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對數(shù)據(jù)分析師來說，好的數(shù)據(jù)源，是數(shù)據(jù)分析的根基。在整個(gè)數(shù)據(jù)分析流程中，數(shù)據(jù)采集，是整個(gè)數(shù)據(jù)流的起點(diǎn)，也是最重要的環(huán)節(jié)之一。采集到的數(shù)據(jù)質(zhì)量與準(zhǔn)確性直接決定數(shù)據(jù)廣度和質(zhì)量，影響整個(gè)分析報(bào)告的所有環(huán)節(jié)。

在獲得高質(zhì)量數(shù)據(jù)的過程中，數(shù)據(jù)埋點(diǎn)這一動作尤為必要，這是針對特定用戶行為或事件進(jìn)行捕獲、處理和發(fā)送的相關(guān)技術(shù)及其實(shí)施過程。今天我們來說說如何做好數(shù)據(jù)埋點(diǎn)，為收集優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)壘實(shí)基礎(chǔ)。

一、什么是數(shù)據(jù)埋點(diǎn)

所謂埋點(diǎn)是數(shù)據(jù)領(lǐng)域的專業(yè)術(shù)語，也是互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用里的一個(gè)俗稱。它的學(xué)名應(yīng)該叫做事件追蹤，對應(yīng)的英文是Event Tracking。它主要是針對特定用戶行為或事件進(jìn)行捕獲、處理和發(fā)送的相關(guān)技術(shù)及其實(shí)施過程。

數(shù)據(jù)埋點(diǎn)是數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)運(yùn)營以及數(shù)據(jù)分析師，基于業(yè)務(wù)需求或產(chǎn)品需求對用戶行為的每一個(gè)事件對應(yīng)的位置進(jìn)行開發(fā)埋點(diǎn)，并通過SDK上報(bào)埋點(diǎn)的數(shù)據(jù)結(jié)果，記錄匯總數(shù)據(jù)后進(jìn)行分析，推動產(chǎn)品優(yōu)化和指導(dǎo)運(yùn)營。

數(shù)據(jù)分析的前提是數(shù)據(jù)。例如對于電子商務(wù)平臺來說，數(shù)據(jù)分為以下幾類：

用戶基本屬性數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、商品數(shù)據(jù)是直接通過用戶錄入或者行為觸發(fā)，在數(shù)據(jù)庫里面產(chǎn)生記錄。而流量數(shù)據(jù)或者說用戶行為數(shù)據(jù)，則需要識別具體的每個(gè)行為。通過埋點(diǎn)就可以取得這部分?jǐn)?shù)據(jù)。

通常是業(yè)務(wù)方、PD、BI，通過實(shí)際需求設(shè)計(jì)埋點(diǎn)方案。開發(fā)人員在代碼（前端或后端）的相應(yīng)位置點(diǎn)植入統(tǒng)計(jì)代碼，對用戶的行為進(jìn)行記錄，這就是埋點(diǎn)。埋點(diǎn)后，通過打點(diǎn)將埋點(diǎn)數(shù)據(jù)發(fā)送出去，存儲到服務(wù)器上，在數(shù)據(jù)庫中產(chǎn)生記錄。

包括2個(gè)步驟：①日志收集：獲取每次用戶行為，發(fā)送服務(wù)器；②日志處理：將日志處理、提取需要的信息，存儲在數(shù)據(jù)庫中。

數(shù)據(jù)埋點(diǎn)主流部署的方式有：①私有化部署：即部署在自己公司的服務(wù)器上，如果期望提高數(shù)據(jù)安全性，或者定制化的埋點(diǎn)方案較多，則適合私有部署，并開發(fā)一套針對自己公司定制化的數(shù)據(jù)后臺查詢系統(tǒng)保證數(shù)據(jù)的安全性和精確性，缺點(diǎn)是成本較高；②接入第三方服務(wù)：比如國內(nèi)或者國外的統(tǒng)計(jì)工具，優(yōu)點(diǎn)是成本較低，部分基礎(chǔ)服務(wù)免費(fèi)，缺點(diǎn)是：數(shù)據(jù)會存在不安全的風(fēng)險(xiǎn)；③通用的簡單分析，無法定制化埋點(diǎn)方案。

二、為什么要做數(shù)據(jù)埋點(diǎn)

