什么是埋点？怎么埋点呢？本文作者从数据产品经理的角度来为你讲解。
一、数据过程
数据生产-数据采集-数据处理-数据分析和挖掘-数据驱动/用户反馈-产品优化/迭代。
用户操作app时产生行为数据，通过数据采集系统采集，对采集的数据进行处理（实时数据处理+离线数据处理）得到统计数据进行数据分析，并将结果呈现出来以复盘总结当前版本并驱动下一个产品迭代，或者清洗后的数据进行数据挖掘，实时反馈给用户（如推荐）。
数据采集，顾名思义采集相应的数据，是整个数据流的起点，采集的全不全、对不对，直接决定数据广度和质量，影响后续所有的环节。
在数据采集失效性、完整性不好的公司，经常会有业务方发现数据发生的大幅度变化，追其所以时发现是数据采集的问题（见附注）。而另一方面，采集什么数据才能有效的得到数据分析结论，才能有效的进行推荐，就需要提前规划埋点。
当前数据采集普遍遇到的几个问题：
实时性，对于工具性产品在无网条件下的数据，无法实时上报；
完整性，由于用户隐私协议&欧盟通用数据保护条例的，部分数据无法采集；
异常，android_id、idfa、idfv 随版本升级变化或无法获取。
二、数据埋点
接下来用5w2h的思路来看埋点。
1. 埋点是什么？
所谓“埋点”，是数据采集领域（尤其是用户行为数据采集领域）的术语，指的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。比如用户某个icon点击次数、观看某个视频的时长等等。
埋点的技术实质，是先监听软件应用运行过程中的事件，当需要关注的事件发生时进行判断和捕获。
特别注意需要明确事件发生时间点、判别条件，这里如果遇到不清楚的，需要和开发沟通清楚，避免采集数据与理想存在差异。例如：期望采集某个app的某个广告的有效曝光数，有效曝光的判别条件是停留时长超过1秒且有效加载出广告内容。
2. 埋点是谁的工作？
现在公司通常都会有数据产品经理或业务线数据分析师，结合版本迭代过程进行埋点规划。如果是代码埋点，还需要开发完成相应的埋点代码。
3. 在什么时间点&在哪里埋点呢？
埋点是目的导向。
在产品规划时就要思考数据埋点问题，如果在产品外发后再考虑怎么埋点，就会导致前期版本用户的数据无法收集，想要看某个数据时就会非常无奈，只有等到新版本完善来弥补。
思考要埋哪些点、埋点的形式，需要紧密结合产品迭代的方向、运营需求，并和数据开发等进行充分沟通以确认：
埋点能够得到想要的数据解决/支持；
能够得到当前版本的复盘情况；
后续版本的数据支撑。
通常的沟通过程以 埋点文档为载体；数据埋点评审为终结。
当前版本的复盘情况：
新版本功能使用情况，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；
版本运营活动目标群体的特征获取;
新增商业化目标的监测……
后续版本的数据支撑：
规划方向的用户行为分析
画像特征分析
4. 怎么埋点呢？
4.1 埋点技术：代码埋点、可视化埋点、无埋点
接着第一节：埋点是什么？来看下埋点技术层面的区分：代码埋点、可视化埋点和无埋点。
（1）代码埋点
以为需要监测网站上/app上用户的行为，是需要在网页/app中加上一些代码的，当用户触发相应行为时，进行数据上报，也就是代码埋点。这样的代码，在网站上叫监测代码，在app中叫SDK（Software Development Kit）。市场上的第三方数据采集均支持代码埋点，例如：数极客,GA, 友盟等。
优点：可以详细的设置某一个事件自定义属性；
缺点：时间、人力成本大，数据传输的时效性。
（2）可视化埋点
利用可视化交互手段，数据产品/数据分析师可以通过可视化界面（管理后台连接设备） 配置事件，如下是数极客用户行为分析产品的可视化埋点界面。可视化埋点是系统先自动采集，通过圈选配置相关埋点信息后，即可以事件分析报表中展示和分析。
优点：埋点只需业务同学接入，无需开发支持；
缺点：仅支持客户端行为。
（3）无埋点
无埋点是指开发人员集成采集 SDK 后，SDK 便直接开始捕捉和监测用户在应用里的所有行为，并全部上报，不需要开发人员添加额外代码。
数据分析师/数据产品 通过管理后台的圈选功能来选出自己关注的用户行为，并给出事件命名。之后就可以结合时间属性、用户属性、事件进行分析了。所以无埋点并不是真的不用埋点了。
