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無埋點采用“全部采集，按需選取”的形式，對頁面中所有交互元素的用戶行為進行采集，通過界面配置來決定哪些數(shù)據(jù)需要進行分析，實質(zhì)與“全埋點”并無無實質(zhì)差異。

數(shù)據(jù)基礎(chǔ)夯實與否，取決于數(shù)據(jù)的采集方式。埋點方式多種多樣，按照埋點位置不同，可以分為前端（客戶端）埋點與后端（服務(wù)器端）埋點。其中無埋點是目前較為流行的前端埋點方式之一。

“無埋點”概念已爛大街，而在實際進行事件設(shè)計與實施的過程中，技術(shù)人員有道不盡的愛恨情仇：

• 一方面，無埋點神秘無比，甚至被譽為“最全、最便捷、界面友好、技術(shù)門檻低”的數(shù)據(jù)采集方式；
• 另一方面，運營人員又發(fā)出“為何所采數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫數(shù)值相差這么大？”等各種抱怨。

簡言之，無埋點采用“全部采集，按需選取”的形式，對頁面中所有交互元素的用戶行為進行采集，通過界面配置來決定哪些數(shù)據(jù)需要進行分析，實質(zhì)與“全埋點”并無無實質(zhì)差異。

無埋點的優(yōu)劣勢分析

無埋點的優(yōu)劣勢分析（圖片來源：神策數(shù)據(jù)）

為解釋頗具迷惑性的無埋點概念，筆者總結(jié)了其優(yōu)勢與劣勢。

無埋點優(yōu)勢

1. 可視化展示界面最基本度量，滿足基本數(shù)據(jù)分析需求。無埋點可視化展現(xiàn)界面PV、UV等網(wǎng)站或APP分析的最基本度量，告訴運營人員每個控件被點擊的概率是多大，哪些控件值得做更進一步的分析等。如此有助于企業(yè)了解用戶行為，為進一步數(shù)據(jù)分析指明方向。
2. 技術(shù)門檻低，使用與部署較簡單。無埋點極大程度避免了因需求變更、埋點錯誤等原因?qū)е碌闹匦侣顸c繁復(fù)工作。
3. 用戶友好性強。運營人員可以直接應(yīng)用手指或者鼠標進行操作，自動向服務(wù)器發(fā)送數(shù)據(jù)，避免手工埋點的失誤。

無埋點劣勢

然而，作為前端埋點的方式之一，無埋點有先天缺陷，帶來易用性的同時，也犧牲部分數(shù)據(jù)的采集深度。無埋點的劣勢如下：

1.無埋點只能采集到用戶交互數(shù)據(jù)，且適合標準化的采集，自定義屬性的采集需要代碼埋點來輔助

每個用戶的交互行為均有許多屬性，無埋點無法深入到更細、更深的粒度。例如在電商行業(yè)中，用戶點擊“購物車”是一次交互行為，無埋點會忽略掉用戶信息、商品品類等其它維度信息，此時需要配合代碼埋點來輔助數(shù)據(jù)采集；再如用戶上滑屏幕時，內(nèi)容瀑布流的底部載入、商品或廣告的加載展示、下拉菜單中下拉內(nèi)容的數(shù)據(jù)點擊等情況，這類自定義行為的采集需要代碼埋點輔助實現(xiàn)采集。

由于無埋點僅適合標準的方案采集，一些數(shù)據(jù)分析平臺也開始支持用戶為每個event添加自定義屬性，如此能大大擴展事件分析的效能。值得一提的是，神策數(shù)據(jù)為用戶提供的自定義屬性無數(shù)量限制。

2.無埋點兼容性有限

例如在安卓系統(tǒng)進行埋點時，不同工程師可能會給APP界面中相同的button起不同名稱的ID，當運營人員想篩選出所需數(shù)據(jù)時，不同名稱會給運營人員帶來困擾。另外，由于目前第三方框架較多，如RN框架，容易造成無埋點兼容性問題。

