用数据驱动业务增长，是现在的热门话题，那对于产品而言数据是怎么来的呐？下面我们聊聊通过埋点这种方式在产品中获取数据的故事。
先来说说什么是埋点，以前都是在听大家提需求，说埋点，第一次认真的查阅资料学习了下，埋点主要目的是采集数据，有了数据之后就是我们会想到的数据分析，项目评价等等，
埋点是在应用中收集信息的一种技术实现方式，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。是为了满足快捷、高效、丰富的数据应用而做的用户行为过程及结果的记录。通过埋点来跟踪应用使用的状况，后续用来进一步优化产品或是提供运营的数据支撑。
常用的埋点采集数据主要分为两类，一类是统计应用页面访问情况，即页面统计，随页面访问动作发生时进行上报；另外类是统计应用内的操作行为，在页面中操作时进行上报（例如：组件曝光时，组件点击时，上滑，下滑时）。
初级的数据埋点：在产品流程关键部位植相关统计代码，用来追踪每次用户的行为，统计关键流程的使用程度。
中级的数据埋点：在产品中植入多段代码追踪用户连续行为，建立用户模型来具体化用户在使用产品中的操作行为。
高级的数据埋点：与研发及数据分析师团队合作，通过数据埋点还原出用户画像及用户行为，建立数据分析后台，通过数据分析、优化产品。
埋点是目标导向的，在产品规划阶段或项目开始时就需要考虑埋点的需要，应该紧密结合产品迭代的方向，不同的业务方对数据的需求点，并和产品开发人员等相关参与方进行充分沟通以确认埋点的需求。
数据埋点为了统计分析的需要，对用户行为的每一个事件进行埋点布置，并对这些数据结果进行分析，进一步优化产品或指导运营。
通过埋点，获取用户在页面中的行为数据，进一步分析用户对产品的使用特征等，通过数据分析为企业的产品运营和研发提供数据支撑。
监测当前新版本的功能使用情况，是否符合预期；新功能上线后对其他功能点的影响？是否为整体均有积极作用等。
通过埋点，跟踪用户行为，分析产品设计中有待改进的方面，如交互设计、用户体验方面等；分析产品板块及推荐产品的设计对用户的价值和意义，提升产品运营效率。
埋点设计之——业务需求分析
下面就来详细聊聊埋点设计的业务需求分析内容，个人学习总结，不足之处，欢迎探讨哦。
首先，在工作开始之前先明确本次设计的边界，在划定业务边界之后，针对业务范围内的产品结构、业务逻辑、功能及业务目标等分析各项的数据需求。
本次以京东——排行榜模块为例进行分析。
业务诉求是需求分析的灵魂，抽丝剥茧的发掘业务的真实诉求是需求分析的关键之道。简而言之，就是做这件是事情的目的是什么？想要获得什么样的成效？为用户带来什么价值，为企业创造什么价值？
京东排行榜设计的主要目的是根据用户的浏览历史和全网用户的产品消费倾向，为当前用户推荐该用户的期望产品，帮助用户减少查询、搜索、比对等环节，引导用户快速决策，以实现用户转化、购买等行为。因此，排行榜的目的是：
①增强用户粘性
②提高转化率
③帮助用户快速决策产生购买行为。
明确了业务目标，下一步就是梳理产品的逻辑。也就是说确定了目标之后，如何来实现这个目标。如何实现目标是在产品设计中，从业务逻辑、交互设计及用户体验等设计师的角度来设计页面及交互效果，以实现业务目标。
例如，京东排行榜模块在京东主页面什么位置展示，展示方式，排行榜页面的页面展示逻辑，栏目排序方式、每种栏目产品的排序方式等页面设计的主要逻辑要梳理清楚，一级各页面的交互方式，左右滑动还是上下滑动切换，点击事件结果等。
用户路径如下：
京东首页→排行榜入口→排行榜页面→商品详情页→购物车→支付订单→跟踪物流→收货确认→商品评价
4、梳理数据需求
在梳理产品逻辑结构之后，根据产品的设计逻辑和业务目标，分析数据需求。数据需求也就是我们要如何去通过数据评价该模块的版本效果，以及可以采集那些数据去做用户特征分析。需要采集的数据主要包含以下几类：
①用户行为数据：时间、地点、人物、交互、交互的内容等和数据。
②产品质量数据：页面加载情况、异常或错误情况等；
③环境数据：环境参数、地理位置、运营商等数据；
④运营相关数据：页面访问数量、停留时长、跳出率、转化率等页面分析和行为分析指标等方面。
最后是根据前期的分析结果，针对各业务方的业务需求确定数据分析的指标。不同的产品业务方需求不同，比如运营更关注活动上线后的运营情况，产品则关注功能的使用情况等，因此需要根据各业务方的需求设计数据分析指标，以满足各业务方对数据分析的需求。
根据前期的分析，京东排行榜页面的数据分析指标可以分为以下几类：
以上为第一次尝试写作，不足之处，欢迎吐槽。下面还会继续努力，坚持更新埋点四部曲。不学不知道，一学吓一跳，原来逼自己一把是如此酸爽，欢迎大家都来体验吐槽~~~
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