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送你一份埋點需求分析&設計埋點方案

什么是埋點

所謂埋點是數據領域的專業(yè)術語，也是互聯網應用里的一個俗稱。

它的學名應該叫做事件追蹤，對應的英文是Event Tracking。

它主要是針對特定用戶行為或事件進行捕獲、處理和發(fā)送的相關技術及其實施過程。

埋點是為了滿足快捷、高效、豐富的數據應用而做的用戶行為過程及結果記錄。

數據埋點是一種常用的數據采集的方法。

埋點是數據的來源，采集的數據可以分析網站/APP的使用情況，用戶行為習慣等，是建立用戶畫像、用戶行為路徑等數據產品的基礎。

埋點的作用

對于產品來說，用戶在你的產品里做了什么、停留了多久、有什么異樣，都是可以通過數據埋點來實現監(jiān)控的。

1、提高渠道轉化：通過用戶的操作序列，找到用戶流失的節(jié)點

2、改善產品：通過用戶行為分析產品是否有問題，例如用戶有沒有因為設計按鈕過多導致用戶行為無效等問題，以此發(fā)現功能設計缺陷等。

3、精準客戶運營：對客戶進行分組（例如有的喜歡打折購買，有的喜歡直接購買等），實現精準營銷，發(fā)放優(yōu)惠券等

4、完善客戶畫像：基本屬性（性別、年齡、地區(qū)等），行為屬性（設備操作習慣等）

5、數據分析：埋點作為原料放在數據倉庫中。

提供渠道轉化、個性推薦等

埋點的流程

埋點流程

本次對【京東APP排行榜】頁面進行埋點需求分析，記錄一下思維過程。

1、 梳理產品邏輯，清晰產品的脈絡和架構

首先，做好埋點需求分析，可以明確埋點范圍，減少不必要的埋點需求。

熟悉業(yè)務，可以加快埋點設計的進度。

京東APP排行榜頁面

京東排行榜頁面比較簡單，一個廣告位banner，點擊跳轉到相應廣場等活動頁面；然后是商品標簽選項卡，其中第一個標簽是權重最大的標簽，后面19個標簽刷新會更新；第一個標簽商品下有一個推薦位，推薦位下面有排行榜，熱賣榜。

排行榜信息架構：

通過產品信息圖，我們能了解到除廣告位鏈接到其他活動頁外，其余每個模塊都是商品集，且都是我們最近瀏覽或關注過的商品。

點擊商品即可進入商品詳情頁，我們可以確定此頁面的目的是推薦商品給用戶，讓用戶購買。

排行榜產品功能結構：

通過產品功能結構圖，我們能夠將產品的功能模塊梳理出來，能夠清晰的知道功能之間的聯系。

核心業(yè)務流程：

排行榜的核心流程，就是讓用戶進入商品詳情頁，購買商品，我們需要清楚梳理出我們產品的核心業(yè)務流程，密切觀察用戶在核心業(yè)務流程運轉的整個過程。

在這個過程中，需要采集到從排行榜到商品詳情頁的轉化、商品詳情頁到購物車的轉化，從詳情頁到訂單確認的轉化，訂單從確認到支付成功之間的轉化，從上得出上述流程的漏斗模型。

那么對應的可以為排行榜頁UV、商品詳情頁UV、購物車添加事件、訂單確認事件、訂單提交事件、支付事件、支付成功反饋事件。

2、梳理各角色需求

進行需求梳理需要先明確我們要分析什么場景，解決什么業(yè)務問題，要解決這個問題需要看怎樣的數據，以什么作為衡量指標。

不同角色會關心不同的問題，一般會按照業(yè)務線進行需求梳理。

這些指標跟我們目前的產品要解決的核心業(yè)務密切相關。

所以我們要明確產品目前階段的目標和作用。

比如，京東排行榜的主要功能就是推薦和引導，把客戶感興趣的商品類型按照銷量排名推薦給客戶，提高訂單轉化率。

然后把這個需求細分，分給不同的角色按照各自的側重點再去執(zhí)行。

1、產品經理

基于各產品對于指標的需求是不同的，針對排行榜頁面，我認為需要關注的指標如下

1）功能流程轉化率：關鍵流程的留存轉化指標尤為重要，可以看出用戶在哪個關鍵節(jié)點發(fā)生了流失。

排行榜到商品頁的轉換率，商品頁到訂單頁的轉換率，訂單頁到支付頁的轉化率，支付頁到支付成功的轉換率都是。

上述流程之間的漏斗模型就可以看出用戶在哪個節(jié)點流失最為嚴重。

2）頁面停留時長：停留時間過短可能表示用戶來到頁面后，該頁面對用戶沒有吸引力，那么產品經理可能需要對該頁面進行優(yōu)化設計；當然也有可能是快速跳轉到了商品詳情頁，所以需要其他指標共同分析。

