编辑导语：移动互联网时代，PC互联网的客户端埋点几乎很少有能直接拿出来用的一套方案，因此，作者基于其经验进行了分享，我们一起来看看吧。

一、起因

移动互联网时代，无论是Android、iOS还是小程序，都有很多成熟的解决方案，无需花费很多的时间去处理埋点的事情，而且基于第三方提供的SDK进行埋点，在数据处理和分析上也有很大的优势。

但是在之前的PC互联网时代，除了网页端有百度统计、谷歌分析等，客户端的埋点似乎没有一套能拿出来可供大家讨论的解决方案，我就基于我的工作经验和理解，给大家分享一下PC客户端的埋点。

二、PC客户端的埋点一般统计什么？

首先，在PC上，我们得知道我们需要统计些什么内容。

一个PC客户端，无论是工具类的还是内容类的，我们都希望知道我们提供的服务的效果。那么，我们从一个客户端安装、运行到最终被卸载来看看。

就拿产品使用较多的工具“Axure RP”来举例吧。如果“Axure RP”是我们自己的软件，首先我们需要知道被安装了，之后，我们关注激活情况，也就是使用，到最后，被卸载了，这一整个环节，构成了一个生命周期。

重点来了，对于这个生命周期，所有你想知道的关于“Axure RP”的情况你都可以统计到。

1. 软件的安装

在PC客户端安装的过程中，流程一般是这样的：

1. 运行安装包
2. 弹出安装界面提供给用户操作
3. 执行安装过程-写注册表、启动项、计划任务等
4. 执行安装过程-创建安装的文件夹（3和4可以交换）

在这个环节，我们一般需要知道：

• 安装包被运行了
• 在安装界面用户做了哪些操作
• 我们的安装过程是否正常执行
• 我们最终是否安装成功

在PC上，只要我们的安装包运行起来了，无论是弹出安装界面、写注册表还是创建文件，这些都是安装包可以控制的，所以我们能通过安装包进程，将整个安装环节的所有数据记录下来发送到我们的后台并记录下来（这里要重点记住，由于安装是一次性的动作，所以统计一定要发实时的）。

2. 软件的使用

软件的使用，包括启动软件、使用功能和退出软件。

在PC上，软件的启动有很多种方式，例如开机自启动、计划任务、手动点击快捷方式，我们继续以“Axure RP”举例，当我们装上了“Axure RP”后，会在桌面、开始菜单中，创建快捷方式（有些程序会在任务栏上也创建），同时，会将后缀名为“rp”的文件默认打开方式调整为“Axure RP”。

对于启动，我们就有了三种方式：桌面快捷方式、开始菜单快捷方式和默认软件打开，所以我们需要统计软件是否被启动了，是如何启动的。

对于使用功能，当软件运行起来后，其进程就会启动，这个时候就跟移动端的应用类似，我们需要统计一系列事件，每个功能的使用情况、功能状态、付费、登录等一系列信息。

区别于移动端的是，在PC上一般这些统计都是做单点统计，例如统计弹窗的弹出、功能的点击、某个状态，对于相互关联的一组事件统计是比较复杂的，需要定义结构体，在一条统计中包含很多组字段信息，因为没有成熟的SDK集成，所以基本都要自己定义埋点，复用性较差。

这部分统计分为公共统计和专用统计。公共统计就是基本信息，常用的是用户标识、用户基本信息、计算机硬件信息和其他的可复用的；专用统计就是针对你的功能，你想了解哪些情况，针对性进行埋点统计。

对于软件退出，这就比较简单了，是正常退出还是异常退出？软件使用了多久退出？

3. 软件的卸载

软件卸载的流程包括启动卸载程序、用户操作、删除注册表及文件等操作、完成卸载。

在这个过程中，我们主要关注两方面的信息，一方面是用户怎么卸载的？是主动使用卸载程序，还是通过一些管理软件进行卸载？

另一方面是用户为什么要卸载，这个时候我们可以在卸载的界面中给用户提供选择，以获取用户的反馈。

三、该怎么埋点？

1. 埋点的分类

（1）时效性

PC客户端一般情况下都比较复杂，子功能很多，可统计的内容很多，为了节省带宽，我们不可能每次都实时将数据传输回来，而且很多时效性不是很强的功能没有必要实时上报。

①实时统计

当功能触发时或达到一定条件，立即将统计回传，一般情况下用于时效性比较强的功能，例如活跃统计、营收类统计，我们需要实时分析并调整策略。

②延时统计

统计不立即回传，将统计积累，达到一定的条件或者一定的时间，统一将这部分统计回传，一般情况用于时效性不强的功能，例如采集设备信息、获取某些功能的状态、常规功能的统计。

这部分统计使用范围比较广，一般都是隔日发送，有一天的延迟，统计的信息晚一天不会对分析产生较大的影响。

（2）埋点的作用

①常规的基础统计

每次统计都需要发送，可以理解为公用统计，这部分统计是将几乎所有的统计都需要的部分包括进来，封装成一个统一的部分，每次发送统计都会带上这些内容，方便管理，节省后续埋点时间。

②功能统计

针对特定功能，当功能被使用或者生效的时候，我们需要统计效果或者状态，可以理解为专用统计，不同于移动端，PC一般没有第三方提供的SDK，需要每个专用统计自己埋点，维护大量的统计内容，不过在一个公司内部，可以统一设计规范，方便维护。

（3）数据类型

①结构体

统计连贯的事件，各项信息之间的关联很重要。

②计数

统计某个行为发生的次数。

③字符串

统计内容。

④整形

统计数值，也可用来统计状态。

⑤布尔型

统计需要判断的类型，一般使用场景较少，为了方便计算，大部分被整形和字符串替代。

2. 数据埋点实例

（1）软件安装

场景：统计安装过程中的信息。

（2）软件的使用

场景：软件启动后，用户使用了分享功能，将自己做的原型分享到了云端，最后用户关闭了软件。

要注意的是，软件启动和关闭，看需要是可以调整的，如果你只是想知道是不是启动了，来判断活跃，那么仅仅需要启动的时候发送个整型的值标识即可。

如果想知道更详细的信息，比如启动方式、启动时间等等，可以定义结构体，将这一刻更多的信息发送回来，可灵活定义。

（3）软件卸载

卸载跟软件安装类似，这里就不赘述了。

在这里，如果希望收集用户的卸载原因，可以定义一个字符串，将用户填写的内容上报，这种形式的数据如果太多，不太利于分析，所以看产品情况可灵活设置。

本文由 @山有木兮 原创发布于人人都是产品经理，未经作者许可，禁止转载。

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