本文将从产品运营、数据产品经理的角度，并采用5W2H分析法向各位介绍埋点的相关知识。

一、什么是数据埋点？（What）

1、概述

数据埋点是数据采集领域（尤其是用户行为数据采集领域）的术语，指的是针对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送的相关技术及其实施过程。

简而言之就是你想拿到用户的什么行为数据，然后通过技术对关注的事件进行监听、判断和捕获，然后获取必要的上下文信息，最后将信息整理后发送至服务器端。

二、数据埋点的用户定位和意义/目的。（Who&What）

用户定位：业务线的数据分析师、产品运营人员、产品经理
意义/目的：让数据产生价值，驱动业务增长。

(1) 产品迭代：产品的迭代离不开用户的行为数据，通过用户行为分析产品是否有问题，比如用户注册过程中的页面转化挖掘，这些数据都依赖埋点的上报
(2)
精准用户运营：对用户进行精细化运营需要对用户进行分层，用户的分层离不开用户的行为上报。比如针对用户的付费的RFM分群就基于用户的付费的时间以及金额的上报
(3) 完善用户画像：基本属性（性别、年龄、地区等），行为属性（设备操作习惯等）这些数据都依赖埋点的上报才可以获取到 (4)
产品指标计算：公司内部涉及的常见的核心指标。如DAU(日活跃用户数), MAU(月活跃用户数)，
活跃时长，留存率，付费用户数，付费金额这些指标都是需要通过埋点的上报然后进行计算完成的

三、什么时候需要做埋点？（When）

在产品规划时就要思考数据埋点问题，如果在产品外发后再考虑怎么埋点，就会导致前期版本用户的数据无法收集，想要看某个数据时就会非常无奈，只有等到新版本完善来弥补。

四、在哪里做埋点？（Where）

思考要埋哪些点、埋点的形式，需要紧密结合产品迭代的方向、运营需求，并和数据开发等进行充分沟通以确认。

不知道在哪里做埋点的同学，可以先明确自己需要的是哪些指标。例如页面浏览量、访客量、转化率、留存率等，再依据这些指标的计算条件（即需要的用户行为数据）去设计埋点。

1、常见指标

参考：https://blog.csdn.net/u011487470/article/details/127277053

五、怎么做埋点。（How）

1、埋点分类

1.1代码埋点

概念
代码埋点是指在软件系统中通过编写代码的方式手动添加采集用户行为数据的功能。开发人员需要在每个需要采集数据的页面或事件中添加特定的代码，以实现数据的采集和上传。代码埋点需要开发人员具有一定的编程能力，并且需要不断修改和维护代码。
场景：
选择使用代码埋点的场景通常是需要采集的数据比较特殊或者不易被识别的情况，例如需要采集的数据类型比较复杂、需要在特定的页面或事件中采集、需要进行特定的计算或逻辑处理等。
优点
精度高：通过手动添加代码实现数据采集，可以实现非常精细的数据采集，对于需要进行计算或逻辑处理的数据，更加灵活。
可定制性强：由于是手动添加代码，因此可以根据需求自定义采集数据的内容和形式。
可靠性高：代码埋点通过手动添加代码，不会受到识别不准确的问题，因此可以保证数据采集的准确性和可靠性。
可控性强：开发人员可以根据需要自主调整代码，更容易掌控数据采集的过程。
缺点：
需要开发人员参与：由于需要手动添加代码，因此需要开发人员参与，需要投入一定的时间和精力。
维护成本高：一旦添加的代码出现问题，需要进行维护和修复，可能会花费较多的时间和人力成本。
代码冗余：由于需要添加大量代码，可能会导致代码冗余问题。
综上所述，选择使用代码埋点的场景需要根据具体的需求来决定。如果需要精细的数据采集，代码埋点是比较好的选择；但是如果采集数据量较大，且数据类型比较固定，无埋点和可视化埋点可能更适合。

