一、埋點技術
代碼埋點：
所謂的代碼埋點就是在你需要統計數據的地方植入N行代碼，統計用戶的關鍵行爲。比如你想統計首頁某個banner的點擊量，上報的數據可以採用KEY-VALUE形式，我們定義 KEY爲「CLICK_ADD_BTN」，VALUE的值爲點擊的次數。當用戶點擊banner時，banner詳情的代碼會通過按鈕的「回調」來觸發執行，程序猿在業務代碼執行完後，又加上了統計代碼，把「CLICK_ADD_BTN」對應的VALUE加1，banner被統計到了一次使用。
代碼埋點的優點：
使用者控制精準，可以非常精確地選擇什麼時候發送數據
使用者可以比較方便地設置自定義屬性、自定義事件，傳遞比較豐富的數據到服務端。
代碼埋點的缺點：
埋點代價比較大，每一個控件的埋點都需要添加相應的代碼，不僅工作量大，而且限定了必須是技術人員才能完成；
更新代價比較大，每一次更新，都需要更新埋點方案，然後通過各個應用市場進行分發，而且有的用戶還不一定更新，這樣你就獲取不到這批用戶數據。
可視化埋點：
既然代碼埋點代價比較大，每一個埋點都需要寫代碼，那就使用可視化交互手段代替寫代碼；既然每次代碼埋點都需要更新，那就參照現在的很多手遊做法，把核心代碼和配置、資源分開，每次用戶啓動app的時候通過網絡更新配置和資源。
可視化埋點優勢：
可視化買點解決了代碼埋點埋點代價大和更新代價大兩個問題。
可視化埋點劣勢：
可視化埋點能夠覆蓋的功能有限，目前並不是所有的控件操作都可以通過這種方案進行定製；
無埋點：
可視化埋點先通過界面配置哪些控件的操作數據需要收集；“無埋點”則是先儘可能收集所有控件的操作數據，然後再通過界面配置哪些數據需要在系統裏面進行分析，“無埋點”也就是“全埋點”的意思。
無埋點的優點：
可視化埋點只能收集到你埋點以後的數據，如果你想對某個按鈕進行點擊分析，則只能分析增加可視化埋點以後的數據，之前的數據你收集不到，而無埋點在你部署SDK的時候數據就一直在收集。
因爲無埋點對頁面所有元素進行埋點，那麼這個頁面每個元素被點擊的概率你也就知道，對點擊概率比較大的元素可以進行深入分析。
無埋點的缺點：
由於無埋點方案所有的元素數據都收集，會給數據傳輸和服務器帶來較大的壓力。
二、數據埋點方式
1、公司研發在自己的產品當中注入統計代碼，搭建相應的後臺查詢，這種代價比較大。
2、集成第三方統計的SDK，比如友盟、百度移動統計、Sensors Data、GrowingIO、Talking Data等。
三、如何進行數據埋點
1、明確目標
經常有人問我說我要獲取那些數據來進行數據分析，其實這個問題不應該問別人，應該問問你自己，你是想用這個數據幹什麼，如果你想繪製基礎的人羣畫像你就需要獲取用戶機型、網絡類型、操作系統，IP地域等數據；如果你想分析每一個註冊轉化率，你就需要獲取每一個步驟的點擊次數，然後製作成漏斗，看那一步轉化率出現了問題；目的不一樣，獲取的數據也不一樣，使用的埋點技術也不一樣，我們無論做什麼事情都不能忘了我們的目的！
2、獲取相應數據
業務不同，目的不同獲取的數據也不同，這裏我只說一些比較共性的數據。
2.1、產品各個渠道下載量
這個可以用第三方數據統計工具來進行，這樣我們可以知道我們產品着重在那個渠道進行推廣。
2.2、產品活躍狀態分析
產品活躍狀態監控，留存分析、流失分析、新增變化等，次日留存率、七日留存率、月留存率，尤其對於處於成長期的產品而已，這個指標很重要，如果留存率比較低，說明你的產品有問題，這個時候你就需要進行用戶調研，找到流失的問題，否則大面積拉新，只能拉多少死多少，至於留存率、新增的變化這些數據，我們也可以藉助第三方統計工具來進行。
2.3、事件分析
比如你想統計某個頁面的Uv、PV、元素的點擊量、用戶停留時長、頁面跳出率等數據指標，可以選擇代碼埋點和可視化埋點等前端埋點解決方案。當某個頁面的UV很高，但是跳出率也很高，說明頁面有問題，你就要好好想想頁面的問題出在什麼地方。
2.4、基本信息獲取
基本信息獲取，例如機型、網絡類型、操作系統，IP地域等，繪製基礎用戶人羣畫像，這種分析出來的用戶畫像顆粒度比較大，如果想更精準的進行用戶畫像可以結合推薦系統，來獲取用戶的興趣指標，以及用戶操作行爲等數據來進行更精準的用戶畫像，從而爲產品運營和產品設計提供參考，可以藉助第三方統計工具和自定義埋點的方式進行數據的收集。
2.5、漏斗模型
