近三年匾旭，我深度接觸過上百家頭部App客戶食磕，診斷和參與過數(shù)百次的App數(shù)據(jù)體系搭建工作男娄。我發(fā)現(xiàn)一個特別突出的問題灭抑，幾乎80%的App都沒有科學(xué)的埋點(diǎn)規(guī)劃——只采集顯性數(shù)據(jù)十艾，而更深層的與事件屬性相關(guān)的隱性數(shù)據(jù)，都沒有采集到腾节。

因?yàn)闆]有埋點(diǎn)規(guī)劃，就沒有隱性數(shù)據(jù)荤牍，就沒有科學(xué)和精細(xì)的數(shù)據(jù)體系案腺，就沒有精細(xì)化運(yùn)營！

那么康吵，埋點(diǎn)規(guī)劃很難嗎劈榨，不難！為什么大部分企業(yè)都做的不太好晦嵌？關(guān)鍵在于同辣，埋點(diǎn)規(guī)劃需要整合產(chǎn)品、運(yùn)營惭载、技術(shù)和業(yè)務(wù)等跨部門的需求旱函，運(yùn)營同學(xué)不太懂技術(shù)、技術(shù)同學(xué)不太懂業(yè)務(wù)描滔、產(chǎn)品同學(xué)不太懂埋點(diǎn)……

下面我將結(jié)合在友盟+多年的工作思考和埋點(diǎn)技巧棒妨，從0到1教會你如何結(jié)合屬性進(jìn)行結(jié)構(gòu)化埋點(diǎn)，助你邁出精細(xì)化數(shù)據(jù)分析的第一步含长！

下載完整版PPT請戳：https://at.umtrack.com/CeCi8D

第一部分券腔，埋點(diǎn)的業(yè)務(wù)價值

埋點(diǎn)可以解決那些業(yè)務(wù)問題伏穆？

圍繞生命周期做用戶分層，可以分為新手階段纷纫、成長階段枕扫、沉默&流失階段。例如新手階段要分析注冊轉(zhuǎn)化情況辱魁、要對渠道質(zhì)量進(jìn)行評估铡原；在成長階段要分析活躍度、考慮如何提升收益商叹；沉默&流失階段要進(jìn)行沉默促活燕刻、流失召回。

根據(jù)以上舉例的場景可以看出剖笙，每個階段的數(shù)據(jù)分析都與埋點(diǎn)密切相關(guān)卵洗。例如，新手階段分析注冊轉(zhuǎn)化弥咪，就需要把注冊的每個環(huán)節(jié)進(jìn)行埋點(diǎn)采集过蹂，直到注冊成功；要評估渠道質(zhì)量聚至，就需要監(jiān)測核心轉(zhuǎn)化事件酷勺，根據(jù)業(yè)務(wù)需求的不同，轉(zhuǎn)化事件有可能是付費(fèi)或者是注冊等等扳躬。所以說脆诉，先有埋點(diǎn)規(guī)劃，后有精細(xì)化運(yùn)營贷币。

如何實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化埋點(diǎn)击胜，提升數(shù)據(jù)分析效率？

目前役纹，主流的埋點(diǎn)方式有代碼埋點(diǎn)偶摔、可視化埋點(diǎn)、全埋點(diǎn)促脉、服務(wù)端埋點(diǎn)這四種辰斋。

1）可視化埋點(diǎn)和全埋點(diǎn)：運(yùn)營和產(chǎn)品人員在前端做一些按鈕甄選，就可以針對某個點(diǎn)進(jìn)行監(jiān)測瘸味。優(yōu)勢是操作簡單宫仗，劣勢是采集到的數(shù)據(jù)分散，分析需要關(guān)聯(lián)和結(jié)構(gòu)化硫戈，只能針對客戶端的數(shù)據(jù)采集锰什，服務(wù)端數(shù)據(jù)是采集不到的。

2）服務(wù)端埋點(diǎn)，比如電商領(lǐng)域汁胆，有交易數(shù)據(jù)或會員充值數(shù)據(jù)梭姓，都是通過服務(wù)端埋點(diǎn)進(jìn)行采集。

