項目中如何進行數據埋點

『壹』 「知道如何埋數據點，取數據」是什麼意思

數據埋點分三個階段：

初級的數據埋點：在產品流程關鍵部位植相關統計代碼，用來追蹤每次用戶的行為，統計關鍵流程的使用程度。

中級的數據埋點：在產品中植入多段代碼追蹤用戶連續行為，建立用戶模型來具體化用戶在使用產品中的操作行為。

高級的數據埋點：與研發及數據分析師團隊合作，通過數據埋點還原出用戶畫像及用戶行為，建立數據分析後台，通過數據分析、優化產品。

埋點的意義：數據埋點為了統計分析的需要，對用戶行為的每一個事件進行埋點布置，並對這些數據結果進行分析，進一步優化產品或指導運營。

『貳』 數據分析入門 初識數據埋點

數據分析入門：初識數據埋點
計劃將實際工作中最高頻的與數據相關的一些工作經驗以及技巧與大家做一個交流溝通，初步計劃整體分6-8篇文章、每篇1-2周的頻率由外到里，由淺入深，並伴隨實際工作中案例系統性的分享。根據看官老爺的反應調整後面要寫的內容，以及更新文章的速度。
埋點概述
數據埋點是數據產品經理、數據運營以及數據分析師，基於業務需求（例如：CPC點擊付費廣告中統計每一個廣告位的點擊次數），產品需求（例如：推薦系統中推薦商品的曝光次數以及點擊的人數）對用戶行為的每一個事件對應的位置進行開發埋點，並通過SDK上報埋點的數據結果，記錄數據匯總後進行分析，推動產品優化或指導運營。
埋點分析，是網站分析的一種常用的數據採集方法。數據埋點分為初級、中級、高級三種方式。數據埋點主流部署的方式有：
私有化部署（即部署在自己公司的伺服器上，如果期望提高數據安全性，或者定製化的埋點方案較多，則適合私有部署，並開發一套針對自己公司定製化的數據後台查詢系統保證數據的安全性和精確性，缺點是成本較高）。
接入第三方服務，比如國內的某盟和國外的GA（Google Analytics）統計，在以後的文章中會單獨介紹，此處不再展開。（優點是成本較低，部分基礎服務免費，缺點是：數據會存在不安全的風險，另外一個就是只能進行通用的簡單分析，無法定製化埋點方案）
此處只展開初級：在產品、服務轉化關鍵點植入統計代碼，據其獨立ID確保數據採集不重復（如收藏按鈕點擊率）；
主要的埋點事件分類：
點擊事件：
點擊事件，用戶點擊按鈕即算點擊事件，不管點擊後有無結果；如下圖紅框標注所示，點擊一次記一次。
曝光事件：
成功打開一次頁面記一次，刷新頁面一次記一次，載入下一頁新頁，載入一次記一次。home鍵切換到後台再進入頁面，曝光事件不記；
頁面停留時間事件：
表示一個用戶在X頁面的停留時長記為停留時長。例如：小明9:00訪問了X網站首頁，此時分析工具則開始為小明這個訪問者記錄1個Session（會話）。接著9:01小明又瀏覽了另外一個頁面列表頁，然後離開了網站（離開網站可以是通過關閉瀏覽器，或在地址欄鍵入一個不同的網址，或是點擊了你網站上鏈接到其他網站的鏈接……）為了簡單，我們把這個過程當做一個Session。
則最終小明在首頁的頁面停留時間：
（Time on Page，簡稱Tp）Tp(首頁) = 9:01 – 9:00 = 1 分鍾
When？什麼時間做？
產品經理的需求來源眾多，可能來自一線市場人員，可能來自身旁油膩的領導。可能來自用戶反饋的一條吐槽…無論需求來自哪裡，首先要搞清楚的就是這個需求涉及的問題：
在什麼樣的場景下？
面向哪些目標用戶？
解決了哪些問題？
帶來了什麼價值？
梳理清楚問題後，拆分問題：
哪些是主要問題？
哪些是次要問題？
重不重要？
緊不緊急？
將每個問題拆解後下一步就是帶著PRD文檔找親愛的數據分析師童鞋與產品經理汪一起溝通，解決以下問題：
每個問題應該怎麼量化？
量化指標是什麼？
怎麼通過數據定義每個問題以及整個需求的成功與否？
有哪些輔助指標？
定義好數據指標後，此時則需要數據產品或者數據分析師定義埋點。
How?怎麼定義埋點？
無規則不成方圓，良好的定義規范可以幫助埋點相關人員更好的維護，以及理解，極高的提升工作效率，降低推倒重來的風險，基於此分享一份埋點的定義規范幫助各位看官老爺以後維護自己產品的埋點。
使用此規范後，本汪一人就可以維護一個APP版本（包含點擊事件、曝光事件、停留事件）累計1500多個埋點，井然有序，完全不會亂。
（懷念那些加班維護埋點跑數的日日夜夜，讓我與看門大叔成了摯友，結下了深厚的友誼。咳咳，此處應該有掌聲…）
埋點分類概述：
首先從事件屬性這個維度上分為三份Excel（點擊事件表、曝光事件表、停留事件表）
其次每一個事件表中新建三份子表（Sheet）,以點擊事件表為例拆分為：首頁事件集合、列表頁事件集合、詳情頁事件集合
每當APP發布新版本時，從上一個版本的埋點中做一份Copy,新版本中新增了哪些埋點，刪除了哪些埋點？都用不同的顏色，或者時間標記進行標注說明。
真實環境中分類更為復雜，僅以上面例子說明分類思路，各位看官老爺可以根據業務需求做針對自己產品更合適的分類。
欄位明細：
功能欄位：
用於說明當前埋點是在哪個頁面的哪個功能。例如：收藏功能，對應功能欄位名：自定義為我的收藏
中文名欄位：
用於描述X功能模塊內X位置，例如起名叫：收藏功能-文章收藏
事件類型欄位：
用於說明當前埋點是點擊事件還是曝光事件還是其他
事件ID欄位：
如果是自己公司開發的數據查詢系統，則每一個埋點都對應一個事件ID，上線後用於拿著事件ID去後台取數使用。事件ID的命名規范：事件英文簡寫_哪一端的產品_產品名稱簡寫_頁面名稱_模塊名稱_功能名稱。
例如：點擊事件_APP端_二手車_個人中心_收藏_文章收藏 對應事件ID== click_app_2sc_ Personal Center_ Collection_ Article Collection
如果是用的第三方統計工具：例如某盟，同理定義好事件ID，上線後去X盟後台，輸入事件ID查詢相應的數據。
Key欄位與value欄位：
當一個埋點對應不同類型的多種位置的埋點時，則需要命名當前埋點的key參數與value參數，一個key可以對應1個value或者多個value,但一個value不能對應多個key.只能對應唯一的一個key 例如：二手車信息網站有2個關鍵按鈕，一個是砍價按鈕，一個是撥打電話按鈕，但是在多個頻道中每個頻道都有多個砍價按鈕多個撥打電話按鈕，在這樣的場景下就可以設計2個KEY值：
key01=source用於標記當用戶點擊了一次按鈕後是在哪個頻道的頁面點擊的這個按鈕X value01=X1，value2=X2用於標記不同位置同屬性的按鈕。
Key02=type用於標記用戶是點的砍價還是點的撥打電話按鈕，例如：01value用於標記砍價按鈕，02value對應的撥打電話按鈕。
記錄規則欄位：
定義什麼情況下觸發埋點，例如：在列表頁點擊一次記錄一次
備註：
用於描述當前埋點什麼時間新增？什麼時間修改過？原因？什麼時間被刪除？誰刪除的？等信息記錄，此處好多看官可能以為寫不寫無所謂，但是為了信息的完整性和可追溯性最好每一次變動都要備注。

