产品功能上线前,如何高效的埋点?


咖友提问:产品功能上线前,如何有效的埋点?

问题描述:在时间不足的情况下,上线之后再查表统计数据,是否不合理?产品上线后,很重要的一点就是根据数据变化来迭代反馈。所以很多时候,会需要对一些地方埋点统计,不过有时候,研发会觉得埋点很费时费力,并不原因去做。尤其是在要快速上线的时候。在产品设计的过程中,如何更好的权衡设计月数据统计呢?是不是所有重要功能点都做好埋点,统计,才算规范?


来自赵文华 soufun 大数据产品经理的回答:

作为产品经理我们认定的事情,要去说服研发,当然这个责任和后果由产品来背。说通他而不是考虑他的难处公司的难处,从而将就一些事情,这是我觉得你出现的第一个问题。

下文全从app埋码角度讲

一、为什么埋码?

1.作为一个产品人,你要对你的工作负责。你要对你的产品方向和目标负责,这便需要数据的支撑,可以有效的判断app核心指标是什么?这些指标的优先级?我走的方向是否正确?

2.接触用户。产品上线后需要通过数据去看你的产品用户是否喜欢?做的是否有问题,比如一个页面我加了4个输入框,通过数据反馈80%用户填了第二个但没完成就走了,这便是很好地接触用户反馈的方式,调研可能调研不到用户的各种心理,但是数据可以说话。

3.优化迭代的利器。这点不过多赘述

二、怎么埋码?

这也是困扰我工作的问题,以下仅供参考

1.第三方工具及自建数据后台

我推荐有能力就自建后台,毕竟第三方不可能按你的意志去增减功能;没有时间精力那么只能使用第三方的了,大多数人推荐友盟,我也把友盟推荐给了我们部门,然后辛苦埋码,每期都埋,最后发现真是一坨....友盟数据可视化、细分、对比、频率、同比环比都太不人性,真是没得用,推荐大家使用谷歌GA,可拓展性非常强,只不过需要翻墙使用,很麻烦。

2.埋哪些数据

这取决于你监控数据的目的,当然埋的越多越全最好,当你拿到数据可以细分、可以各种姿势比较分析出问题,如果没那么多资源可以供你使用,那么只能调减对自己帮助最大(最能反映你绩效的~_~),截一张我当年的图


总结一下:数据分三类①产品规模②产品运营③商业指标(图中没有,因为每个行业不同,估计大体也就是日流水、客单价、转化率、利润)

三、推荐

1.数据平台GA(只此一个,绝不推荐别的)

2.推荐“在行”约个滴滴出行的数据PM,我觉得滴滴的数据埋点还是很专业的

3.竞品数据talkingdata、App Annie等。

四、我近期遇到的问题

避免大家走弯路

1.数据埋点后如何数据分析?分析的专业程度?是否真实有效的反馈问题?

2.如何利用数据驱动自己产品优化迭代,拓展新的方向,因为现在在大数据产品方向,所以遇到很多例如对用户数据如何应用的问题,解决数据入口和数据清洗处理,还有最大的问题,如何数据找出口落地,现在大家最大的利用也就是监控、总结报告、推荐、用户画像分析,个人觉得如何把数据和服务挂钩是我们数据产品该努力发展的方向

3.数据布码的繁琐性,每次调整接口就需要考虑布码是否有影响,尤其布码负责人离职后这就是个大坑



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<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出来。 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**:在产品中嵌入埋点,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**(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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