埋點(diǎn)就是為了對產(chǎn)品進(jìn)行持續(xù)追蹤，通過深度數(shù)據(jù)分析不斷優(yōu)化產(chǎn)品。好比去醫(yī)院體檢，醫(yī)生測了你身體的各個(gè)健康指標(biāo)，以此來判斷你的健康狀況。埋點(diǎn)的目的，其實(shí)就是隨時(shí)或者定期監(jiān)測你的產(chǎn)品的“健康”狀況。

任何一個(gè)系統(tǒng)在設(shè)計(jì)初始階段只關(guān)心核心業(yè)務(wù)的功能，等到系統(tǒng)上線以后，數(shù)據(jù)分析師對用戶行為分析時(shí)會發(fā)現(xiàn)缺少很多數(shù)據(jù)，此時(shí)需要采用埋點(diǎn)的方法進(jìn)行采集需要的數(shù)據(jù)。

業(yè)務(wù)人員主要通過自有或第三方的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)平臺了解產(chǎn)品的概覽性數(shù)據(jù)指標(biāo)，包括新增用戶數(shù)、活躍用戶數(shù)等。這些指標(biāo)能幫助企業(yè)宏觀的了解用戶訪問的整體情況和趨勢，從整體上把握產(chǎn)品的運(yùn)營狀況，但很難基于這些指標(biāo)直接得到切實(shí)的產(chǎn)品改進(jìn)策略。

而埋點(diǎn)將產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析的深度下鉆到流量分布和流動層面，通過對產(chǎn)品中的用戶交互行為的統(tǒng)計(jì)分析，對宏觀指標(biāo)進(jìn)行深入剖析，發(fā)現(xiàn)指標(biāo)背后的問題，尋找人群的行為特點(diǎn)和關(guān)系，洞察用戶行為與提升業(yè)務(wù)價(jià)值之間的潛在關(guān)聯(lián)，了解組成特定數(shù)據(jù)現(xiàn)象的原因，并據(jù)此構(gòu)建產(chǎn)品優(yōu)化迭代和運(yùn)營策略。

對于產(chǎn)品來說，用戶在你的產(chǎn)品里做了什么、停留了多久、有什么異樣，都是需要關(guān)注的。比如用戶點(diǎn)擊率怎么樣？用戶在核心使用路徑上是否順暢？有沒有得到用戶的認(rèn)可？有沒有因?yàn)樵O(shè)計(jì)按鈕過多導(dǎo)致用戶行為無效？用戶希望有什么樣的功能更新等等問題都可以通過埋點(diǎn)的方法實(shí)現(xiàn)。

埋點(diǎn)做好才能用來進(jìn)行數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品和精細(xì)化運(yùn)營。而埋點(diǎn)質(zhì)量的好壞也直接影響到了產(chǎn)品運(yùn)營的質(zhì)量。因此它貫穿了產(chǎn)品的整個(gè)生命周期，為產(chǎn)品優(yōu)化指明了方向。所以說，好的數(shù)據(jù)埋點(diǎn)，就成功了一半。

三、數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的幾種類型

埋點(diǎn)是在應(yīng)用系統(tǒng)中嵌入額外的代碼，具體的方式有三種：代碼埋點(diǎn)（手動埋點(diǎn)）、可視化埋點(diǎn)、無埋點(diǎn)（全埋點(diǎn)）。如果從系統(tǒng)的前后端來講，埋點(diǎn)又分為前端埋點(diǎn)和后端埋點(diǎn)。無埋點(diǎn)是前端埋點(diǎn)，而代碼埋點(diǎn)既是前端埋點(diǎn)又是后端埋點(diǎn)。

1.代碼埋點(diǎn)

在你需要統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的關(guān)鍵部位植入N行代碼，追蹤用戶的關(guān)鍵行為，得到想要的數(shù)據(jù)。簡單的說，就是找節(jié)點(diǎn)，布代碼，收數(shù)據(jù)。又分為前端代碼埋點(diǎn)和后端代碼埋點(diǎn)。它是手動編碼產(chǎn)生的，自由度高，功能強(qiáng)大，企業(yè)可以自定義事件和屬性，精準(zhǔn)控制監(jiān)控對象，傳輸豐富的數(shù)據(jù)內(nèi)容。

