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編輯導(dǎo)讀：數(shù)據(jù)采集是大數(shù)據(jù)的基石，用戶在使用App、微信小程序等各種線上應(yīng)用產(chǎn)生的行為，只有通過埋點(diǎn)才能進(jìn)行采集。本文針對(duì)常見的埋點(diǎn)方案進(jìn)行優(yōu)劣勢(shì)對(duì)比，并給出選型建議，希望對(duì)你有幫助。

數(shù)據(jù)采集是大數(shù)據(jù)的基石，用戶在使用App、微信小程序等各種線上應(yīng)用產(chǎn)生的行為，只有通過埋點(diǎn)才能進(jìn)行采集。沒有埋點(diǎn)，數(shù)據(jù)分析決策、數(shù)據(jù)化運(yùn)營都是無源之水，巧婦難為無米之炊。但很多時(shí)候，“埋點(diǎn)”兩個(gè)字卻成了C端產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)開發(fā)等很多人不愿提及的痛。

曾遇到過，C端產(chǎn)品要出某一新上線功能的數(shù)據(jù)效果作工作匯報(bào)，找到數(shù)據(jù)分析或數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，數(shù)據(jù)同學(xué)問”你埋點(diǎn)了么?”，C端PM一臉懵逼，“埋點(diǎn)不是數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)做的事情么?”。

在數(shù)據(jù)化運(yùn)營時(shí)代，要做用戶行為數(shù)據(jù)分析，都需要了解埋點(diǎn)的流程以及常見的幾種埋點(diǎn)方案的特點(diǎn)與應(yīng)用場(chǎng)景。

一、埋點(diǎn)的作用

微信指數(shù)中，埋點(diǎn)的搜索熱度甚至超過了數(shù)據(jù)分析，主要原因也是用戶行為的數(shù)據(jù)分析必須要依賴于埋點(diǎn)的數(shù)據(jù)采集。埋點(diǎn)對(duì)于產(chǎn)品運(yùn)營的主要作用包括：

1. 產(chǎn)品優(yōu)化分析

粗放式運(yùn)營時(shí)代，產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析主要以宏觀的DAU、MAU、訂單數(shù)、營收等宏觀指標(biāo)為主。只要能了解業(yè)務(wù)整體的經(jīng)營狀況就差不多了。而精細(xì)化運(yùn)營時(shí)代，每一次產(chǎn)品的改版，每一個(gè)頁面按鈕的使用情況，都需進(jìn)行數(shù)據(jù)效果的分析。例如，通過漏斗分析，發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)主路徑用戶流失的主要節(jié)點(diǎn)，針對(duì)流失嚴(yán)重的步驟，進(jìn)行產(chǎn)品或運(yùn)營策略的優(yōu)化。

2. 洞察用戶行為

通過對(duì)每個(gè)頁面或頁面元素的埋點(diǎn)，將用戶的行為路徑串聯(lián)起來，可以清晰的洞察用戶在產(chǎn)品內(nèi)的行為路徑。對(duì)于有多業(yè)務(wù)板塊、多流量入口的業(yè)務(wù)，用戶進(jìn)站后的行為路徑復(fù)雜多樣，通過對(duì)用戶瀏覽軌跡的統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)不同用戶群體的使用路徑，從而針對(duì)不同的路徑設(shè)定差異化的產(chǎn)品策略。

3. 用戶分群與精細(xì)化運(yùn)營

根據(jù)用戶屬性、用戶行為事件，實(shí)現(xiàn)用戶的精細(xì)化分層能力，進(jìn)一步對(duì)不同用戶群體進(jìn)行個(gè)性化的運(yùn)營觸達(dá)。例如，對(duì)瀏覽商品詳情頁多次，但卻未下單的用戶，推送促銷紅包，刺激轉(zhuǎn)化。

4. 渠道策略優(yōu)化

通過App的啟動(dòng)埋點(diǎn)，記錄用戶下載激活的渠道，通過站內(nèi)的行為及轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)，與站外廣告投放歸因數(shù)據(jù)結(jié)合，分析渠道的流量規(guī)模、渠道用戶的質(zhì)量(留存、客單價(jià)、復(fù)購力等)，流量大、質(zhì)量高的渠道擴(kuò)大投放量，反之則減少投入，提升營銷的ROI。

二、埋點(diǎn)埋什么?

