埋点介绍

通过针对用户对于页面进行的某些操作所触发的代码事件，来统计相关模块的数据效果的一种手段。DA或运营人员可以通过埋点事件去查询相关的数据（ UV、PV、订单、GMV、用户浏览轨迹及下单路径等等 ）。每个统计平台都有自己一套埋点规则，根据规则进行埋点可以更好的管理和后期查看数据。

埋点的意义

做事情要有其价值所在，做埋点同样，那埋点的意义在哪。
一个简单的逻辑：你不做数据埋点，你就做不了数据分析。数据分析做不了，你就会不知道产品上线情况。你不知道产品上线情况，就不能更好的支持产品迭代优化。你产品做差，你的业绩就会不好。你业绩不好你就会被辞，你被辞就会没钱。你没钱就会去睡马路。你睡马路你就可能会被车撞，你被车撞就会……所以为了不被车撞，一定要做好数据埋点！

我总结了一下，有几个实用的方面

  • 了解用户行为，比如用户的使用习惯，用户的决策路径，用户的注意力分布
  • 掌握产品动向，比如产品用户量，产品所处的生命周期，目前的数据表现
  • 支持产品决策，比如新功能的上线，旧功能的迭代优化
  • 科学的diss神器，大家都懂

文献：如何掌握产品埋点？

业务载体

  • 移动端 - 手机APP + 内嵌H5页面 + 小程序 + WQ页面等
  • PC 端 - Web + PC 客户端
  • 移动设备 - 智能手环 + POS机 + 掌上电脑
  • 服务器

    前后端差异

前端埋点 （ JS / SDK ）

呈现：可视化 / 全埋点（ 前端埋点本质是元素 ）
本质：交互体验
统计：用户交互行为
PS场景：广告位曝光 - 高频页面访问 - 用户行为统计
备注：用户交互行为不一定会产生业务数据（ 有些时候可能只是为了统计用户习惯浏览的路径 / 喜好的标签，并不一定产生订单数据 ）

服务端埋点 （ JAVA ）

呈现：日志 / 数据库
本质：业务数据存储 / 统计分析
统计：系统服务器问题日志（ 由前端接口 / 调用接口传入数据库中 ）
PS场景：商品列表排列顺序
备注：使用服务端埋点采集用户交互行有可能会丢失用户颗粒度小的数据

常见各平台常见的埋点手段

载体 类型 展现 采集
PC设备 PC站 Web页面 JS
PC客户端 客户端 JS
移动设备 APP 移动应用 SDK \ http
APP内嵌 内嵌H5 JS
M站 Web页面 JS
微信 Web页面 JS
小程序 Web页面 JS
手Q Web页面 JS
服务器 服务接口 服务接口 http
移动终端 智能设备 移动应用 SDK \ http
掌上电脑 硬件服务 http

表单字段呈现样式

身份证 手机 Cookie 设备id Session IP 指纹 人脸

基于用户的信息收集
移动端采集：设备id - IDFA + IMEI
PC 端采集： Cookie ( 可以被手动清除的标记 ) + Session（ 会话 ）

埋点的分类

点击事件

用户在应用内的每一次点击行为，都可以记为一次点击事件
PS解读：按钮的点击，区域的点击等，每一个都可以成为一个点击事件
示例
数据埋点基础理论 01 - 图1

曝光事件

曝光事件是为了统计应用内的某些局部区域是否被用户有效浏览
PS解读：推荐区域，某个按钮，首焦等等
示例
数据埋点基础理论 01 - 图2

  • 重要资源位：广告位、X页卡、带货模块 … …
  • 搜索结果 + 算法关联场景：曝光顺序结合用户行为等数据，优化算法规则
  • 服务端进行配置的展位：类似唯品会卖场、淘宝双11卖场等（ 服务器端完成埋点即可，不需要前端去采集 ）

做曝光埋点的时候需要注意两个事情

  • 有效曝光的定义要科学，合理
  • 为了不影响页面性能以及用户体验，不能在应用内的所有区域都加曝光埋点

页面事件

页面事件通常是指页面的各种维度信息的统计，页面事件通常统计的信息包括以下几个部分
示例
数据埋点基础理论 01 - 图3

页面ID 事件ID Pre - url（来源页） url（当前页） uid 埋点参数 other
p12345 001 / kaikeba / kkb / teach u123 A1 - b2 - c3 - d4 —-
  • 浏览器信息：浏览器版本、浏览器语言、浏览器编码、屏幕分辨率 … …
  • 访问信息：用户账号、当前页面url、上次访问时间、访问时长、页面停留时间 … …
  • 来源信息：广告来源、上一页面url … …
  • 物品信息：不同的业务这部分信息区别很大

备注

同一版本只验证一个设计点
有时候我们需要验证某个数据时，需要考虑到是否会有其他的改动点影响到当前的数据，
PS解读：我们在研究批量发货、批量标记、批量免运费三个table的使用情况，而恰巧这个时候开发小哥说要不要做一个用户可以自定义拖拽 table 的功能，这样做起来很方便。但是如果这两个优化点同时上线，我们就无法知道这3个Table点击率结果是哪个优化点所带来的效果了，因此我们可以将自由拖拽 table 放在下一个版本中，避免数据是由多种原因所造成的。
保持数据的稳定

  • C端场景中 - 用户基数大，可以很轻易确定设计改动结果，比如通过一个改动数据提升 1% 2% 乘以用户基数都是一个客观的数字
  • B端场景中 - 体现在流程的优化上，用户在使用整体流程是否有增加效率，因此我们需要明白验证的数据指标是否正确，其指标是否真实代表此次改动的结果；只有更为精准的数值指标，才能验证设计改动的价值

文献：如何掌握产品埋点？
文献：一文读懂 | B端数据埋点

SPM埋点规范

站点 / 业务 - 区分业务与同类页面的节点

注释

SPM 埋点
参照淘宝的 URL 地址，可以看到每个操作后面都带有 SPM 埋点代码，并且每一个下级页面都会新增一个 SPM 代码，从而根据设定的 SPM 埋点规则，查看用户的轨迹 / 下单路径，从而进行分析，用户的常规下单路径是怎样的，如何优化，或用户是在哪一步流失的，进而进行问题检索修复。

Google Analytics UmengCNZZ 埋点
第三方统计平台的埋点。
页面A a-b-c-d
页面B a-b-c-d

埋点思考

数据埋点基础理论 01 - 图4

前端HML埋点编码示例

数据埋点基础理论 01 - 图5
文献：SPM埋点方案是什么？

常用方式

虚拟事件

由一系列基础事件经过逻辑编排后组成的具有场景化的事件

示例
数据埋点基础理论 01 - 图6

Session 会话

1次会话：通过时间或事件标记用户旅程中一次完整的行为，即一个 Session ID

  1. 开始事件 + 结束事件
  2. 开始事件 + 截止时间

示例