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通過數(shù)據(jù)埋點(diǎn)，我們能夠看到產(chǎn)品設(shè)計(jì)與功能在數(shù)據(jù)上的反饋，并通過分析其中的數(shù)據(jù)特征驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展。

做了快3年的產(chǎn)品經(jīng)理，相比3年前剛?cè)胄械臅r(shí)，現(xiàn)在的企業(yè)對(duì)產(chǎn)品崗位的要求逐漸趨于理性化。產(chǎn)品經(jīng)理不再是“靠著一個(gè)點(diǎn)子就能改變世界”的玄學(xué)職位，客觀的數(shù)據(jù)與理性的分析越來(lái)越受到大家的重視。

但就我親身感受而言，這種改變還不夠劇烈：一方面體現(xiàn)在多數(shù)人還在“靠感覺、靠經(jīng)驗(yàn)”做感性產(chǎn)品，而非理性產(chǎn)品；另一方面是已經(jīng)意識(shí)到數(shù)據(jù)重要性的大部分產(chǎn)品同學(xué)，在這種大環(huán)境下，很難有機(jī)會(huì)接觸到系統(tǒng)化的學(xué)習(xí)與鍛煉機(jī)會(huì)。

鑒于此，這里想通過文章分享我對(duì)于數(shù)據(jù)分析的一些理解和感受。鑒于涉及內(nèi)容太多，這里先說(shuō)開頭：關(guān)于數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的那點(diǎn)事。

一、那什么是埋點(diǎn)呢？

一句話概括：埋點(diǎn)就是一小段上報(bào)事件的代碼。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是用戶在產(chǎn)品中產(chǎn)生某個(gè)行為之后，設(shè)備或者服務(wù)器把這個(gè)行為以及有關(guān)的一切信息都記錄下來(lái)。

二、為什么埋點(diǎn)很重要？

先一起設(shè)想個(gè)常見場(chǎng)景：

今天，你辛苦做的積分商城終于上線和親愛的用戶見面了。出于對(duì)自己工作的負(fù)責(zé)態(tài)度，你覺得很有必要看看效果，便決定：先看看今天有多少人用了這個(gè)功能吧！于是跑去研發(fā)同學(xué)那，腆著臉讓研發(fā)幫你看看，于是……

“今天？你這個(gè)今天是怎么定義的？給個(gè)具體的時(shí)間吧”

“什么算是人？IMEI/IDFA嗎？還是user_id？又或者其他標(biāo)準(zhǔn)？你先給個(gè)定義”

“這個(gè)‘多少’是個(gè)啥意思？UV還是PV？”

“大哥，怎么算用？點(diǎn)入口嗎？還是進(jìn)到落地頁(yè)？又或者領(lǐng)了積分才算？”

“Oh，舍特，開發(fā)的時(shí)候沒埋點(diǎn)”

……

從上面的場(chǎng)景中，我相信大家一定能切實(shí)體驗(yàn)到這種被研發(fā)靈魂拷問N連擊的痛苦。因此，如果我們僅僅知道要采集哪些數(shù)據(jù)，僅僅掌握一些數(shù)據(jù)分析的技巧，但卻不清楚這些數(shù)據(jù)是如何收集和統(tǒng)計(jì)到的，那么我們對(duì)于數(shù)據(jù)的應(yīng)用不僅會(huì)處處受限，更會(huì)喪失對(duì)數(shù)據(jù)的敏感度。

從另一個(gè)角度來(lái)說(shuō)，埋點(diǎn)也是數(shù)據(jù)分析的完整路徑中必不可少的第一步。在一些大中型公司，這份工作往往會(huì)由獨(dú)立的數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理負(fù)責(zé)，但對(duì)于市場(chǎng)上的大部分中小型公司，產(chǎn)品經(jīng)理就要親自上陣，負(fù)責(zé)埋點(diǎn)的定義和管理了。

