本文適于新人閱讀，作者簡略說明了用戶屬性、事件、埋點的定義與使用方法。

用戶屬性、事件、埋點是產品工作中常見的名詞，但是對于新接觸這些概念的同學來說，其實并不特別好理解。接下來想用下面的內容，將這些概念說明白。

一、生活案例

假設你是一家便利店的老板，有三個固定的客戶，他們每周都會到你的店鋪里購買一些東西，然后你想多賺一些錢，接下來你會怎么做呢？

經過思考，你覺得用戶的消費金額是一個重要的參考指標，于是開始記錄每位用戶的消費金額，一周后得到了如下賬單:

從賬單中可以明顯的看出用戶三的消費水平最高，其次是用戶二與用戶一。

然后，你根據用戶的消費記錄，制定了一套評判消費水平高低的標準，如下所示:

根據剛才的標準，這三位用戶的消費水平如下表所示：

而且有了這套標準，你不僅能夠衡量當前三位用戶的消費水平，還能衡量未來的潛在用戶，你會根據用戶不同的消費水平制定不同的銷售策略與服務標準，提升便利店的流水與利潤。

經過上述操作，你在心中為每個用戶都貼上了標簽：消費水平，而標簽的具體值則由用戶每周的消費行為決定，例如用戶周甲周一消費了90元，那對應的消費水平為低，若周二用戶甲又消費了250元，則甲的消費水平就變成了高。

其中標簽就是后文重要的概念之一：用戶屬性。

標簽的值由特定的行為決定，與其他行為無關，消費水平高低由購買行為決定，與尋找商品、投訴等行為無關。而這些行為則是后文中事件 概念的雛形。

上述過程還能挖掘出很多信息，例如用戶的消費水平的高低雖然只與購買行為有關，但消費水平的值一旦確定了，之后該用戶的其他行為都會體現出這個標簽值。例如，消費水平高的用戶在排隊時，店家可能會優先讓他們先結算（俗稱VIP窗口），消費水平高的用戶在咨詢店家時，受到的態度與服務大概率也是最好的。

另外，對于一個用戶來講，標簽的最新值才最有意義。正如上文中的用戶甲，一旦消費水平由低變成了高，那之前低消費水平的標簽值基本上就沒多少參考價值了。

通過便利店銷售的案例，引出了『用戶屬性』與『事件』的概念，這里可以簡單地將用戶屬性理解為用戶標簽，而事件就是用戶行為。

二、用戶屬性

用戶屬性是用戶狀態與標簽的記錄，由指定的事件賦值/更新，屬性的最新值會伴隨著之后的所有事件發送至統計平臺。用戶屬性的定義來源不同，由統計平臺定義的屬性被稱為固定屬性，由我們定義的用戶屬性被稱為自定義屬性。

2.1 自定義屬性

自定義屬性是我們為用戶設定的標簽，多數情況下，標簽值由特定行為決定，案例中我們定義了『消費水平』標簽，有高、中、低三個值，用戶每周消費超過300，會為自己貼上了『高』的標簽，小于100，會自己貼上了『低』的標簽。

有些『自定義屬性』的值一旦確定就不再改變，例如用戶編號屬性，編號值取決于用戶的注冊順序，用戶一旦完成注冊行為，其編號就確定不變了。

這種不受用戶行為改變的自定義屬性還有『AB分組』，『新老用戶』等。

2.2 固定屬性

固定屬性是用戶自身固有標簽，例如性別、出生地、年齡、學歷等，這類標簽一旦確定，基本上終身不變或者變更速度極慢，它們由『統計平臺』自動搜集。

2.3 用戶屬性小結

再次強調『自定義屬性』與『行為』之間的關系：自定義屬性由我們自己定義，例如『消費水平』，屬性值由特定的行為決定。例如，決定『消費水平』高低的是『購買』行為，而且『消費水平』的值會隨著購買行為變化。一旦用戶屬性被賦值，該用戶屬性值會被之后的其他行為所體現。

三、事件表示用戶行為

事件在使用軟件/網站過程中，事件是用戶具體操作的記錄，例如按鈕的點擊、頁面的顯示。而我們往往使用一個或多個事件來表用戶行為。

3.1 網絡購買案例

以網絡商城購買行為為例，購買行為的步驟可以簡單概述為：選中商品→提交訂單→付款→確認訂單。

而每個步驟包含的具體操作如下所示：

1. 選中商品：進入到商品列表頁→點擊某個商品選項→進入到該商品的詳情頁
2. 提交訂單：點擊『提交訂單按鈕』
3. 付款：彈出『支付彈窗』→點擊『立即支付按鈕』
4. 確認訂單：進入到訂單詳情頁→點擊『訂單確認按鈕』