（1）優(yōu)點(diǎn)：

①采集的數(shù)據(jù)比較具有針對性，更加適合精細(xì)化數(shù)據(jù)分析；

②同時(shí)也能提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

（2）缺點(diǎn)：

①每一個(gè)控件的埋點(diǎn)都需要添加相應(yīng)的代碼，不僅工作量大，而且限定了必須是技術(shù)開發(fā)人員才能完成；

②每一次產(chǎn)品迭代，都需要更新埋點(diǎn)方案。

（3）適用場景：

①有具體的業(yè)務(wù)分析需求，且按照各個(gè)事件埋點(diǎn)的方式不能滿足；

②需要對埋點(diǎn)事件進(jìn)行傳參等自定義屬性設(shè)置。代碼埋點(diǎn)雖然較復(fù)雜，但功能最完善，覆蓋了埋點(diǎn)中的不同業(yè)務(wù)需求。

2.可視化埋點(diǎn)

可視化埋點(diǎn)是把核心代碼和配置、資源分開，通過部署在產(chǎn)品上的基礎(chǔ)代碼對產(chǎn)品的所有交互元素進(jìn)行解析，并在可視化頁面對埋點(diǎn)區(qū)域和事件進(jìn)行設(shè)定，從而在用戶有所操作時(shí)，對交互時(shí)間（操作行為）進(jìn)行記錄。

（1）優(yōu)點(diǎn)：

①業(yè)務(wù)人員可用，無需技術(shù)人員進(jìn)行SDK嵌入，不懂代碼的產(chǎn)品運(yùn)營人員也可通過后臺可視化界面配置和統(tǒng)計(jì)埋點(diǎn)并實(shí)時(shí)下發(fā)到客戶端生效；

②無需版本更新，由于不需要嵌入新SDK，不需要發(fā)布新版本，可謂即時(shí)生效；

③對所有版本生效：新增埋點(diǎn)在所有版本生效，不存在迭代問題。

（2）缺點(diǎn)：

①可覆蓋的功能有限，目前并不是所有控件操作都可以通過這種方案進(jìn)行定制；

②不能自定義交互事件屬性，由于獲取的是交互事件元素的DOMpath，無法對具體事件設(shè)置參數(shù)；

③不支持可以不斷加載的內(nèi)容瀑布流交互。

（3）適用場景：

①分析或統(tǒng)計(jì)需求簡單，不需要對埋點(diǎn)事件進(jìn)行傳參等自定義屬性設(shè)置；

②頻繁上線或更新的H5類型的運(yùn)營活動

3.無埋點(diǎn)

無埋點(diǎn)又被稱為全埋點(diǎn)，是通過后端配置或前端可視化圈等方式來完成關(guān)鍵事件的定義和捕獲。它要求必須在頁面上嵌入數(shù)據(jù)采集基礎(chǔ)SDK（基礎(chǔ)代碼），就可以采集頁面上所有的點(diǎn)擊行為，并且可以繪制出用戶點(diǎn)擊的熱力圖。這等于做了一個(gè)統(tǒng)一的埋點(diǎn)，因此又被稱為全埋點(diǎn)。

（1）優(yōu)點(diǎn)：

①因?yàn)闊o埋點(diǎn)對頁面所有元素進(jìn)行埋點(diǎn)，那么這個(gè)頁面每個(gè)元素被點(diǎn)擊的概率你也就知道，對點(diǎn)擊概率比較大的元素可以進(jìn)行深入分析；

②可以在系統(tǒng)上線后使用，支持基于全量的數(shù)據(jù)回溯，因?yàn)闊o埋點(diǎn)在你部署SDK的時(shí)候數(shù)據(jù)就一直在收集，可幫助進(jìn)行啟發(fā)式、探索式的數(shù)據(jù)分析；

③它技術(shù)門檻低，部署簡單。

（2）缺點(diǎn)：

①無埋點(diǎn)無法采集自定義屬性，只使用通用大部門，通用的場景；

②數(shù)據(jù)形式非業(yè)務(wù)導(dǎo)向，因?yàn)槭菍λ惺录?shù)據(jù)的自動收集，沒有按照業(yè)務(wù)需求進(jìn)行事件或區(qū)域設(shè)置，業(yè)務(wù)或數(shù)據(jù)人員在使用時(shí)或許不能直接使用，需要二次計(jì)算或處理；

