上午;年度考核填報的服務,填報人員為全校教職工,填報時間為每年的5-7 月。
2.1.1 宣傳策略優(yōu)化
根據剛性服務的特點,運用埋點技術進行分析和研究的重點在于對多種宣傳渠道事先埋點,將采集的數據按照群組分類,并與服務的群組對象進行一一對應和比較,以此遴選出各個群組及各類服務的最佳宣傳渠道,便于在每個業(yè)務周期開始前做好準備,制定及優(yōu)化宣傳與推廣策略,促使即將上線或啟用的剛性服務在預期時間內達到理想的效果,推動相關業(yè)務部門的信息化管理工作順利進行[3]。
2.1.2 錯峰設置
對運用埋點技術采集到的多個剛性服務的訪問數據進行分析和比較,可提前告知相關業(yè)務主管部門,對涉及多個業(yè)務部門的相關剛性服務的業(yè)務周期進行錯峰設置,推進多部門協(xié)同辦公,避免出現訪問量過大或過于集中而造成的網絡擁堵、服務資源分配超載等問題。
柔性服務,是相對于剛性服務而言,主要包括與日常教學、科研和生活相關的服務,比如課表查詢、考勤查詢、校內導航、薪資查詢、預約打印等,特點是訪問量和訪問時間隨機性強、用戶群體不固定。但這類服務卻滲透到了師生生活和教學科研活動的方方面面,直接決定了用戶信息化服務的體驗度和滿意度,為評判高校信息化管理和服務水平提供了極其重要的參考依據。
對于訪問量頻次高,需求量大,用戶群體分布廣泛的柔性服務,數據分析可重點專注于促進業(yè)務流程再造與優(yōu)化;同時,按照訪問量和頻次高低,對各項服務開展層級化運維保障機制,促進硬件資源和技術力量的統(tǒng)籌利用[4];對于那些訪問量和頻次較低的柔性服務,要進行更加精細化的分析,為后續(xù)的項目申報和建設的科學投入提供參考,保證信息化管理的可持續(xù)發(fā)展。
在高校,提升用戶活躍度,有助于提高信息化管理和服務水平。但用戶活躍度不能作為評判該項服務的唯一標準,比如健康報告和報修服務相比,前者屬于高頻需求,后者屬于低頻需求。
在一年的訪問數據波動曲線中,出現了四處明顯的波動過程,代表高訪問量,具體體現在:每年5 月前后,年度考核期;9月新生宿舍選房,10 月前后數字迎新(由于疫情,新生推遲開學);11-12 月,聘期考核期(如圖2 所示)。
圖2 應用服務平臺訪問數據(一年)
按照業(yè)務需求和訪問頻次,可將服務劃分為高頻剛性服務、低頻剛性服務、高頻柔性服務、低頻柔性服務,各類服務的用戶活躍度所呈現的特點和分析的意義各不相同。
按照業(yè)務周期的長短,分為日常高頻(比如每日健康打卡、公文處理等),短期高頻(如數字迎新、宿舍選房、年度考核填報等),此類服務,用戶活躍度已趨向飽和,特定用戶域中的每位用戶都必須在規(guī)定的時間訪問相應服務,分析其的意義在于對訪問量峰值的出現是可控的,曲線在業(yè)務規(guī)定的時間內,最好能呈現平穩(wěn)波動的態(tài)勢,而不是波動幅度過大,給運維保障部門和業(yè)務部門帶來壓力;如年度考核,教職工通常會選擇在截止日期的前兩三天才開始進行填報提交,所以曲線會在后期出現明顯的起伏。
如圖3 所示,左邊是實際的波動曲線,右邊是理想的情況。
在分析日常高頻和短期高頻服務時,可以設置不同粒度的時間片,日常高頻可以以月為單位;短期高頻,時間粒度就要更小,以日甚至小時為單位,分析的結果更加符合實際使用情況,減少偏差。
