在当下，每一个互联网公司都着重关注着“埋点”数据的价值，这种数据采集方式已经成为了互联网公司不可或缺的一部分。数据从业人员都知道埋点数据价值，但基于各种历史原因和现状却经常会感叹“埋点数据怎么这么难用”。在这篇文章中会浅析如何规划埋点体系，采集到业务线真正所需要的数据。
1、梳理业务流程
提出需求前首先要了解业务流程，它直接影响到我们能有效捕捉到哪些数据，以及如何利用这些数据来驱动决策和优化结果。
在许多情况下，业务人员对业务路径的完整性可能了解不足，从而只关注特定环节上的指标，并提出一些局部、临时和一次性的需求。
以此设计的埋点也会受限于这些需求，只解决了局部问题，并没有考虑到业务路径的整体性。后续即使是对业务路径进行轻微微调整，也会导致现有的埋点无法再使用，必须进行重新设计。
例如：某一条产品线存在A和B两个独立入口，用户从任意入口进入都可以购买权益卡。业务方希望分析权益卡的购买过程漏斗，然而，业务人员只知道入口 A 的存在，对入口 B 毫无了解。
基于业务方提供的信息，数据部门设计了基础的漏斗分析事件：点击入口 A 的用户数 > 进入权益详情页的用户数 > 成功购买权益卡用户数。通过采集和分析上述事件的数据，业务获得从入口 A 进入购买权益卡的用户行为流程和漏斗数据。
埋点上线后，业务方发现进入权益页的用户数远远大于A入口的访问量，排查后发现存在入口B，此时需要补充埋点并增加“区分不同入口用户转化率”的需求，等待排期重新发版上线……
为了解决这些问题，建议业务人员更深入地了解整个业务路径，站在整体性的角度提出埋点需求。
例如说明业务功能目标、描述业务流程、提供用户体验地图等，从而保证数据的完整性和连贯性，同时减少日后调整和维护的成本。这样设计出来的埋点能够更好地适应业务的演进和变化。
常用的基础埋点需求模板如下：
2、设计埋点方案
1. 以业务为导向
每个事件都应该对产品有着实际的分析价值与指导意义。很多同学在埋点的时候，可能都会有“这个数无论我需不需要，只要能取到我就采集下来”的想法，这往往会浪费大量的事件资源，对于开发和维护成本都是压力，比如：
- 与业务流程几乎没有关联性的事件不需要添加。
- 对于产品改善没有任何指导意义的事件不需要添加。
2. 遵循“5+1”要素
“5W1H”原则指的是“Who（谁）”、“What（什么）”、“When（何时）”、“Where（哪里）”、“Why（为什么）”和 “How（如何）”。
当我们运用这个原则来实施数据埋点设计时，可以帮助我们更全面和详细地考虑到埋点设计的所有相关因素和细节:
Who（谁）：指的是用户的身份信息，比如用户ID、设备信息、地理信息、用户行为特性等。这可以帮助我们识别哪些用户群体在进行特定操作。
What（什么）：指的是用户具体做了什么。是观看了视频、阅读了文章、购买了产品、提交了订单，还是其他行为。此部分决定了埋点所获取的行为数据类型。
When（何时）：指的是用户行为发生的时间。这可以帮助我们了解用户行为的周期性、规律性等，例如，用户是否趋向于在一天的某个时间段进行特定的操作。
Where（哪里）：指的是用户行为发生在哪里。这可以是一个具体的页面，也可以是一个页面上的具体位置，例如某个按钮或某个链接。这会影响我们设置埋点的具体位置。
Why（为什么）：指的是用户行为背后的原因，也就是用户的需求和动机。虽然埋点数据可能不能直接回答这个问题，但我们可以通过对用户行为数据的分析，尝试推测和理解用户的需求和动机。
How（如何）：指的是用户如何达成他们的行为，是通过搜索、点击、滑动、拖拉等操作实现的。这可以帮助我们了解用户的操作习惯，从而优化产品设计。
3. 抽象与具象共存
在进行埋点规划时，应该避免为每一个独立的、最小颗粒度的用户行为单独定义事件。这样做会导致埋点过于冗余，并且处理和分析数据变得复杂。相反，更好的方式是将同类型的用户行为抽象为一个事件，并通过事件中的不同维度进行分类，保证抽象与具象兼容：
例如，“开始游戏”事件中，通过游戏ID属性，将相似行为聚类抽象为一个事件，可以统计每个游戏累计被打开的次数，评估游戏受欢迎程度，也可以具体的用户行为，了解用户的游戏偏好。
3、埋点验收
在完成事件部署后，还需要进行埋点测试和数据验收，保证采集到的数据准确无误。通常有以下几个步骤：
- 埋点数据采集验证：验证埋点数据是否被正确采集和发送到所设置的数据分析工具或后端系统。可以通过模拟用户行为、操作或触发特定事件来检查数据的准确性和完整性。
- 埋点测试：进行功能测试和兼容性测试，验证埋点在不同设备、平台和操作系统上的工作情况。确保埋点在各种环境下都能正常运行和采集数据。
- 验收报告：整理并记录验收过程中的结果和问题，生成验收报告。报告应包括埋点的实施情况、数据采集的准确性和完整性，以及发现的任何问题和建议。
- 修复和优化：根据验收报告中的问题和建议进行修复和优化工作。确保埋点的准确性和完整性，并按需求进行必要的调整和改进。
- 二次验证：在修复和优化完成后，重新进行数据验证和埋点测试，确保修复和优化工作的有效性。
埋点测试和数据验收是一个反馈循环的过程，它能让我们不断优化埋点设计和产品，更好的满足用户需求，推动业务发展。
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