编辑导语：在产品规划的过程中，产品经理的工作往往需要使用数据来进行辅助，这些数据要通过埋点文档获取的数据来实现，埋点是互联网领域非常重要的数据信息获取方式；本文作者分享了关于一个新产品应该怎么布置埋点的问题，我们一起来了解一下。

一、背景和目标

我们要做一个金融理财导流平台，大体产品分为银行理财、基金理财、保险等产品，里头有一些资讯，社区，积分游戏等用于促活。

用户的行为分析是一个App在运营推广，精准营销等的基础，当下几乎所有的互联网公司的数据源都是通过埋点方式获得基础的业务数据。

用户行为就是用户在使用产品时，进行的一系列操作行为，包括用户从哪个渠道进入产品、进入每个页面前的上一个页面、离开页面后进入的下一个页面、在页面的停留时长、页面上每个按钮的点击情况、搜索情况以及在哪个页面离开产品等。

用户的行为往往能够反映用户对产品的真实想法。通过对用户行为进行监测分析，可以让我们更加详细地了解用户的行为习惯，找到用户喜欢和不喜欢的产品及内容，让功能更贴近于用户的喜好与习惯，增加用户使用产品的意愿。

遂我们运营要提出我们要的埋点需求，交由PM评估及技术实现。

我们的核心目标就是对用户的来源渠道、用户的使用路径、用户的访问情况进行埋点统计，便于精细化运营推广。

• 用户的来源渠道帮助我们合理筛选最优推广渠道。
• 用户的使用路径帮助我们降低用户流失。
• 用户的访问情况帮助我们了解用户的行为习惯，优化产品以及定制更好的运营策略。

二、认识数据埋点的能力

什么是埋点？简单来说就是在你的网站/app加入一些统计代码进行数据的采集（可以将埋点理解为监控摄像头，记录规定好的事情），用户在产品中所有的行为，都会有相关代码运行，后续再进一步根据数据来优化运营。

常见包含访问数、访问数、页面浏览数、跳出率等等。这样的信息收集大致可以分为两种：页面统计和统计操作行为。

现在埋点的主流有两种方式：

第一种：自己公司研发在产品中注入代码统计，并搭建起相应的后台查询。

第二种：第三方统计工具，如友盟、神策、Talkingdata、GrowingIO等。

项目初始阶段建议采取第三方工具进行埋点减少开发工作，通过统计代码我们可以准确记录用户对应行为相关信息4W1H【who（哪些用户）、when（时间相关）、where（页面与场景）、what（具体行为）、how（如何进行）】，进而思考用户行为背后的Why。

1. who：哪个用户

参与事件的用户是谁，即用户身份，通常会从人（用户ID）和设备（设备ID）两个角度，来标识用户身份，即：哪一个用户，在哪一台设备上，参与了该事件。（用户的姓名、手机号、身份证等敏感信息不建议直接采集，如要采集请采取脱敏的方式进行）。

2. when：发生时间

事件是什么时间点发生的，我们一般都统一使用时间戳来表示，常见的标准YYYY-MM-DD HH-MM-SS 。记录发生时间，统计某段时间内事件发生的次数，得到时间分布情况，了解用戶的行为习惯，进而在用户活跃高峰期开展特定的运营活动，以提高活动转化率。

3. where：发生地点

事件发生时，用户所在的地理位置，包括用户的IP地址、GPS地址。尤其是我们这个产品前期无法掌握用户的相关资料以及用户画像情况，前面的一些IP、网络情况、位置信息能够有效地做一些人群分析等。