在用戶行為分析數(shù)據(jù)埋點(diǎn)中，最常用的模型是事件模型，該包括事件(Event)和用戶(User)兩個(gè)核心實(shí)體，同時(shí)還需要配合內(nèi)容(Item)實(shí)體，才能做更多維度的分析。

1. 事件(event)

每一次瀏覽、頁面按鈕/元素的點(diǎn)擊都是一個(gè)事件，管理事件時(shí)通常按照用戶的行為路徑以及業(yè)務(wù)流程，對(duì)事件進(jìn)行分類管理，例如分為瀏覽事件、點(diǎn)擊事件、以及系統(tǒng)事件等類別。

一次事件完整的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)構(gòu)成如下：在什么時(shí)候，什么位置，做了哪些事情，使用產(chǎn)品為了達(dá)到什么目標(biāo)，他是如何使用的等問題。在埋點(diǎn)開發(fā)時(shí)，要有能夠標(biāo)識(shí)唯一事件的ID標(biāo)識(shí)、事件描述信息、以及事件的屬性信息，事件的屬性主要包括用戶屬性和內(nèi)容屬性。

2. 用戶(User)屬性

每一次事件對(duì)應(yīng)一個(gè)獨(dú)立的用戶實(shí)體，用戶的畫像(profile)信息構(gòu)成了事件最重要的屬性信息，例如用戶的設(shè)備屬性、地域?qū)傩浴⑿詣e、年齡等

3. 內(nèi)容(Item)屬性

事件的操作實(shí)體一般是內(nèi)容或內(nèi)容的集合，例如瀏覽某一頁面，或某個(gè)商品，在埋點(diǎn)統(tǒng)計(jì)時(shí)，需要記錄頁面(page)、區(qū)塊位置(Block)、元素(item)。

4. 埋點(diǎn)需求怎么提

例如，團(tuán)購App新上線了金剛位，來進(jìn)行不同業(yè)務(wù)品類的流量分發(fā)。金剛位內(nèi)容可能不同用戶看到的是不一樣的，在實(shí)際分析時(shí)，平臺(tái)運(yùn)營側(cè)，偏重于按照位置分析，看哪一個(gè)位置的點(diǎn)擊效果好，而品類運(yùn)營則會(huì)聚焦于內(nèi)容哪一個(gè)品類的轉(zhuǎn)化更好。埋點(diǎn)需求的關(guān)鍵要素包括：

• 事件名：點(diǎn)擊金剛位
• 事件ID:clickjingangwei
• 事件類型：click
• 頁面:首頁homepage
• 區(qū)域：金剛區(qū)
• 元素：item位置、item內(nèi)容
• 平臺(tái)：微信小程序、APP(android、iOS)、PC
• 應(yīng)用版本：8.0.1
• 用戶屬性：城市、設(shè)備機(jī)型等SDK可以采集的通用屬性

以上僅做示例，實(shí)際上，每個(gè)公司的埋點(diǎn)模型定義的字段是不一樣的，對(duì)于可以SDK默認(rèn)收集的字段不需要提需求，僅對(duì)可以明確定義唯一事件的內(nèi)容進(jìn)行說明即可。

三、常見的埋點(diǎn)方案對(duì)比分析

1. 代碼埋點(diǎn)

代碼埋點(diǎn)是最早的埋點(diǎn)方式，根據(jù)業(yè)務(wù)的分析需求，將埋點(diǎn)的采集代碼加入到應(yīng)用端。按照埋點(diǎn)實(shí)施方，又分為前端(客戶端)埋點(diǎn)和后端(服務(wù)端)埋點(diǎn)兩種類型。

1）客戶端埋點(diǎn)

由前端開發(fā)手動(dòng)定義數(shù)據(jù)采集時(shí)機(jī)、內(nèi)容等將數(shù)據(jù)采集的代碼代碼段加入到前端業(yè)務(wù)代碼中，當(dāng)用戶在前端產(chǎn)生對(duì)應(yīng)行為時(shí)，觸發(fā)數(shù)據(jù)采集代碼。

優(yōu)點(diǎn)：

• 按需埋點(diǎn)，采集數(shù)據(jù)更全面，幾乎可覆蓋所有數(shù)據(jù)采集場(chǎng)景
• 行為數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可充分聯(lián)合分析

缺點(diǎn)：

• 延遲上報(bào)，數(shù)據(jù)丟失率高(5%-10%)
• 需要客戶端發(fā)版，用戶端更新App
• 埋點(diǎn)開發(fā)工作量大
• 埋點(diǎn)流程需要多方協(xié)作，容易漏埋、錯(cuò)埋

適用場(chǎng)景：

全面分析用戶在客戶端的操作行為，對(duì)于一些電商交易類的產(chǎn)品，需要把行為和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)充分結(jié)合分析

2）服務(wù)端埋點(diǎn)

由服務(wù)端開發(fā)將埋點(diǎn)采集代碼加入到后端服務(wù)請(qǐng)求中，當(dāng)用戶前端操作請(qǐng)求服務(wù)端數(shù)據(jù)時(shí)，按照約定規(guī)則觸發(fā)埋點(diǎn)代碼

優(yōu)點(diǎn)

• 按需埋點(diǎn)，采集數(shù)據(jù)更全面，幾乎可覆蓋所有數(shù)據(jù)采集場(chǎng)景
• 行為數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可充分聯(lián)合分析
• 數(shù)據(jù)采集實(shí)時(shí)上報(bào)，準(zhǔn)確性高，丟失率低
• 服務(wù)端更新，不需要客戶端發(fā)版或用戶更新版本

缺點(diǎn)

• 純前端操作不觸發(fā)服務(wù)請(qǐng)求的按鈕點(diǎn)擊無法采集數(shù)據(jù)
• 埋點(diǎn)開發(fā)工作量大
• 埋點(diǎn)流程需要多方協(xié)作，容易漏埋、錯(cuò)埋

