如何從海量業務數據中提取與設計相關的有效信息？這份指南或許能為你指明方向。

上期回顧：

產品或運營的數據報表多是從本職業能影響的范疇出發，去分析產品策略、渠道投放、運營手段等對整體大盤的影響。給出的數據要么和設計無甚相關，例如渠道的 ROI，要么更偏向整體效果，無法探究設計方案的作用，例如參與人數、整體留存等。這樣的數據，無法論證設計方案的影響效果，也就無法形成有效沉淀。

如果你知道哪些設計會影響最終數據指標，知道如何拆解成與設計相匹配的小指標，會通過數據看出問題或機會，那么這就叫會設計數據分析。

簡單點，如果你曾被以下問題困擾過，那么下面的內容可要看仔細了~

1. 我根據產品目標來設計的，但沒辦法證明方案是怎么影響總指標的？如何確定自己要收集什么數據？
2. 收到數據圖表，但看不出這和我的設計有什么關系？
3. 得到一組多維數據，可怎么看結論都只有比大小？

我將遵從數據分析的三大步驟“拆解—埋點—分析”，從設計視角進行講解和案例探討。

埋點

問題：收到數據圖表，但看不出這和我的設計有什么關系？

診斷：沒有辦法對應數據和方案的關系。屬于數據埋點的問題。

一、什么是埋點？what

埋點的本質是用戶行為描述，為用戶洞察、業務迭代提供數據支持

埋點（Event Tracking）是數據采集領域的核心技術，指在應用或網頁的特定位置植入代碼或標記，用于捕獲用戶行為（如點擊、瀏覽、購買等）并記錄相關數據的過程。其核心目標是追蹤用戶全生命周期的行為軌跡，為后續數據分析提供原始依據。埋點分為初級（關鍵節點統計）、中級（連續行為追蹤）和高級（全量行為建模）三種方式。

從定義可知，埋點的主體有產品和用戶，接下來介紹一下產品模型和用戶模型。

產品模型、用戶模型是多樣的，這里僅僅從埋點視角切入。

1) 產品模型

按人與物的關系維度可以分為四大類：人與物、人與人、物與人、物與物

這里嘗試給部分產品劃分：

人與人：社交、游戲、直播、運動

人與物：電商、探索、內容、知識付費、工具、金融

物與人：物流、快遞

物與物：機器人、數字農業、數字工業

人與人可以進一步劃分，比如社交

1 對 1：陌生人(陌陌、Soul、探探)

1 對多：興趣(微博、知乎、豆瓣)、職場(脈脈、領英、BOSS 直聘)

多對多：熟人(微信、QQ)

產品來源于需求，一個大的 APP 產品往往由多個需求、功能、模塊構成。

大產品模型下，產品的模塊、功能、需求中依然含有"人與物的關系"。

比如京東電商是個"人找物"產品，但京東的信息流就包含"物找人"。

產品又有具體的業務和屬性，比如拼多多的商品信息，抖音的創作視頻信息等等。

2) 用戶模型

用戶通過行為與產品建立聯系。

用戶也具有屬性，一方面具有年齡、性別、地域等自然屬性；

另一方面，在產品中用戶又具有業務屬性，比如主客態、新老客、 是否是會員。

三、為什么要埋點？why

埋點是數據驅動決策的基礎，主要原因包括：

1. 用戶洞察：通過行為數據了解用戶偏好、使用路徑及痛點；
2. 產品優化：識別功能使用率、轉化漏斗瓶頸，指導迭代方向；
3. 精準運營：基于用戶分群實現個性化推薦和營銷策略；
4. 效果評估：量化功能上線、活動推廣的實際效果（如 ROI）；
5. 風險控制：監測異常行為（如支付失敗、頁面加載延遲）。

1. 埋點的作用有哪些？

1. 行為追蹤：記錄用戶點擊、曝光、停留時長等交互細節；（設計）
2. 漏斗分析：監測關鍵路徑轉化率（如注冊→下單→支付）；（設計）
3. 畫像構建：結合設備信息、操作習慣建立用戶標簽體系；（產品）
4. 性能監控：采集頁面加載速度、接口響應時間等性能指標；（研發）
5. 決策支持：為產品、運營、市場提供數據化依據。

接下來從埋點的方式、埋點的技術、埋點的流程等三個方面介紹埋點的原理。

2. 埋點方式有哪些？

1）按技術實現分類

2）事件埋點里，按數據來源分類

H5 埋點代碼示例如下：

this.$point.sendParams({
'view_name':'h5_return',
'click_name':notSelfBack ?'return_show': 'return_eclick',
ref:this.$tool.getChannelType(),
ad:'ad',
web:this.$tool.getDominPoint(),
ck:ck,
hz:this.$tool.getContendIdGroup(),
url:escape(location.href),
abtest: this.backActionConf.name && this.backAdctionConf.name.replace('%',''),
return_num:0
}