③兼容性不好，傳輸時(shí)效性較差等問題，因?yàn)槭菍λ械脑財(cái)?shù)據(jù)都收集，會給數(shù)據(jù)傳輸和服務(wù)器帶來較大的壓力。

（3）適用場景：

①分析或統(tǒng)計(jì)需求簡單，不需要對埋點(diǎn)事件進(jìn)行傳參等自定義屬性設(shè)置的事件；

②針對快速、頻繁上線和迭代的H5類型的運(yùn)營活動的評估

總體來說，無埋點(diǎn)和可視化埋點(diǎn)更側(cè)重結(jié)果的展現(xiàn)，對過程追溯少，更適合產(chǎn)品經(jīng)理分析基礎(chǔ)的產(chǎn)品功能流暢度、用戶體驗(yàn)、產(chǎn)品路徑設(shè)置等。代碼埋點(diǎn)和后端埋點(diǎn)，不僅能展現(xiàn)結(jié)果，也會記錄用戶行為過程，支持深度的行為分析和偏好洞察，還可將行為數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)打通，適合產(chǎn)品和運(yùn)營人員深度使用。

無論采用哪種埋點(diǎn)方式，都應(yīng)該根據(jù)業(yè)務(wù)場景和產(chǎn)品階段，梳理和構(gòu)建數(shù)據(jù)分析體系。埋點(diǎn)規(guī)劃混亂、數(shù)據(jù)采集無序、數(shù)據(jù)分析斷層，最終將會讓企業(yè)陷入“有數(shù)據(jù)而無價(jià)值”的境地。

四、如何判斷需要埋點(diǎn)的數(shù)據(jù)

到底哪些數(shù)據(jù)需要埋點(diǎn)？根據(jù)運(yùn)營目的的不同，埋的點(diǎn)也不盡相同。

舉個(gè)例子，對PC端的騰訊視頻，用戶瀏覽時(shí)長、用戶觀察類別、用戶活躍、用戶VIP轉(zhuǎn)化等指標(biāo)都是很重要的業(yè)務(wù)指標(biāo)。但對于一些工具型的產(chǎn)品而來，比如迅雷，那下載成功率、解析成功率等都是核心的關(guān)鍵指標(biāo)。

從經(jīng)驗(yàn)上來看，以下3種類型的指標(biāo)通常需要埋點(diǎn)：基礎(chǔ)指標(biāo)、用戶行為數(shù)據(jù)指標(biāo)和核心質(zhì)量指標(biāo)。

1.基礎(chǔ)指標(biāo)

基礎(chǔ)指標(biāo)是一些常用的參數(shù)指標(biāo)，比如用戶行為相關(guān)的，有用戶數(shù)、新增用戶數(shù)、活躍用戶數(shù)等；用戶設(shè)備相關(guān)的，比如電腦系統(tǒng)、地區(qū)、語言、國家、產(chǎn)品版本等；用戶屬性相關(guān)的，性別、年齡等。這一部分一般很難通過埋點(diǎn)拿到，但是通過一般第三方工具可以看個(gè)大概。

2.用戶行為數(shù)據(jù)指標(biāo)

用戶行為的行為數(shù)據(jù)，就是埋點(diǎn)的核心了。這一部分根據(jù)不同的產(chǎn)品，收集的數(shù)據(jù)也不同。再拿PC端的騰訊視頻舉例，每個(gè)用戶每天使用騰訊視頻的時(shí)長是多少？每次看的是哪些視頻？用戶最喜歡看哪個(gè)頻道的視頻？每個(gè)頻道的使用情況是怎么樣的？用戶一般是在一天中的哪個(gè)時(shí)間段打開騰訊視頻的……

想要看的數(shù)據(jù)非常多，而這些，都是要提前規(guī)劃好，有目的性得去決定要埋什么點(diǎn)、怎么埋。如果你的目的是為了研究一下用戶對彈幕的接受程度，那圍繞彈幕，設(shè)置一些指標(biāo)數(shù)據(jù)，比如發(fā)布彈幕的次數(shù)和頻率？看視頻時(shí)是否開啟了彈幕？這樣的話，就能夠通過數(shù)據(jù)，看出用戶對彈幕的真實(shí)反映，對于提升產(chǎn)品功能和運(yùn)營都有很大幫助。

3.核心質(zhì)量指標(biāo)

