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數據埋點屬于數據分析的范疇，而且C端電商類的產品比較常見，那我就以電商類應用為例，以數據分析的思路說明一下埋點設計的過程。

數據埋點指在用戶使用軟件產品時，在相應的環節上獲取用戶的行為數據。通過數據埋點，可以分析用戶行為習慣，為后續的產品功能優化和運營策略改進提供基礎的數據支持。

一、明確分析的目標和思路

假設做為老板的你，正在運營一款短視頻的網站，你希望了解一下這款產品的用戶使用情況。針對這個目標，我們可以應用用戶使用行為理論做為數據分析的指導理論。

用戶使用行為是指用戶獲取、使用物品或服務所采取的各種行動。用戶對產品首先要有一個認知、熟練的過程，然后再試用，再決定是否繼續消費使用，最后成為忠誠用戶。

二、數據收集

收集數據之前，需明白要收集哪些數據。依據前面理論的內容，我們將其轉化為用戶的網站行為，得出需要獲取的網站分析指標。通過分析指標，我們明白在哪個頁面、哪個操作需要收集哪些數據。比如：首頁的頁面訪問量（PV）就需要訪問首頁動作觸發時埋點數據記錄訪問行為。

三、數據處理

有了原始數據后，我們還需要對數據進行匯總，計算等加工處理才能保持數據的準確性、一致性和有效性，才能形成數據分析要求的樣式。比如：用戶的注冊轉化率需要通過注冊用戶數/訪問用戶數計算獲得。

四、數據分析

單單有數據指標的展示，得到的結果可能無法符合最初的數據分析目的。比如：展示一個用戶訪問量，你是無法一下子判斷這個用戶訪問量是高了，還是低了。所以我們需要借助數據分析的來實現我們的目標。常見的數據分析方法有比對分析、細分分析和預測方析，各種方法的使用這里就不展開討論，有興趣的朋友數據分析相關書籍了解一下。比如：首頁訪問量，可以與我們的目標或是上月亦或是同行業的同類產品進行比較，看看高了還是低了。

五、數據展現

有了數據分析方法后，我們需要圖表展現結果。通過數據的呈現可以讓后臺用戶更容易理解主題和觀點，特別是可以問題的重點傳遞給用戶，讓人一目了然?？梢砸罁祿g關系的不同使用不同類型的圖表。比如：當月首頁訪問量與上月的比對，呈現的是數據間的排序關系，我們可以使用柱形圖、條形圖和氣泡圖的方式進行展示。

六、問題及改進方案

我們需要根據分析的結果發現問題或總結經驗，對于問題我們需要發現導致的原因，對于表現好的方面我們需要持續加強和推廣。若是分析問題，我們還可以使用結構分解法或是因素分解法進行專題的分析。比如：發現首頁用戶訪問量比下月下降了30%,我們分析可能原因是可能本月投流的渠道減少，投流的金額減少，首頁的功能改版等等。針對分析發現的不同問題，我們需要采取不同的方案進行問題驗證和數據跟蹤。

七、總結

埋點僅僅是數據分析里面的一個環節，完整的數據分析包括分析的目標和思路，數據收集處理，數據分析展現和問題發現與改進，改進方案實施后我們需要再通過數據分析的環節進行驗證迭代形成螺旋上升的閉環。