【产品】埋点

一、什么是埋点 ?

百度百科的解释是:
埋点分析,是网站分析的一种常用的数据采集方法。
数据埋点分为初级、中级、高级三种方式,分别为:
初级:在产品、服务转化关键点植入统计代码,据其独立ID确保数据采集不重复(如购买按钮点击率);
中级:植入多段代码,追踪用户在平台每个界面上的系列行为,事件之间相互独立(如打开商品详情页——选择商品型号——加入购物车——下订单——购买完成);
高级:联合公司工程、ETL采集分析用户全量行为,建立用户画像,还原用户行为模型,作为产品分析、优化的基础。

无疑,数据埋点是一种良好的私有化部署数据采集方式。数据采集准确,满足了企业去粗取精,实现产品、服务快速优化迭代的需求。
但,因手动埋点工程量极大,且一不小心容易出错,成为很多工程师的痛。且其开发周期长,耗时费力,很多规模较小的公司并不具备自己埋点的能力。无埋点成为市场新宠。最后埋点、无埋点两种技术谁能成为最后赢家,我们拭目以待。


我们知道,除了归纳需求和制作原型,消化数据也是一个产品经理要做的一个方面。 通俗地讲:你不做数据埋点,你就做不了数据分析。你不做数据分析,你就不知道产品上线情况。你不知道产品上线情况,你产品就会做差。你产品做差,你的业绩就会不好。你业绩不好你就会被辞。你被辞你就会没钱。你没钱你就会睡马路。你睡马路就可能会被车撞。你被车撞就会屎! 所以为了不屎,一定要做好数据埋点!

在这里插入图片描述

二、为什么要做埋点?

埋点的作用就是用来做动作行为分析的。那么对于这种动作,你需要知道做埋点的目的是什么?是考虑对某一个功能做判断还是说你想知道最近频繁跳出率出现在哪里?对于这种情况拿什么去判断?访客?做市场调研?问各设计、研发、测试人员???

在这里插入图片描述
比如平时我们支付的时候就是打开支付宝,打开扫一扫,扫描对方的二维码,输入金额(2元,小金额免输入支付密码),点击确认,支付成功。

你为了资金的安全,做了两个设定。打开支付宝,打开扫一扫,扫描对方的二维码,弹出提示“您正在付款,请输入密码”,然后要你先输入支付密码(不能免输入),然后在输入金额(2元),点击确认时,弹出提示“为了保障你的安全,请先进行实名认证”,接着跳转到认证的页面。

先不管这两个设定是否合情合理,你这里就可以以埋点的形式将两次弹出做行为收集,并对相应的动作进行连串行为分析,并以此为根据形成用户画像等最终数据。注意:这里如果你是只做了一个触发判断的埋点,那么就是做初级的埋点;如果你做了整个支付动作的埋点,那么就是中级埋点;至于怎么算高级埋点,这个还是有过万用户的社交、电商、支付类产品经理比较在行~~

三、初级埋点怎么做?

初级埋点:在产品流程关键部位植相关统计代码,用来追踪每次用户的行为,统计关键流程的使用程度。

在任何的情况下,产品经理做出来新的功能都希望用户能够去体验、使用,获得用户的认可就是大量的用户都对此功能赞不绝口。就以APP注册功能来说,我们在升级到2.0时对注册功能进行了优化,不光用户可以通过手机号进行注册,还可以通过第三方账号-微信登录。我们在注册这里放置一个埋点的判断,一天后我们收集到了100条数据。有20个用户打开APP后退出(这些是流失用户),有80个用户进入了注册功能进行注册,但只有5个用户注册成功进入首页。那么我们就可以判断注册功能这里有BUG了,成功率太低。

比如,当你发现产品的UV(UV是unique visitor的简写,是指通过互联网访问、浏览这个网页的自然人。)很高, 注册量却非常低,你就需要分析出用户在首页的行为,如20%的用户退出了产品,80%的用户进入了注册页,但只有5%的用户注册了该产品。这也就意味着,注册流程可能出现了问题,需要进一步细化注册各个流程,增加数据埋点,分析各个流程之间的转化率,找到产品出现的问题并解决。具体到自己的产品,怎么数据埋点,就需要根据自己产品的任务流及产品目标来设计。这是一个由粗到细,优化迭代的过程。

最简单的使用:百度统计 https://tongji.baidu.com/web/welcome/login

其功能包括8个大模块,这8大模块用好了,你完全可以胜任一个良好的数据分析师的岗位,并且还是免费的专业网站流量分析工具,能够告诉用户访客是如何找到并浏览用户的网站,在网站上做了些什么,有了这些信息,可以帮助用户改善访客在用户的网站上的使用体验,不断提升网站的投资回报率。“世界很复杂,百度更懂你”,百度统计提供了几十种图形化报告,全程跟踪访客的行为路径。

四、中级埋点都有什么?