1.2可视化埋点

概念
可视化埋点是指在软件系统中通过图形化界面进行配置和管理用户行为数据的采集。开发人员不需要手写代码，只需要在可视化埋点工具中选择需要采集的页面或事件，并设置相应的属性和规则，即可实现数据的采集和上传。可视化埋点需要一定的学习成本，但相对于代码埋点，它可以更快速、更方便地实现数据采集。
优点：
无需编写代码，操作简单，对于非开发人员来说，也可以完成数据采集的任务。
可以降低代码冗余，提高代码质量。
可以提高数据采集的准确性，避免由于代码编写错误导致的数据丢失或错误。
可以提高采集效率，缩短数据采集周期。
缺点：
可视化埋点的功能相对较为有限，只能针对预设的数据采集类型进行操作，无法满足所有的数据采集需求。
可视化埋点工具的配置存在一定的学习成本，需要花费一定的时间来掌握使用方法。
由于可视化埋点采用的是页面元素识别技术，因此对于动态生成的页面元素，可能无法进行准确的识别和采集。

1.3无埋点

概念
无埋点是指在软件系统中通过自动识别用户行为数据的方式进行采集。无埋点工具会自动识别用户在应用或网页中的行为，无需开发人员手动添加任何代码或配置。无埋点需要采用特定的技术手段，如数据挖掘、机器学习等，可以更加准确地采集用户行为数据。
场景：
产品功能优化：可以通过分析用户在产品中的行为路径和点击行为等数据，优化产品的功能和用户体验，提高产品的留存率和用户满意度；
运营活动优化：无埋点技术可以对用户参与运营活动的数据进行实时追踪和分析，从而优化运营活动的效果和参与度；
广告效果评估：通过对广告点击量、转化率等数据进行分析，可以对广告效果进行评估和优化，提高广告投放的效果和转化率；
数据分析研究：无埋点技术可以对用户的行为数据进行采集和分析，为产品的数据分析和研究提供数据支持。
优点
无需修改代码：无埋点技术不需要对代码进行修改，降低了代码维护的成本和风险；
精准追踪：无埋点技术可以精准追踪用户的点击行为、页面停留时间等数据，提供更准确的数据支持；
自动化采集：无埋点技术可以自动化采集用户的行为数据，降低了数据采集的成本和时间。
缺点：
无法采集所有数据：由于无埋点技术主要是基于识别和追踪特定的页面和元素，因此无法采集一些不可识别的数据；
误差可能较大：无埋点技术的数据采集精度可能会受到页面加载速度、浏览器差异等因素的影响，因此存在一定的误差；
对性能有一定影响：由于无埋点技术需要不断识别和追踪用户的行为数据，可能会对产品的性能产生一定的影响。

2、埋点实现步骤

参考： https://www.woshipm.com/data-analysis/4607622.html

一个完整的埋点需求文档应该包括以下内容：

1）埋点的目的：说明本次埋点的目标，需要搜集哪些数据。 埋点位置：说明本次需要在哪些页面或功能点进行埋点。
2）埋点事件：说明需要监控哪些事件，比如页面访问、按钮点击、表单提交等。 埋点参数：说明需要搜集哪些数据，包括页面路径、用户ID、用户行等。
3）埋点触发条件：说明什么情况下会触发本次埋点，例如用户点击某个按钮或页面加载完成等。
4）埋点数据类型：说明需要搜集哪些数据类型，例如页面PV、UV、点击等。
5） 埋点实现方式：说明本次埋点应该使用何种技术实现，比如代码埋点、可视化埋点或无埋点。
6）数据存储方式：说明搜集到的数据应该如何存储，包括数据库类型、表结构等。
7）埋点测试计划：说明本次埋点的测试计划，需要测试哪些数据以及测试的环境。 埋点上线计划：说明本次埋点的上线计划，包括上线时间、上线人员等。
在编写埋点需求文档时，需要遵循清晰、简洁、明确的原则，尽可能减少歧义和冗余。同时，需要结合实际业务需求，根据具体场景进行调整和补充。