產(chǎn)品經(jīng)理的數(shù)據(jù)埋點(diǎn)知識

很多產(chǎn)品經(jīng)理因?yàn)閳F(tuán)隊(duì)沒有數(shù)據(jù)分析師或用戶量還不夠多，沒必要養(yǎng)一個(gè)數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)，還必須要自己兼任數(shù)據(jù)工作，由此數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)埋點(diǎn)是產(chǎn)品經(jīng)理必然會接觸的一個(gè)工作事項(xiàng)。

數(shù)據(jù)可以幫助產(chǎn)品經(jīng)理去衡量產(chǎn)品的功能效果，從0到1開始，數(shù)據(jù)指標(biāo)幫助產(chǎn)品經(jīng)理不斷建立導(dǎo)航和方向。

而數(shù)據(jù)的來源主要分為三種，服務(wù)端自有數(shù)據(jù)、埋點(diǎn)數(shù)據(jù)、和第三方的數(shù)據(jù)匯總而來的。

而埋點(diǎn)數(shù)據(jù)來自產(chǎn)品經(jīng)理提前進(jìn)行數(shù)據(jù)需求匯總、根據(jù)埋點(diǎn)文檔由開發(fā)執(zhí)行獲取的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)還包含涉及到運(yùn)營活動。

對于一個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理來說，搞清楚如何埋點(diǎn)以及埋點(diǎn)技術(shù)的實(shí)現(xiàn)下才能做好數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的獲取。

埋點(diǎn)的實(shí)現(xiàn)原理，對于產(chǎn)品經(jīng)理來說只要知道是通過植入代碼實(shí)現(xiàn)的，如下是Google analysis 的埋點(diǎn)方式

將其放在代碼里，就可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)效果，往往是T-1。

放入后就可以顯示埋點(diǎn)后的數(shù)據(jù)效果了。比如活躍、用戶訪問等。

埋點(diǎn)是數(shù)據(jù)領(lǐng)域的專業(yè)術(shù)語，也是互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用里的一個(gè)俗稱。它的學(xué)名應(yīng)該叫做事件追蹤，對應(yīng)的英文是Event Tracking。它主要是針對特定用戶行為或事件進(jìn)行捕獲、處理和發(fā)送的相關(guān)技術(shù)及其實(shí)施過程。

用戶基本屬性數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、商品數(shù)據(jù)是直接通過用戶錄入或者行為觸發(fā)，在數(shù)據(jù)庫里面產(chǎn)生記錄。而流量數(shù)據(jù)或者說用戶行為數(shù)據(jù)，則需要識別具體的每個(gè)行為。通過埋點(diǎn)就可以取得這部分?jǐn)?shù)據(jù)。

到底怎么落地做數(shù)據(jù)埋點(diǎn)，這篇文章會詳解。同時(shí)會介紹下互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品下三種常見的數(shù)據(jù)埋點(diǎn)方法、和三個(gè)埋點(diǎn)階段。

數(shù)據(jù)埋點(diǎn)3個(gè)階段

數(shù)據(jù)埋點(diǎn)從資源投入和技術(shù)成本來說會分為3個(gè)階段，其中第二個(gè)和第三個(gè)階段是相同的數(shù)據(jù)架構(gòu)屬于穩(wěn)步發(fā)展的結(jié)果，第一個(gè)和第二個(gè)變化就會非常明顯。

分別數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的階段主要和數(shù)據(jù)需求息息相關(guān)，產(chǎn)品會經(jīng)歷從早期總覽數(shù)據(jù)、到業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、再到精細(xì)化運(yùn)營的用戶行為數(shù)據(jù)3個(gè)階段需求。

1.數(shù)據(jù)埋點(diǎn)初級階段

在這個(gè)階段主要是要是產(chǎn)品早期，還沒有明顯的市場反饋，以統(tǒng)計(jì)有用戶基礎(chǔ)的日活躍、用戶注冊數(shù)、用戶增長趨勢、用戶活躍趨勢的數(shù)據(jù)即可判斷產(chǎn)品是否商業(yè)化正確，這時(shí)候需要的是標(biāo)準(zhǔn)平臺，比如第三方平臺下的百度統(tǒng)計(jì)、騰訊數(shù)據(jù)分析、神策數(shù)據(jù)等這些都是可以完成的。

