项目中如何进行数据埋点

‘壹’ “知道如何埋数据点，取数据”是什么意思

数据埋点分三个阶段：

初级的数据埋点：在产品流程关键部位植相关统计代码，用来追踪每次用户的行为，统计关键流程的使用程度。

中级的数据埋点：在产品中植入多段代码追踪用户连续行为，建立用户模型来具体化用户在使用产品中的操作行为。

高级的数据埋点：与研发及数据分析师团队合作，通过数据埋点还原出用户画像及用户行为，建立数据分析后台，通过数据分析、优化产品。

埋点的意义：数据埋点为了统计分析的需要，对用户行为的每一个事件进行埋点布置，并对这些数据结果进行分析，进一步优化产品或指导运营。

‘贰’ 数据分析入门 初识数据埋点

数据分析入门：初识数据埋点
计划将实际工作中最高频的与数据相关的一些工作经验以及技巧与大家做一个交流沟通，初步计划整体分6-8篇文章、每篇1-2周的频率由外到里，由浅入深，并伴随实际工作中案例系统性的分享。根据看官老爷的反应调整后面要写的内容，以及更新文章的速度。
埋点概述
数据埋点是数据产品经理、数据运营以及数据分析师，基于业务需求（例如：CPC点击付费广告中统计每一个广告位的点击次数），产品需求（例如：推荐系统中推荐商品的曝光次数以及点击的人数）对用户行为的每一个事件对应的位置进行开发埋点，并通过SDK上报埋点的数据结果，记录数据汇总后进行分析，推动产品优化或指导运营。
埋点分析，是网站分析的一种常用的数据采集方法。数据埋点分为初级、中级、高级三种方式。数据埋点主流部署的方式有：
私有化部署（即部署在自己公司的服务器上，如果期望提高数据安全性，或者定制化的埋点方案较多，则适合私有部署，并开发一套针对自己公司定制化的数据后台查询系统保证数据的安全性和精确性，缺点是成本较高）。
接入第三方服务，比如国内的某盟和国外的GA（Google Analytics）统计，在以后的文章中会单独介绍，此处不再展开。（优点是成本较低，部分基础服务免费，缺点是：数据会存在不安全的风险，另外一个就是只能进行通用的简单分析，无法定制化埋点方案）
此处只展开初级：在产品、服务转化关键点植入统计代码，据其独立ID确保数据采集不重复（如收藏按钮点击率）；
主要的埋点事件分类：
点击事件：
点击事件，用户点击按钮即算点击事件，不管点击后有无结果；如下图红框标注所示，点击一次记一次。
曝光事件：
成功打开一次页面记一次，刷新页面一次记一次，加载下一页新页，加载一次记一次。home键切换到后台再进入页面，曝光事件不记；
页面停留时间事件：
表示一个用户在X页面的停留时长记为停留时长。例如：小明9:00访问了X网站首页，此时分析工具则开始为小明这个访问者记录1个Session（会话）。接着9:01小明又浏览了另外一个页面列表页，然后离开了网站（离开网站可以是通过关闭浏览器，或在地址栏键入一个不同的网址，或是点击了你网站上链接到其他网站的链接……）为了简单，我们把这个过程当做一个Session。
则最终小明在首页的页面停留时间：
（Time on Page，简称Tp）Tp(首页) = 9:01 – 9:00 = 1 分钟
When？什么时间做？
产品经理的需求来源众多，可能来自一线市场人员，可能来自身旁油腻的领导。可能来自用户反馈的一条吐槽…无论需求来自哪里，首先要搞清楚的就是这个需求涉及的问题：
在什么样的场景下？
面向哪些目标用户？
解决了哪些问题？
带来了什么价值？
梳理清楚问题后，拆分问题：
哪些是主要问题？
哪些是次要问题？
重不重要？
紧不紧急？
将每个问题拆解后下一步就是带着PRD文档找亲爱的数据分析师童鞋与产品经理汪一起沟通，解决以下问题：
每个问题应该怎么量化？
量化指标是什么？
怎么通过数据定义每个问题以及整个需求的成功与否？
有哪些辅助指标？
定义好数据指标后，此时则需要数据产品或者数据分析师定义埋点。
How?怎么定义埋点？
无规则不成方圆，良好的定义规范可以帮助埋点相关人员更好的维护，以及理解，极高的提升工作效率，降低推倒重来的风险，基于此分享一份埋点的定义规范帮助各位看官老爷以后维护自己产品的埋点。
使用此规范后，本汪一人就可以维护一个APP版本（包含点击事件、曝光事件、停留事件）累计1500多个埋点，井然有序，完全不会乱。
（怀念那些加班维护埋点跑数的日日夜夜，让我与看门大叔成了挚友，结下了深厚的友谊。咳咳，此处应该有掌声…）
埋点分类概述：
首先从事件属性这个维度上分为三份Excel（点击事件表、曝光事件表、停留事件表）
其次每一个事件表中新建三份子表（Sheet）,以点击事件表为例拆分为：首页事件集合、列表页事件集合、详情页事件集合
每当APP发布新版本时，从上一个版本的埋点中做一份Copy,新版本中新增了哪些埋点，删除了哪些埋点？都用不同的颜色，或者时间标记进行标注说明。
真实环境中分类更为复杂，仅以上面例子说明分类思路，各位看官老爷可以根据业务需求做针对自己产品更合适的分类。
字段明细：
功能字段：
用于说明当前埋点是在哪个页面的哪个功能。例如：收藏功能，对应功能字段名：自定义为我的收藏
中文名字段：
用于描述X功能模块内X位置，例如起名叫：收藏功能-文章收藏
事件类型字段：
用于说明当前埋点是点击事件还是曝光事件还是其他
事件ID字段：
如果是自己公司开发的数据查询系统，则每一个埋点都对应一个事件ID，上线后用于拿着事件ID去后台取数使用。事件ID的命名规范：事件英文简写_哪一端的产品_产品名称简写_页面名称_模块名称_功能名称。
例如：点击事件_APP端_二手车_个人中心_收藏_文章收藏 对应事件ID== click_app_2sc_ Personal Center_ Collection_ Article Collection
如果是用的第三方统计工具：例如某盟，同理定义好事件ID，上线后去X盟后台，输入事件ID查询相应的数据。
Key字段与value字段：
当一个埋点对应不同类型的多种位置的埋点时，则需要命名当前埋点的key参数与value参数，一个key可以对应1个value或者多个value,但一个value不能对应多个key.只能对应唯一的一个key 例如：二手车信息网站有2个关键按钮，一个是砍价按钮，一个是拨打电话按钮，但是在多个频道中每个频道都有多个砍价按钮多个拨打电话按钮，在这样的场景下就可以设计2个KEY值：
key01=source用于标记当用户点击了一次按钮后是在哪个频道的页面点击的这个按钮X value01=X1，value2=X2用于标记不同位置同属性的按钮。
Key02=type用于标记用户是点的砍价还是点的拨打电话按钮，例如：01value用于标记砍价按钮，02value对应的拨打电话按钮。
记录规则字段：
定义什么情况下触发埋点，例如：在列表页点击一次记录一次
备注：
用于描述当前埋点什么时间新增？什么时间修改过？原因？什么时间被删除？谁删除的？等信息记录，此处好多看官可能以为写不写无所谓，但是为了信息的完整性和可追溯性最好每一次变动都要备注。

