1、?????埋點是什么？

埋點是數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域（尤其是用戶行為數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域）的術(shù)語，指的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(guān)技術(shù)及其實施過程。比如用戶某個按鈕點擊次數(shù)、瀏覽某個一刻嗎時長等等。

埋點（事件監(jiān)測部署）需要網(wǎng)頁工程師（或者app開發(fā)者）將一個一個專用的監(jiān)測代碼加在每一個監(jiān)測點上，還需要保證這些代碼跟監(jiān)測點一一對應(yīng)（因為每一個監(jiān)測點不同，所以加的專用事件監(jiān)測代碼在命名和屬性設(shè)定上也不同，每個監(jiān)測點都要加一個專屬于自己的事件監(jiān)測代碼），不能錯加或者漏加，這是一個繁瑣的工作，且很容易出現(xiàn)錯誤。?

2、?????為什么要埋點？

埋點為了對產(chǎn)品進行持續(xù)追蹤，目的通過深度數(shù)據(jù)分析不斷優(yōu)化產(chǎn)品，了解用戶交互行為、擴寬用戶信息和前移運營機會提供數(shù)據(jù)支撐。（數(shù)據(jù)是否有效是由數(shù)據(jù)需求拆解到具體“指標(biāo)+?維度”）

3、?????數(shù)據(jù)埋點的方式有哪些？

（一）通過自己公司研發(fā)在產(chǎn)品中注入代碼統(tǒng)計，并搭建起相應(yīng)的后臺查詢

（二）第三方統(tǒng)計工具，如App Annie、友盟、神策、諸葛io?、Talkingdata、GrowingIO等

App Annie?：App Annie 的平臺幫助企業(yè)主、市場人員和投資者了解其自身應(yīng)用業(yè)務(wù)狀況以及整個應(yīng)用市場的趨勢，幫助他們更好地制定產(chǎn)品、國際化、營銷和投資策略相關(guān)的市場決策

神策：主要圍繞用戶行為分析，為用戶完成數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)分析。神策數(shù)據(jù)以提供私有化部署、支持基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集與建模、PaaS支持二次開發(fā)等優(yōu)勢。

神策分析（Sensors Analytics），支持私有和公有云兩種部署方式；實質(zhì)是在幫客戶建立專屬的數(shù)據(jù)倉庫，通過數(shù)據(jù)倉庫這樣累積的一段時間的數(shù)據(jù)，企業(yè)可以在此基礎(chǔ)上做二次開發(fā)，省掉了準(zhǔn)備數(shù)據(jù)的步驟；并且，對于企業(yè)任何一個維度的需求，都可以進行分析。

4、?????埋點數(shù)據(jù)的來源有哪些呢？

埋點數(shù)據(jù)的來源大致分為兩種，一種稱為頁面埋點，主要是統(tǒng)計應(yīng)用頁面的訪問情況，另一種稱為事件埋點，主要統(tǒng)計應(yīng)用內(nèi)的具體點擊和操作行為。頁面埋點和事件埋點分別從“面”和“點”的角度來手機和統(tǒng)計用戶的訪問情況。

(一)?頁面埋點

頁面埋點主要記錄一個頁面的用戶訪問情況，包括頁面訪問量（pv）、訪問人數(shù)（UV）、訪問時間、停留時間、頁面路徑等信息，從而判斷一個頁面的總體流量情況以及用戶對于該頁面的定位——是一個具有具體功能的操作頁面還是一個用來進入具體功能的轉(zhuǎn)接頁面。完成頁面埋點后，業(yè)務(wù)人員可以通過登錄埋點落地的數(shù)據(jù)統(tǒng)計平臺查看頁面的訪問情況。

(二) 事件埋點

事件埋點更關(guān)注針對某一個具體功能、模塊、區(qū)域的用戶訪問情況，通過統(tǒng)計頁面上不同功能區(qū)的流量分布，判斷用戶對于產(chǎn)品功能和內(nèi)容的偏好，分析業(yè)務(wù)流程設(shè)計對用戶漏損的影響，不同用戶在APP中的使用路徑，從而指導(dǎo)產(chǎn)品優(yōu)化.

5、?????埋點技術(shù)方式有哪些？

（一）代碼埋點

代碼埋點：監(jiān)測網(wǎng)站上用戶的行為，或者app上用戶的行為，是需要在網(wǎng)站的每一頁或者app中加上一些程序代碼的（這里就不考慮日志分析這種方法了）。這樣的程序代碼，在網(wǎng)站上叫監(jiān)測代碼，在app中叫SDK。市場上的第三方數(shù)據(jù)采集均支持代碼埋點，GA,?GrowingIO，神策

代碼埋點原理就是在APP或者界面初始化的時候，初始化第三方數(shù)據(jù)分析服務(wù)商的SDK，然后在某個事件發(fā)生時就調(diào)用SDK里面相應(yīng)的數(shù)據(jù)發(fā)送接口發(fā)送數(shù)據(jù)。例如，我們想統(tǒng)計APP里面某個按鈕的點擊次數(shù)，則在APP的某個按鈕被點擊時，可以在這個按鈕對應(yīng)的OnClick 函數(shù)里面調(diào)用SDK提供的數(shù)據(jù)發(fā)送接口來發(fā)送數(shù)據(jù)。

