数据埋点是一种常用的数据收集办法，可便利产品、运营系统性的统计剖析用户数据

为了更好的完成公司的商业方针，用户体会越来越受注重。许多互联网公司都会建立UED部门，会搭建UE设计标准系统、UI设计标准系统，可是实践推动产品完成商业方针的过程中，会发现仅有这两套系统是不行的。因为这两套标准系统，主要是进步对内的开发协作功率，尽管也会在必定程度上对提高产品品牌一致性等也有必定的帮助，但这远远不行。

因而，许多集团公司会搭建：“UE设计标准系统、UI设计标准系统、数据埋点标准系统” 三位一体的闭环式标准系统。

经过数据埋点标准系统的搭建，可以保持数据埋点的标准性、进步开发埋点的速度和质量，保持数据剖析口径的一致性，从而进步数据剖析质量。一起可以更好的监测和处理特定事务场景下的事务问题，用户在操作流程中的受阻问题、用户在下单过程中的中断问题等，为迭代收集有效依据，为提高事务方针和用户体会指明方向性。

数据剖析埋点要采用“以终为始”的处理方案，数据剖析的目的是要处理特定事务场景下的事务问题。需要进一步把事务问题依据“事务目的”拆解成多个子问题，才干转成数据问题，才干基于此搭建剖析框架。

（有的公司有专门的数据剖析岗位，有的公司则是由产品司理、用户体会设计师或许事务需求方来承担此人物。文中统一写：数据剖析师）

一、数据埋点是什么？

埋点剖析，是一种常用的数据收集办法，指在需要收集数据的“操作节点”将数据收集的程序代码附加在功能程序代码中，对操作节点上用户行为或事件进行捕获、处理和发送相关技能及其实施过程。数据埋点是一种杰出的私有化部署数据收集方式。

数据埋点分为初级、中级、高档三种方式，分别为：

初级：在产品、服务转化关键点植入统计代码，据其独立ID确保数据收集不重复（如购买按钮点击率）

中级：植入多段代码，追踪用户在平台每个界面上的系列行为，事件之间彼此独立（如打开产品概况页 一 挑选产品型号 一 参加购物车 一 下订单一购买完成）

高档：联合公司工程、ETL收集剖析用户全量行为，建立用户画像，复原用户行为模型，作为产品剖析、优化的基础。

二、为什么要进行数据埋点？

数据埋点是一种常用的数据收集办法，可便利产品、运营系统性的统计剖析用户数据。经过收集用户在购买产品或许进行软件操作过程中的行为数据，经过埋点进行上报，便于后续剖析用户行为与洞悉用户偏好。

数据埋点做得好，可以便利剖析事务问题，快速得出结论，一起辅佐事务方进行决策，以完成事务方针，形成闭环。