‘叁’ 数据埋点技巧

移动互联网时代，无论是Android、iOS还是小程序，都有很多成熟的解决方案，无需花费很多的时间去处理埋点的事情，而且基于第三方提供的SDK进行埋点，在数据处理和分析上也有很大的优势。

但是在之前的PC互联网时代，除了网页端有网络统计、谷歌分析等，客户端的埋点似乎没有一套能拿出来可供大家讨论的解决方案，我就基于我的工作经验和理解，给大家分享一下PC客户端的埋点。

PC客户端的埋点

首先，在PC上，我们得知道我们需要统计些什么内容。

一个PC客户端，无论是工具类的还是内容类的，我们都希望知道我们提供的服务的效果。那么，我们从一个客户端安装、运行到最终被卸载来看看。

就拿产品使用较多的工具“Axure RP”来举例吧。如果“Axure RP”是我们自己的软件，首先我们需要知道被安装了，之后，我们关注激活情况，也就是使用，到最后，被卸载了，这一整个环节，构成了一个生命周期。 重点来了，对于这个生命周期，所有你想知道的关于“Axure RP”的情况你都可以统计到。

1.软件的安装

在PC客户端安装的过程中，流程一般是这样的：①运行安装包②弹出安装界面提供给用户操作③执行安装过程-写注册表、启动项、计划任务等④执行安装过程-创建安装的文件夹（③和④可以交换）。

在这个环节，我们一般需要知道：

安装包被运行了

在安装界面用户做了哪些操作

我们的安装过程是否正常执行

我们最终是否安装成功

在PC上，只要我们的安装包运行起来了，无论是弹出安装界面、写注册表还是创建文件，这些都是安装包可以控制的，所以我们能通过安装包进程，将整个安装环节的所有数据记录下来发送到我们的后台并记录下来 （这里要重点记住，由于安装是一次性的动作，所以统计一定要发实时的） 。

2.软件的使用

软件的使用，包括启动软件、使用功能和退出软件。

在PC上，软件的启动有很多种方式，例如开机自启动、计划任务、手动点击快捷方式，我们继续以“Axure RP”举例，当我们装上了“Axure RP”后，会在桌面、开始菜单中，创建快捷方式（有些程序会在任务栏上也创建），同时，会将后缀名为“rp”的文件默认打开方式调整为“Axure RP”。

