数据埋点与数据分析方法

1、收集数据

2、分析数据

3、发掘需求

4、满足需求

数据埋点是数据产品经理、数据运营以及数据分析师， 基于业务需求（例如：CPC点击付费广告中统计每一个广告位的点击次数） 产品需求（例如：推荐系统中推荐商品的曝光次数以及点击的人数） 对用户行为的每一个事件对应的位置进行开发埋点， 并通过SDK上报埋点的数据结果， 记录数据汇总后进行分析， 推动产品优化或指导运营。

埋点技术

数据埋点方式

如何做好数据埋点

1、注册一家统计网站

2、新建应用

3、获取KEY和SDK代码包

4、将埋点需求和SDK包发给研发

5、自定义埋点需求完善

6、研发开发并完成APP上线

7、在后台查看数据

产品规模相关数据

产品运营相关数据

点击事件

曝光事件

停留事件

点击事件集合

曝光事件集合

停留事件集合

第一步：基于事件属性维度，新建三份Excel（点击事件表、曝光事件表、停留事件表） 第二步：在每一个事件表中新建三份子表（Sheet）,以点击事件表为例拆分为：首页事件集合、列表页事件集合、详情页事件集合 第三步：每当APP发布新版本时，从上一个版本的埋点中做一份Copy，新版本中新增了哪些埋点，删除了哪些埋点？都用不同的颜色，或者时间标记进行标注说明。

功能字段：用于说明当前埋点是在哪个页面的哪个功能。例如：收藏功能，对应功能字段名：自定义为我的收藏

中文名字段：用于描述X功能模块内X位置，例如起名叫：收藏功能-文章收藏

事件类型字段：用于说明当前埋点是点击事件还是曝光事件还是其他

事件ID字段：如果是自己公司开发的数据查询系统，则每一个埋点都对应一个事件ID，上线后用于拿着事件ID去后台取数使用。

事件ID的命名规范： 事件英文简写_哪一端的产品_产品名称简写_页面名称_模块名称_功能名称 例如：点击事件_APP端_二手车_个人中心_收藏_文章收藏 对应事件ID== click_app_2sc_ Personal Center_ Collection_ Article Collection 如果是用的第三方统计工具：例如友盟，同理定义好事件ID，上线后去友盟后台，输入事件ID查询相应的数据。

市场数据

产品数据

运营数据

产品经理的设计过程确定了事件设计与定义之后，就可以就该事件设计埋点表和开发去沟通，让他们明白产品经理采集这些事件的意义和目标，每条事件的采集时机是什么，确认相应的维度信息能不能采到等等，目的是保证最后出来的指标和事件定好的指标统计口径一致。 至此，产品就可以放心的等待开发将点埋好，然后开启数据驱动产品业务增长的优化之路。

数据埋点时常说的功能，即用户在使用这些功能时产生的使用行为数据，从用户使用行为分析的角度去分析。 例如：发布话题的业务流程，其实是由用户一系列行为组成，此处用用户的真实操作行为去定义事件名称

比如：想看不同话题分类被成功发布的次数这个指标 可以将话题分类为发布话题这个事件的属性，这个话题分类的值可能有图片、文字、音频、视频，这样就能分别看到发布图文的话题个数、发布音频或视频的话题个数。 维度：操作系统，应用版本，话题分类，是否取消，输入话题方式，话题名称，是否成功 通过维度的层层细分，就能定位到更精细的业务问题。

要分析什么样的场景，解决什么业务问题， 要解决这个业务问题，要看什么样的数据，要衡量什么样的指标。

核心思路步骤： 1、设定核心运营目标 2、讲核心目标拆解为二三级目标 3、讲二三级目标拆解为可收集的数据公式 4、根据公式与数据，聚焦核心矛盾点所在，确认优化方向

比如：业务目标是要增加销售额 销售额=活动流量x付费转化率x客单价 付费转化率=付费按钮点击次数 / 付费按钮曝光次数