3）代碼埋點(diǎn)嫩码，支持任意場景誉尖，例如采集用戶在客戶端的操作情況，以及服務(wù)端數(shù)據(jù)铸题，支持結(jié)構(gòu)化處理铡恕。代碼埋點(diǎn)是“先難后易”，先按照業(yè)務(wù)邏輯做結(jié)構(gòu)化埋點(diǎn)規(guī)劃丢间，埋完上線就可直接對事件進(jìn)行分析探熔。今天重點(diǎn)介紹通過代碼埋點(diǎn)怎么做結(jié)構(gòu)化設(shè)計。

埋點(diǎn)步驟：3步埋點(diǎn)規(guī)劃烘挫，2步測試上線

事件結(jié)構(gòu)化設(shè)計分兩部分诀艰，埋點(diǎn)規(guī)劃和測試上線。

第一步明確分析需求和屬性結(jié)構(gòu)饮六，進(jìn)行埋點(diǎn)設(shè)計規(guī)則其垄；第二步進(jìn)行埋點(diǎn)實(shí)施測試，搭建報表體系卤橄。接下來由一個真實(shí)案例绿满，說明如何三步把事件規(guī)劃做好。

上圖是一個真實(shí)案例窟扑，某視頻App的目標(biāo)是提升用戶留存喇颁。

步驟1：用戶群分層，區(qū)分有播放用戶辜膝、無播放用戶无牵；

數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)：

有播放行為用戶比無播放行為用戶的留存率高30%；

每提高1%的播放用戶厂抖，整體留存提高3%。

分析場景轉(zhuǎn)化到埋點(diǎn)監(jiān)測需求：有無視頻播放

步驟2：找到無播放（行為）用戶群的特征克懊，找到可以優(yōu)化的環(huán)節(jié)忱辅，即如何提升用戶播放視頻？從兩個方向出發(fā)

1）從內(nèi)容分發(fā)入手谭溉。數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)無播放用戶中墙懂，48%使用過搜索引擎，很可能是搜索后沒有結(jié)果扮念，沒有形成播放行為损搬。

2）從播放頁面的產(chǎn)品體驗(yàn)入手。數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)16%的無播放用戶已經(jīng)達(dá)到播放頁，但是沒有最終播放巧勤，這是第二個需要做深入分析的方向嵌灰。

綜合以上發(fā)現(xiàn)，需要通過兩個方式埋點(diǎn)颅悉，分發(fā)入口對用戶使用的情況沽瞭，播放頁對用戶使用情況。

分析場景轉(zhuǎn)化到埋點(diǎn)監(jiān)測需求：分發(fā)入口/瀏覽播放頁

步驟3：漏斗分析剩瓶，找到搜索路徑突破點(diǎn)驹溃。

從第一個方向出發(fā)，客戶建立了兩個漏斗延曙，分別是有播放漏斗豌鹤，以及無播放漏斗。

“進(jìn)入搜索頁——真正搜索——有結(jié)果——有點(diǎn)擊”枝缔，發(fā)現(xiàn)無播放人群的“有結(jié)果”和“有點(diǎn)擊”轉(zhuǎn)化率非常差布疙。

關(guān)鍵指標(biāo)：

提升搜索有結(jié)果率，針對搜索結(jié)果的展示和內(nèi)容對用戶期望內(nèi)容的匹配度進(jìn)行優(yōu)化魂仍；搜索結(jié)果點(diǎn)擊率拐辽，在埋點(diǎn)環(huán)節(jié)要對搜索引擎進(jìn)行監(jiān)測。

分析場景轉(zhuǎn)化到埋點(diǎn)監(jiān)測需求：搜索功能使用

步驟4：優(yōu)化播放鏈路（播放頁體驗(yàn)）擦酌，找到用戶不播放的行為原因

16%用戶進(jìn)入到播放頁俱诸，卻沒有點(diǎn)擊“播放按鈕”，為什么赊舶？通過人群分析睁搭，有50%的人在非Wi-Fi的環(huán)境下，這是導(dǎo)致沒有播放的主要原因笼平。產(chǎn)品經(jīng)理決定园骆，在這種場景下提示用戶收藏，有Wi-Fi在提醒其播放寓调。