通過植入SDK或API就可以完成數(shù)據(jù)的獲取，在第三方平臺進(jìn)行查看。開發(fā)工作量低、速度快、幾乎不用維護(hù)

2.數(shù)據(jù)埋點(diǎn)中級階段

隨著用戶量的上升，我們會得到用戶行為和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，需要進(jìn)行一些深度化的行為操作數(shù)據(jù)，觀察用戶行為下業(yè)務(wù)的變化，找到用戶和產(chǎn)品質(zhì)檢的一些規(guī)律，逐步投入和加大運(yùn)營。

為了數(shù)據(jù)的安全和可以更加全鏈路的數(shù)據(jù)分析，這個(gè)階段則需要手動埋點(diǎn)和第三方一起使用，逐步從第三方過度到自家數(shù)據(jù)體系里。

同時(shí)判斷是否還要繼續(xù)用第三方平臺還是自己搭建一個(gè)數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)，看數(shù)據(jù)的開銷成本即可，比如購買第三方數(shù)據(jù)平臺一年的費(fèi)用已經(jīng)是100萬養(yǎng)人成本，有自己的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)則花100完顯然可以達(dá)到更加精細(xì)化和定制化的效果。

4.數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的高階階段

這個(gè)階段基本不僅是數(shù)據(jù)采集和獲取了，數(shù)據(jù)變得非常豐富。如何為業(yè)務(wù)和產(chǎn)品功能迭代找到突破，是這個(gè)階段關(guān)鍵點(diǎn)。

精益數(shù)據(jù)，用戶數(shù)據(jù)驅(qū)動，業(yè)務(wù)智能是這個(gè)階段的運(yùn)營特點(diǎn)。

此時(shí)的數(shù)據(jù)存儲會往往獨(dú)立出來，以數(shù)據(jù)倉庫的方式單獨(dú)存儲

數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的三種方法

1.手動埋點(diǎn)（傳統(tǒng)埋點(diǎn)）

這種埋點(diǎn)適用于代碼階段，產(chǎn)品功能還不完善。比較代表的方案是利用百度統(tǒng)計(jì)、神策來實(shí)現(xiàn)代碼植入，用其對應(yīng)的免費(fèi)版即可。

2.動態(tài)（可視化）埋點(diǎn)

這種方式可以不需要再手動埋點(diǎn)了，但缺點(diǎn)是因?yàn)楸O(jiān)控機(jī)制導(dǎo)致產(chǎn)品的響應(yīng)速度有影響。維護(hù)成本低，但效率低

3.全埋點(diǎn)

這種埋點(diǎn)方案效率高、同時(shí)也無需要后期維護(hù)，但唯一的問題就是靈活低，想針對某類事件進(jìn)行埋點(diǎn)，可能沒有覆蓋則需要手動介入。

下面這張圖是來自網(wǎng)絡(luò)上更新的三者埋點(diǎn)技術(shù)優(yōu)劣勢，大家可以自己選擇

沒有絕對好的埋點(diǎn)方式，只有自己產(chǎn)品運(yùn)營最適合的。一般是根據(jù)前面提到的，從產(chǎn)品用戶量的變化逐步影響埋點(diǎn)的技術(shù)方案。

需要不斷維護(hù)和更新的埋點(diǎn)文檔

埋點(diǎn)文檔是一種數(shù)據(jù)規(guī)范，概述了您打算跨段源收集的事件和屬性。制定一個(gè)全面的跟蹤計(jì)劃需要時(shí)間和精力，需要跨組織內(nèi)的一系列團(tuán)隊(duì)，并且需要深入了解產(chǎn)品的業(yè)務(wù)目標(biāo)。然而，一旦創(chuàng)建了埋點(diǎn)文檔，跟蹤計(jì)劃就成為一種非常有價(jià)值的資源。

而產(chǎn)品經(jīng)理在數(shù)據(jù)埋點(diǎn)中輸出物就是一份埋點(diǎn)文檔和規(guī)范。

在設(shè)計(jì)埋點(diǎn)文檔時(shí)，從推動業(yè)務(wù)價(jià)值的關(guān)鍵指標(biāo)開始。關(guān)鍵指標(biāo)可能包括新用戶注冊、收入、產(chǎn)品使用等。

