数据分析（三）--数据埋点

前面两篇文章分别介绍了数据分析的框架以及一些基本的分析概念，本文主要是基于自己埋点的经历，介绍数据采集。

数据分析的工具

App

• 友盟
• 易观
• talking data
• Growing IO
• Google Analytics
• ......

网站

• CNZZ
• 百度统计
• 诸葛IO
• Google Analytics
• ......

这些工具一般上网查一下就有了，官网上一般都会有比较详细的说明

数据埋点方法

1.代码埋点
代码的关键部位植入代码，追踪用户行为，然后在第三方数据平台查看
2.无埋点
只要在页面上嵌入SDK，就可以采集在页面上所有的点击行为，然后通过界面配置，对关键行为进行定义，就完成了“无埋点”数据采集，“无埋点”实际上就是“全埋点”。
3.自己开发
公司内部自己在产品中注入代码，并搭建相应的后台进行查询

我的埋点之路

目前所在公司做的是一款SaaS工具（名字：Fusion），功能是VR家装设计，面向的目标用户是中高端室内设计师和家居销售商。目前刚刚迭代完的版本是0.3.5，因为“喜舍杯”（室内设计比赛）刚刚开赛，并且这些参赛人员使用的软件就是我们的Fusion。下一个版本就是1.0版了，在0.3.5到1.0版之间，因为有这些参赛人员的使用，会产生大量有用的数据。所以做了埋点，主要目标如以下：

• 1.分析一下新版本的表现如何
• 2.看数据研究用户行为，为1.0版本的迭代看看能不能贡献点新点子
• 3.目前还处于产品初期，希望发现种子用户中忠诚度较高的，以实现点对点的用户维护
• 4.通过统计家具的点击率等数据，来发现使用次数比较多的家具模型分类，以完善家具模型库
• 5.各功能点的入口及设计是否合理

其实后面3条应该是我们公司每次迭代都在看的数据，这次为了全面一点，就都列出来了~

** 接下来说我具体埋了哪些点~ **
针对3，我自定义了一个维度--user，也就是说，对于一些事件操作，可以具体到某个人，并且可以从单个用户的角度去统计一些行为数据。另外，还自定义了一个维度--company，公司的维度，因为室内设计很多是以公司团队的形式出现的，所以需要看看哪个公司黏性比较高，跟用户黏性类似的意思。

针对4，我是采用的Google Analytics上“增强型电子商务”的思路，因为Fusion内的家具模型库的设计思路是各家具品牌商将自己公司的家具建模后入库公开到Fusion内，可以被其他的室内设计师使用，并且可以在Fusion上点击链接，直接跳转到购买页面。

针对5，采用的是事件埋点，GA上针对事件埋点提供了多个参数，我选择了其中的3个，( category, action, label )。比如说，我在户型页面上下载了一个名为“project-1”的户型，那么该事件的表现形式为（main-layout, download, project-1）。最终在GA上查看时，是按照 category | action | label 三个标签查看，所以命名就特别重要。我一共设计了两版，第一次设计失败的原因是，名称分的太细了，导致事件过多，不方便查看。

另外，GA上面还有针对路径的漏斗分析，一共有2个tab，分别是“漏斗分析”、“目标流分析”。后者要比前者更加灵活，可以展示出进入每一个页面的入口页面以及出口页面，所以我最终选择了“目标流分析”报告来看。这部分需要埋的点是页面，如果是网站的话，可以直接埋网址，但我们是PC端软件，所以需要埋屏幕。 在使用“目标流分析”的时候，需要首先设定一个目标，然后列出使用流程上的关键行为，根据关键行为进行埋点。
以Fusion为例，如下图

Paste_Image.png

这些本来应该贴个数据出来，会比较直观一点，但是涉及公司机密（哈哈~），就不贴了。不过GA有一个演示账号，是以google的一个电商平台为例子说明的，最开始可以从演示账号入手，这样理解起来更快一点。

另外，总结下实习收获的东西~~

• 1.报告或者文档用词要准确，不要引起歧义，不要用一些“差不多”“可能”这种模棱两可的词语。之前自己在对文档命名的时候，喜欢偷懒，命名的比较简单，但是时间久了就不方便查找，所以命名上要注意，言简意赅。

• 2.在跟其他人交流的时候，同样用词要准确，因为不同知识结构背景的人对有歧义的词理解起来可是千差万别的。比如我在埋点的时候，文档里提到了产品的一个术语，负责对接的开发理解错了，但是他也没问我，导致埋点完成后，那部分数据是错的，然后我又分别去找不同的开发去排查错误......

• 3.多沟通，一定要多沟通，没有什么事情是沟通解决不了的，如果有的话，就再沟通一次，比如2.中提到的例子。再比如 同样是埋点完了之后，看数据出错，然后我就去找了开发，一个前端，一个后台，两人都说不应该是自己的错......当时就觉得小皮球在天上飞，但是软磨硬泡之下，终于让二位开发小哥携手发现错误去了。

参考文章：

• 1.http://www.woshipm.com/data-analysis/629017.html
• 2.http://www.woshipm.com/data-analysis/600712.html

拓展阅读：

• 1.数据分析（一）--建立分析框架
• 2.数据分析（二）--基本产品分析概念

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