到這里，大家應(yīng)該就會(huì)明白兩個(gè)點(diǎn)：

1. 什么是“埋點(diǎn)”？“埋點(diǎn)”是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品收集數(shù)據(jù)的一種基礎(chǔ)且被廣泛應(yīng)用的方法。
2. 為什么要“收集數(shù)據(jù)”？因?yàn)槲覀円@取數(shù)據(jù)支撐后續(xù)的數(shù)據(jù)分析，并最終驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展。

三、怎么理清需要的埋點(diǎn)？

完成了對(duì)埋點(diǎn)的必要性說(shuō)明，以及基本概念定義后，下面分兩部分詳細(xì)介紹一下具體的落地實(shí)施方法：

• 第一部分：確定并梳理清楚需要哪些埋點(diǎn)
• 第二部分：形成埋點(diǎn)文檔記錄并同步

第一部分：確定并梳理清楚需要哪些埋點(diǎn)

梳理埋點(diǎn)的思路和梳理產(chǎn)品方案的思路一致，我們首先要做的，是明確你的需求是什么，這是定性的層面；接著是明確能衡量需求的數(shù)據(jù)指標(biāo)是什么，這是定量的層面；最后才是確定能通過哪些埋點(diǎn)收集到需要的數(shù)據(jù)，從而計(jì)算指標(biāo)、衡量需求。邏輯關(guān)系如下圖：

1.首先是歸納需求。埋點(diǎn)需求一般有兩個(gè)來(lái)源：產(chǎn)品需求的衡量指標(biāo)+業(yè)務(wù)部門的分析需求。通過這個(gè)步驟，我們可以知道收集數(shù)據(jù)的目的是什么。

2.接著是選取指標(biāo)。明確了需求之后，我們就需要選取能夠衡量需求效果的數(shù)據(jù)指標(biāo)，比如頁(yè)面轉(zhuǎn)化率、功能留存率、訪問人數(shù)、訪問頻次分布等等。

3.最后是梳理埋點(diǎn)。梳理埋點(diǎn)這一步最重要的是想清楚三個(gè)關(guān)鍵問題：

• 需要收集哪些數(shù)據(jù)以能夠計(jì)算上一步選取的指標(biāo)
• 觸發(fā)數(shù)據(jù)收集的時(shí)機(jī)是什么時(shí)候
• 需要定義埋點(diǎn)的哪些必要屬性（即需要收集哪些維度的數(shù)據(jù)）

歸納需求和選取指標(biāo)這兩步，單獨(dú)拎出來(lái)是很大的一個(gè)內(nèi)容，這里就不做展開了。這里的重點(diǎn)是幫大家搞懂埋點(diǎn)，因此著重說(shuō)說(shuō)最后一步的“梳理埋點(diǎn)”：

a.首先是確定收集哪些數(shù)據(jù)以計(jì)算需求指標(biāo)

這里提一個(gè)小思路：把指標(biāo)按照數(shù)學(xué)里的加減乘除混合運(yùn)算，拆解成不能再拆的單位變量，那這個(gè)單位變量，就是我們要通過埋點(diǎn)收集的數(shù)據(jù)了，比如“訪問頁(yè)面的獨(dú)立用戶數(shù)”。

b.其次是數(shù)據(jù)收集的時(shí)機(jī)

這里舉個(gè)小例子拋磚引玉：“訪問頁(yè)面的獨(dú)立用戶數(shù)”這個(gè)單位變量中，應(yīng)該在什么時(shí)機(jī)收集頁(yè)面的訪問數(shù)據(jù)呢？答案是都可以，你可以定義為“點(diǎn)擊頁(yè)面入口”就算訪問并開始收集，也可以定義“頁(yè)面加載完畢”再收集，更可以定義為“頁(yè)面加載完畢且停留頁(yè)面內(nèi)至少5秒鐘”才收集。沒有正確答案，只有最能夠幫助你衡量需求效果的方案。

c.最后，還要設(shè)計(jì)出既全面又多維的屬性和屬性值，來(lái)幫助從多個(gè)維度描述一個(gè)埋點(diǎn)，以支撐后續(xù)各種角度的分析需求。