Crash等一些因?yàn)楫a(chǎn)品質(zhì)量引起的問題，都是用戶所不能忍受的。而且用戶量越大，越容易出現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量問題。尤其是一些產(chǎn)品，他的產(chǎn)品屬性決定了，產(chǎn)品質(zhì)量是吸引用戶購買的一個(gè)很重要的因素。比如迅雷、photoshop等軟件，核心質(zhì)量的指標(biāo)能幫助我們監(jiān)控產(chǎn)品的“健康”情況。

這里說的質(zhì)量指標(biāo)，不單單指產(chǎn)品的異常退出率、Crash率，還包括和產(chǎn)品自身業(yè)務(wù)相關(guān)的指標(biāo)。比如，對于視頻編輯產(chǎn)品，編輯成功率是很重要的指標(biāo)；對于迅雷，下載成功率是核心指標(biāo)；對于在線類產(chǎn)品，資源解析成功率是核心指標(biāo)…...

五、如何做數(shù)據(jù)埋點(diǎn)

經(jīng)常有人問我：我要獲取哪些數(shù)據(jù)來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析？

其實(shí)這個(gè)問題不應(yīng)該問別人，應(yīng)該問你自己，通過上文，我們已經(jīng)知道了，如果你想繪制基礎(chǔ)的人群畫像你就需要獲取用戶機(jī)型、網(wǎng)絡(luò)類型、操作系統(tǒng)，IP地域等數(shù)據(jù)；如果你想分析每一個(gè)注冊轉(zhuǎn)化率，你就需要獲取每一個(gè)步驟的點(diǎn)擊次數(shù)，然后制作成漏斗，看那一步轉(zhuǎn)化率出現(xiàn)了問題……目的不一樣，獲取的數(shù)據(jù)也不一樣，使用的埋點(diǎn)技術(shù)也不一樣。

那么，我們該如何選擇埋點(diǎn)方式呢？

我們的目的是實(shí)現(xiàn)深度數(shù)據(jù)分析，不應(yīng)該采用與其他企業(yè)通用的埋點(diǎn)方法，應(yīng)該采用適合自己的埋點(diǎn)方法。也就是做到“因系統(tǒng)而異、避免千系統(tǒng)一面的情況。

在系統(tǒng)剛上線的初期階段，我們可以采用無埋點(diǎn)的方式。因?yàn)槲覀兺ㄟ^UV、PV、點(diǎn)擊率等基本指標(biāo)及即可滿足數(shù)據(jù)分析需求。如果產(chǎn)品上線時(shí)間很長，我們需要進(jìn)行深度數(shù)據(jù)分析則選擇代碼埋點(diǎn)。它可以幫我們收集需要的屬性。另外，如何埋點(diǎn)既可以在前端實(shí)現(xiàn)，也可以在后端實(shí)現(xiàn)，我們推薦在后端實(shí)現(xiàn)。因?yàn)楹蠖藬?shù)據(jù)可以保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。最后，如果您為了方便快捷并且免費(fèi)，可以選擇第三方統(tǒng)計(jì)工具，但是一定要選擇適合自己業(yè)務(wù)的統(tǒng)計(jì)工具。

從業(yè)務(wù)過程中采集埋點(diǎn)，是數(shù)據(jù)驅(qū)動型公司的必要條件。一般公司的產(chǎn)品功能評審環(huán)節(jié)，不僅有 PRD (Product requirement document），還加入了對應(yīng)的 DRD ( Data requirement document）。對于埋點(diǎn)而言，DRD 需要明確業(yè)務(wù)目標(biāo)與埋點(diǎn)缺口之間的關(guān)系以及需求的優(yōu)先級。埋點(diǎn)的需求大多來自于 DRD，整個(gè)過程會涉及多個(gè)角色，主要包括產(chǎn)品經(jīng)理、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)人、開發(fā)工程師、測試工程師，如圖所示。

總之，如果您需要深度分析，選擇后端（手動）埋點(diǎn)和無埋點(diǎn)組合的方案；如果您只是想看宏觀數(shù)據(jù)，可以選擇無埋點(diǎn)。無論采用哪種埋點(diǎn)方法，一定要慎重，根據(jù)需要來設(shè)置，最好不要出現(xiàn)錯(cuò)埋或者漏埋的情況。最后，數(shù)據(jù)分析師一定要和業(yè)務(wù)工程團(tuán)隊(duì)（部署實(shí)施埋點(diǎn)的部門）配合好才能實(shí)現(xiàn)完美的數(shù)據(jù)采集方案，有時(shí)候溝通比選擇埋點(diǎn)方式更重。