數(shù)據(jù)埋點(diǎn)文檔定義了關(guān)鍵指標(biāo)后，定義哪些用戶操作有助于跟蹤或改進(jìn)這些關(guān)鍵指標(biāo)變得更加容易。每個(gè)用戶操作映射到一個(gè)不同的事件，開發(fā)工程師可以在track（）調(diào)用，在代碼段中跟蹤它。跟蹤的埋點(diǎn)也可以進(jìn)行驗(yàn)證。在代碼里標(biāo)識（）page（）和group（）2個(gè)調(diào)用。

2.埋點(diǎn)文檔撰寫格式

一個(gè)埋點(diǎn)文檔主要包含下面字段，如果你還沒有埋點(diǎn)文檔則可以用下面的字段直接創(chuàng)建一個(gè)屬于自己的數(shù)據(jù)埋點(diǎn)文檔。用Excel列表即可。

事件名稱：埋點(diǎn)的事件名稱，如文章閱讀/文章評論/關(guān)注；

事件定義：說明事件是什么，如何觸發(fā)。如用戶點(diǎn)擊社區(qū)—內(nèi)容則上報(bào)該事件；

包含屬性：用戶進(jìn)行了該行為，上報(bào)事件中需要傳輸那些參數(shù)。如用戶ID、時(shí)間、應(yīng)用版本、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、手機(jī)型號、IP、內(nèi)容ID、內(nèi)容類型、第幾篇瀏覽；如某些屬性在所有事件中都需要上傳則可以整理公共屬性進(jìn)行管理；

屬性定義：說明屬性的定義，如用戶地址為用戶主動上傳的地址，如沒有則用用戶IP代替；

屬性值類型：說明傳輸至的類型，字符串、數(shù)值、bool；

開發(fā)名稱：對應(yīng)的開發(fā)變量名，可以由開發(fā)進(jìn)行補(bǔ)充。如userID、contentID；

當(dāng)前狀態(tài)：說明當(dāng)前該變量的狀態(tài)。如待開發(fā)、開發(fā)中、驗(yàn)收中、已上線、已下線；

上線版本：說明該內(nèi)容在那個(gè)版本進(jìn)行上線

最后要說明的是數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的文檔可以避免下面問題

• 在數(shù)據(jù)埋點(diǎn)后會出現(xiàn)的問題

• 埋點(diǎn)參數(shù)數(shù)組含義模糊，容易出錯(cuò)

• 參數(shù)變動頻發(fā)，依賴發(fā)版本覆蓋

• 埋點(diǎn)的定義和事件名稱沒有統(tǒng)一管理

• 有很多臨時(shí)需求，沒有辦法加入排期

• 埋點(diǎn)的研發(fā)進(jìn)度沒有進(jìn)行管理，導(dǎo)致數(shù)據(jù)需求無法滿足

4.數(shù)據(jù)可視化不是埋點(diǎn)

最后要提下，數(shù)據(jù)埋點(diǎn)是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，有了數(shù)據(jù)后我們會用數(shù)據(jù)可視化來完成數(shù)據(jù)決策，所以要分清楚2者。一個(gè)是前置條件一個(gè)是后者數(shù)據(jù)的應(yīng)用。

說起可視化能力，就不得不先說一下tableau的技術(shù)核心——VizQL。簡單說VizQL就是一種查詢語言，用戶要進(jìn)行什么操作，VizQL就可以將其轉(zhuǎn)化為對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫查詢，最終tableau會通過圖形的方式表達(dá)響應(yīng)，因此tableau的可視化能力才能如此強(qiáng)大。

tableau既有著很多表格分析組件，同時(shí)還擁有豐富的圖表類型，比如散點(diǎn)圖、甘特圖、氣泡圖、直方圖、靶心圖等，配色上也非常人性化地提供了很多方案，操作上比較簡單自由，讓用戶能夠做出絕大多數(shù)想要的圖表，當(dāng)然前提是你擁有很強(qiáng)的代碼能力和充足的時(shí)間。

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