本文根据笔者的心得体会，跟大家分享，产品经理工作中做数据埋点的一些经验和看法。

作为一名产品经理，你必然知道数据分析对于产品的生命周期的重要性。

解决用户需求，解决痛点是产品的立足之根本；运营是传递产品价值的重要手段；而数据，则给产品和运营提供了指向的重要意义。

数据，既是产品分析的基础，同样，数据的采集和来源也是每个产品经理头疼的地方。

好的数据收集和分析，可以辅助产品经理更好的了解用户，让团队少做一些无用需求，或者在错误的需求方向上停止脚步，遏制一些异想天开的想法。

一、需求收集和分析

1.1 梳理产品，清晰产品的脉络和架构

梳理产品的产品结构

首先，先别急着马上就去建立埋点，此处应该是优先复盘当前的产品或者模块，整理出产品结构和页面结构。梳理出产品完整的结构、页面逻辑，这些都是决定了用户在使用产品时的任务路径，所以需要做一次完整的复盘。

梳理产品页面流程

有了基础的梳理后，我们需要再将业务或页面流程梳理出来。将用户与系统的交互故事完整的梳理出来。借助它，你更容易知道流程中的潜在地雷是什么，哪里的效率比较低，有助于系统化、全局化、周全性的思考。我们后续可以在每个流程步骤，考虑好用户的目的、场景，提炼出重要指标。

1.2 收集统计，明确统计目的和意义

如果是产品经理做埋点收集，也可以从以下的几点思路出发：

功能流程转化率：关键业务的留存转化指标尤为重要，用户在哪个关键节点发生了流失，

改版调整：如果产品做了改版，肯定会在一些关键入口进行了布局上的优化，那么埋点统计有利于收集变化前后的不同。产品是否更加聚焦的解决了用户的痛点，还是

用户轨迹：用户来到了你的产品，第一件事情是做什么，然后还会做什么。如果你的产品，满足了用户的需求，那么主要路径我们是可以猜测得到的。但唯独那么一小块路径，是否会挖掘出更深层次的需求。

面向运营方面的，一次完整的活动运营，在工作的前中后阶段，对数据的需求都不太一样：

活动前，需要了解面向的用户、兴趣、标签、来源，入口的引导和布局，有了这些，才可以更好地评估面向对象、渠道。而这些，在产品早期建立数据的时候，需要第一时间就考虑的问题。

活动中：对数据的时效性要求更高，落地页或者活动页面的PV/UV、活动参与数、页面登陆数、中奖数、兑奖数、活动转化人数/金额以及用户信息等。必要的时候根据数据反馈及时调整问题和优化。

活动后：更加注重反馈和总结，对活动的复盘；本次活动的带来了多少的访问流量，转化率如何，不同渠道过来的用户表现如何，最终这些用户转化成活跃用户的又有多少？

其他：

Boss：“小李啊，这个活动上了，但是效果不怎么样，你觉得哪里可以再优化优化？”

小李：“伟大的老板，是这样的，关于这次活动的，我整理了一份报表，通过分析这些数据后，有一个方案，请看看….”

不管来自哪个方面的需求，收集数据必然是来源于分析目的，基于目的，才会有分析指标，才会有数据的收集。

1.3 根据产品流程设计指标

在前面做了一系列的功课之后，我们就开始要根据产品的功能流程或者页面结构，定义好分析的目的，剥离关键流程，提炼关键指标。

购物环节：宝贝详情页>加入购物车>订单确定>订单提交>支付>支付结果

在这个过程中，你可能需要采集到从详情页到购物车的转化，从详情页到订单确认的转化，订单从确认到支付成功之间的漏斗模型。

那么对应的可以为详情页UV、购物车添加事件、订单确认事件、订单提交事件、支付事件、支付成功反馈事件。

注册流程：进入注册>注册信息填写>获取验证>注册成功

对应的可能想要了解到注册流程的转化，那么可以主要采集注册按钮点击事件、提交信息事件、获取验证事件、注册成功事件，再加上能够统计到渠道包信息，那么也就可以分析出，不同渠道下的用户转化效果。

