在数字化时代，数据分析已成为产品设计和优化不可或缺的一环。本文将带你深入了解数据埋点的奥秘，揭示如何通过用户行为数据来支撑和优化设计方案。

“请问你的设计依据是什么？为什么A功能放在前面，B功能放在后面？这个功能的用户场景确定是这样的吗？你是否有明确的用户数据分析？”

不知你们是否遇到过类似的场景，每当我们绞尽脑汁完成功能设计后，兴高采烈地拉上团队开发、测试进行设计评审，但却常常因为缺乏用户数据从而受到开发人员对设计方案的质疑，最后导致方案推翻或搁置。

设计方案缺乏用户数据支持时，就如同在黑暗中摸索，无法准确判断方案的可行性和有效性。

为了让设计方案更具说服力，避免同样伤心的事情再次发生，这就引出了一个关键知识 —— 用户行为数据。

所以，今天想跟大家聊一聊如何通过数据埋点获取用户数据，以及一般我们最常关注的用户数据有哪些。

一、什么是数据埋点？🧠

假如你正在经营一家超市，为了了解顾客的购物习惯和喜好，例如，观察顾客进入商店后的第一个去哪个区域，他们在哪些货架上停留的时间较长，哪些产品更容易吸引顾客购买等，你采取什么样的方案？

我会安装摄像头和传感器在重要位置来观察、记录顾客在商店里的行为。

收集到这些信息后，根据用户行为调整商店布局、货架摆放和产品陈列，把用户喜欢的放在明显的地方，销售较少的放在隐藏位置，从而提高销售额。

而数据埋点就是用户行为的“监控器“，在应用程序或网站中的作用与此类似。

我们通过在代码中的特定位置设置“监控点”，当用户与这些位置进行交互（例如点击按钮、浏览页面等）时，从而收集到用户数据。

这些数据可以帮助我们了解用户的行为和需求，从而优化产品功能、界面和营销策略。

例如，在一个购物网站中，你可能会在“加入购物车”按钮上设置一个数据埋点。当用户点击该按钮时，就可以记录用户的 ID 、商品 ID 、点击时间等信息。

通过分析这些数据，你可以了解哪些商品更受欢迎、在什么时间段用户购物活跃度较高等，从而制定更有针对性的促销活动和优化产品推荐。

二、数据埋点的原理与方式

其实，数据埋点的原理十分简单，就是开发根据我们的数据埋点方案，在系统中植入统计信息代码。

当用户与系统进行交互时，系统会捕捉用户行为数据，这就是数据埋点。后续我们会根据获取到的数据设计可视化分析页面，分析用户行为。

以电商平台为例，用户在商品详情页的浏览、点击购买按钮、加入购物车等行为，都是数据的来源。

当用户触发这些行为时（例如点赞、评论、分享等），埋点代码会将这些行为数据收集起来提供给我们进行分析。

那么，数据埋点的方式大致分为两种：第三方数据埋点与自研埋点；

1、第三方数据埋点

顾名思义，第三方埋点就是使用第三方提供的标准化的SDK或API，快速集成到应用程序或网站中，实现快速部署和数据采集。

其好处是可以快速利用第三方技术实现数据埋点，提供稳定的技术支持和更新服务，减少自身的开发成本。

但缺点是使用第三方埋点工具需要向第三方提供数据隐私和敏感信息，存在数据泄漏的风险。

因此，第三方埋点一般适用于用户数据敏感性较低，且节约开发成本的中小型企业。

常见的第三方埋点平台有神策数据（https://www.sensorsdata.cn/demo/demo.html）或百度统计（https://tongji.baidu.com/web5/welcome/login）等。

他们为企业提供十余个产品分析模型，如事件分析、漏斗分析、留存分析、归因分析、用户路径分析等。

能帮助企业全面且深入地了解用户行为，助力企业进行精准的业务决策和产品优化。（有兴趣的可以去他们官网研究，我们不展开详细讨论）

2、自研埋点

自研埋点即通过自身开发技术来进行系统数据埋点，其优点是灵活性高，可以根据业务需求随时调整和优化埋点方案，快速响应市场变化和业务调整，确保数据采集的精准性和完整性。