適用場(chǎng)景：

對(duì)于一些非點(diǎn)擊、不可見的行為，或者要獲取用戶身份信息、更多的業(yè)務(wù)相關(guān)的屬性信息。如果前后端都可以采集到，優(yōu)先后端埋點(diǎn)

2. 全埋點(diǎn)

全埋點(diǎn)也有稱之為無埋點(diǎn)或無痕埋點(diǎn)的，主要是將埋點(diǎn)采集代碼封裝成標(biāo)準(zhǔn)的SDK，應(yīng)用端接入后，按照SDK的采集規(guī)則自動(dòng)化地進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和上報(bào)

優(yōu)點(diǎn)：

• 接入SDK后，可自動(dòng)采集數(shù)據(jù)，無需按需開發(fā)，節(jié)省開發(fā)成本
• 頁面可見元素均可自動(dòng)采集，數(shù)據(jù)更全面
• 埋點(diǎn)流程簡單，業(yè)務(wù)使用埋點(diǎn)系統(tǒng)自助定義事件，新增埋點(diǎn)需求無需業(yè)務(wù)開發(fā)參與

缺點(diǎn)

• 動(dòng)態(tài)頁面或頁面不可見行為數(shù)據(jù)無法采集
• 和業(yè)務(wù)強(qiáng)相關(guān)的屬性信息采集困難
• 數(shù)據(jù)全部采集，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)壓力大

適用場(chǎng)景：

業(yè)務(wù)場(chǎng)景簡單，如工具、應(yīng)用類的產(chǎn)品，或者業(yè)務(wù)發(fā)展初期，產(chǎn)品快速迭代需求比精細(xì)化分析優(yōu)先級(jí)更高，只需要分析簡單的PV、UV

3. 可視化埋點(diǎn)

默認(rèn)不采集數(shù)據(jù)，當(dāng)數(shù)據(jù)分析人員通過設(shè)備連接用戶行為分析工具的數(shù)據(jù)接入管理界面，在頁面可視化定義需要采集的位點(diǎn)后下發(fā)采集請(qǐng)求，采集代碼生效

優(yōu)點(diǎn)：

• 默認(rèn)不上報(bào)數(shù)據(jù)，可視化圈選才按需觸發(fā)埋點(diǎn)，節(jié)約存儲(chǔ)和傳輸成本
• 業(yè)務(wù)可視化圈選，埋點(diǎn)操作簡單方便

缺點(diǎn)

• 數(shù)據(jù)只在埋點(diǎn)圈選定義之后才有，歷史數(shù)據(jù)無法回溯
• 只能覆蓋基本的點(diǎn)擊、展示等用戶行為，和業(yè)務(wù)強(qiáng)相關(guān)的屬性信息采集困難

適用場(chǎng)景：

業(yè)務(wù)場(chǎng)景簡單，如工具、應(yīng)用類的產(chǎn)品，或者業(yè)務(wù)發(fā)展初期，產(chǎn)品快速迭代需求比精細(xì)化分析優(yōu)先級(jí)更高，只需要分析簡單的PV、UV

四、總結(jié)：如何選擇埋點(diǎn)方案

從幾種埋點(diǎn)方案的對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)，沒有一種方案是可以完美解決所有問題的。因此在實(shí)際選擇時(shí)，要結(jié)合業(yè)務(wù)形態(tài)(強(qiáng)交易流程類的還是內(nèi)容娛樂消費(fèi)類)、企業(yè)發(fā)展階段(發(fā)展初期，產(chǎn)品迭代需求強(qiáng)于全面的精細(xì)化分析需求)多個(gè)方面因素綜合考慮。

目前最常用的方案是代碼埋點(diǎn)+全埋點(diǎn)組合使用。即用全埋點(diǎn)統(tǒng)計(jì)App(小程序)內(nèi)用戶基礎(chǔ)的行為事件的PV/UV等數(shù)據(jù)，用代碼埋點(diǎn)補(bǔ)充全埋點(diǎn)無法覆蓋的場(chǎng)景，最終實(shí)現(xiàn)全面的精細(xì)化用戶行為分析。在數(shù)據(jù)產(chǎn)品方面，配套的需要有埋點(diǎn)管理系統(tǒng)的支持，將埋點(diǎn)工作流轉(zhuǎn)、埋點(diǎn)信息管理平臺(tái)化。

#專欄作家#

數(shù)據(jù)干飯人，微信號(hào)公眾號(hào)：數(shù)據(jù)干飯人，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。專注數(shù)據(jù)中臺(tái)產(chǎn)品領(lǐng)域，覆蓋開發(fā)套件，數(shù)據(jù)資產(chǎn)與數(shù)據(jù)治理，BI與數(shù)據(jù)可視化，精準(zhǔn)營銷平臺(tái)等數(shù)據(jù)產(chǎn)品。擅長大數(shù)據(jù)解決方案規(guī)劃與產(chǎn)品方案設(shè)計(jì)。

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