前端埋点的缺点_大数据时代≠无埋点时代：无埋点优越于代码埋点？

无埋点采用“全部采集，按需选取”的形式，对页面中所有交互元素的用户行为进行采集，通过界面配置来决定哪些数据需要进行分析，实质与“全埋点”并无无实质差异。

数据基础夯实与否，取决于数据的采集方式。埋点方式多种多样，按照埋点位置不同，可以分为前端(客户端)埋点与后端(服务器端)埋点。其中无埋点是目前较为流行的前端埋点方式之一。

“无埋点”概念已烂大街，而在实际进行事件设计与实施的过程中，技术人员有道不尽的爱恨情仇：

一方面，无埋点神秘无比，甚至被誉为“最全、最便捷、界面友好、技术门槛低”的数据采集方式；

另一方面，运营人员又发出“为何所采数据与业务数据库数值相差这么大？”等各种抱怨。

简言之，无埋点采用“全部采集，按需选取”的形式，对页面中所有交互元素的用户行为进行采集，通过界面配置来决定哪些数据需要进行分析，实质与“全埋点”并无无实质差异。

无埋点的优劣势分析

无埋点的优劣势分析(图片来源：神策数据)

为解释颇具迷惑性的无埋点概念，笔者总结了其优势与劣势。

无埋点优势

可视化展示界面最基本度量，满足基本数据分析需求。无埋点可视化展现界面PV、UV等网站或APP分析的最基本度量，告诉运营人员每个控件被点击的概率是多大，哪些控件值得做更进一步的分析等。如此有助于企业了解用户行为，为进一步数据分析指明方向。

技术门槛低，使用与部署较简单。无埋点极大程度避免了因需求变更、埋点错误等原因导致的重新埋点繁复工作。

用户友好性强。运营人员可以直接应用手指或者鼠标进行操作，自动向服务器发送数据，避免手工埋点的失误。

无埋点劣势

然而，作为前端埋点的方式之一，无埋点有先天缺陷，带来易用性的同时，也牺牲部分数据的采集深度。无埋点的劣势如下：

1.无埋点只能采集到用户交互数据，且适合标准化的采集，自定义属性的采集需要代码埋点来辅助

每个用户的交互行为均有许多属性，无埋点无法深入到更细、更深的粒度。例如在电商行业中，用户点击“购物车”是一次交互行为，无埋点会忽略掉用户信息、商品品类等其它维度信息，此时需要配合代码埋点来辅助数据采集；再如用户上滑屏幕时，内容瀑布流的底部载入、商品或广告的加载展示、下拉菜单中下拉内容的数据点击等情况，这类自定义行为的采集需要代码埋点辅助实现采集。

由于无埋点仅适合标准的方案采集，一些数据分析平台也开始支持用户为每个event添加自定义属性，如此能大大扩展事件分析的效能。值得一提的是，神策数据为用户提供的自定义属性无数量限制。

2.无埋点兼容性有限

例如在安卓系统进行埋点时，不同工程师可能会给APP界面中相同的button起不同名称的ID，当运营人员想筛选出所需数据时，不同名称会给运营人员带来困扰。另外，由于目前第三方框架较多，如RN框架，容易造成无埋点兼容性问题。

3.无埋点具有前端埋点的固有缺陷

无埋点是前端数据采集方式之一，因此具有前端埋点的天然缺陷，如数据采集不全面、传输时效性较差、数据可靠性无法保障等问题。无埋点的技术原理依赖网站或者APP后端技术开发的严谨性与规范性、网络状态、网络口径等因素。

以游戏行业实现数据驱动为例

某游戏技术负责人将数据驱动理念贯穿游戏设计与测试的全流程中，保证顺畅、优质的玩家体验是游戏成功的关键因素。近日，负责人为笔者介绍游戏行业的数据驱动价值，在谈到围绕数据采集准确性、数据分析与决策的科学性、数据资源安全性等方面分享选型经验时候，他针对前后端埋点做了深入浅出的介绍，具有一定的行业参考价值，如下：

他表示，前端埋点已是各行业成熟且广泛采用的数据接入手段，对于分析前段页面是否合理，分析在后端没有交互的前端行为等，必须采用前端埋点。然而，他强调对游戏行业而言，单纯前端埋点存在一些致命弊端。结合游戏的实际应用场景，介绍一二：

1、玩家行为数据前端采集不全面、不准确，错误的数据易导致决策的非科学性

以PCU(最高同时在线人数)统计为例。在网络游戏领域内，PCU是游戏系统运维中衡量系统运行压力的重要指标，也是游戏受欢迎程度的考量指标。然而，有时玩家已经退出游戏，但是连接还在，此时前端采集是不准确的。这样的数字不能正确衡量服务器机器的负载情况、数据库的压力情况等。如此在后端(服务器)埋点最为精准，数据延迟和丢失的情况几乎不存在。

2、前端埋点无法应对灵活游戏场景的分析需求

如果要调整玩家行为事件，如任务副本及其它们的属性采集方案，前段埋点需要修改客户端的代码，则需要一定的事件周期来发布新版本。负责人介绍：“NPC(非玩家控制角色)状态、副本状态、经济系统实时状态等统计类数据，这些前端埋点是无法统计到的，而在后端采集数据可根据实际情节灵活完成数据统计工作。”

因此，游戏行业数据采集方案不能忽略“后端埋点”方式，合理的数据埋点才能实现严密的科学分析与决策。

总之，数据采集方式决定所采集到用户行为数据的深度和粒度。夯实数据基础，无埋点需要配合前端代码埋点实现，而前端数据采集的固有劣势，应该结合后端埋点完成。数据采集不准、不全、不细容易让后续数据分析工作陷入“巧妇难为无米之炊”的困境。

综上所属，笔者做出如下总结：

数据驱动是第一生产力，数据采集非“大全细实”，数据驱动如“空中楼阁”；

大数据时代≠无埋点时代。“无埋点”顶多个是个“万金油”，功能很多，应急抹一抹，想治病还是难。

作者：张乔，神策数据内容营销高级经理，用户行为洞察研究院负责人。公众号：用户行为洞察研究院

本文由 @张乔-神策  原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。

给作者打赏，鼓励TA抓紧创作！赞赏

7人打赏