對於產品的關鍵路徑一定要進行漏斗模型分析，比如註冊路徑，從用戶輸入註冊手機號到註冊成功，中間可能會有幾個步驟，如果100個人註冊，最後只有一個人註冊成功，那麼求運營同學心裏的陰影面積。還有電商的購買下單路徑，從瀏覽商品到最後下單購買成功，每一個步驟的轉化率是多少，對於漏的比較多的那個步驟我們肯定要着重關注，分析原因。這個可以技術研發進行埋點，獲取更精確的數據，比如下圖的埋點表。
如何給app客戶端進行埋點？
領導說，APP需要加一下統計，你負責搞定
研發說，APP需要統計哪些地方，你列一下埋點需求
研發說，APP的數據統計SDK用哪家的？你選好了註冊一下、運營說，咱們的APP都能看哪些數據？平臺在哪？怎麼查首頁的UV？
數據分析是一個很複雜的工作，很多人在談如何挖掘數據，做用戶畫像，設計數據漏斗，如何負責用戶生命週期管理，但發現很多人卻卡在了數據分析的第一步，那就是如何做數據埋點。
首頁陳峯老師先明確下完成一個APP數據埋點的幾個步驟：
註冊一家統計網站
新建應用
獲取KEY和SDK代碼包
將埋點需求和SDK包發給研發
自定義埋點需求完善
研發開發並完成APP上線
在後臺查看數據
1、註冊賬號
建議用公司郵箱或者公用郵箱註冊，別用自己的私人郵箱和手機號碼，後續一旦有交接和工作變動時會比較麻煩。
2、新建應用
登錄後一般都有“新建應用”，可以選標準統計，大部分APP都選這個。遊戲的app另說。
名稱寫自己app的名稱，分類自己選1個。選錯了也不影響。
平臺根據情況自己選。後期我們看數據和埋點都是ios和安卓分開的，所以你如果2個端都做，就一起都選上。
描述可選，不用填。
3、獲取KEY和SDK代碼包
完成後可以得到2個APPKEY。分別是ios和安卓的。
這裏的appkey很重要，你可以下載了給研發，也可以稍後讓研發自己登錄進來自己下載。
ios和安卓是分開2個獨立的，後續埋點和看數據都是分開的。這個切記。
這時候，重點來了。
此時，如果我們只想看 APP的活躍用戶，留存用戶，下載量。用戶地域分佈，渠道分佈，那麼其實就夠了。
4、將埋點需求和SDK包發給研發
你這時候，就把剛纔獲得的appkey和sdk包的下載地址，發給研發。或者直接把賬號和密碼發給研發。然後告訴研發，集成下百度移動統計的SDK包。這樣發版後，就可以看到大部分數據了。
如下的數據都可以看到：
5、自定義事件完善
比如我們想看頁面裏面 註冊 搜索按鈕，頂部banner，底部 首頁和 我的 2個導航條的點擊量。
一個埋點事件對應1個按鈕或者一個頁面或者一個彈層。 你來定義。
如果埋點比較多，你也可以批量添加。批量添加的時候，您需要下載excel模板，按照要求填寫好，上傳進來即可。具體一看便知。
添加完成後就可以把這個列表導出或者人肉複製出來一個表格。發給研發。並附上你的原型圖。做好對應關係標註。
6、研發開發並完成APP上線
完成上面幾步後，研發哥哥就可以看懂進入第7步研發階段了。
7、在後臺查看數據
上線後就可以看到數據了。大部分數據一般隔天更新。
三、埋點後能看到什麼數據
上面提到，按照步驟完成數據分析sdk集成和自定義事件後，就可以看到數據了。
不添加自定義事件，可以看到基礎數據，添加後，可以看到更細節的按鈕，頁面等點擊數據。
查看自定義事件埋點數據，還是進入剛纔的“事件分析”頁面，點擊對應埋點即可看到數據。
可以篩選時間段。
除了這些外，如果你還想看 幾個頁面之間的轉化路徑和數據漏斗。那還需要添加“轉化分析”。
添加轉化分析後，可以看到例如: 進入首頁-點擊註冊按鈕-進入註冊成功頁 這幾步的轉化率和流失率。會自動生成一個轉化分析圖。當然你也可以分別看這幾個頁面的數據，自己去分析彙總。
進階的方法還有把事件埋點配合轉化分析、訪問路徑、轉化漏斗等工具使用，從點到面地瞭解用戶的使用行爲、APP存在的問題。
產品核心指標一般包含：
1. 產品規模
1.1 用戶數據。如新增用戶、用戶類型分佈、活躍用戶、沉默用戶、啓動次數、版本分析等。
1.2 業務數據。這個與具體業務有關，如問答社區的問題數，回答數，全網熱度，瀏覽量；如對含交易平臺的交易量，交易額，客單價，轉化率，利潤等。
2. 產品運營
2.1 流量數據。pv，uv，dau，mau，留存分析(次日留存，7日留存， 用戶新鮮度), 流失分析（日周月、自然流失、迴歸流失），
2.2 渠道數據。渠道流量，渠道轉換率，渠道評價，渠道時段詳情，渠道質量（渠道活躍用戶/渠道流量）等。
作者：爵士鯨
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來源：簡書
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