最終通過三個方面的優(yōu)化锌唾，增加一個按紐，增加有結(jié)果的葉面的展示夺英，以及內(nèi)容匹配度晌涕，通過這個改變后有播放用戶的行為增加了7%。

分析場景轉(zhuǎn)化到埋點(diǎn)監(jiān)測需求：點(diǎn)擊收藏按鈕（新功能使用情況）

在每個分析環(huán)節(jié)應(yīng)該埋哪些點(diǎn)痛悯？

這個案例介紹完了余黎，在每個分析環(huán)節(jié)應(yīng)該埋哪些點(diǎn)？

第一步载萌，業(yè)務(wù)訴求是提升留存惧财，分析需求有四個：有無播放視頻巡扇、瀏覽播放頁監(jiān)測、搜索功能使用垮衷、點(diǎn)擊收藏按紐厅翔。

需要把分許需求翻譯成埋點(diǎn)需求：

a. 有無播放視頻：只需要監(jiān)測播放視頻行為

b. 瀏覽播放頁面：這個需求很直接，就是監(jiān)測瀏覽播放頁面的行為

c. 搜索功能使用：這個其實(shí)是多個需求帘靡，可以細(xì)分出兩個事件知给，一個是監(jiān)測搜索行為，另一個就是監(jiān)測搜索結(jié)果頁的內(nèi)容展示

d. 點(diǎn)擊收藏按鈕：這個需求也很直接描姚，就是監(jiān)測按鈕的點(diǎn)擊情況

第二步涩赢，知道每個分析需求對應(yīng)的屬性結(jié)構(gòu)

1）播放視頻，隱性數(shù)據(jù)（后面會稱之為屬性）是當(dāng)用戶有播放行為時轩勘，視頻會帶視頻類型筒扒、視頻ID，用戶的觀看時長等相關(guān)信息绊寻，這些都要羅列出來花墩，在后期對用戶行為分析有幫助；

2）瀏覽頁的播放澄步，可以看出屬性與播放視頻基本一致冰蘑，差異點(diǎn)在于沒有用戶播放的時長這個屬性；

3）搜索詞村缸，則需要在用戶進(jìn)行搜索時祠肥，把搜索詞、詞的類型取回來梯皿，方便后期分析用戶搜了那些詞仇箱，這些詞是自然搜索還是推薦詞；

4）搜索頁展示东羹，這塊需要把搜索是否有結(jié)果剂桥、展示內(nèi)容ID、視頻類型属提、哪個詞索引過來的权逗，這些相關(guān)的屬性都取出來，這樣后期可以分析搜索有結(jié)果率和內(nèi)容曝光率冤议，并且還可以做內(nèi)容曝光到內(nèi)容點(diǎn)擊的轉(zhuǎn)化分析旬迹；

5）點(diǎn)擊收藏蟀伸，不僅僅是獲取用戶點(diǎn)擊這個按鈕的行為待秃，而是要把與視頻相關(guān)的屬性都取回來（視頻相關(guān)屬性與播放視頻行為的屬性一致）

第三步狱杰，開始設(shè)計埋點(diǎn)，事件共分為三層尸疆，事件椿猎、屬性、屬性值寿弱。

前兩步梳理清楚后犯眠，埋點(diǎn)設(shè)計基本上就做好了，可以直接按照事件的三層結(jié)構(gòu)進(jìn)行整理症革。為了方便理解筐咧，下面詳細(xì)解釋下三層結(jié)構(gòu)：

從產(chǎn)品視角，如何設(shè)計埋點(diǎn)

多維度的屬性是能夠幫助我們更清晰的描述這個事件噪矛，比如我們觸發(fā)了一個播放電視劇的行為量蕊，衍生出描述的話“今天+我+搜一部電視劇+第一集+看完了+導(dǎo)演是誰”這句話就把所有的屬性都包含了。通過埋點(diǎn)的方式切割成在每個屬性當(dāng)中艇挨，后期就可以對視頻播放事件進(jìn)行詳細(xì)的分析了残炮。