优点：
无需开发，业务人员埋点即可；
支持先上报数据，后进行埋点。
缺点：
数据量大；
仅仅支持客户端。
无埋点和可视化埋点均不需要开发支持，仅数据业务同学进行设置即可。但两者数据上报-埋点设置存在加大的差异：无埋点支持在数据上报之后再进行埋点设置，因而数据采集/上报的量远大于可视化埋点。
因而无埋点的数据大都有清空机制，例如Mixpanel，允许版本发布后7天内设置埋点，超过7天数据清空，无法追溯。
4.2 埋点技术：客户端埋点 & 服务端埋点
（1）客户端埋点
好处：
能够搜集页面展示、点击行为；
可以收集不需要请求服务器的数据，如音乐的本地播放、页面停留时长等。
缺点：
由于数据上报需要网络，当用户产生行为而没有网络时，则会延迟上报数据，影响数据的实时性。这点在工具型产品上表现尤其强烈。
如果用户删除自己的APP操作记录，或者无网连接时数据存储达到上限，则会造成数据丢失，影响数据的完整性。
当需要改变埋点时，需要更新版本才行，但是会存在有些用户不更新版本情况，影响数据质量。
（2）服务端埋点
优点：
实时性好：实时收集，数据很准确，不存在延时上报；
变更成本小：当要改变埋点时，只要改变，上报数据就会改变；
能够收集不在APP内发生的行为，只要请求服务器就行，而客户端只能收集在客户端中的操作行为，如统计从其他APP引流的安装量。
缺点：
不能收集不需要请求服务器的数据；
用户没联网的时候不能够采集数据。
当前大多数产品&公司都是客户端、服务端相结合。
（3）各种埋点场景&埋点建议
客户端数据：页面点击数据，比如：tab栏的点击，某个icon的点击（各入口点击对比使用情况，统计页面点击行为的转化漏斗）。
服务端数据：安装数据，下载后安装情况；内容数据，比如某个视频内容 曝光/展示/播放数据；搜索内容。
以视频产品为例的一次埋点过程：
1. 明确产品动态，梳理数据需求；
当前为一个视频社区软件，增加了**舞蹈跟拍**功能，用户可以根据不用的舞蹈来进行拍摄（运营同学对舞蹈进行了分类，主打几个舞蹈），目的是为了给用户提供低成本创造视频内容的方式。
基于上述的产品目的，期望能了解：
a.该功能的使用情况（uv，pv，使用过程漏斗）;
b.生产的视频情况（视频数,视频的互动情况），是否能实现促进内容生产带动社区氛围的目标。
2. 数据需求转化为指标&埋点，并与数据开发进行讨论；
a.功能使用uv、pv；
b.对其他拍摄功能的影响；
a，b：可以服务端打点，也可以客户端打点，但因为视频社区的基于内容的互动行为基本都在服务端，所以建议服务端打点。
c.拍摄流程的转化漏斗；拍摄流程主要是页面的点击过程，故使用客户端埋点，并记录uv，pv。
d.跟拍视频的播放、点赞、评论、分享、关注、二次被跟拍的情况；
f.跟拍舞蹈的类型，明确用户是否偏向于某个类型的舞蹈跟拍；
d，f服务端，基于内容的互动行为基本都在服务端。
3. 版本上线；
4. 按照预期进行数据分析，产品迭代复盘。数据分析过程，注意查看是否与预期相符，是否有优化点。
数极客是国内新一代用户行为分析平台，支持无埋点采集、前端代码埋点采集、后端代码埋点采集等多种混合数据采集方数，是增长黑客必备的大数据分析工具，支持APP数据分析和网站分析及用户画像，独创了6大转化率分析模型，是用户行为分析领域首家应用定量分析与定性分析方法的数据分析产品，运用数极客用户行为录屏系统，可以分析并优化用户体验的细节，基于用户行为分析系统，提供了会员营销系统和A/B测试工具两大数据智能应用解决方案，使得企业可以快速的实现数据驱动增长。
在了解埋点知识时，参考的文章，在此非常感谢：
http://www.chinawebanalytics.cn/auto-event-tracking-good-bad-ugly/
https://blog.csdn.net/wangyiyungw/article/details/80179730
https://www.cnblogs.com/111testing/p/7672833.html
https://blog.csdn.net/wangyiyungw/article/details/80179730
本文由 @cecil 原创
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