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1.什么是数据埋点
2.为什么要埋点
3.如何设计具体的埋点方案
4. 整个埋点的流程是怎么样的
1.什么是数据埋点
所谓埋点就是在应用中特定的流程收集一些信息，用来跟踪应用使用的状况，后续用来进一步优化产品或是提供运营的数据支撑
埋点埋什么取决于我们想从用户身上获取什么信息
一般主要分为用户的基本属性信息和行为信息
用户的基本属性信息主要包括：城市、地址、年龄、性别、经纬度、账号类型、运营商、网络、设备等等
行为信息即用户的点击行为和浏览行为，在什么时间，哪个用户点击了哪个按钮，浏览了哪个页面，浏览时长等等的数据。
现在埋点的主流有两种方式：
第一种：自己公司研发在产品中注入代码统计，通常有客户端埋点和后台埋点
第二种：第三方统计工具，如友盟、神策、Talkingdata、GrowingIO等。
如果是产品早期，通常会使用第二种方式来采集数据，并直接使用第三方分析工具进行基本的分析。
第二种采集数据的方法虽然不需要花费较大的人力去维护数据，但可能具有数据泄露的风险，同时针对第三方的数据平台数据使用的灵活度会受到一定的限制，无法做较为深入的分析。
而对于那些对数据安全比较重视，业务又相对复杂的公司，像阿里，百度，腾讯等公司则通常是使用第一种方式采集数据，同时他们也具有自己的数据分析平台。
第一种方式需要花费一定的人力从0基础开始建立大数据平台，从0开始采集数据，但保证了安全性以及灵活性，数据分析师可以根据自己的需求进行
2 为什么要埋点
埋点就是为了对产品进行全方位的持续追踪，通过数据分析不断指导优化产品。数据埋点的质量直接影响到数据，产品，运营等质量。
(1) 产品迭代：产品的迭代离不开用户的行为数据，通过用户行为分析产品是否有问题，比如用户注册过程中的页面转化挖掘，这些数据都依赖埋点的上报
(2) 精准用户运营：对用户进行精细化运营需要对用户进行分层，用户的分层离不开用户的行为上报。比如针对用户的付费的RFM分群就基于用户的付费的时间以及金额的上报
(3) 完善用户画像：基本属性（性别、年龄、地区等），行为属性（设备操作习惯等）这些数据都依赖埋点的上报才可以获取到
(4) 产品指标计算：公司内部涉及的常见的核心指标。如DAU(日活跃用户数), MAU(月活跃用户数)， 活跃时长，留存率，付费用户数，付费金额这些指标都是需要通过埋点的上报然后进行计算完成的
3 如何设计埋点方案
要设计一个完整的埋点方案，需要具备以下四个要素：埋点的目标; 确认事件与其他参数; 明确事件的上报时机;明确优先级。
(1) 埋点的目标
每一个埋点的需求都是为了解决某个业务的需求，所以在写埋点方案的时候，需要明确这次方案是为了上报什么具体的数据
这个数据是为了解决业务方的什么具体的需求，这些数据的上报大概可以带来哪些业务收益。
明确目标有助于我们自己作为数据分析师对埋点的把控，知道每一次的埋点的方案是否是必要以及重要的，防止造成乱提无用的埋点以及埋点目的不清晰的需求
(2) 确认上报的变量
上报的变量主要由事件+其他参数变量 组成的，其中事件是必须的，用来标识这一次具体的操作，其他参数变量一般是和事件相关的。
在确认事件，因为事件是和用户的操作对应的，所以我们可以按照产品的使用中用户的操作的流程来设计关键事件。
以刷朋友圈作为例子。每天我们刷朋友圈的行为，基本有”点击发现按钮”, “点击朋友圈按钮”,”点击动态下面的三个点”, “点击点赞”,”点击评论”。
所以以上可以把行为来按照埋点的事件来命名， 如点击发现按钮就可以叫做 “clickfindbutton”, 一般的命名规则是动词+名词的形式。