3.無埋點具有前端埋點的固有缺陷

無埋點是前端數(shù)據(jù)采集方式之一，因此具有前端埋點的天然缺陷，如數(shù)據(jù)采集不全面、傳輸時效性較差、數(shù)據(jù)可靠性無法保障等問題。無埋點的技術(shù)原理依賴網(wǎng)站或者APP后端技術(shù)開發(fā)的嚴謹性與規(guī)范性、網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)、網(wǎng)絡(luò)口徑等因素。

以游戲行業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動為例

某游戲技術(shù)負責人將數(shù)據(jù)驅(qū)動理念貫穿游戲設(shè)計與測試的全流程中，保證順暢、優(yōu)質(zhì)的玩家體驗是游戲成功的關(guān)鍵因素。近日，負責人為筆者介紹游戲行業(yè)的數(shù)據(jù)驅(qū)動價值，在談到圍繞數(shù)據(jù)采集準確性、數(shù)據(jù)分析與決策的科學性、數(shù)據(jù)資源安全性等方面分享選型經(jīng)驗時候，他針對前后端埋點做了深入淺出的介紹，具有一定的行業(yè)參考價值，如下：

他表示，前端埋點已是各行業(yè)成熟且廣泛采用的數(shù)據(jù)接入手段，對于分析前段頁面是否合理，分析在后端沒有交互的前端行為等，必須采用前端埋點。然而，他強調(diào)對游戲行業(yè)而言，單純前端埋點存在一些致命弊端。結(jié)合游戲的實際應(yīng)用場景，介紹一二：

?1、玩家行為數(shù)據(jù)前端采集不全面、不準確，錯誤的數(shù)據(jù)易導致決策的非科學性

以PCU（最高同時在線人數(shù)）統(tǒng)計為例。在網(wǎng)絡(luò)游戲領(lǐng)域內(nèi)，PCU是游戲系統(tǒng)運維中衡量系統(tǒng)運行壓力的重要指標，也是游戲受歡迎程度的考量指標。然而，有時玩家已經(jīng)退出游戲，但是連接還在，此時前端采集是不準確的。這樣的數(shù)字不能正確衡量服務(wù)器機器的負載情況、數(shù)據(jù)庫的壓力情況等。如此在后端（服務(wù)器）埋點最為精準，數(shù)據(jù)延遲和丟失的情況幾乎不存在。

2、前端埋點無法應(yīng)對靈活游戲場景的分析需求

如果要調(diào)整玩家行為事件，如任務(wù)副本及其它們的屬性采集方案，前段埋點需要修改客戶端的代碼，則需要一定的事件周期來發(fā)布新版本。負責人介紹：“NPC（非玩家控制角色）狀態(tài)、副本狀態(tài)、經(jīng)濟系統(tǒng)實時狀態(tài)等統(tǒng)計類數(shù)據(jù)，這些前端埋點是無法統(tǒng)計到的，而在后端采集數(shù)據(jù)可根據(jù)實際情節(jié)靈活完成數(shù)據(jù)統(tǒng)計工作。”

因此，游戲行業(yè)數(shù)據(jù)采集方案不能忽略“后端埋點”方式，合理的數(shù)據(jù)埋點才能實現(xiàn)嚴密的科學分析與決策。

總之，數(shù)據(jù)采集方式?jīng)Q定所采集到用戶行為數(shù)據(jù)的深度和粒度。夯實數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，無埋點需要配合前端代碼埋點實現(xiàn)，而前端數(shù)據(jù)采集的固有劣勢，應(yīng)該結(jié)合后端埋點完成。數(shù)據(jù)采集不準、不全、不細容易讓后續(xù)數(shù)據(jù)分析工作陷入“巧婦難為無米之炊”的困境。

綜上所屬，筆者做出如下總結(jié)：

• 數(shù)據(jù)驅(qū)動是第一生產(chǎn)力，數(shù)據(jù)采集非“大全細實”，數(shù)據(jù)驅(qū)動如“空中樓閣”；
• 大數(shù)據(jù)時代≠無埋點時代?！盁o埋點”頂多個是個“萬金油”，功能很多，應(yīng)急抹一抹，想治病還是難。

作者：張喬，神策數(shù)據(jù)內(nèi)容營銷高級經(jīng)理，用戶行為洞察研究院負責人。公眾號：用戶行為洞察研究院

本文由 @張喬-神策? 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。