埋點(diǎn)屬性是決定分析深度和廣度的關(guān)鍵因素，關(guān)于如何設(shè)計(jì)出完善的埋點(diǎn)屬性，這里借用最經(jīng)典的一套思維模型就可以解決：4W1H，包括Who、When、Where、How、What，即：【某個(gè)用戶在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)、某個(gè)地方以某種方式完成了某個(gè)具體的事情】

關(guān)于埋點(diǎn)里的“事件”、“屬性”和“屬性值”，這里舉個(gè)例子幫助大家理解：

比如你想分析“買衣服”這件事，于是決定要收集相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)完成分析。

那么，你要分析的“買衣服”就是一個(gè)事件；衣服的顏色、大小、款式和價(jià)格分別從四個(gè)維度描述了這件衣服，這四個(gè)維度就是“買衣服”這個(gè)事件的四個(gè)屬性；

拿其中衣服大小的屬性來(lái)說(shuō)，有M號(hào)、L號(hào)、XL號(hào)等，這些尺碼就是描述“買衣服”這個(gè)事件中，衣服大小屬性的不同屬性值。

大家在進(jìn)行埋點(diǎn)設(shè)計(jì)時(shí)一定要弄清楚這種層級(jí)關(guān)系。

關(guān)于這幾點(diǎn)的概念，大家如果百度一下，也能清晰知道：

事件指的是可以被記錄到的操作和行為

屬性就是對(duì)于一個(gè)對(duì)象進(jìn)行刻畫的維度

屬性值是定義屬性的特征或參數(shù)

通過以上五個(gè)角度對(duì)埋點(diǎn)進(jìn)行拆解和梳理，并結(jié)合可能會(huì)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)分析需求點(diǎn)，基本就能夠設(shè)計(jì)出比較完善的埋點(diǎn)屬性了。

第二部分：形成埋點(diǎn)文檔記錄并同步

關(guān)于數(shù)據(jù)需求文檔（Data Requirements Document，簡(jiǎn)稱DRD），有一種更通俗的叫法：埋點(diǎn)文檔。埋點(diǎn)文檔存在的意義，本質(zhì)上和產(chǎn)品需求文檔一樣，一方面是利用文檔本身的時(shí)效性和易追溯的特點(diǎn)，另一方面也是作為與研發(fā)溝通的工具，充分避免歧義，保證埋點(diǎn)質(zhì)量。

一份合格的埋點(diǎn)文檔，不僅詳細(xì)定義了埋點(diǎn)事件，說(shuō)明了每個(gè)埋點(diǎn)事件的觸發(fā)時(shí)機(jī)、屬性名稱、屬性值類型以及屬性值來(lái)源、埋點(diǎn)方式等內(nèi)容，也詳細(xì)記錄了錄入時(shí)間、埋點(diǎn)狀態(tài)、對(duì)應(yīng)版本和埋點(diǎn)迭代記錄、附加備注等便于管理的內(nèi)容。

這里分享一款Feed流產(chǎn)品的數(shù)據(jù)采集案例，這里建議大家把這個(gè)案例中的埋點(diǎn)文檔復(fù)原下來(lái)，形成自己的“埋點(diǎn)案例庫(kù)”，以方便以后的學(xué)習(xí)和應(yīng)用：

四、【案例分享】如何設(shè)計(jì)分享功能的埋點(diǎn)？

這里以最常見，也最基礎(chǔ)的分享功能，按照前面的方法給大家分享一下我是如何完成一次埋點(diǎn)梳理的。為了方便大家理解，這里拿微信公眾號(hào)文章的分享功能舉例，總體思路如下：