六、案例：如何做一個(gè)社交類App的埋點(diǎn)

其實(shí)對一款產(chǎn)品進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的最佳過程如圖所示，梳理數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)需求和埋點(diǎn)采集是數(shù)據(jù)分析的第一步，埋點(diǎn)需求梳理和埋點(diǎn)采集的好壞直接決定了后續(xù)的實(shí)施成本和效果呈現(xiàn)。

1.梳理產(chǎn)品邏輯和需求

下面就以某社交類 APP 為例來進(jìn)行說明，其實(shí)就是一個(gè)話題交友興趣聊天的平臺。

（1）產(chǎn)品信息結(jié)構(gòu)圖

通過產(chǎn)品信息圖就能了解到產(chǎn)品承載了哪些信息和功能，并且可以借此思考下，這些信息和功能的目的是什么，想要用戶干什么。

（2）產(chǎn)品功能結(jié)構(gòu)圖

通過產(chǎn)品功能結(jié)構(gòu)圖能夠?qū)a(chǎn)品的功能模塊梳理出來，功能之間怎樣跳轉(zhuǎn)，功能的上游入口和下游出口是什么都要想清楚，并標(biāo)記出來。

（3）核心業(yè)務(wù)流程圖

一個(gè)產(chǎn)品總會有那么幾條核心業(yè)務(wù)流程，比如注冊流程，新手完成任務(wù)流程等等，首先需要清楚梳理出產(chǎn)品的核心業(yè)務(wù)流程，密切觀察用戶在核心業(yè)務(wù)流程運(yùn)轉(zhuǎn)的整個(gè)過程。

（4）梳理產(chǎn)品需求

進(jìn)行需求梳理首先要明確要分析什么樣的場景，解決什么業(yè)務(wù)問題，要解決這個(gè)業(yè)務(wù)問題，要看什么樣的數(shù)據(jù)，要衡量什么樣的指標(biāo)。不同的角色會關(guān)心不同的問題，一般會按照業(yè)務(wù)線進(jìn)行需求梳理。當(dāng)然，這些指標(biāo)是和目前產(chǎn)品要解決的核心業(yè)務(wù)目標(biāo)密切相關(guān)的。下面就來梳理一下各業(yè)務(wù)線的指標(biāo)需求。

這個(gè)指標(biāo)需求和梳理產(chǎn)品邏輯有什么關(guān)系？為什么第一步要梳理產(chǎn)品邏輯？你可能會發(fā)現(xiàn)，這些需求點(diǎn)和產(chǎn)品的信息架構(gòu)和功能架構(gòu)密切相關(guān)，舉個(gè)例子，拿常用的活躍用戶數(shù)這個(gè)指標(biāo)來說，一般是以啟動App的用戶數(shù)來定義活躍的，實(shí)際上，每一款產(chǎn)品的核心功能不同，只有完成核心功能的用戶數(shù)才算活躍，通過以上產(chǎn)品功能架構(gòu)的分解，才能知道應(yīng)該優(yōu)先衡量哪個(gè)功能的使用情況。

再有功能轉(zhuǎn)化率的衡量，功能轉(zhuǎn)化的過程有沒有想清楚，如果完整梳理出該功能使用的完整業(yè)務(wù)流程，那么要怎么衡量轉(zhuǎn)化也就有了眉目，也更能定義出問題所在。

總之，經(jīng)過一番梳理，對產(chǎn)品的信息架構(gòu)、功能點(diǎn)、核心業(yè)務(wù)流程有了一個(gè)清晰的了解。有經(jīng)驗(yàn)的產(chǎn)品經(jīng)理可能會發(fā)現(xiàn)，這些產(chǎn)品邏輯其實(shí)已經(jīng)在產(chǎn)品需求文檔PRD里面已經(jīng)有了，只是沒想到還可以用于數(shù)據(jù)模型的設(shè)計(jì)和避免埋點(diǎn)的反復(fù)。有了上面的準(zhǔn)備工作，就可以討論如何進(jìn)一步設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)埋點(diǎn)方案了。

2.進(jìn)行事件設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)采集埋點(diǎn)方案設(shè)計(jì)