针对这个事件(点击发现按钮)的动作, 我们有相关的关心的参数。比如我们需要知道点击的这个动作的人是谁，用的是什么具体的设备。这里的具体的人以及设备都是叫参数，参数的作用就更好的描述事物的属性
参数的命名也是直接按照英文的意思，如点击发现的按钮的人 一般就用userid 作为参数的名字。使用的设备就是device 。参数的上报可以帮助我们分析比如每天点击发现按钮的人中不同的设备的占比分别是多少等。
(图3-1)
(3) 明确事件的上报时机
事件的触发时机，往往是影响数据准确性的重要因素。
以用户的点击行为为例，比如统计用户点赞这个行为，我们是以用户点击点赞按钮的时候上报还是以用户成功点赞以后再上报，结果是有偏差的。
经常遇到的另外一种场景是用户的停留的时长的上报，一般有两种典型的上报方法。一种是上报用户的进入时间以及用户的退出时间，这样我们做数据统计的时候就可以直接计算出用户的停留时长。
这一种上报的方法的缺点是如果进入时间或者退出的时间有一个丢失上报的话，用户的停留时长就可能相减就会有问题
另外一种上报的方法是直接统计好用户的停留时长然后进行上报, 这种上报的方法避免了上述的问题，同时也避免了后续的计算，但是在开发成本上会比上面的大一些。
不同的触发时机代表不同的数据统计口径，我们要尽量选择最贴近业务的统计口径，然后再与开发沟通，在可行性与业务贴合度之间找到最优解。
(4) 埋点的优先级
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一般同时提的埋点需求是多个的。这时候就需要规划好自己的埋点需求的优先级。因为提到开发那边，他们也是根据你的优先级来做的。
埋点的优先级主要是根据上报的数据的重要性以及紧急性确定的。比如版本功能的需求埋点，基础的指标的统计对应的埋点的优先级应该是更高的，用户的操作行为明细对应的埋点优先级略微低一点，因为我们需要保证基础的数据指标，其次才是深入分析所需要的数据
4 埋点完整的开发流程:
在完成埋点工作的流程中，有不同的部门或团队参与其中，他们有着各自的角色和职责：
产品经理或者运营：一般为主要需求方，根据业务场景，提出并明确具体的数据需求。比如他们想要统计某个页面的曝光次数，某个按钮的点击次数等
数据分析师：收集业务方的需求，将数据需求按照埋点的规范整理成埋点需求，数据分析师需要保证埋点是科学的, 完整的, 可执行的， 规范的， 并和开发进行埋点需求的沟通以及埋点开发过程的跟进以及开发完后的数据校验
开发测试团队：确认埋点需求可行性和需求排期，负责埋点开发、测试和上线。
没有数据分析师的公司，一般是由需求方和开发团队直接对接，则需求方也需要承担数据规划师的角色。
整个过程中三方经常需要互相沟通，如果缺乏明确的协作流程，可能会导致埋点周期漫长，甚至漏埋错埋的结果。
因此，想要提高埋点的质量和效率，团队协作至关重要，每一方都需要明确整个埋点上报的流程以及规范，自己在其中的职责。
整个流程如图3-2所示
(图3-2)
(1) 需求提出
业务方应该了解自己负责的产品功能，明确当下关注的数据指标, 并且可以把这种数据指标的需求准确的传达给数据分析师
明确数据指标要求的是每一个需要的数据指标都应该了解这个指标的目的是什么, 是否是核心的, 重要的, 主要用来评估用户的哪一个方面，这样让后续埋点的上报更具有清晰的目的，不会造成大量无用的埋点上报，耗费了大量的人力
(2) 埋点梳理和设计
通过这个步骤，主要实现目的：梳理产品业务逻辑、梳理埋点指标、梳理业务方需求。