提升用戶活躍度并不等同于要提高用戶活躍度,高校的用戶群體是相對固定的,用戶活躍度并不是越高越好,訪問量大、活躍度高并不代表這個服務就越受歡迎,如科研成果填報、經費報銷、干部請假、報修服務等低頻剛性服務,屬于業(yè)務部門的日常管理工作范疇,如果報修服務用戶活躍度較高,只能說明報修需求量大,干部請假用戶活躍度較低,說明需要辦理請假的人較少。對此類服務進行用戶活躍度分析的意義,不是為了提高用戶活躍度,而是上升到業(yè)務管理的層面上,對群組及用戶角色信息進行多個維度的分析和挖掘,以便業(yè)務部門了解服務對象的真實訴求進而加以改進。
幾乎所有與查詢相關的服務,都屬于柔性服務,比如課表查詢、成績查詢、教室查詢、校內導航、考勤查詢、薪資查詢等,這些服務貫穿于日常學習和生活中,因為它們不需要調用流程引擎[5],不涉及數據的修改,其中一部分是直接從業(yè)務系統(tǒng)中提取的微服務,業(yè)務部門只需對特定群組開放相關信息的訪問權限,后臺就可根據用戶定制的查詢方案,將結果推送到前端;另一部分是多個業(yè)務系統(tǒng)數據的集成展示。但實際上,各個查詢服務的用戶活躍度參差不齊,造成這種情況的原因,一方面,是與服務所對應的群組用戶有關,比如課表查詢,面向對象是全校師生,薪資查詢只面向全體教職工,科研成果查詢,面向科研人員;另一方面,是因為有些查詢服務推送的數據,需要多個業(yè)務部門的協(xié)同維護,如果中間環(huán)節(jié)出現故障,或者維護不及時,就會導致數據質量較低,查詢結果準確率低,用戶活躍度下降。比如考勤查詢,首先,人事部門要在人事系統(tǒng)里對新進人員信息進行維護,數據同步到一卡通系統(tǒng),由服務部門制作新卡,新進人員領卡之后方可在刷卡機上刷卡,刷卡數據隨后再同步到人事系統(tǒng),用戶才能查詢到考勤信息。如果在這個服務流程的某個環(huán)節(jié)出現問題,比如人事系統(tǒng)維護信息不及時,或者考勤機的刷卡數據更新不及時,都可能影響考勤數據的準確性。查詢服務的關鍵是要保證數據的實時、完整、準確。其次,用戶的查詢方案可自定義。最后,查詢速度要足夠快,在此基礎上提高用戶活躍度才有意義。
此類服務屬于動態(tài)變化的類型,如場館預約、失物招領、用車預約、住宿預約等。在較長時間內,如果用戶活躍度過低,甚至用戶長期出現持續(xù)集體沉默,即可判定該服務可考慮下架或者暫停使用。同時,也要追溯業(yè)務部門,該服務的設計及需求是否出現了偏差,群組中的用戶數是否過少,該服務的業(yè)務流程是否需要重新梳理。
剛開始上線試運行的柔性服務通常會先經歷這個階段,通過一段時間的試運行,使用效果好的服務會自動轉化為高頻服務,而使用效果不好的服務,可以針對活躍用戶進行訪談與交流,及時發(fā)現問題,促進服務整改與完善。
在對用戶活躍度分析中發(fā)現,存在的噪聲和異常數據,會影響分析結果的真實性,增加分析的難度。但是異常數據的甄別和剔除,需要考慮一系列復雜的人為因素,也和用戶對服務的了解、對信息化運用能力相關,因此無法完全依賴算法實現。應用服務平臺上的一些服務,用戶活躍度并不高,僅僅是為了完成某種業(yè)務的支撐,但依然有存在的價值,值得投入和改進。而有一些個性化的服務,與業(yè)務關聯不大,但是卻很受歡迎。比如一些自定義的查詢服務、信息推送、交互性強的服務,如校園百事通、桑梓微助手等,這些服務更有助于提升應用服務平臺的價值和形象,進而推動信息化應用的生態(tài)環(huán)境實現可持續(xù)良性發(fā)展。