我們可以根據需求，使用事件記錄上述流程中所有操作或部分操作。

3.2 事件發送機制

在實際工作中，產品經理會定義事件名稱與觸發時機，然后交付給開發，示例表格如下

開發的同學在看到這張表格之后，會在代碼中寫入對應的邏輯，用戶在使用商城的過程中，『支付彈窗』彈出時，名為pay_pop_show字符串會通過網絡發送到統計平臺；點擊『立即支付』按鈕時，名為pay_btn_click的字符串也會發送至統計平臺。

將事件邏輯寫入代碼的過程，也被稱之為『埋點』。

3.3 鍵值對

在剛才的表格中，除了事件名，pay_btn_click事件還帶有一個鍵值對，其中key（鍵）為amount，value（值）為本次購買的金額。因為我們不僅要記錄『立即支付』按鈕的點擊操作，還需要記錄用戶每次支付時的具體金額，所以鍵值對是對事件的額外補充。一個事件可以帶有多個鍵值對，如果我們還想知道用戶每次購買的商品種類，我們還可以為事件pay_btn_click增加key為species，value為種類名稱的鍵值對。

3.4 事件與自定義用戶屬性

前面提到過『自定義屬性』與『行為』之間的關系，這里給出更加精準的描述：

1. 自定義用戶屬性的具體值由指定的（一個或多個）事件決定，例如最開始的『消費水平』的高、中、低，由pay_btn_click事件決定，某個用戶本周pay_btn_click事件的amount值累加小于100時，該用戶的『消費水平』值為低，若超過300，則為高。
2. 每個事件被發送到統計平臺的時候，都會將當前用戶所有的屬性值一并發送到統計平臺中。所以用戶屬性是隨著事件一起發送到統計平臺的，如果沒有事件發送，用戶屬性將沒有任何的意義，因為統計平臺根本無法搜集到屬性信息。

下圖展示的是數據從被定義到最終分析的所有過程：

四、模擬案例

假設你是某網絡商城的負責人，想通過發放優惠券的形式促進用戶消費，目前優惠券有兩種方案。

1. 方案1：滿1000送100元
2. 方案2：滿200送20元

具體形式如下圖所示，在活動期間，領獎券只會在用戶第一次付款的時候彈出。

你想知道哪個方案更好些，所以你會經歷以下幾個步驟做出判斷。

1. 明確統計指標

但從方案的受歡迎程度來說，可以選擇『獎券領取率』作為衡量指標。

2. 拆解指標

獎券領取率=領取按鈕的點擊次數/彈窗彈出次數

3. 確定用戶屬性與事件

因為需要對比兩組方案的優劣，這里選擇做AB分組實驗，所以需要自定義用戶屬性：用戶分組（user_group），其中A組使用方案1，B使用方案2。

由于用戶屬性由具體的事件進行賦值，所以使用『商城首頁首次展示事件（first_main_pv）』決定用戶的分組，商城首頁首次展示的時間（最小單位為秒）為奇數，則為A組，若為偶數，則為B組。例如，用戶首次進入商城首頁的時間為19:25:25，則為A組，如果時間為19:25:26，則為B組。

除此之外，還需要定義彈窗的展示事件（pop_show）與領取按鈕的點擊事件（pop_click）。

統一匯總為如下文檔：

4. 數據分析

假設最終的數據如下所示：

5. 結論

則通過獎券的領取率可知，方案2的效果更好，所以做優惠券活動的時候建議使用方案2。

6. 備注

上述案例只是為了更好地說明事件、用戶屬性的使用而編造的，不具備實施價值。

五、小結

這篇文章簡略說明了用戶屬性、事件、埋點的定義與使用方法，對于新人應該會有一定的啟發。

在下一篇文章中，會把實際埋點過程中需要注意的事項進行羅列與匯總，讓每個人都能設計出高質量的埋點方案。

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MING，個人公眾號：MING的大航海，知乎專欄：產品見知錄，人人都是產品經理專欄作家。一只專注于個人成長的產品汪，沉迷『方法論』，只分享值得收藏的『硬干貨』！

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