作者|优盟+数据培训专家张越
优盟+技术专家宋亮也参与了这篇文章
数据嵌入是开始数据分析的第一步。但嵌入过程本身涉及产品、运营、技术等诸多环节和功能。甚至在互联网公司，很多运营商对埋点都很迷茫，在摸索埋点规划，埋点与数据分析的关系，典型场景下的埋点方案。
今天，我们邀请了优盟+数据培训的专家张越和我们谈谈这些事情。
一个
数据掩埋点是什么？
数据嵌入是一种常见的数据获取方式，便于产品/运营系统地分析复杂的用户数据。我们在App端设置的用户自定义事件，就是通过数据嵌入来跟踪用户的行为，记录行为的具体细节。
通常我们会监控一些关键节点和按键，比如关键路径的转化率。另外，核心业务数据也可以通过埋点来统计。以电商App为例，在订单提交阶段，上报用户购买商品的名称、类别、价格等详细数据，方便后续分析用户行为，洞察用户偏好。
2
有几种方法可以隐藏数据。
目前国内主流的数据嵌入方式有四种:全嵌入、可视化嵌入、代码嵌入和后端嵌入。每种方法各有利弊，需要根据业务需求进行评估选择。
一般来说，全埋点和可视化埋点更注重结果的展示，对过程的可追溯性较少，更适合产品经理分析产品基本功能流畅度、用户体验、产品路径设置等。
代码嵌入点和后端嵌入点不仅可以显示结果，还可以记录用户行为过程，支持深入的行为分析和偏好洞察，将行为数据与业务数据联系起来，适合产品和运营商深度使用。
全埋点
0
一个
定义:
从名字可以看出，所有埋点都会自动采集所有数据点，这是土豪的代码埋法。
优点:
App中几乎所有用户的行为数据都可以被监控和分析，具有可追溯性。
缺点:
数据存储、计算和分析成本高，也影响了用户在前端的加载。大多数主流应用不采用这种方法。
可视化埋藏点
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2
定义:
通过点击和交互，点直接埋在产品界面上。先分析，再圈选，这是一种把点埋在所见即所得的方式。
优点:
跳过技术部署，集成简单，小白可以快速上手；它可以监控前端用户的交互数据。
缺点:
采集的数据属于前端浅层数据，但偏重属性的数据无法带回。比如新闻类应用，可以监控用户点击标题的行为，但不能采集作者、细分标签、发布时间等数据，不能进行数据溯源。
代码嵌入点
0
三
定义:
通过技术代码在App界面嵌入点，需要产品、技术、运营的配合。
优点:
代码嵌入点可以收集所有你想要的数据(服务器，客户端)；前期需要系统规划，数据分析会更适合业务场景；并且数据维度更丰富更深入，适合精细分析和用户行为洞察。
缺点:
前期工作量会有点重，包括埋地场地规划和技术实施。产品新增功能后，数据只有在技术被埋没，App发布后才能统计。
后端掩埋点
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四
定义:
导入工具或系统以直接报告数据(通常是后端日志)。从经验来看，后端采集适合深度业务数据挖掘，前端采集适合基于用户行为的产品运营。
优点:
作为一个“独立”的举报渠道，它具有很高的安全性和准确性。(前端通过用户级上报，可能因各种环境丢失数据，传输过程中可能被劫持)；结合相关业务数据，可以更全面的描述整个业务流程；同构采集，用后端代替前端采集，可以改善前端采集带来的性能损失，给用户带来更好的体验。
缺点:
有些纯前端行为没有记录相应的后端日志，所以这部分数据无法收集和学习。
特别强调的是:
无论采用哪种嵌入方式，数据分析系统都要根据业务场景和产品阶段进行梳理和构建。掩埋场地规划混乱，数据采集无序，数据分析失误，最终会让企业陷入“数据无价值”的境地。
三
谁负责掩埋现场？
产品经理和运营人员可以实现完全嵌入和可视化嵌入。代码嵌入点和后端嵌入点需要技术生的配合。
优盟+支持代码嵌入，为开发者提供API接口，通过技术层面实现数据上报。
最小嵌入点的三个步骤:
1)需求梳理
嵌入的目的是什么，有哪些业务场景，需要哪些维度的数据，如何构建数据分析系统。
2)需求落地
埋点越多越好。需要用技术讨论埋点的合理性和可行性，大致一致后再开始行动。
3)开始埋点
在App端嵌入点后，与第三方平台的API接口。上传对应的事件ID和事件名称，与代码中的ID和名称一致。
四
埋点与数据分析的关系
1)埋点和数据分析是因果关系
只有前期规划好埋点，后期才有可能做用户行为分析，埋点分层越详细，能分析的维度就越详细。待统计数据庞大时，建议分阶段分版本埋点，先埋重大事件的关键路径，逐步完善。
2)产品技术运营的多方协作
嵌入点必须由需求方提出(主要是产品和运营)，梳理业务场景和需求，制定嵌入点方案。嵌入点由技术团队在线规划和测试。此外，埋葬点由一个特殊的人维护。如果这个环节出现问题，会造成埋点的混乱。这样一来，采集的数据就不知道是什么了，数据值就降低了。
3)区分测试数据和正式环境
记得先测试，数据正确后再发布官方版本，不要把测试数据和统计搞混了。
4)数据点命名规范
建立一套内部数据嵌入点规范，每个点都有自己的ID，以防止后期数据过大而无法对应具体的点。
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