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在CDP交付階段，行為事件規劃這一環節是不能忽略的環節，而事件又可以分為兩種類型，一種是元事件，可通過埋點獲取，另一種是虛擬事件。這篇文章里，作者就進行了解讀和分享，一起來看。

內容目錄：

行為事件

行為事件分為離線和實時，多數行為事件是實時的，因為需要通過實時數據進行分析和營銷。行為事件多數來源于應用，包含APP、小程序、H5等，其次來源于業務系統，客戶到店，試駕無法通過埋點所能獲取的客戶行為，最后就是來源于第三方的，包含公眾號、抖音、快手等交互事件。

數據埋點是一種數據采集方法，主要采集用戶在網站、APP、小程序等應用端的使用情況、行為習慣等。

事件分為兩種類型，一種是元事件通過埋點獲取，另一種是虛擬事件，通過規則或算法組合多個元事件及篩選條件所構成的事件。

1. 元事件——代碼埋點

代碼埋點分為前端埋點和后端埋點，均是通過每次事件或數據發生進行點對點的代碼添加進行埋點上報。

前后端埋點是可以共存的，但盡量不要重復，前端埋了后端就不用埋點了，相對來說前端埋點會多些，后端埋點至針對于數據傳輸且要額外不足寫前端無法提供數據才使用后端埋點，可以企業自埋點，也可以通過三方SDK進行埋點，優點就是足夠靈活。配場景精準度高，缺點就是開發成本高每個事件都需要加入埋點代碼，對于APP來講每次更新需要額外發版。

代碼埋點出現的時間很早了，在 Google Analytics 年代，就已經出現了類似的方案了。目前，國內的主要第三方數據分析服務商，如百度統計、友盟、TalkingData 等都提供了這一方案。Sensors Analytics 也一樣提供了** iOS、Android、Web** 等主流平臺的代碼埋點方案。

它的技術原理也很簡單，在APP或者界面初始化的時候，初始化第三方數據分析服務商的SDK（Software Development Kit），然后在某個事件發生時就調用SDK里面相應的數據發送接口發送數據。

例如，我們想統計APP里面某個按鈕的點擊次數，則在APP的某個按鈕被點擊時，可以在這個按鈕對應的 OnClick 函數里面調用SDK提供的數據發送接口來發送數據。

2. 元事件——可視化埋點

通過設備連接數據接入管理界面，對可交互的頁面元素，直接在界面上進行操作實現數據埋點，這種方式自研不合適一般直接采購第三方，可視化埋點和無埋點非常相似，兩者的區別在于：可視化埋點先通過界面配置哪些控件的操作數據需要收集，而無埋點則是先盡可能收集所有的控件的操作數據，然后再通過界面配置哪些數據需要在系統里面進行分析。

可視化埋點優點：方便產品和運營直接在頁面上進行圈選所需的部分。

可視化埋點缺點：可視化埋點能夠覆蓋的功能有限，只能采集到用戶肉眼可見的數據。

3. 元事件——無埋點

無埋點無差別地記錄用戶在前端頁面上的行為，對應的英文是Codeless Tracking。無埋點并不是說不要添加代碼，而是不需要開發人員添加額外代碼。無論是埋點的方法，還是不埋點的方法，都必須要添加基礎代碼。

無埋點優點：

1. 技術成本低，對用戶非常友好，不需要重新部署，配置完成就可以生效；
2. 數據可以“回溯”。

無埋點缺點：

1. 上報的數據量比埋點大很多，里面可能很多是沒有價值的數據；
2. 不能靈活地自定義屬性；
3. 傳輸時效性和數據可靠性欠佳；
4. 由于所有的控件事件都全部搜集，會給服務器和網絡傳輸帶來更大的負載。

企業一般都會采用混合埋點，無埋點或可視化埋點，然后通過代碼埋點補全不足。

總體來說，無埋點和可視化埋點更側重結果的展現，對過程追溯少，更適合產品經理分析基礎的產品功能流暢度、用戶體驗、產品路徑設置等。代碼埋點和后端埋點，不僅能展現結果，也會記錄用戶行為過程，支持深度的行為分析和偏好洞察，還可將行為數據與業務數據打通，適合產品和運營人員深度使用。

無論采用哪種埋點方式，都應該根據業務場景和產品階段，梳理和構建數據分析體系。埋點規劃混亂、數據采集無序、數據分析斷層，最終將會讓企業陷入“有數據而無價值”的境地。

4. 虛擬事件

組合多個元事件及其篩選條件構成虛擬事件，虛擬事件中任一元事件被觸發即視為該虛擬事件被觸發。

可以將多個意義相近的事件組成虛擬事件，比如將產品中主要行為的元事件組成的虛擬事件“核心行為”，可將其應用于留存、漏斗等分析模型中。

適用于以下典型場景：

1. 分析新用戶：App 啟動和頁面瀏覽的新用戶，用虛擬事件進行合并分析.
2. 分析多個元事件組合：分析多個元事件組合后的事件分析，例如虛擬事件【深度使用】一天進入APP3次且每次瀏覽超過5個頁面。