数据埋点

一、什么是埋点

数据埋点是一种常见的数据采集方法，埋点主要有三类：用户行为统计、用户属性、页面统计。其主要目的是对用户的分析行为和跟踪变化去推动产品优化或指导运营。

二、B端C端埋点不同处

B端更加关注功能使用情况，以此来观察某些功能的优化点等

C端更加关注用户行为分析，来提高留存、转化等等。

三、埋点的方式

代码埋点、可视化埋点、全埋点

四、具体流程

1. 确定目标

设计埋点之前我们需要考虑我们的需求是什么，是为了确定功能是否需要优化还是为了提高用户活跃度等等，根据我们的目标再确定我们需要收集哪些数据。

2. 数据采集与规划

我在实习过程中关于功能的埋点都是附在功能设计文档里面去说的，在平时的设计中我们也不用专门输出埋点文档，直接附在文档里就好。（目前很多公司都有属于自己的埋点体系和埋点文档，不用再去专门设计，直接搬用就好）

3. 具体埋点

这一步骤主要是研发去完成，产品经理只需要保持沟通就好。

4. 数据分析与反馈

这里设定数据上传的频率和时机一定要合理。需定时上传或者达到一定的数据量后再上传。

根据一段时间的采集后，形成数据样本后我们去分析埋点数据，根据分析结果去优化产品功能或者用户体验。

5. 确定好优化方案

通过数据分析发现问题那产品经理就需要解决问题，找出合理的优化方案。

五、常见埋点技术及优缺点

1. 代码埋点

将用户关键行为路径捕获

• 优点：采集数据全面可靠
• 缺点：开发和维护成本较高，且会消耗一部分的服务器性能

2. 可视化埋点

通过可视化工具配置采集节点，在前端自动解析并上报埋点数据。神策、诸葛IO等

• 优点：可提供可视化交互埋点页面
• 缺点：可以埋点的空间有限，不能手动定制

3. 无埋点

前端自动采集所有时间并上报埋点数据，在后端计算时顾虑出有用的数据，

• 优点：技术门槛低，便捷性高
• 缺点：存在采集数据准确或数据丢失情况

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