对于启动， 我们就有了三种方式：桌面快捷方式、开始菜单快捷方式和默认软件打开，所以我们需要统计软件是否被启动了，是如何启动的。

对于使用功能， 当软件运行起来后，其进程就会启动，这个时候就跟移动端的应用类似，我们需要统计一系列事件，每个功能的使用情况、功能状态、付费、登录等一系列信息（区别于移动端的是，在PC上一般这些统计都是做单点统计，例如统计弹窗的弹出、功能的点击、某个状态，对于相互关联的一组事件统计是比较复杂的，需要定义结构体，在一条统计中包含很多组字段信息，因为没有成熟的SDK集成，所以基本都要自己定义埋点，复用性较差）。

这部分统计分为公共统计和专用统计。公共统计就是基本信息，常用的是用户标识、用户基本信息、计算机硬件信息和其他的可复用的；专用统计就是针对你的功能，你想了解哪些情况，针对性进行埋点统计。

对于软件退出， 这就比较简单了，是正常退出还是异常退出？软件使用了多久退出？

3.软件的卸载

软件卸载的流程包括启动卸载程序、用户操作、删除注册表及文件等操作、完成卸载。

在这个过程中，我们主要关注两方面的信息，一方面是用户怎么卸载的？是主动使用卸载程序，还是通过一些管理软件进行卸载；另一方面是用户为什么要卸载，这个时候我们可以在卸载的界面中给用户提供选择，以获取用户的反馈。

该怎么埋点

1.埋点的分类

（1）时效性

PC客户端一般情况下都比较复杂，子功能很多，可统计的内容很多，为了节省带宽，我们不可能每次都实时将数据传输回来，而且很多时效性不是很强的功能没有必要实时上报。

实时统计

当功能触发时或达到一定条件，立即将统计回传，一般情况下用于时效性比较强的功能，例如活跃统计、营收类统计，我们需要实时分析并调整策略。

延时统计

统计不立即回传，将统计积累，达到一定的条件或者一定的时间，统一将这部分统计回传，一般情况用于时效性不强的功能，例如采集设备信息、获取某些功能的状态、常规功能的统计，这部分统计使用范围比较广，一般都是隔日发送，有一天的延迟，统计的信息晚一天不会对分析产生较大的影响。

（2）埋点的作用

常规的基础统计

每次统计都需要发送，可以理解为公用统计，这部分统计是将几乎所有的统计都需要的部分包括进来，封装成一个统一的部分，每次发送统计都会带上这些内容，方便管理，节省后续埋点时间。

功能统计

针对特定功能，当功能被使用或者生效的时候，我们需要统计效果或者状态，可以理解为专用统计，不同于移动端，PC一般没有第三方提供的SDK，需要每个专用统计自己埋点，维护大量的统计内容，不过在一个公司内部，可以统一设计规范，方便维护。

（3）数据类型

结构体

统计连贯的事件，各项信息之间的关联很重要。

计数

统计某个行为发生的次数。

字符串

统计内容。

整形

统计数值，也可用来统计状态。

布尔型

统计需要判断的类型，一般使用场景较少，为了方便计算，大部分被整形和字符串替代。

2.数据埋点实例

（1）软件安装

场景：统计安装过程中的信息

（2）软件的使用

场景：软件启动后，用户使用了分享功能，将自己做的原型分享到了云端，最后用户关闭了软件。

要注意的是，软件启动和关闭，看需要是可以调整的，如果你只是想知道是不是启动了，来判断活跃，那么仅仅需要启动的时候发送个整型的值标识即可；如果想知道更详细的信息，比如启动方式、启动时间等等，可以定义结构体，将这一刻更多的信息发送回来，可灵活定义。

（3）软件卸载

卸载跟软件安装类似，这里就不赘述了。

在这里，如果希望收集用户的卸载原因，可以定义一个字符串，将用户填写的内容上报，这种形式的数据如果太多，不太利于分析，所以看产品情况可灵活设置。

‘肆’ 移动应用如何埋点收集什么数据以便于统计分析

要理解怎么做的问题，依然还是要从认清是什么开始：

一、什么是数据埋点

数据埋点让产品或运营等相关人员能按照具体的需求，定制性地统计较为复杂的用户数据。例如想要追踪用户的行为，观察页面相关点击数据，关键路径转化率，分析某个事件活动效果时，就需要事先进行数据埋点，APP上线后才能观察到相应的数据，进行分析研究。

数据埋点可以在自己的后台进行收集和统计，也可以借助第三方数据分析平台，这次主要讲解如何利用第三方数据分析平台进行数据埋点。

经过以上步骤，一定能够通过埋点收集到对分析有用的数据~