說起埋點(diǎn)，很多人都習(xí)慣用頁面或點(diǎn)擊來定義埋點(diǎn)，比如手機(jī)號碼填寫頁面、播放視頻頁面、成功發(fā)布話題頁面或者點(diǎn)擊分享按鈕的次數(shù)等等，平時(shí)常說的功能，即用戶在使用這些功能時(shí)產(chǎn)生的使用行為數(shù)據(jù)，從用戶使用行為分析的角度去分析自然順理成章。

這里舉個(gè)例子，上面提到的發(fā)布話題的業(yè)務(wù)流程，其實(shí)是由用戶一系列行為組成的：

這里給出了用戶行為和事件的對應(yīng)關(guān)系，用用戶的真實(shí)操作行為去定義事件名稱就可以了。除了要埋點(diǎn)的行為功能以外，每一個(gè)功能都需要從不同屬性維度去衡量。比如想看不同話題分類被成功發(fā)布的次數(shù)這個(gè)指標(biāo)，就可以將話題分類做為發(fā)布話題這個(gè)事件的屬性，這個(gè)話題分類的值可能有圖片、文字、音頻、視頻，這樣我們就能分別看到發(fā)布圖文的話題個(gè)數(shù)、發(fā)布音頻或視頻的話題個(gè)數(shù)了。

通過維度的層層細(xì)分，我們一定能定位到業(yè)務(wù)問題，就怕缺少某個(gè)關(guān)鍵維度的信息。最后，會形成一張事件設(shè)計(jì)埋點(diǎn)表。

接下來，可以就上面的事件設(shè)計(jì)埋點(diǎn)表和開發(fā)去溝通了，讓他們明白采集這些事件的意義和目標(biāo)，每條事件的采集時(shí)機(jī)是什么，相應(yīng)的維度信息能不能采到等等，目的是保證最后出來的指標(biāo)和事件定好的指標(biāo)統(tǒng)計(jì)口徑一致。至此，產(chǎn)品就可以放心的等待開發(fā)將點(diǎn)埋好，然后開啟數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品業(yè)務(wù)增長的優(yōu)化之路了。

七、注意事項(xiàng)

1.數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的前提是，團(tuán)隊(duì)需要首先明確產(chǎn)品的目標(biāo)以及當(dāng)下的首要問題。產(chǎn)品可能產(chǎn)生的用戶行為數(shù)據(jù)紛繁復(fù)雜，清晰的目標(biāo)能讓項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)避免迷失在數(shù)據(jù)的海洋中，從而耗費(fèi)大量的時(shí)間和機(jī)會成本。

2.最開始進(jìn)行需求梳理時(shí)，需要從整體進(jìn)行考慮，要給給深層次和具體的需求。不要等到開發(fā)埋好指標(biāo)結(jié)果出來時(shí)卻不是自己想要的，需要重新埋點(diǎn)。另外，后續(xù)產(chǎn)品版本更新迭代了，原有埋點(diǎn)不可用，也需要重新埋點(diǎn)。

3.數(shù)據(jù)采集方案要想清楚，哪些應(yīng)該在前端埋點(diǎn)，哪些應(yīng)該在后端埋點(diǎn)，埋點(diǎn)采集SDK如何正確使用在還沒了解清楚時(shí)就急于上手。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑需要確定清楚，且和開發(fā)保持良好溝通，將埋點(diǎn)的具體采集時(shí)機(jī)正確傳達(dá)給開發(fā)，導(dǎo)致最終埋點(diǎn)實(shí)現(xiàn)的不是自己想要定義的指標(biāo)。

4.在分析的一開始，建議采集少數(shù)的用戶行為。選擇少量、重要的用戶行為開始記錄和分析，這樣很快就能有成果產(chǎn)出。另外用戶行為不等同于應(yīng)用的頁面或點(diǎn)擊操作，用戶行為是更加具體的一個(gè)事件定義。

5.埋點(diǎn)結(jié)束后，測試一般只會看一下埋點(diǎn)是否有數(shù)據(jù)返回，而不會一個(gè)個(gè)是對數(shù)據(jù)是否有收到以及是否準(zhǔn)確。這個(gè)時(shí)候需要我們在有一定數(shù)據(jù)量積累的時(shí)候，對數(shù)據(jù)的有無和準(zhǔn)確性進(jìn)行驗(yàn)證