中级埋点:植入多段动作代码,追踪用户在该模块每个界面上的系列行为,事件之间相互独立

如注册功能:任意页面——注册页面——点击注册——填写手机号——判断手机号格式正确——获取验证码——输入验证码正确——输入密码——写入数据库——注册成功。

点击第三方注册——获取第三方信息——授权成功——写入数据库——注册完成。

如果不用埋点,那么注册的成功除了靠猜测、经验、模拟测试外,最靠谱还是拿真实的数据来说话。产品经理提出埋点需求,由研发完成数据埋点和数据提取,产品经理&数据分析师 开始对数据进行分析、数据图表展示,并根据数据结果形成数据报告。使用数据报告中的结果重新对注册功能进行调整,进行版本迭代,重新检测看效果,最终形成良好的功能应用。

埋点的过程就是针对功能,准备要分析的动作,对数据进行观测,提取有价值的数据,将数据进行分析,模拟及判断分析结果,形成数据报告,最终用结果对功能进行判定。

五、高级埋点!

高级埋点:联合公司工程、ETL采集分析用户全量行为,建立用户画像,还原用户行为模型,作为产品分析、优化的基础。

埋点的目的是什么?埋点的最终目的就是数据分析,而产品经理工作职责中一个最终的环节也是数据分析。产品的立足点有四个点:大众、主流、高频、刚需。只要有一个那么你就可以去做产品了;满足其中两个那么你的产品就会火爆起来;满足任意三个你的产品就能够攻占市场,四个都凑齐了你就可以召唤神龙了。

我们可以做用户画像来进行表示数据,埋点只是产品经理工作的一个小节点,埋点背后的数据和利用数据驱动需求、改进需求、提升需求是提升产品经理整体素质很好的手段。

最后是列一个埋点返回值的表,如果不懂代码,就把这个表完善,然后让研发去实现就可以了。
在这里插入图片描述

<think>好的,我现在需要帮助用户了解产品经理在数据埋点方面的方法和流程。首先,我需要整理已有的引用内容,看看里面有哪些关键点可以提取来。 根据引用[4],数据埋点的流程规范分为五个步骤:规划评审、技术开发、埋点验证、发布上线、监测评估。每个步骤都有具体的内容,比如规划评审中的Who、When、Where、How、What,这些都是需要考虑的要素。技术开发部分提到了自研代码和第三方工具,比如友盟、神策等。埋点验证需要实时和离线验证,发布上线后的监测评估也很重要。 引用[3]提到数据埋点管理的必要性,比如数据质量、成本控制、合规性等,这些在流程中需要注意。引用[2]则强调了产品经理如何有效获得真实数据,可能涉及到工具的选择和使用方法。引用[1]提到数据产品经理的工作范畴,包括用户标签、精准推荐等,这可能和埋点的应用场景有关。 接下来,我需要将这些信息结构化,分步骤说明方法和流程,同时结合工具的选择。用户可能想知道具体的步骤和每个步骤的关键点,以及常用的工具推荐。此外,生成的相关问题需要围绕埋点的流程、工具、验证方法、优化以及应用场景来设计。 需要注意的是,回答要使用中文,数学公式用$...$,独立公式用$$...$$,但根据用户的问题,可能数学公式较少,重点在流程和方法。不过如果有涉及统计或算法的部分,可能需要适当加入公式,比如计算事件触发率等,但引用中没有提到,所以可能不需要。 最后,确保每个引用来源在回答末尾正确标注,例如[^1]、[^2]等,并且问题部分要自然相关,帮助用户深入理解。</think>### 产品经理数据埋点方法与流程 数据埋点产品经理获取用户行为数据的重要手段,需通过规范化的流程和工具实现高效管理。以下是核心方法与流程: --- #### **一、埋点流程规范** 1. **规划评审** - **5W要素定义**: - *Who*:用户身份标识(设备ID、用户ID)[^4] - *When*:操作时间、上报时间 - *Where*:用户位置(IP地址、GPS) - *How*:操作环境(操作系统、设备型号、网络环境) - *What*:具体行为(搜索、点击、付款等)[^4] - **目标对齐**:明确埋点目的(如分析转化率、优化用户体验)[^3] 2. **技术开发** - **自研代码**:在产品中嵌入埋点代码,需与开发团队协作定义事件参数。 - **第三方工具**:常用工具如友盟、神策、GrowingIO等,提供标准化埋点方案[^4]。 - **示例代码**(以按钮点击事件为例): ```javascript trackEvent('button_click', { page: 'homepage', button_type: 'register' }); ``` 3. **埋点验证** - **实时验证**:确认埋点触发时数据能否正常上报。 - **离线验证**:检查日志存储完整性与统计准确性[^4]。 4. **发布上线** - 灰度测试后全量发布,监控初期数据异常。 5. **监测评估** - 定期分析埋点数据利用率,优化冗余埋点以降低成本。 --- #### **二、常用工具与选择逻辑** | 工具类型 | 代表工具 | 适用场景 | |----------------|--------------------|----------------------------| | 全链路分析 | 神策、GrowingIO | 精细化用户行为分析 | | 轻量化统计 | 友盟、Google Analytics | 基础数据监控(PV/UV) | | 自定义埋点 | Mixpanel、Sentry | 复杂事件追踪与错误监控 | **选择依据**: - 业务复杂度(是否需要自定义事件) - 成本(开源工具 vs 付费方案) - 数据隐私合规性(如GDPR要求) --- #### **三、关键注意事项** 1. **数据质量**:避免因埋点错误导致分析偏差,例如事件重复上报或参数缺失[^3]。 2. **成本控制**:仅埋点关键路径,例如核心功能转化漏斗$F = \frac{\text{目标事件数}}{\text{起始事件数}}$。 3. **合规性**:用户隐私协议需明确数据用途,如引用强调的GDPR合规要求。 ---
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