why：为什么需要进行埋点，想要通过数据实现什么目的，完成什么业务目标/KPI？
what：与埋点需要相关的产品模块涉及什么内容？从前端页面使用框线简单的页面构成划分，然后使用脑图梳理产品功能架构和产品信息架构，最后使用流程图或者泳道图画出核心业务流程/用户行为路径。
where：有哪些内容需要埋点？使用表格梳理埋点指标，内容包括页面/过程、相关行为、指标、指标说明、模块位置等。可以参考AARRR模型，分别对不同的用户群体指标进行分析。
when：什么时候上线？本模块改版或者相关内容改版时，需要重新检查、审视已有埋点是否合理，是否有新增内容或者需要调整的需求。
who：埋点需求涉及哪些人？埋点需求一般会涉及数据、产品、开发、运营、BI、老板以及UED人员。使用脑图梳理各角色需求，不同角色会关心不同的问题，一般会按照业务线进行需求梳理，主要包括产品和运营的角度。对于数据或数据产品的来说，我们的用户就是埋点需求方，从他们角度思考，与他们深度沟通，可以提高效率。
how：该需求的埋点方式是什么？每个指标采用什么埋点方式？使用表格进行梳理，这步已经接近完整的埋点文档。
how much：利用这样的方式埋点，成本需要多少？是否合理？具体成本以及排期待开发进行评估给出。
梳理完埋点以后，就需要进行埋点的设计。
埋点的设计主要有上述的四个方面，埋点的目标, 埋点上报的事件和其他变量, 埋点的上报时机, 埋点的需求优先级，在这里不再赘述。
(3) 埋点开发
数据分析师设计完埋点提完需求以后就到开发这里。首先开发人员会对埋点的需求做一个基础的评估，评估开发的可行性以及需要的时间，然后和数据分析师进行沟通。
如果埋点开发的可行性没有问题就可以到开发的环节。在开发的过程中，数据分析师应该和开发人员保持积极的沟通, 在细节上有不确定的地方应该做到反复沟通直到明确需求。
数据分析师需要和开发沟通的细节主要有埋点的上报时机， 每一个参数的取值有哪些，每一个取值的含义是什么, 为什么需要这些取值，以及整个埋点需要注意的一些点。
这一个环节非常重要, 很多的数据问题都是因为开发人员没有沟通好细节以及数据分析师没有说清楚细节导致的错误上报。
在埋点开发的过程中，数据分析师也应该主动跟进埋点的进度，把控整个埋点的开发时间，防止对应的功能版本上线了而埋点没有跟上的情形
（4）数据校验
在开发团队完成开发和测试后，需要数据团队进行数据校验后再正式部署上线。
数据分析师通常利用数据上报测试工具做一下埋点的上报测试。主要测试的方面有上报时机, 上报的事件以及变量的取值是否完整以及准确。
除了上报工具的测试, 数据分析师还可以从上报上来的数据进行抽取验证, 验证是否有明确的脏数据以及上报的数据量级是否有问题
数据分析师的数据校验是一个必不可少的环节。一个埋点经过开发的自测，测试人员的测试以及数据分析师的测试以后, 出现问题的可能性会大大降低。
同时因为埋点需求是来源于数据分析师的, 数据分析师是最了解埋点的细节, 这样在测试的时候可以测试更多的路径。
（5）数据使用
埋点上线以后就可以开始使用上报的埋点。一般埋点有三个方面的应用
基于上报的埋点，可以设计对应的数据指标, 然后做成可视化的报表，供业务方定期监控数据的走势, 及时的发现业务的问题
基于上报的埋点可以做基础的统计分析, 洞察业务的问题和机会, 也可以做深入的建模分析, 比如基于用户的行为预测是否是潜在的付费用户等
基于上报的埋点可以设计指标作为实验的评估标准, 帮助业务快速验证功能设计, 策略设计以及其他的数据分析结论和猜想的验证
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