“其實只是對自己的學習和經驗做個總結，儘量言簡意賅。指的不好，還請包涵。”
所謂“巧婦難爲無米之炊”，所有的數據工作，前提一定是有數據。埋點作爲獲取數據的常用手段，其概念本身我們並不陌生。埋點所採集的數據，是後續數據分析，搭建數據產品等工作的基礎，因此，這個系列也會先從埋點開始。
埋點的本質是記錄事件
通過埋點，我們希望記錄的其實是用戶背後的行爲事件。主要的埋點事件分爲三種：點擊、曝光和停留
1. 點擊事件
即用戶在頁面上的每一次點擊，都會記錄一次數據。
2. 曝光事件
每向用戶展示一次頁面，便會記錄一次數據。這裏可以對首次進入和刷新進行區分。
3. 停留事件
主要用於記錄用戶在單個頁面的停留時長。通過記錄用戶進入頁面的時間點和離開的時間點，可計算出停留時長。
而事件所反映的是用戶的行爲，有時候一個事件或多個事件組合的背後，可以挖掘出更多的用戶行爲，需要結合實際業務進行定性分析。通過這三種事件，我們可以組合並計算出一系列所需的指標，例如跳出率、轉化率等。
埋點的主要方式
根據埋點終端可分爲客戶端前端埋點和服務器後端埋點。
前端埋點主要有可視化埋點、無埋點和代碼埋點三種。整體來看，三種方式的埋點成本遞增，可記錄的數據量和數據深度也遞增。
1. 可視化埋點
記錄前端設置的頁面元素和其操作的對應關係。可直接以前端頁面可視化的方式展示相關數據。例如統計頁面PV、UV、點擊等宏觀指標，能滿足基本的數據分析需求。在設置時，通過圈選頁面具體位置等操作設置埋點事件。
2. 無埋點
綁定頁面上的控件，觸發事件時通過採集SDK上報相關數據。無埋點可以對全量的交互數據進行標準化採集，因此也有“全埋點”的說法。個人認爲，可以把可視化埋點和無埋點都歸爲非代碼埋點，具有相似的優劣性。都能簡單、方便、準確地完成埋點操作，對應的在收集數據深度和靈活性上存在不足。
3. 代碼埋點
由研發人員在程序中寫入代碼實現，通過觸發具體動作後程序自動上報數據。代碼埋點可以採集更細粒度的數據和與業務強相關的信息，是精細化分析必備的埋點方式。例如電商網站在記錄用戶加購行爲時，還希望包含具體加購商品等相關信息，就需要採用代碼埋點。其缺點自然是開發成本較高，而且有可能出現漏埋、錯埋，對團隊水平要求也更高。
前端埋點整體更適合產品功能相對簡單的運營初期。除去前端埋點，還有前面提到的後端埋點，通常以代碼埋點爲主。後端埋點可收集全量網絡請求數據，不限於在app中的行爲。其實時性更強，數據準確性也更高。因此後端埋點其實是更被推薦的。
常見情況是公司會同時結合前端埋點和後端埋點。能通過後端埋點採集的數據，儘量使用後端埋點，特別是一些業務關鍵數據（訂單、支付等）。前端埋點主要採集一些常規的操作行爲，和與後端沒有交互的純前端事件。兩種埋點都存在，也能方便進行數據的交叉驗證和互補。例如在一方數據出現問題時，還可用另一方數據替代。
數據不準確的原因
由於前端埋點和後端埋點的實現方式不同，統計到的數據通常會有差異，只要範圍可容忍，不用過於糾結。當然，在出現差異較大時，則有必要質疑數據的準確性了。造成數據不準確的原因，主要有以下幾種情況。
1. 網絡異常
這是最常見也最直接的原因之一。網絡的擁堵、抖動、丟包等都會導致數據的異常。
2. 統計口徑不一致
同一指標可能存在不同的定義方式和統計口徑，導致實際數據產生誤差。這就需要數據管理系統來保證數據質量了，如果還有機會寫到數據管理系統這一篇，屆時再詳述。
3. 代碼質量問題
一方面，由於手機操作系統版本、開發框架、程序本身等問題可能導致SDK在某些情況下無法被正常調用或重複調用。另一方面，埋點本身也可能出現了漏埋、錯埋的失誤。
數據埋點實例
埋點一般採用Key-Value的形式，Key表示某個事件，Value代表對應的值。同屬性下的多個事件可命名爲同一事件ID，通過Key-Value進行區分。這樣可以在一個事件ID下區分不同維度和維度下不同的值，更重要的是，比起一個埋點一個事件的方式，Key-Value的方式具有更高的擴展性，維護成本更低。
例如對某app內上線了2個活動，並分別在2個渠道投放，想要了解2個活動的訪問情況，則可設計如下埋點方式。
通過Page、Source和ActionType來確定一個事件，例如通過酒店入口點擊活動A，可表示爲ActivityA_Click_HotelButton。簡化後的埋點文檔如下。
除去以上字段，在正式的埋點文檔中可能還會包含上報時機、埋點端（前端/後端、App/Web/小程序）、埋點模塊、事件觸發時間、用戶信息、設備信息等公共屬性或事件特定屬性，視具體需求而定。
數據埋點就總結到這裏。
參考文獻
梁旭鵬. 《數據產品經理修煉手冊》. 2019.03.
桑文鋒. 《數據驅動：從方法到實踐》. 2018.03.
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