為了方便大家理解，下面在引用三張產(chǎn)品截圖來告訴大家如何設(shè)計埋點(diǎn)缩滨，分別是搜索頁面势就，搜索結(jié)果展示頁、播放頁脉漏。

1）針對搜索頁面苞冯，比如取用戶搜索行為，從頁面結(jié)構(gòu)可以看出侧巨，有自然搜索位置和推薦詞位置舅锄，那么在屬性采集時可以拆出兩部分，分別是獲取搜索了那些詞有這些詞的類型刃泡；

2）針對搜索結(jié)果頁的展示巧娱，我們需要分析內(nèi)容曝光的情況，從頁面結(jié)構(gòu)可以拆分出兩部分烘贴，分別是索引詞位置與內(nèi)容展示位置禁添，當(dāng)這個頁面打開時，我們就可以通過一個事件（搜索頁面展示）桨踪，來采集到搜索詞和下面內(nèi)容的相關(guān)屬性老翘；

3）針對播放頁是兩個需求，第一要看播放頁展示的情況锻离，當(dāng)頁面打開時铺峭，通過一個事件（瀏覽頁播放）把展示的視頻類型、視頻ID等屬性采集回來汽纠。另一個是要分析收藏按鈕的點(diǎn)擊情況卫键，當(dāng)用戶觸發(fā)點(diǎn)擊事件時，同樣把相關(guān)的內(nèi)容屬性都帶回來就可以了虱朵。

埋點(diǎn)規(guī)劃的技巧總結(jié)

第一莉炉，埋點(diǎn)設(shè)計需要具有前瞻性钓账。不能是前端分析想到一個點(diǎn)，就添加一個點(diǎn)絮宁，那整個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)會混亂梆暮，效率會很低。先規(guī)劃后實(shí)施绍昂，在前期按照業(yè)務(wù)需求把分析的場景規(guī)劃好啦粹，后面的數(shù)據(jù)分析會越做越順。

第二窘游，利用好“屬性”進(jìn)行結(jié)構(gòu)化設(shè)計唠椭。只有用多維的屬性去描述一個用戶行為，后面才能夠?qū)@個行為進(jìn)行更細(xì)化的拆分张峰，只有這樣才能夠更好的對用戶進(jìn)行精細(xì)化運(yùn)營泪蔫。

第三，合理利用一個事件實(shí)現(xiàn)多個需求喘批。比如視頻播放事件撩荣，第一個需求是要了解近期視頻內(nèi)容被用戶瀏覽的熱度，這時通過這個事件的“視頻ID”屬性就可以拆分出來了饶深，另一個需求是想要分析視頻都是從那些分發(fā)入口導(dǎo)流的餐曹，這時還是可以通過這個事件的“來源”屬性進(jìn)行拆分。

小結(jié)：結(jié)構(gòu)化事件做好前期規(guī)劃敌厘，后面就可以做到易分析台猴、易查找、易歸類俱两，非結(jié)構(gòu)埋點(diǎn)前期埋點(diǎn)簡單饱狂，但后期分析時只能查看單點(diǎn)數(shù)據(jù)，無法對同類行為進(jìn)行歸類整合分析宪彩；

如何讓技術(shù)看懂你的埋點(diǎn)需求休讳？

技術(shù)人員更多的是幫我們?nèi)?shí)現(xiàn)需求，但大部分人員對業(yè)務(wù)不是很了解尿孔，這個時候就需要詳細(xì)地告訴他需要埋哪些點(diǎn)俊柔，需要什么時候傳數(shù)據(jù)。經(jīng)過我們這么長時間的沉淀活合，大家套用下面的模板就可以簡單雏婶、清晰的把需求提交給技術(shù)。

埋點(diǎn)的技術(shù)需求模板包含以下5部分：事件名稱白指、事件上報參數(shù)（英文名稱）留晚、屬性名稱、屬性上報參數(shù)（英文名稱）告嘲、屬性值倔丈、事件觸發(fā)條件憨闰。

在上個案例中，要特別注意視頻觸達(dá)條件需五，不是每個事件都是點(diǎn)擊后回傳數(shù)據(jù)，比如視頻播放牽扯到使用時長轧坎，所以要在頁面有刷新或關(guān)閉的狀態(tài)下進(jìn)行判斷宏邮，并且把計算好的時長進(jìn)行回傳。

