如何高效进行数据采集，这里有一套完整方案

大家好，今天给大家带来指标实施体系中关于落地实施方案的一点经验，希望可以在日常的数据采集中对大家有所帮助。

作者：王汉 来源：GrowingIO 增长公开课第 41 期

GrowingIO 高级技术顾问，毕业于北京大学，Extron 认证工程师。服务过奇瑞汽车、中铁建工、滴滴等头部企业，有丰富的技术部署经验。

一. 数据质量是数据分析的基石

假设一个场景：我们想要采集一个广告投放页的数据。

首先，我们与技术同学描述用户进入 App 开屏页所面临的场景：浏览—点击—跳转到广告页；接着，我们提出埋点需求。

点击数据分为有效点击和无效点击两类，但是由于技术侧同学并不会纠结此问题。他便随便从网上下载了一个闪屏页框架，集成到项目中。

在该框架下，点击动作被拆解为：按下，抬起。而我们平时认为的点击动作应该是：短时间内按下和抬起两个动作同时出发。

由于框架的目标是增加点击率，即让看到广告详情页的人变多。所以，当用户按下的时候，就已经触发了跳转到详情页的操作。

大部分非目标客户都会很急躁的退出广告详情页，而真正看到广告并感兴趣的人员则会主动进入广告详情页。

由此带来的洞察结果是：点击率高，转化效果差。市场侧的同学误认为是广告设计的失败，这会影响下次广告投放的视觉效果或投放策略。

通过上述例子，我们得出结论：数据采集的时机和技术侧的实现方式会大大影响业务侧的决策。

“九层之台，起于累土。”在形成一套可被洞察的数据之前，数据采集是最基础也是最关键的步骤。只有数据采得准，这个洞察结果才能在你做商业决策时提供帮助。否则将适得其反，再漂亮的数据分析也带不来实际的效果。

但是在埋点方案的实际实施过程中，我们可能会遇到以下困惑：

• 如何和技术端沟通你的埋点需求?
• 技术同学是否很快理解并落地?
• 最终数据生产结果是否符合你的预期?

GrowingIO 在与上百家客户落地埋点方案的经验中，发现“数据采集带来的数据质量问题”也许已经成为了企业的共性问题，而导致这一问题发生的原因主要有以下 4 点：

• 前期沟通业务不明确。例如程序员不清楚有效点击和无效点击的区别，只是单纯地从技术层面完成埋点；
• 采集时机口径对不齐。你希望采集数据的那个时机，技术同学并不明确；
• 采集点没有统一管理。如果没有统一的渠道去管理点击、浏览等数据，你的埋点方案将因繁琐的程序而无法落地；
• 版本更新。比如你在新旧版本之间进行比对时，无法发现数据的变化。

数据采集关乎数据质量，它需要产品及业务侧同事做出让技术同学“看得懂、埋的对、实施快”的技术落地方案。

二. GrowingIO 为数据高效采集保驾护航

针对这些棘手问题，GrowingIO 的无埋点技术可以快捷定义页面、按钮、文本框等常见用户行为操作，从而减少在某些重复性高的用户共性行为的埋点代码操作量，为数据快速可视化提供便利。

1.无埋点的定义

什么是无埋点？我们先来看看你是否遇到过以下这些场景：

• 做了一场运营活动，需要在