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做產(chǎn)品的同學在產(chǎn)品上線后經(jīng)常離不開一個詞，數(shù)據(jù)分析。那么要如何進行數(shù)據(jù)分析呢？不妨先問自己這么幾個問題。

1. 你要分析什么問題？是找問題還是驗證？
2. 關(guān)于這些問題你需要哪些數(shù)據(jù)？
3. 這些數(shù)據(jù)從哪里來？

要怎么解決這些問題呢？答案是數(shù)據(jù)埋點。首先通過產(chǎn)品定位及目標來確定自己需要哪些數(shù)據(jù)，其次通過在產(chǎn)品各個流程環(huán)節(jié)中設(shè)置數(shù)據(jù)埋點，最后，當用戶使用產(chǎn)品時，后臺就能源源不斷地接收到數(shù)據(jù)了。

那么，問題又來了。如何做好數(shù)據(jù)分析的第一步，數(shù)據(jù)埋點呢？還是從三個問題來回答

1.數(shù)據(jù)埋點是什么？

初級的數(shù)據(jù)埋點：在產(chǎn)品流程關(guān)鍵部位植相關(guān)統(tǒng)計代碼，用來追蹤每次用戶的行為，統(tǒng)計關(guān)鍵流程的使用程度。

中級的數(shù)據(jù)埋點：在產(chǎn)品中植入多段代碼追蹤用戶連續(xù)行為，建立用戶模型來具體化用戶在使用產(chǎn)品中的操作行為。

高級的數(shù)據(jù)埋點：與研發(fā)及數(shù)據(jù)分析師團隊合作，通過數(shù)據(jù)埋點還原出用戶畫像及用戶行為，建立數(shù)據(jù)分析后臺，通過數(shù)據(jù)分析、優(yōu)化產(chǎn)品。

2.為什么要做數(shù)據(jù)埋點？

一個簡單的邏輯：你不做數(shù)據(jù)埋點，你就做不了數(shù)據(jù)分析。你不做數(shù)據(jù)分析，你就會不知道產(chǎn)品上線情況。你不知道產(chǎn)品上線情況，你產(chǎn)品就會做差。你產(chǎn)品做差，你的業(yè)績就會不好。你業(yè)績不好你就會被辭，你被辭就會沒錢。你沒錢就會去睡馬路。你睡馬路你就可能會被車撞，你被車撞就會…

所以為了不被車撞，一定要做好數(shù)據(jù)埋點！

3.怎么做好數(shù)據(jù)埋點？

（1）數(shù)據(jù)埋點的內(nèi)容

數(shù)據(jù)埋點可以分為產(chǎn)品內(nèi)部埋點和市場埋點，內(nèi)部埋點通常分析用戶使用產(chǎn)品的行為及流程，提升用戶體驗。市場埋點分析該產(chǎn)品在市場上的表現(xiàn)及用戶使用場景，如產(chǎn)品在不同市場和地域的下載量，不同地域人群使用時間等等。

產(chǎn)品流程通常分為主干流程和分支流程，所以相應(yīng)的數(shù)據(jù)埋點可以分為主干埋點和分支埋點，數(shù)據(jù)埋點通常不會一步搞定，在產(chǎn)品的第一次上線時通常會埋以下幾個點：PC&Web端會統(tǒng)計產(chǎn)品的PV/UV，注冊量，主要流程頁面之間的轉(zhuǎn)化率、日活人數(shù)等等。而移動端還要統(tǒng)計產(chǎn)品在Appstore，各大安卓市場的下載量。

第二次埋點會根據(jù)產(chǎn)品目標及上線后的問題進行分析。比如，當你發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品首頁的UV很高， 注冊量卻非常低，你就需要分析出用戶在首頁的行為，如30%的用戶退出了產(chǎn)品，60%的用戶進入了注冊頁，但只有1%的用戶注冊了該產(chǎn)品。這也就意味著，注冊流程可能出現(xiàn)了問題，需要進一步細化注冊各個流程，增加數(shù)據(jù)埋點，分析各個流程之間的轉(zhuǎn)化率，找到產(chǎn)品出現(xiàn)的問題并解決。

具體到自己的產(chǎn)品，怎么數(shù)據(jù)埋點，就需要根據(jù)自己產(chǎn)品的任務(wù)流及產(chǎn)品目標來設(shè)計。這是一個由粗到細，優(yōu)化迭代的過程。

（2）分析方法

任務(wù)流程分析法：根據(jù)產(chǎn)品設(shè)計的任務(wù)流，在任務(wù)流開始和結(jié)束處埋點，分析用戶處理任務(wù)的情況。

頁面轉(zhuǎn)化分析法：統(tǒng)計相關(guān)頁面的轉(zhuǎn)化率及頁面元素點擊率，分析用戶行為。

情景分析法：列出各種用戶使用場景，自己或多人體驗不同場景下產(chǎn)品的使用流程，尋找依據(jù)設(shè)立數(shù)據(jù)埋點，通過數(shù)據(jù)反饋驗證用戶行為。

（3）數(shù)據(jù)埋點的方式

目前主流的數(shù)據(jù)埋點方式分為兩種：

• 第一種：自己公司研發(fā)在產(chǎn)品中注入代碼統(tǒng)計，并搭建起相應(yīng)的后臺查詢。
• 第二種：第三方統(tǒng)計工具，如友盟、百度移動、魔方、App Annie、talking data等。

最后，還是要說，數(shù)據(jù)埋點是產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，也是個循序漸進的過程?；A(chǔ)的數(shù)據(jù)分析并不難，讓數(shù)據(jù)來驅(qū)動產(chǎn)品迭代。

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