埋點(diǎn)實(shí)施測試的五步

回想下文章的開篇缸血，在埋點(diǎn)規(guī)劃之后是埋點(diǎn)實(shí)施測試蜜氨。

埋點(diǎn)實(shí)施測試又分為為五步，集成SDK捎泻、事件埋點(diǎn)飒炎、App打包、實(shí)施測試笆豁、發(fā)布上線郎汪。

友盟+提供兩種測試方式，一是通過log去查看日志闯狱，但需要技術(shù)配合去排查煞赢；考慮到釋放技術(shù)工作量，我們還提供了第二種方式哄孤，集成測試模塊照筑，在產(chǎn)品后臺的測試功能模塊里，可以直接設(shè)備信息注冊上瘦陈，產(chǎn)品和運(yùn)營同學(xué)就可以在產(chǎn)品后臺進(jìn)行埋點(diǎn)測試了凝危。

搭建分析體系

我發(fā)現(xiàn)大部分客戶都有自己的BI系統(tǒng)，并且數(shù)據(jù)是很全的晨逝，想要什么報表基本都有蛾默，但大多數(shù)客戶都把報表融合到一起查看，這其實(shí)并不利于數(shù)據(jù)分析咏花。

下面分享兩種分析體系的搭建模型趴生，根據(jù)自身需求引用一種適合自己業(yè)務(wù)模型的分析體系搭建。

按業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行搭建：

1）概覽昏翰，宏觀數(shù)據(jù)苍匆、留存與渠道數(shù)據(jù)，便于了解宏觀數(shù)據(jù)變化棚菊、及時洞察問題浸踩、判斷App整體發(fā)展?fàn)顟B(tài)；

2）廣告统求，曝光检碗、位置据块、點(diǎn)擊數(shù)據(jù)，便于進(jìn)行廣告內(nèi)容優(yōu)化折剃、廣告位價格優(yōu)化另假；

3）流量，各板塊流量數(shù)據(jù)怕犁，便于了解各板塊流量變化边篮、進(jìn)行推薦內(nèi)容或內(nèi)容展示優(yōu)化；

4）內(nèi)容奏甫，內(nèi)容偏好數(shù)據(jù)戈轿，了解用戶內(nèi)容消費(fèi)情況以及內(nèi)容偏好、進(jìn)行內(nèi)容展示優(yōu)化阵子；

5）用戶思杯，主要是用戶行為數(shù)據(jù)，便于了解用戶行為（核心功能使用）挠进、產(chǎn)品功能優(yōu)化色乾、（搜索、注冊奈梳、充值）轉(zhuǎn)化效果優(yōu)化杈湾。

如果這個模型不太適合你，還可以按職能部門搭建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系攘须，比如運(yùn)營部門漆撞、市場部門、產(chǎn)品部門于宙、技術(shù)部門浮驳、營銷部門相應(yīng)的數(shù)據(jù)可以在這里搭建。

第二部分：產(chǎn)品場景實(shí)操

為了讓大家更有體感捞魁，我將以友盟+移動統(tǒng)計U-App AI版為例至会，為大家詳細(xì)講解如何搭建報表體系，并添加到看板中谱俭。

U-App AI版主要分四個板塊奉件，基礎(chǔ)看板、自制看板昆著、用戶洞察县貌、用戶增長。

精細(xì)化分析——事件細(xì)分

精細(xì)化分析主要落在用戶洞察模塊凑懂，分為行為洞察（事件細(xì)分煤痕、漏斗分析和自定義留存）和人群洞察（畫像、分群）。以“視頻播放”事件為例摆碉，視頻播放的用戶都看了哪些內(nèi)容塘匣，直接選屬性就可以了，上面都是默認(rèn)的巷帝，下面找到的屬性都是自己設(shè)計的忌卤，比如類型、視頻ID等锅睛。支持兩種計算方式埠巨，只算一次，或例行計算现拒。

