产品经理该如何设计数据埋点？

今天和大家聊聊数据埋点。在相对大一些的公司，通常会有数据管理部，在这个部门下通常会有一个专门的“数据分析师”岗位来对接并支持产品经理的数据方面需求。也就是说，你先看什么数据，和数据分析师沟通，数据分析师会从数据日志中找到你想要的业务数据并提供给你。

在相对小一些的公司，可能是大部分公司，数据需求就完全由产品经理进行负责，毕竟与产品相关的东西找产品准没错儿。简单来说如果你想要获取到产品数据，则你必须通过设计数据埋点需求来实现此事。

一、那么什么是数据埋点需求呢？

数据埋点是一种技术方法，通过在软件代码中设置“埋点”，来收集用户的交互数据。

这里的“埋”字用得就很巧妙，挖坑放物填土就构成了“埋”这一行为。那么把这一流程引申到数据埋点的过程中，便是将特定的代码片段，植入到应用程序或网站的特定位置，以监控和记录用户的行为。举个简单例子，在购物车中的“购买”按钮上设置埋点，可以帮助产品经理追踪有多少用户点击了“购买”按钮。大家都听过的什么“日活”、“转化率”、“复购率”等都是通过数据埋点的方式得到的，区别在于有些数据是需要将埋点数据进行二次计算才会得到结果。

那么产品经理为什么要做数据埋点需求呢？往大了说，产品经理需要了解产品相关数据来指引产品的优化迭代方向以及制定策略。

举几个例子，通过收集用户的互动数据（转发、评论、点赞等），可以更好地了解用户的行为和偏好，互联网产品的“千人千面”，你总能刷到你想看的等都是以这种互动数据做支撑而制定出的策略。又或者针对用户行为数据可以对产品进行改进和优化，提升用户体验。比方说在某电商平台，用户的平均下单时长出现增长，那作为产品就可以通过思考是否是流程页面中出现了哪些干扰用户下单的因素，来进行针对性解决。

此外，产品经理还可以通过分析数据来优化现有的营收策略，比方通过收集并比对广告在产品中不同位置的点击率，分析得出广告投放的优先级以及权重，从而使得产品的广告位置布局更加合理，吸引更多广告商来付费投放。

而这，便是数据埋点的意义，即是获取到以上所需数据的方式和途径。

二、那产品经理具体该如何设计数据埋点呢？

在做任何事情之前，产品经理都要先搞清楚目标是什么，数据埋点也不例外。比如在一个电商产品中，如果目标是优化用户的购买流程，那我们便需要识别出影响购买决策的关键节点。这可能包括用户搜索商品、查看商品详情、添加商品至购物车、以及完成支付等步骤。

针对这些步骤，我们需要设计具体的事件，且每个事件都应当包含可以反映用户行为特征的参数。所谓事件，可以理解为我们想要记录的“事儿”。以上述举例，“加入购物车”就是我们想要记录并观察的事，所以“加入购物车”就可以作为一个数据埋点需求中的事件。

至于反映用户行为特征的参数，其实就是能把这个事件描述更具体的属性。我们还以加购举例，这个事件下可能得参数有：

• 商品ID：标识用户添加的具体商品。
• 时间戳：记录用户点击的准确时间。
• 来源页面：用户添加商品之前所在的页面，这有助于分析用户的浏览路径。
• 商品价格：用户添加时的商品价格，对于分析价格敏感度有帮助。
• 库存状态：商品加入购物车时的库存状态，有助于分析库存对购买决策的影响。

通过以上参数，“加入购物车”事件好像变得更具体了，这也便是其参数的意义。

除此之外，参数存在的意义也是为了支持业务方或产品经理的其他数据需求。比方说通过记录加入购物车的时间戳，在每次数据上报的时候，如果我们可以获取用户进入商品详情页的时间数据，那我们就可以得到用户从进入商详到加购的完整时间，再通过对比周期的同环比数据，我们或许可以找到影响用户做出加购策略的原因，从而缩短用户完成加购的时长。

三、紧接着便引出了数据上报的概念

简单来说，数据上报就是告诉技术同学在何时收集我们想要的数据。

对于每个事件，我们都需要定义具体的上报逻辑。这包括何时触发事件上报以及如何处理上报失败的情况。例如，对于“添加至购物车”的事件，上报逻辑可能是在用户点击“添加”按钮后立即触发。可如果上报失败，可能需要本地缓存事件数据，并在网络恢复时重试。

在理清了数据埋点的相关概念以及设计方式后，小吴再来和大家简单分享下在实际工作中该如何写数据埋点需求文档，毕竟小吴干过这活儿……

这份数据埋点需求文档，可谓是与开发团队沟通的桥梁，我们需要清晰地描述每个事件的细节。文档中应包含以下内容：

• 事件名称：清晰、准确地描述事件。这里通常以“事件形式_事件名称_事件绑定控件”的形式对事件进行命名。比如“加入购物车”事件就可以命名为“Click_AddToCart_BTN”，这里“Click”指点击，也就是事件发生的形式是用户点击操作；“AddToCart”为事件名，即加入购物车；而“BTN”则为Button的缩写，意为绑定在加入购物车按钮上。
• 触发条件：具体描述何种用户行为会触发此事件，例如“加入购物车”事件的触发条件是“用户点击添加至购物车按钮”。
• 参数详情：列出所有需要收集的参数及其格式，例如“商品ID（String）、时间戳（Date）、来源页面（String）”等。
• 上报逻辑：描述事件数据的上报时机和机制，包括错误处理和重试策略。
• 预期用途：阐述这些数据如何用于产品分析和优化，比如“通过分析添加至购物车的商品数据，优化库存管理和商品推荐算法”。

小吴这里再啰嗦一句，其实所有的事件来源，都是用户真实的行为，数据埋点只是获取用户数据的方式之一。这里大家一定要有信息安全意识，在设计埋点时，我们也得稍微关注下数据的质量和用户隐私，这意味着所有的数据收集都应遵循隐私法规，并且在收集数据时明确告知用户。

以上，希望这篇文章可以对于各位读者有小小帮助，毕竟这是小吴获得情绪价值的唯一来源了。

作者：产品小吴，公众号：产品小吴

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