二、提出需求

可能前面的内容，大部分的干货可能会讲的比这个更清楚了，那么笔者在这里更多的是想要跟大家分享一下，如何提出埋点的需求。

有些公司可能会有自己独立的数据系统，用于收集用户数据。但是大部分公司而言，更多的是专注业务本身，所以埋点也是用了第三方。

目前有很多做埋点和数据支持的公司，例如友盟、诸葛IO、GrowingIO、神策等等，也有埋入移动端、H5、Web等，在进行选择的时候，不妨多进行对比，没有哪家最好，只有哪家最合适。

在这里，笔者用的是友盟统计。

2.1 收集事件

首先先理解什么是“事件”，可以理解为触发一个动作、行为或者到达某个条件，都是一个事件（Event）。

例如：在登录中，填写完信息后，点击一下“登录”按钮，或者点视频的“播放”按钮，页面流程的“下一步”按钮，获取到“登录成功”，访问某个页面，这些触发的行为都可以理解为一个事件。

因此，沿着流程和产品结构，会得到这么一个表格：

2.2 设置事件的参数和参数值

除了统计事件的触发次数外，还可以收集触发这个动作时，其他的附带信息。利用这类信息，有助于对事件有更加精准的统计，又称为参数（Key）和参数值（Value）。

事件、参数、参数值的关系如下：

举个简单的例子，电影播放平台上，当用户点击“播放”电影时，这里可以为一个事件。出了统计这个事件发生的次数之外，我们还可以收集到这一次播放的电影类型、地区；

其中，参数就是类型、地区。类型下对应的参数值就有：喜剧、爱情片、科幻片等等；地区下对应的参数值就有：欧美、日本、韩国、大陆等。

这样，就可以统计到，点击播放按钮到次数中，点击频次最高的是什么类型的电影、出自哪个国家的。

当然，还有另外一种情况，那就是所统计参数的参数值，是一串连续的数值，我们无法使用参数值=1,2,3,4这样去统计。

例如说付款页面，点击“确定付款”时，参数为“付款金额”，因为这个时候，我们可能会想到参数值可以=1、2、3、4等一直排列下去。但是实际操作上，参数的值会有很多，可能从1元到1万元都会有。

这个时候，采用的是计算统计，只需定义好统计值的类型（整数型int还是float）和范围，例如统计金额的，那么就是统计付款金额，类型为float，范围0-10000.00。

根据以上的步骤，可以定期维护这么一份表格：

3.3 维护表格，定期沟通

在整理完以上的表格之后，别忘了和其他产品、运营、开发对一下这份文档，看看是否有其他遗漏，同时，再进对应的事件参数等，对应到产品结构和流程中，看是否跑得通。

以后在维护需求文档的时候，当产品发生变化的时候，可以增删改这份表格的内容，这样一来，开发人员就会知道了。

但是记得最重要的一点，还是得跟开发沟通，正确地描述我们埋点的意义和背景。有时候开发人员也会补充和完善你的埋点需求。

四、测试和校验

接下来就是测试和校验的环节，如果是接入第三方的，可以根据帮助文档，将新加入的埋点，进行一轮测试。

因为有时候可能开发大哥对需求的理解有所偏差，或者沟通不到位，导致埋错了位置或者定义错了。

而在最终验收的环节中，需要做一个校验，避免辛辛苦苦埋下的点，等到上线后，产生了一堆无效的数据，甚至会影响后续对产品的判断。

五、写在最后

其实埋点也只是整个产品规划中，关于数据分析的一小块。

除了埋点分析外，还需要和后台的日志数据做整合分析，善于发现每个异常，善于调研趋势背后的原因。产品经理跟运营工作相互配合，才能够是产品走得更快更远。

以上就是做埋点需求时，总结出的一些心得，如果对您有帮助，那是最好不过，如果您有其他的意见或者看法，也欢迎随时沟通。

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