1. 理解數(shù)據(jù)采集的需求目的，并梳理分享的頁(yè)面跳轉(zhuǎn)邏輯。以理解分享的具體價(jià)值和需求場(chǎng)景，知道要去采集什么數(shù)據(jù)才能幫助評(píng)估。
2. 完成指標(biāo)的定義，并根據(jù)指標(biāo)算法來(lái)梳理埋點(diǎn)事件。比如根據(jù)“分享率=分享量 /?訪問量”，就可以定義出“分享頁(yè)面”和“瀏覽頁(yè)面”兩個(gè)行為事件。
3. 圍繞4W1H完善埋點(diǎn)屬性的設(shè)計(jì)，并撰寫埋點(diǎn)文檔。除了支撐數(shù)據(jù)指標(biāo)的計(jì)算需求外，還要能夠支撐實(shí)際工作中可能出現(xiàn)的分析需求。

第一步：通過梳理頁(yè)面邏輯理解業(yè)務(wù)需求

對(duì)于微信公眾號(hào)文章的分享功能，需求目的可以從幾個(gè)層面去理解：

• 對(duì)于公眾號(hào)的作者，通過了解文章的被分享次數(shù)和分享率，可以幫助從側(cè)面評(píng)估文章質(zhì)量以及傳播性，從而幫助作者產(chǎn)出更優(yōu)質(zhì)更有傳播性的文章；
• 對(duì)于公眾號(hào)的讀者，通過分享到不同渠道，完成表達(dá)自我、樹立人設(shè)的同時(shí)，也能夠借助社交推薦，形成基于公眾號(hào)的社交互動(dòng)；
• 對(duì)于微信平臺(tái)，通過了解分享率，戰(zhàn)略層面上可以通過公眾號(hào)完成微信生態(tài)上的內(nèi)部閉環(huán)和外部延伸，功能層面上可以幫助評(píng)估渠道優(yōu)先級(jí)，優(yōu)化分享體驗(yàn)。

假設(shè)通過需求分析，確定了目的是為了幫助評(píng)估公眾號(hào)文章的傳播效果。在明確了具體的業(yè)務(wù)需求后，為了更好地理解需求和指標(biāo)，為后續(xù)埋點(diǎn)設(shè)計(jì)建立基礎(chǔ)，我們就需要梳理一下公眾號(hào)文章分享功能的頁(yè)面邏輯，如下圖：

第二步：定義具體指標(biāo)，并梳理埋點(diǎn)事件和其他分析需求

通過梳理完需求目的和主要頁(yè)面流程之后，我們基本上就能對(duì)需求有一個(gè)比較深刻的理解了。這個(gè)時(shí)候再分別對(duì)數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行定義時(shí)就會(huì)比較順暢，如下表：

從上面對(duì)「微信公眾號(hào)文章的分享率」這個(gè)指標(biāo)的算術(shù)定義，可以發(fā)現(xiàn)是由兩個(gè)單位數(shù)據(jù)指標(biāo)組成：

• 成功分享「書影音檔案」模塊的UV
• 訪問「書影音檔案」模塊的UV

因此不難發(fā)現(xiàn)，這里涉及到兩個(gè)埋點(diǎn)事件：“分享頁(yè)面”、“瀏覽頁(yè)面”。但是否意味著，我們只需要記錄分享人數(shù)和瀏覽人數(shù)這兩個(gè)數(shù)據(jù)就夠了呢？

事實(shí)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。因?yàn)樵跀?shù)據(jù)分析中，很多情況下我們會(huì)嘗試從很多角度去拆解分析數(shù)據(jù)，產(chǎn)生更多分析需求以找到更多對(duì)業(yè)務(wù)的思考和優(yōu)化。但這些數(shù)據(jù)如果沒有及時(shí)統(tǒng)計(jì)到，在我們亡羊補(bǔ)牢前，都無(wú)法再獲取到這些有價(jià)值的數(shù)據(jù)了。比如針對(duì)「分享率」這個(gè)指標(biāo)，可能我們還會(huì)想知道：