『叄』 數據埋點技巧

移動互聯網時代，無論是Android、iOS還是小程序，都有很多成熟的解決方案，無需花費很多的時間去處理埋點的事情，而且基於第三方提供的SDK進行埋點，在數據處理和分析上也有很大的優勢。

但是在之前的PC互聯網時代，除了網頁端有網路統計、谷歌分析等，客戶端的埋點似乎沒有一套能拿出來可供大家討論的解決方案，我就基於我的工作經驗和理解，給大家分享一下PC客戶端的埋點。

PC客戶端的埋點

首先，在PC上，我們得知道我們需要統計些什麼內容。

一個PC客戶端，無論是工具類的還是內容類的，我們都希望知道我們提供的服務的效果。那麼，我們從一個客戶端安裝、運行到最終被卸載來看看。

就拿產品使用較多的工具「Axure RP」來舉例吧。如果「Axure RP」是我們自己的軟體，首先我們需要知道被安裝了，之後，我們關注激活情況，也就是使用，到最後，被卸載了，這一整個環節，構成了一個生命周期。 重點來了，對於這個生命周期，所有你想知道的關於「Axure RP」的情況你都可以統計到。

1.軟體的安裝

在PC客戶端安裝的過程中，流程一般是這樣的：①運行安裝包②彈出安裝界面提供給用戶操作③執行安裝過程-寫注冊表、啟動項、計劃任務等④執行安裝過程-創建安裝的文件夾（③和④可以交換）。

在這個環節，我們一般需要知道：

安裝包被運行了

在安裝界面用戶做了哪些操作

我們的安裝過程是否正常執行

我們最終是否安裝成功

在PC上，只要我們的安裝包運行起來了，無論是彈出安裝界面、寫注冊表還是創建文件，這些都是安裝包可以控制的，所以我們能通過安裝包進程，將整個安裝環節的所有數據記錄下來發送到我們的後台並記錄下來 （這里要重點記住，由於安裝是一次性的動作，所以統計一定要發實時的） 。

2.軟體的使用

軟體的使用，包括啟動軟體、使用功能和退出軟體。

在PC上，軟體的啟動有很多種方式，例如開機自啟動、計劃任務、手動點擊快捷方式，我們繼續以「Axure RP」舉例，當我們裝上了「Axure RP」後，會在桌面、開始菜單中，創建快捷方式（有些程序會在任務欄上也創建），同時，會將後綴名為「rp」的文件默認打開方式調整為「Axure RP」。

