大数据产品埋点数据分析浅谈

博主作为刚入职一年左右的B端业务产品经理，之前有涉及大数据工作，在网上参与产品讨论及结合自己的工作实践，希望能为大家带来一些思考

参与有关埋点数据分析的产品小讨论

1.埋点的等级类型

初级数据埋点：在产品流程关键部位植入相关统计代码，用来跟踪每次用户的行为，统计关键流程的使用程度

中级数据埋点：在产品植入多段代码跟踪用户连续行为，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

2.数据埋点挂钩数据分析，产品与业务情况；

3.数据埋点也可分为市场埋点与内部埋点

（1）其中市场埋点涉及各大市场下载量，消费用户主要分布城市，用户使用产品时长等为消费或商业化服务的埋点

（2）内部埋点涉及日均PV/UV，付费活跃，转化率等，主要功能在于分析用户使用产品的行为及流程，提升用户体验

4.埋点优化

埋点优化会根据产品目标及上线后的问题进行分析，例如60%的用户进入了注册页，但只有1%的用户注册了该产品，可能意味着注册流程出现了问题并及时跟进解决；针对数据埋点的优化，需要根据产品的任务流及目标来设计，这是一个由粗到细，优化迭代的过程

5.埋点分析方法

任务流程分析法：根据产品设计的任务流，在开始与结束处埋点，分析用户处理任务的情况

页面转化分析法：统计相关页面的转化率及页面元素点击率，分析用户行为

情境分析法：列出各种用户场景并提供给多人体验，寻找产品使用流程中的依据设立数据埋点，并通过数据反馈验证用户行为

6.埋点数据方式

（1）自己公司研发在产品中注入代码统计。并搭建相应的后台查询

（2）第三方统计工具，如友盟，百度移动等，核心为通过数据驱动产品迭代