• 什么時(shí)間分享的？分享了幾次？
• 分享的是哪篇公眾號(hào)文章？
• 用戶選用的是哪種分享方式或渠道完成的分享？
• 分享是否成功？如果失敗，失敗的主要原因是什么？

*注：關(guān)于是否分享成功這個(gè)需求，由于外部渠道的多樣性，我們假設(shè)成功回傳數(shù)據(jù)并彈出“分享成功”的toast提示就算分享成功。

從上面的例子可以看出，在確定了主干數(shù)據(jù)指標(biāo)后，還要有意識(shí)地提前思考潛在的數(shù)據(jù)分析需求點(diǎn)，這樣不僅可以更全面地幫助理解“分享率”這個(gè)指標(biāo)，支撐不同角度的數(shù)據(jù)分析需求，還可以幫助設(shè)計(jì)一個(gè)結(jié)構(gòu)更靈活的埋點(diǎn)事件，避免后續(xù)的埋點(diǎn)堆砌甚至重構(gòu)。

第三步：圍繞4W1H標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)埋點(diǎn)屬性，產(chǎn)出埋點(diǎn)文檔

通過前面的說(shuō)明，我想大家都意識(shí)到了要收集更多維度的數(shù)據(jù)。那么問題就來(lái)了：既然需要多維度收集數(shù)據(jù)來(lái)支撐可能的分析需求，那我到底應(yīng)該從哪些維度設(shè)計(jì)埋點(diǎn)呢？答案就是前面說(shuō)到的“4W1H標(biāo)準(zhǔn)”。按照這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)去思考，并試著結(jié)合可能的分析需求去設(shè)計(jì)對(duì)應(yīng)的埋點(diǎn)屬性。這里用“分享頁(yè)面”舉個(gè)例子：

Who：用戶ID、昵稱、性別、年齡、來(lái)源等

When：分享的時(shí)間、是不是首日分享、是不是首次分享等

Where：進(jìn)行分享時(shí)的地理位置

How：設(shè)備型號(hào)、操作系統(tǒng)、系統(tǒng)版本、APP版本號(hào)、網(wǎng)絡(luò)類型、分享的渠道、是否分享成功等

What：分享的公眾號(hào)ID、分享的公眾號(hào)文章ID等

通過以上步驟的梳理，我們基本得到了一個(gè)埋點(diǎn)的骨架，最后一步要做的，就是在數(shù)據(jù)需求文檔中，把埋點(diǎn)信息進(jìn)一步填充起來(lái)。這里拿分享頁(yè)面的事件舉個(gè)例子：

*注：如果對(duì)于所有的埋點(diǎn)事件，都有一部分相同的數(shù)據(jù)需要記錄（比如上面的用戶id、時(shí)間、ip、設(shè)備號(hào)、網(wǎng)絡(luò)等等），就可以采用合并省略的方式，作為默認(rèn)必埋的預(yù)置屬性，記錄到開發(fā)埋點(diǎn)規(guī)范里。

對(duì)于自有數(shù)據(jù)管理比較完善的團(tuán)隊(duì)，也會(huì)有自己統(tǒng)一記錄埋點(diǎn)的方式，例如下面這種形式：

通過以上理論分享+案例實(shí)操的方式，和大家分享了我在日常工作中是如何結(jié)合實(shí)際分析需求設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的。

當(dāng)然，其中涉及的一些具體操作方式可能并不適用每一個(gè)團(tuán)隊(duì)，但其中的核心思維倒可以參考一二，畢竟對(duì)于同樣結(jié)合了理性分析和感性思考的數(shù)據(jù)分析工作來(lái)說(shuō)，有邏輯結(jié)構(gòu)的思考方式往往才是最有用的借鑒點(diǎn)。

本文由 @魚頭 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)作者許可，禁止轉(zhuǎn)載。

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