還有不同屬性用戶查看視頻的差異，可以點(diǎn)篩選數(shù)據(jù)就可以篩選出來了望侈。

精細(xì)化分析——漏斗分析

常規(guī)的漏斗可能有注冊漏斗印蔬、轉(zhuǎn)化漏斗、內(nèi)容獲取漏斗脱衙，都可以在這個模塊設(shè)計侥猬。例如搜索漏斗，從搜索有結(jié)果到頁面播放可以看到每一步轉(zhuǎn)化捐韩，在新建漏斗點(diǎn)擊以后有一個漏斗部署退唠。

把頁面所有點(diǎn)擊的按紐通過這個屬性傳過來，比如第一步是輸手機(jī)號荤胁；第二步通常是獲取驗(yàn)證碼瞧预，直接發(fā)送驗(yàn)證碼等；第三步第四步還按照這個設(shè)計仅政，設(shè)計完確認(rèn)就可以了垢油。

并且支持漏斗的完成周期，根據(jù)需求進(jìn)行轉(zhuǎn)化圆丹，加入長鏈路的漏斗是3-5天滩愁，可以把時間設(shè)置成5分鐘。

漏斗分析還可以看到每一步的轉(zhuǎn)化辫封，點(diǎn)擊后把兩個人群圈出來硝枉，比如將“轉(zhuǎn)化人群”和“沒有轉(zhuǎn)化人群”分成兩個人群，分群之后能做三件事：第一是看人群畫像倦微；第二是人群推送妻味，直接消息下發(fā)；第三是導(dǎo)入到事件細(xì)分中璃诀，看這個人群做了什么弧可，對人群進(jìn)行再細(xì)分。

精細(xì)化分析——自定義留存

自定義留存，區(qū)別于標(biāo)準(zhǔn)留存棕诵。標(biāo)準(zhǔn)留存不能滿足日常的業(yè)務(wù)場景裁良，可以通過自定義留存實(shí)現(xiàn)你的需求，新建留存把初始事件校套、回訪事件建立就可以了价脾。可以將這群用戶圈出來笛匙，只有充值成功侨把，就認(rèn)為是留存用戶等。

上圖是復(fù)購模型妹孙，假如某天留存率比較高秋柄，點(diǎn)擊后可以圈出這部分人群，對其進(jìn)行精細(xì)分析蠢正。

精細(xì)化分析——用戶分群

用戶分群骇笔，支持更多的條件，例如支持“做了某事”和“沒有做某事”嚣崭，把近期沒有付費(fèi)或沒有注冊的用戶圈出來笨触；或者監(jiān)測長期的變化，假如把每天啟動App的高粘性的人群圈出雹舀，看近一個月呈現(xiàn)的狀態(tài)芦劣，如果增長說明App運(yùn)營狀態(tài)是好的。

用戶畫像可以先找到人群说榆，點(diǎn)擊開始分析虚吟。這里有對比功能，支持任意兩個人群的對比娱俺，還支持某個人群與全網(wǎng)大盤人群進(jìn)行畫像對比稍味，找到用戶群的顯著特征。

另外還可以推送荠卷，推送在增長模塊中模庐，點(diǎn)擊“分群推送”，可以選擇任意的人群直接進(jìn)行分群推送油宜。

自定義看板

在以上的分析之后掂碱，搭建了很多報表，數(shù)據(jù)比較散亂慎冤。U-App AI版提供了自制看板的功能疼燥，可以將數(shù)據(jù)放到業(yè)務(wù)相關(guān)的報表中，按部門或者職能部門進(jìn)行分類蚁堤。

如何創(chuàng)建一個報表醉者，先輸入一個名稱，分別有兩個模塊，指標(biāo)和報表撬即。

添加指標(biāo)立磁，可以選常用的基礎(chǔ)指標(biāo)（日常監(jiān)測數(shù)據(jù)），還有自定義指標(biāo)剥槐，如注冊事件等唱歧。

報表也分兩部分，一個是預(yù)制好的報表粒竖，還有自定義報表颅崩，包括洞察、自定義留存等生成的日常報表蕊苗。比如可以將常用漏斗沿后、細(xì)分放進(jìn)來。并且看板可以進(jìn)行賬號授權(quán)朽砰，不同權(quán)限看到不同的看板數(shù)據(jù)得运，保障數(shù)據(jù)安全。