一.與埋點相關的一些概念：
(一）.埋點方式
作者：Thea_Chen
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來源：簡書
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常用埋點方式分為三種：
1.代碼埋點
代碼埋點是最經典埋點方式，實施埋點的研發(fā)將埋點代碼結合到業(yè)務代碼中，實現用戶行為數據的采集。這種埋點方式能采集到非常復雜的行為，尤其是一些非點擊的、不可視的行為，必須用代碼埋點來實現。代碼埋點按照位置的不同，可以分為前端埋點、后端埋點。前端埋點用來記錄用戶在客戶端的操作行為，后端埋點用來記錄客戶端進行服務器請求的日志。
代碼埋點分為以下兩種方式：
（1）前端埋點
前端埋點能夠收集更全面、精細的用戶數據，尤其是不需要請求服務器的行為數據，如：頁面停留時長、頁面瀏覽深度、視頻播放時長、用戶鼠標軌跡、表單項停留及終止等等，只能通過前端埋點實現。但缺點在于，前端埋點的上報一般存在 15% 左右的延遲上報和漏報（客戶端未聯網、數據打包上報、用戶刪除行為數據等原因）。另外，如果客戶端是 APP，每次上線新的埋點或者更新埋點時，需要發(fā)布新的版本才行，但是會存在部分用戶不更新版本情況，影響數據質量。
（2）后端埋點
理論上，只要客戶端向服務器發(fā)送過請求，服務端埋點能夠收集到。相比于前端埋點，能實時采集數據，不存在延時上報，數據很準確；并且，服務端埋點支持與用戶身份信息和行為附帶屬性信息整合；另外，每次上線新的埋點或者更新埋點時，發(fā)布后馬上生效。
代碼埋點適合精細化分析的場景，我們可以將各種細粒度的數據采集下來，后續(xù)做深度分析。當然這種埋點方式很低效，需要經歷完整的埋點流程，包括業(yè)務梳理（產品運營）、埋點設計（產品運營/研發(fā)）、實施/測試/上線埋點（研發(fā)/測試）。整個過程需要多方協作，且要求產品運營也具備一定的專業(yè)水平，如果發(fā)生錯漏無法快速補救。
2.全埋點
無埋點、無痕埋點、自動埋點，指的都是全埋點。這種埋點方式想要實現的效果是全自動化埋點，將客戶端的用戶行為盡可能地全面采集，然后通過界面配置的方式對關鍵行為進行定義。使用這種方案，每次有用戶行為分析的需求，不用再走一次完整的埋點流程，只用在產品中嵌入 SDK，等于做了一個統一的埋點。但是，無埋點也有很明顯的弊端。無埋點只能覆蓋基本的點擊、展示等用戶行為；其次，全埋點采集的數據量非常大，隨著數據量上升，可能會導致客戶端崩潰的概率也會上升。尤其是移動端，更多的數據量意味著更多的電量、流量和內存消耗；第三，即使全部行為數據都被收集回來了，具體分析時也不能避免二次梳理和加工，因為機器無法在采集時按照我們想要的方式對全部事件進行有意義的命名，甚至無法保證采集上來的事件都正好是正確的；第四，現階段全埋點對于用戶身份信息和行為附帶的屬性信息也幾乎無能為力。
3.可視化埋點
可視化埋點也被稱為「無碼埋點」，它的理念是降低實施埋點的門檻，以此來提升原工作流程的效率。實施埋點時，無需研發(fā)人員介入，產品運營可以直接在網站或移動應用的真實界面上操作埋點，而且埋點之后立即可以驗證埋點是否正確，并且，埋點部署到所有客戶端也是幾乎實時生效的。同樣的，可視化埋點也有很多局限。首先，可視化埋點也只是針對點擊可見元素的，一些動態(tài)頁面、不可見的行為是采集不到的；其次，對于點擊操作附帶的業(yè)務屬性，比較難實現；第三，為了確保埋點準確性，可視化埋點也逐步整合了更為復雜的高級設置，操作起來也很低效。
(二）.埋點方案相關概念
摘自易觀方舟
1.事件
記錄用戶在使用網站、APP 或小程序的過程中觸發(fā)的行為。
用戶的行為有一部分會在他們使用的過程中自動被采集上來，常見的如：跟訪問有關的“頁面瀏覽”，“停留時長”；另外一部分包含具體業(yè)務含義的，則需要通過埋點才能得到，例如：“注冊”、“登錄”、“支付”等等。
2.事件屬性
可以通過屬性為事件補充相關的信息，例如：位置，方式和內容。
用戶產生行為時就會上報具體的屬性值，比如對“購買事件”定義了“支付方式”的屬性值，則根據不同的行為可能上報的是微信支付，支付寶支付。事件屬性有點像字段，發(fā)生這件事件的一些相關字段都可以理解為屬性，例如“購買事件”中的支付平臺、金額、銀行卡等相關字段，都可以被定義為事件屬性。
3.用戶屬性
在分析過程中，需要引入注冊用戶的更多維度，比如注冊用戶ID、姓名、用戶等級等等，也需要進行梳理，方法同事件屬性。
二.埋點方案，以京東排行榜為例
1.首先分析分析當前APP所處的階段，設置合理的目標。
京東排行榜是為了讓用戶跟著排行榜購買好物，即為了讓用戶更多地消費，同時由于推薦的是經得起考驗的好物，也希望能在客戶心目中留下好的口碑，提高用戶對APP購物體驗的滿意度。
因此，本次埋點的目的是為了收集用戶的行為信息，提升用戶體驗、以及收集用戶信息，進行精準推送，提高轉化率。
- 分析實現目標需要采集哪些數據？
用戶的行為是由用戶一系列的事件組成，包含5個基本要素：何人，何時，何地，通過何種方式，發(fā)生了何種行為。
埋點方案包含兩個部分：
事件方案——確定上報哪些用戶行為
用戶方案——確定上報哪些用戶屬性 -
事件方案——梳理需要埋點的事件、事件屬性
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4.用戶方案——確定要分析的用戶的維度
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通過以上用戶屬性及事件屬性，可收集到不同地域、性別、年齡的用戶更傾向于購買排行榜中哪些分類中的哪些商品，進而可以在推薦位置中多推薦這種商品，以提高用戶的付費程度。