3）按數據用途分類

四、誰來做埋點設計？who

埋點設計需跨團隊協作：

1. 業務方（產品/運營）：提出需求，明確分析目標和指標；
2. 數據團隊（分析師/數據產品經理）：設計埋點方案，定義事件和參數；
3. 開發團隊：實現埋點代碼，確保數據上報的準確性和穩定性；
4. 測試團隊：驗證埋點觸發邏輯和數據完整性。

五、如何做埋點設計？how

1) 需求梳理

明確業務目標

如提升注冊轉化率，設置埋點的目標，是在設計方案中找到可以表達你所需指標的數據。是用戶在頁面上的行為形成了數據，我們需要做的是確認哪些行為可以表達數據，然后對行為進行統計。接上個例子，“模塊的 SKU 點擊率”=模塊的 UV 點擊數/模塊展示 UV，因此埋點數據是“模塊的 UV 點擊數”和“模塊展示 UV”。

使用 OSM 模型拆解指標。

事件設計遵循 5W1H 原則：用戶(Who)、時間(When)、位置(Where)、行為(What)、動機(Why)、方式(How)。

這條數據會記錄哪個用戶在什么時候什么地點做了什么目的是什么，以什么方式。

命名規范：如”業務線_頁面_模塊_操作”（例：電商_首頁_搜索框_點擊）。

2) 參數設計

公共參數：用戶 ID、設備類型、網絡環境等；

業務參數：商品 ID、訂單金額、活動名稱等。

3) 文檔管理

使用埋點管理平臺（如神策、GrowingIO）統一維護事件和參數；

文檔需包含觸發條件、上報時機、字段類型等細節。

4) 開發與測試

客戶端埋點需考慮數據緩存和重試機制；

測試用例覆蓋正常/異常場景（如斷網、快速操作）。

舉個例子：千島埋點工作流的方法框架

如何驗證和使用埋點？

1) 驗證階段

數據完整性：檢查上報字段是否缺失或重復；

準確性：對比埋點數據與實際操作日志的一致性；

性能影響：評估埋點對應用加載速度和內存占用的影響。

2) 埋點使用培訓

教會業務方使用分析工具（如看板、漏斗分析）；

建立數據解讀規范，避免誤讀（如區分 UV 與 PV）。

這里直接拿神策舉例，當然還有友盟埋點、自研埋點、市面上還有很多第三方埋點工具，比如 Growiinglo、火山引擎埋點(字節跳動旗下的)、阿里云等埋點，但都大同小異。

一方面,每個埋點工具差異這里沒有進行展開，但在新舊埋點工具切換--從友盟切到神策，或者從火山切到自研埋點，又或者自研埋點迭代升級，就要系統對比區分了。

另一方面，選擇埋點工具時，埋點生產鏈路的穩定性、可靠性在接入前很難判斷，只有使用后才知道。

神策的事件埋點設計如下

神策的事件分析如下

--微信 pv
SELECT
to_date(date)AS '日期',count(1)
FROM events
WHERE date BETWEEN'2023-0710'AND'2023-09-30'
AND event='Spageview'
AND $browser='WeChat'
GROUP BY to_date(date)
ORDER BY to_date(date)ASC；

六、如何應用埋點評估效果？how

1) 典型應用場景

A/B 測試：對比功能改版前后的用戶行為差異主要解決標識問題，比如實驗標識、實驗分組標識、用戶標識；

AB 實驗埋點分組標識，首先要區分什么是用戶分組和實驗分組?

策略實際影響的用戶，才是你的實驗組，奇偶只是用戶分組方式

實驗組、對照組要顯性標識(公共屬性)，模擬是低效且不準的。

用戶分群：針對高價值用戶制定留存策略；

異常告警：實時監控關鍵指標波動（如支付失敗率驟升）。

2) 效果評估方法

量化指標：計算轉化率提升幅度、ROI 等；

歸因分析：識別影響目標達成的關鍵因素（如活動曝光量）；

長期追蹤：監測數據趨勢是否與業務目標持續對齊。

一方面，埋點數據是有生命周期的，需要體系化治理。

另一方面，業務發展迅速，埋點需要迭代升級。

埋點不只是一種技術，更是設計決策的基石。它讓抽象的用戶行為變為具象數據，幫助設計師從業務配角轉型為核心驅動力。未來，數據驅動的設計將重塑產品價值——你的方案，從此有據可依。