3）用戶行為軌跡：用戶一旦進入產品，到離開那么肯定會形成用戶操作的軌跡，我們可能根據用戶軌跡挖掘用戶更深的需求。

4）效果評估：如果產品頁面做了新功能，位置坐了改變等，那么某些關鍵入口可能發(fā)生了位置或方式的變化，那么埋點收集到的數據可以讓我們知道對于用戶操作來說是改善了用戶體驗還是增加了用戶的學習成本。

2、運營人員

1）用戶指標：用戶畫像、活躍用戶數、流失用戶數、留存率等。

假如把排行榜看做一個單獨的模塊的話，一個用戶第一次來了排行榜，超過7天也沒來過，那么就是流失用戶。

1）推廣數據：近期開展了活動，排行榜到活動頁的轉換率。

2）推薦數據：比如有100個人點擊過排行榜的分享，他們的分享行為帶來了多少新增用戶（這里的新增用戶還可以細分為：新增的京東用戶、新增首次到訪排行榜的京東用戶）等，這些數據會告訴我們該頁面是否帶來價值。

3、埋點方式的選擇

從前后端埋點可分為：客戶端埋點和服務端埋點。

從埋點方式還可分為：代碼埋點、可視化埋點、全埋點。

我做了如下梳理：

大致適用場景可梳理為：

我的思考點：

1、代碼埋點的劣勢怎么解決：工作量大，更新代價大、不靈活。

針對工作量大，可部分采用可視化埋點；針對更新代價大，可將核心代碼和配置、資源分開，App啟動時通過網路更新配置和資源。

2、可視化埋點和無埋點的區(qū)別：可視化埋點需要先決定收集數據的控件，而無埋點先收集所有控件的操作數據，然后通過界面配置需要分析的項。

無埋點相對于可視化埋點，解決了問題的回溯問題，啟發(fā)式信息。

但兩者都不能靈活的自定義屬性，傳輸時效性和數據可靠性欠佳。

3、優(yōu)先使用哪種埋點：我偏向于優(yōu)先使用代碼埋點，前端代碼埋點作為后端埋點的補充。

對于復雜產品，雖然全埋點可回溯數據，但其將導致需要傳輸、存儲、清洗的數據數量級的提升，為了幾個可能存在的回溯點，我們有沒有必要做這個選擇。

所以這就需要我們摸清產品的“底細”，預判產品走向。

如果產品簡單，沒有復雜的功能，自然也推薦全埋點或可視化埋點，例如活動頁面。

這時候你可以盡情的挖掘、回溯和熟悉數據。

當有一定量級時，我們就需要清理該埋哪些點了。

4、事件設計和數據采集埋點設計

常見的埋點事件主要有：

1、點擊事件

用戶每點擊頁面上的一個按鈕都會記錄一次數據，例如點擊一次排行榜，就會上報一次事件。

2、曝光事件

當用戶成功進入一個頁面時記錄一次數據，刷新一次頁面也會記錄一次數據，如果通過Home鍵切換到手機桌面，則不會記錄數據，因為已經脫離了原APP。

例如進入排行榜頁面，那么會上報一次排行榜的曝光事件。

3、頁面停留時長（Time on Page），簡稱Tp

頁面停留時長用來記錄用戶在一個頁面的停留時間，通過離開頁面的時間（t2）-進入頁面的時間（t1）計算。

以京東排行榜為例，進入排行榜記錄一個時間t1，離開后記錄一個時間t2，t2-t1就是用戶在排行榜停留時長。

事件設計，我理解的就是用戶在使用功能時產生的使用行為數據，很自然地，可以從用戶行為分析的角度去分析事件。

上面說到的主要購買流程，其實就是用戶一系列的行為構成的，這點的用戶行為就可以當成真實的事件名稱，下面舉例（實際上不完整，先簡單說明下意思）。

除了要埋點的功能外，我們還需要從不同的屬性維度去衡量功能。

比如點擊支付這個事件，我們可以將支付類型作為支付下面的參數，對應的銀行支付、支白條支付、微信支付就是參數值。

這樣我們就能分布統(tǒng)計到使用各類銀行支付的數量，可以進一步了解用戶的使用習慣。

通過key-value的方式，不同維度層層分析，我們一定能定位到某些要想解決的業(yè)務問題，前提是在不缺少關鍵信息的情況下。