记录发生地点，可按所在地的行政单位对数据作汇总，分析活跃用户的地区分布情况；结合时间周期，可分析出不同地区的业务增长情况，指导运营工作方向。

4. what：什么事件

采集事件的具体内容，一般有以下3种类型：

1）曝光

页面或元素因为用户的某个行为而被展示出来，如用户点击广告链接，进入活动详情页，该页面就得到了一次曝光。

2）点击

用户点击了某个元素，如点击按钮、链接、图片等。点击率（点击量/曝光量）反映了用户对元素的兴趣，指导产品设计人员优化低点击率低内容的表达。

3）页面停留

表示一个用户在X页面的停留时长记为停留时长。

当然还有一些比较细的事件类型，比如报错，启动情况等等。

5. how：发生方式

用户使用功能的环境，包括硬件环境和软件环境，如手机厂商、型号、分辨率、网络条件、手机操作系统、app版本等。

环境数据提供了用户使用功能的软硬件条件，帮助我们选择与环境匹配的功能实现方法来开发功能，更好地满足用户需求，提高用户体验。

三、埋点设计与数据埋点规范

前面给大伙介绍了埋点可以做到什么，以及埋点的类型，我们大概就明白，埋点其实就是在这个事件发生我们需要统计用户哪些信息（用户基本信息+用户行为信息）。

那我们如何进行埋点设计和规划呢？

1. 认识事件和事件相关变量

1）将事件视为产品中的操作，例如【购买成功】、【阅读完成】。

2）将变量视为描述事件的属性，【不同产品及内容的消费】，【产品名称】就是变量。

举个例子：我们理财项目我想知道用户喜欢哪个类型的基金产品，那么「购买成功」是埋点事件，「产品类型」和「产品ID」就是变量。

如果你想看用户购买基金时有多少是用来优惠券，那你一样可以将「购买成功」是埋点事件，而「优惠券类型」和「优惠券ID」作为「购买成功」的变量。

总结：埋点事件与事件级变量是一对多的关系，事件级变量只能和对应的埋点变量一起使用。

2. 编辑公共属性及埋点位置

埋点要求：合理的埋点设计+明确事件触发时机+规范命名+持续维护数据字典。大多数数据不准确就是我们业务部门和产品部门在做事件定义口径不一导致的，所以开会评审一定要确认好。

1）编辑好公关属性（即每个埋点都需要的用户信息），比如用户ID，注册渠道，操作系统，App版本，位置信息等。

2）根据前期的核心业务来设计埋点，拒绝海量埋点管理混乱（比如我们项目，主要还是想了解用户的产品喜好以及用户的内容偏好）。

3）如果采用第三方（如友盟代码埋点）的话，其实会稍微简单点，可以满足我们70%左右的需求，你只需要根据事件罗列位置即可。

四、数据分析及总结

采用第三方做埋点的话，他们已经有成熟的后台进行埋点分析，可以漏斗分析，产品喜好分析，内容喜好分析，用这些数据来帮助我们精细化运营。

数据后台一般都可以支持产品新增活跃留存、我们自定义等数据指标的快速提取，也可以自主根据业务指标去配置。

我们应该从数据中发现问题，抽象出我们项目业务的痛点和需求。

运营策略大体遵循以下原则：

• 用户喜爱程度非常高的，我们就提升该内容在用户眼前出现的频次、或是推送相关的内容，以此继续提升用户的喜爱程度。
• 用户喜爱程度一般的，则要减少该内容在用户眼前出现的次数，为用户更喜爱的内容留出空间。
• 用户不喜爱的，则该类型的内容都不要出现在用户眼前。

尤其是在活动方面要遵循三个上述原则，积极调整运营推广策略，而不是一再强求去增加曝光为毫无吸引力的活动要流量。

五、总结分析

在一个新项目或者上线新功能时，我们为了快速了解用户，了解活动效果，需要对功能不断进行数据跟踪及迭代优化，所以需要对各类用户行为进行埋点统计。

通常我们会对用户的来源渠道、用户基础属性、用户的使用路径、用户的访问情况进行埋点统计。

• 用户的来源渠道帮助我们合理筛选最优推广渠道。
• 用户的使用路径帮助我们降低用户流失。
• 用户的访问情况帮助我们了解用户的行为习惯，优化产品以及定制更好的运营策略。

总之，伴随着每一个功能都应该设计相应的埋点报表。在功能和活动上线后，我们都需要对埋点数据进行跟踪，在出现问题时将多维度的信息进行组合，对功能进行正确迭代，才能让功能发挥最大的效果。

本文由 @青年伟纯 原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载

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