優(yōu)點：方便地設(shè)置自定義屬性、自定義事件

缺點：工作量大、數(shù)據(jù)傳輸時效性

適合場所：有具體的業(yè)務(wù)分析需求，且按照各個事件埋點的方式不能滿足；需要對埋點事件進行傳參等自定義屬性設(shè)置。代碼埋點雖然較復(fù)雜，但功能最完善，覆蓋了埋點中的不同業(yè)務(wù)需求。

（二）可視化埋點

可視化埋點：利用可視化交互手段，數(shù)據(jù)產(chǎn)品/數(shù)據(jù)分析師可以通過可視化界面（管理后臺連接設(shè)備） 配置事件。可視化埋點仍需要先配置相關(guān)事件，再采集。TalkingData、諸葛IO、移動應(yīng)用分析等均可使用。

優(yōu)點：解決了代碼埋點人力成本和更新代價大的問題，只要在版本內(nèi)有相應(yīng)SDK，即不存在老版本迭代后無埋點問題；且對于不懂代碼的產(chǎn)品運營，可通過后臺可視化界面進行配置操作，并且生效。

缺點：無法做到自定義獲取數(shù)據(jù)，可視化埋點覆蓋的功能有限；企業(yè)針對SDK開發(fā)難度相比代碼埋點大，使用第三方SDK資源則有共同通病

適合場所：分析或統(tǒng)計需求簡單，不需要對埋點事件進行傳參等自定義屬性設(shè)置；頻繁上線或更新的H5類型的運營活動

（三）全埋點（無埋點）

全埋點是指開發(fā)人員集成采集SDK 后，SDK 便直接開始捕捉和監(jiān)測用戶在應(yīng)用里的所有行為，并全部上報，不需要開發(fā)人員添加額外代碼。

數(shù)據(jù)分析師/數(shù)據(jù)產(chǎn)品 通過管理后臺的圈選功能來選出自己關(guān)注的用戶行為，并給出事件命名。之后就可以結(jié)合時間屬性、用戶屬性、事件進行分析了。所以無埋點并不是真的不用埋點了。目前市場第三方工具GrowingIO支持無埋點全量行為數(shù)據(jù)抓取

優(yōu)點：提供了埋點的“后悔藥”(數(shù)據(jù)回溯問題)，只要部署了SDK，數(shù)據(jù)便開始采集；可以自動獲取很多啟發(fā)性的信息，可以通過熱力圖向用戶展示各個控件、事件點擊的概率更大；便于使用者發(fā)現(xiàn)頁面僵尸按鈕等等。

缺點：缺點與可視化埋點相同，未解決個性化自定義獲取數(shù)據(jù)的問題，缺乏數(shù)據(jù)獲取的靈活性；企業(yè)針對SDK開發(fā)難度較大，一般由數(shù)據(jù)分析企業(yè)研發(fā)提供，使用第三方提供的埋點方案，有如下缺陷：（1、數(shù)據(jù)源丟失，應(yīng)用上報的數(shù)據(jù)上傳至第三方服務(wù)端，可能造成企業(yè)泄密或用戶的關(guān)鍵數(shù)據(jù)丟失；2、供應(yīng)商數(shù)據(jù)丟包問題，無法根據(jù)應(yīng)用特性進行改善）

適合場所：分析或統(tǒng)計需求簡單，不需要對埋點事件進行傳參等自定義屬性設(shè)置的事件；針對快速、頻繁上線和迭代的H5類型的運營活動的評估（與無碼埋點相似）。

6、?????埋點流程順序

（一）明確數(shù)據(jù)埋點目的，根據(jù)需求進行埋點

埋點前要先想清楚需求是什么，目的是什么，要達到這個目的，需要統(tǒng)計哪些數(shù)據(jù)，要統(tǒng)計這些數(shù)據(jù)，需要在哪些頁面埋點？埋在頁面哪些位置，通過什么樣的形式埋點，是統(tǒng)計按鈕點擊數(shù)，還是進入頁面的數(shù)量？

（二）與技術(shù)團隊溝通

梳理好要埋點的數(shù)據(jù)后，要多跟開發(fā)溝通，討論埋點合理性與可行性，把埋點的目的跟開發(fā)描述清楚，一方面開發(fā)可以幫忙進行梳理，查缺補漏甚至提出更好的埋點思路；另一方面開發(fā)了解清楚后埋起點來更加胸有成竹，效率更快，防止出錯。?

（三）制定埋點表

埋點表內(nèi)容字段（事件/頁面名稱、字段英文名稱、字段中文名、字段類型、備注）

使用第三方數(shù)據(jù)分析平臺，在APP里埋點后，還需要在第三方平臺上傳相應(yīng)的事件ID與事件名稱，一定要代碼中的ID與名稱一致。ID與名稱一般是產(chǎn)品這邊整理命名，iOS 與Android統(tǒng)一。?

（四）獲取數(shù)據(jù)

基本信息：用戶數(shù)據(jù)等其他信息

渠道來源

產(chǎn)品活躍數(shù)據(jù)

事件分析

用戶漏斗

用戶路徑

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