對於啟動， 我們就有了三種方式：桌面快捷方式、開始菜單快捷方式和默認軟體打開，所以我們需要統計軟體是否被啟動了，是如何啟動的。

對於使用功能， 當軟體運行起來後，其進程就會啟動，這個時候就跟移動端的應用類似，我們需要統計一系列事件，每個功能的使用情況、功能狀態、付費、登錄等一系列信息（區別於移動端的是，在PC上一般這些統計都是做單點統計，例如統計彈窗的彈出、功能的點擊、某個狀態，對於相互關聯的一組事件統計是比較復雜的，需要定義結構體，在一條統計中包含很多組欄位信息，因為沒有成熟的SDK集成，所以基本都要自己定義埋點，復用性較差）。

這部分統計分為公共統計和專用統計。公共統計就是基本信息，常用的是用戶標識、用戶基本信息、計算機硬體信息和其他的可復用的；專用統計就是針對你的功能，你想了解哪些情況，針對性進行埋點統計。

對於軟體退出， 這就比較簡單了，是正常退出還是異常退出？軟體使用了多久退出？

3.軟體的卸載

軟體卸載的流程包括啟動卸載程序、用戶操作、刪除注冊表及文件等操作、完成卸載。

在這個過程中，我們主要關注兩方面的信息，一方面是用戶怎麼卸載的？是主動使用卸載程序，還是通過一些管理軟體進行卸載；另一方面是用戶為什麼要卸載，這個時候我們可以在卸載的界面中給用戶提供選擇，以獲取用戶的反饋。

該怎麼埋點

1.埋點的分類

（1）時效性

PC客戶端一般情況下都比較復雜，子功能很多，可統計的內容很多，為了節省帶寬，我們不可能每次都實時將數據傳輸回來，而且很多時效性不是很強的功能沒有必要實時上報。

實時統計

當功能觸發時或達到一定條件，立即將統計回傳，一般情況下用於時效性比較強的功能，例如活躍統計、營收類統計，我們需要實時分析並調整策略。

延時統計

統計不立即回傳，將統計積累，達到一定的條件或者一定的時間，統一將這部分統計回傳，一般情況用於時效性不強的功能，例如採集設備信息、獲取某些功能的狀態、常規功能的統計，這部分統計使用范圍比較廣，一般都是隔日發送，有一天的延遲，統計的信息晚一天不會對分析產生較大的影響。

（2）埋點的作用

常規的基礎統計

每次統計都需要發送，可以理解為公用統計，這部分統計是將幾乎所有的統計都需要的部分包括進來，封裝成一個統一的部分，每次發送統計都會帶上這些內容，方便管理，節省後續埋點時間。

功能統計

針對特定功能，當功能被使用或者生效的時候，我們需要統計效果或者狀態，可以理解為專用統計，不同於移動端，PC一般沒有第三方提供的SDK，需要每個專用統計自己埋點，維護大量的統計內容，不過在一個公司內部，可以統一設計規范，方便維護。

（3）數據類型

結構體

統計連貫的事件，各項信息之間的關聯很重要。

計數

統計某個行為發生的次數。

字元串

統計內容。

整形

統計數值，也可用來統計狀態。

布爾型

統計需要判斷的類型，一般使用場景較少，為了方便計算，大部分被整形和字元串替代。

2.數據埋點實例

（1）軟體安裝

場景：統計安裝過程中的信息

（2）軟體的使用

場景：軟體啟動後，用戶使用了分享功能，將自己做的原型分享到了雲端，最後用戶關閉了軟體。

要注意的是，軟體啟動和關閉，看需要是可以調整的，如果你只是想知道是不是啟動了，來判斷活躍，那麼僅僅需要啟動的時候發送個整型的值標識即可；如果想知道更詳細的信息，比如啟動方式、啟動時間等等，可以定義結構體，將這一刻更多的信息發送回來，可靈活定義。

（3）軟體卸載

卸載跟軟體安裝類似，這里就不贅述了。

在這里，如果希望收集用戶的卸載原因，可以定義一個字元串，將用戶填寫的內容上報，這種形式的數據如果太多，不太利於分析，所以看產品情況可靈活設置。

『肆』 移動應用如何埋點收集什麼數據以便於統計分析

要理解怎麼做的問題，依然還是要從認清是什麼開始：

一、什麼是數據埋點

數據埋點讓產品或運營等相關人員能按照具體的需求，定製性地統計較為復雜的用戶數據。例如想要追蹤用戶的行為，觀察頁面相關點擊數據，關鍵路徑轉化率，分析某個事件活動效果時，就需要事先進行數據埋點，APP上線後才能觀察到相應的數據，進行分析研究。

數據埋點可以在自己的後台進行收集和統計，也可以藉助第三方數據分析平台，這次主要講解如何利用第三方數據分析平台進行數據埋點。

經過以上步驟，一定能夠通過埋點收集到對分析有用的數據~