缺点是技术门槛高，自研开发埋点需要企业具备较为深厚的技术实力，从需求分析、方案设计、开发实施到后期的维护更新，每一个环节都需要专业的技术人员参与。

此外需要企业有一定维护成本，自研开发埋点上线后，随着业务的发展和技术的更新，数据采集系统可能需要不断地进行升级和优化，这需要企业持续投入资源。

因此，自研埋点适用于技术能力强、用户数据敏感且有足够研发资金的大型企业，中小型企业建议还是采用第三方埋点即可。

三、撰写数据埋点方案

撰写数据埋点方案可以用Excel或者word撰写，我一般习惯使用Excel。

在撰写数据埋点方案时，需要综合考虑项目的目标、用户行为、业务流程以及关键性能指标等多个方面。

一个完整的数据埋点方案通常应包含以下字段和要素：

1、埋点模块与区域

模块名称：明确埋点所在的模块或功能区域，如首页、商品详情页、购物车等。

区域描述：具体描述埋点所在的位置，如页面顶部、中部、底部或某个按钮、卡片等。

2、操作行为

事件类型：定义需要跟踪的用户行为事件，如点击、滑动、页面浏览等。

事件描述：详细描述事件的具体内容，如“用户点击购买按钮”、“页面加载完成”等。

3、统计标准

统计方式：明确事件的统计方式，如点击次数、曝光次数、停留时长等。

触发条件：定义事件触发的具体条件，如“用户点击按钮后触发”、“页面加载完成后触发”等。

4、参数记录

用户信息：如用户ID、设备ID、用户名（脱敏处理）等，用于标识用户身份。

时间信息：如事件发生的时间戳、会话ID等，用于记录事件发生的时间。

位置信息：如IP地址、GPS位置等，用于记录用户行为发生的地点。

事件属性：如按钮ID、页面ID、商品ID等，用于描述事件的具体属性。

其他信息：如网络类型、系统版本、设备型号等，用于记录事件所处的环境。

5、备注

特殊说明：对埋点的特殊情况进行说明，如某些事件可能只在特定条件下触发。

变更记录：记录埋点的变更情况，如新增、修改、删除等。

实施部分可以直接交给研发处理，在后续环节中与研发讨论确认细节。比如记录 UV 时，用什么作为唯一凭证？

可以是手机号，不过会因为需要接受验证码或要求登录从而对参与性要求较高；

当然也可以是 IP，但当前用户访问页面时所在网络的 IP 地址会因为切换网络或使用代理进行变更，不好判断唯一等问题。

四、B端产品与C端产品常见的用户数据

其实撰写数据埋点方案并非难点，因为只要熟练掌握埋点方案工具就行。

而数据分析的难点在于当我们遇到问题时，应该分析什么产品用户数据，哪些数据能够帮我们解决核心业务问题，这才是数据分析必须掌握的技能。

因此，最后一趴我们一起来看看C端产品与B端产品常见的用户数据。

1、C端产品数据

（1） 用户行为数据PV/UV与页面停留时间

PV/UV：页面浏览量反映了产品各个页面被访问的总次数，通过分析不同页面的 PV 数据，可以了解用户对不同功能模块的关注度。

独立访客数则表示访问产品的独立用户数量，有助于评估产品的用户覆盖范围和吸引力。在电商产品中，首页的 PV 和 UV 较高，说明产品的入口流量较大；

而某个特定商品页面的 PV 和 UV 上升，可能意味着该商品近期受到更多用户关注。

页面停留时间：衡量用户在特定页面上停留的时长，反映了用户对该页面内容的兴趣程度和信息获取的难易程度。

如果某个页面的停留时间较短，可能需要优化页面布局、内容呈现方式或提高加载速度，以提升用户体验。

以新闻资讯类产品为例，用户在一篇文章页面的停留时间较长，说明文章内容具有较高的吸引力。

（2） 用户留存与用户活跃数据

用户留存：包括次日留存、7日留存、14日留存、月留存，用户留存的计算为：用户在初次使用某功能/某产品后，X天内再次使用，则为用户留存。

用户留存反映了用户在一段时间后仍然继续使用产品的比例，是衡量产品用户粘性和可持续发展能力的重要指标。

用户活跃数：用户活跃分为日活用户（DAU）、周活用户数（WAU）和月活用户数（MAU）。反映了产品的用户活跃度和市场竞争力，例如我们经常听到小红书日活用户超过3亿，那就证明这款产品的市场竞争力强。

（3） 功能转化率（注册、购买等）

功能转化率：用于查看某些功能的转化率，通过转化率数据思考用户使用流程，例如某金刚区有4个功能，我们可以通过查看这四个功能的转化率从而判断这些功能对用户的重要性。

2、B端产品数据

（1） 用户行为数据：功能使用率、操作时长、操作错误数

功能使用率：了解各个功能模块被用户使用的频繁程度。例如，在企业管理中，项目管理模块、财务管理模块使用频率可以反映不同业务部门的工作重点和需求。

操作时长：衡量用户完成特定操作所需的时间。比如，在数据录入、报表生成、审批流程等环节的操作时长可以反映系统的易用性和效率。

操作错误数：统计用户在使用过程中出现的错误操作情况。这可以帮助发现系统中容易导致用户犯错的地方，如复杂的表单填写要求、不明确的操作提示等

（2） 业务流程数据：流程转化率、任务完成时间、流程中断率

业务流程转化率：监测业务流程中各个环节的转化情况。例如，在销售管理系统中，从线索获取到客户成交的各个阶段的转化率可以反映销售流程的有效性。

任务完成时间：记录用户完成特定业务任务所需的时间。对于企业来说，高效的业务流程可以提高生产效率和竞争力。

流程中断率：计算业务流程在执行过程中被中断的比例。中断可能是由于系统故障、用户操作错误、业务规则变化等原因引起的。

（3） 用户反馈数据：用户满意度、功能需求反馈

用户满意度：定期进行用户满意度调查，了解用户对产品的整体满意度、功能实用性、易用性、技术支持等方面的评价

功能需求反馈：收集用户对产品功能的需求和建议。用户在实际使用过程中可能会发现一些新的业务需求或现有功能的不足之处

最后，数据分析是产品设计的关键

回应文章开头的质疑，我们可以通过用户数据进行回应：

“我们在设计前做了用户调研，通过数据分析得知，同样场景下，A功能转化率23.4%，B功能转化率20.3%，因此对于用户而言，A功能优先于B功能”

学会数据分析后，我们可以通过用户行为数据支撑我们的设计方案，提升设计方案的可靠性。

好啦，以上正是这次文章的全部内容，我知道童鞋们对数据分析工作稍微陌生，但恭喜你开始入门啦！

如果你还想进一步学习了解更多数据分析知识，欢迎一起沟通讨论，下次见❤️~