埋點是數據分析的基礎,一套好的埋點體系,可以支撐後續的數據清洗、數據儲存、數據產品、數據分析等,可以使整個數據應用事半功倍,極大提高數據使用效率。那麼埋點具體應該怎麼做,有什麼注意事項呢?某知名大廠具有豐富埋點經驗的數據產品經理來為我們逐一揭曉。
一
埋點是什麼?
埋點是一種用戶行為數據化的記錄,基於業務或者產品需求,對用戶在產品內產生行為的每一個事件對應的頁面、位置、屬性等植入相關代碼,並通過採集工具上報統計,採集的數據可以用來分析網站/APP的使用情況,用戶的使用習慣等等,延伸出用戶畫像、用戶偏好、轉化路徑等一系列數據產品。
通常的記錄維度為who、when、what、where、how,即用戶通過某種方式,在何時何地做了何事。舉個例子遊戲ID:1001,上午十點,在峽谷擊殺了一個boss(bossID:abc)。

如上舉例,數據分析師或者數據產品,通常需要對產品的用戶行為(How:read)進行收集,設計出·對應的埋點體系,產出一份嚴謹、體系化,且能支撐後續數據分析需求的埋點文檔,那麼怎麼設計出一份規範的埋點文檔呢?
埋點文檔如何設計?
首先,梳理出產品的功能結構及業務流程,將核心流程梳理出來,確定關鍵指標,並細化各流程的影響因素,同時想清楚上下游的接入口是什麼,避免埋點的重複,提高埋點復用性。
其次,規划出數據分析的框架,基於產品功能的路徑轉化和重要指標鏈路,設計出可供記錄的埋點框架,使埋點契合分析框架的邏輯,避免冗餘。
同時,埋點是用來記錄用戶的行為,埋點文檔需要提供給前、後端研發進行埋點開發,所以文檔中的信息盡量描述清楚,並且與開發拉會議,要求對埋點的理解對齊一致。
文檔信息具體包括:

從以上舉例中可以看出,埋點文檔除了公共欄位(Who、When、What、Where)外,主要記錄關於How的設計,主要包括:
1.埋點、埋點含義、觸發場景
埋點文檔中必須寫出埋點上報時機,同時描述準確;
- 規定攻擊怪物成功時上報,而不是戰鬥階段;
- 擊殺的怪物記錄的是當前血量而不是滿血血量,因為考慮怪物可能是殘血。
2.參數、參數名稱、參數值類型
參數里記錄的是針對埋點行為,所包含的信息,埋點行為不同,對應的信息也不同,所以不能作為公共欄位記錄在數據表中,會以json形式,記錄在欄位中,分析時需要使用具體的信息,可通過函數解析出來(get_json_object)。
json記錄的數據,分為key和value,如:role_type(key):1(value),所以上述舉例的整體json如下,可以用:

3.備註信息
備註信息的意義就是解釋說明,例如文檔中只記錄了物品和怪物的id,具體的名稱沒有記錄,是因為日誌中存儲中文易出現亂碼,僅記錄id即可達到分析需求,並且減少數據量。
同時,埋點文檔中,除了第一頁sheet表中展示埋點文檔外,其後需要附加寫出含多個枚舉值參數的編碼表,方便數據人員進行分析對照,數據查詢。
埋點文檔設計完成後,即可提交至研發同學,講解埋點文檔。產品的大部分核心數據都是基於埋點完成,例如用戶行為分析、轉化分析、流失跳出分析、核心功能分析等。其重要性不言而喻,那麼我們如何保證埋點的準確性呢?
如何做埋點驗收?
埋點驗收並不一定是要在開發完成,提交安裝包之後才開始驗收,在前期、中期、後期盡量使用一些策略來多方保障埋點質量。
1.埋點文檔評審
埋點文檔設計完成後,數據組內需要進行評審,對埋點和參數逐一檢驗,包含:
- 合理性:是否符合用戶行為路徑;
- 完整性:是否覆蓋產品的所有場景,可以支撐後續的數據應用;
- 正確性:埋點文檔中,除功能的特性埋點,還有一定的公共埋點、公共參數,查看是否與BI報表開發時的規範一致,如果不一致,BI報表不會產生數據。
2.埋點開發階段
埋點開發階段,與研發團隊保持密切溝通,確保和研發的理解保持一致,使其了解每個點的意義以及後續的應用計劃。針對重要埋點,重要的參數,研發需提供對應的源碼,確保每個枚舉值都錄入代碼中。
例如:用戶關於貨幣獲得,會有多重路徑,如果研發將其中兩種路徑漏寫,後續分析中,會造成數據結果的缺失。
3.埋點驗收
階段埋點完成,安裝包提交之後,數據同學會配合QA同學,一起做埋點驗收,需注意以下幾個方面:
- 轉化漏斗是否正常:例如廣告鏈路中,從廣告展現-曝光-點擊-關閉,這條鏈路的pv是呈漏斗逐漸減少,如果不是,那麼需要定位埋點問題。
- 上報順序是否正常:新手引導中,id順序為1-2-3-4,可追蹤單一用戶id,按時間戳查看上報順序是否符合規範
- 埋點上報是否對應規範中的觸發場景
實際業務中的埋點驗收,是一個複雜繁瑣的工作,每個項目對應不同的規範,建議建立一個《埋點驗收清單list》,記錄需要驗收的部分,指派到責任人,逐一簽名查驗,防止錯漏。
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