如何从海量业务数据中提取与设计相关的有效信息？这份指南或许能为你指明方向。

产品或运营的面的埋点数据报表多是从本职业能影响的范畴出发
，去分析产品策略、设计数据渠道投放、分析运营手段等对整体大盘的指南影响。给出的高手数据要么和设计无甚相关
，例如渠道的出品超全 ROI，要么更偏向整体效果，面的埋点无法探究设计方案的设计数据作用 ，例如参与人数 、分析整体留存等
。指南这样的高手数据
，无法论证设计方案的出品超全影响效果，也就无法形成有效沉淀。面的埋点

如果你知道哪些设计会影响最终数据指标 ，知道如何拆解成与设计相匹配的小指标，会通过数据看出问题或机会 ，那么这就叫会设计数据分析。

简单点，如果你曾被以下问题困扰过，那么下面的内容可要看仔细了~

1. 我根据产品目标来设计的，但没办法证明方案是怎么影响总指标的 ？如何确定自己要收集什么数据？
2. 收到数据图表，但看不出这和我的设计有什么关系？
3. 得到一组多维数据，可怎么看结论都只有比大小？

我将遵从数据分析的三大步骤“拆解—埋点—分析”
，从设计视角进行讲解和案例探讨
。

埋点

问题  ：收到数据图表，但看不出这和我的设计有什么关系？

诊断 ：没有办法对应数据和方案的关系。属于数据埋点的问题。

一、什么是埋点？what

埋点的本质是用户行为描述，为用户洞察、业务迭代提供数据支持

埋点（Event Tracking）是数据采集领域的核心技术
，指在应用或网页的特定位置植入代码或标记 ，用于捕获用户行为（如点击 、浏览 、购买等）并记录相关数据的过程。其核心目标是追踪用户全生命周期的行为轨迹，为后续数据分析提供原始依据。埋点分为初级（关键节点统计） 、中级（连续行为追踪）和高级（全量行为建模）三种方式
。

从定义可知 ，埋点的主体有产品和用户，接下来介绍一下产品模型和用户模型 。

产品模型、用户模型是多样的，这里仅仅从埋点视角切入 。

1) 产品模型

按人与物的关系维度可以分为四大类：人与物、人与人 、物与人、物与物

这里尝试给部分产品划分：

人与人 ：社交、游戏、直播、运动

人与物：电商、探索、内容 、知识付费
、工具、金融

物与人：物流、快递

物与物：机器人、数字农业、数字工业

人与人可以进一步划分，比如社交

1 对 1：陌生人(陌陌、Soul、探探)

1 对多 
：兴趣(微博 、知乎、豆瓣)、职场(脉脉 、领英、BOSS 直聘)

多对多：熟人(微信、QQ)

产品来源于需求，一个大的 APP 产品往往由多个需求、功能
、模块构成 。

大产品模型下 ，产品的模块、功能 、需求中依然含有"人与物的关系"。

比如京东电商是个"人找物"产品 ，但京东的信息流就包含"物找人"。

产品又有具体的业务和属性，比如拼多多的商品信息，抖音的创作视频信息等等。

2) 用户模型

用户通过行为与产品建立联系 。

用户也具有属性，一方面具有年龄、性别 、地域等自然属性；

另一方面，在产品中用户又具有业务属性 ，比如主客态 、新老客、 是否是会员。

三、为什么要埋点
？why

埋点是数据驱动决策的基础  ，主要原因包括：

1. 用户洞察 ：通过行为数据了解用户偏好 、使用路径及痛点；
2. 产品优化 ：识别功能使用率、转化漏斗瓶颈 ，指导迭代方向；
3. 精准运营 ：基于用户分群实现个性化推荐和营销策略；
4. 效果评估：量化功能上线 、活动推广的实际效果（如 ROI）；
5. 风险控制
   ：监测异常行为（如支付失败、页面加载延迟） 。

1. 埋点的作用有哪些？

1. 行为追踪：记录用户点击
   、曝光 、停留时长等交互细节；（设计）
2. 漏斗分析 ：监测关键路径转化率（如注册→下单→支付）；（设计）
3. 画像构建 ：结合设备信息、操作习惯建立用户标签体系；（产品）
4. 性能监控 ：采集页面加载速度 、接口响应时间等性能指标；（研发）
5. 决策支持：为产品 、运营、市场提供数据化依据 。

接下来从埋点的方式、埋点的技术、埋点的流程等三个方面介绍埋点的原理。

2. 埋点方式有哪些 ？

1）按技术实现分类

2）事件埋点里，按数据来源分类

H5 埋点代码示例如下
 ：

this.$point.sendParams({ 'view_name':'h5_return','click_name':notSelfBack ?'return_show': 'return_eclick',ref:this.$tool.getChannelType(),ad:'ad',web:this.$tool.getDominPoint(),ck:ck,hz:this.$tool.getContendIdGroup(),url:escape(location.href),abtest: this.backActionConf.name && this.backAdctionConf.name.replace('%',''),return_num:0}

3）按数据用途分类

四、谁来做埋点设计
？who

埋点设计需跨团队协作
：

1. 业务方（产品/运营） ：提出需求 ，明确分析目标和指标；
2. 数据团队（分析师/数据产品经理） ：设计埋点方案，定义事件和参数；
3. 开发团队
   ：实现埋点代码 ，确保数据上报的准确性和稳定性；
4. 测试团队：验证埋点触发逻辑和数据完整性 。

五、如何做埋点设计 ？how

1) 需求梳理

明确业务目标

如提升注册转化率，设置埋点的目标，是在设计方案中找到可以表达你所需指标的数据
。是用户在页面上的行为形成了数据 ，我们需要做的是确认哪些行为可以表达数据 ，然后对行为进行统计 。接上个例子，“模块的 SKU 点击率”=模块的 UV 点击数/模块展示 UV，因此埋点数据是“模块的 UV 点击数”和“模块展示 UV”
。

使用 OSM 模型拆解指标。

事件设计遵循 5W1H 原则：用户(Who)、时间(When)
、位置(Where)、行为(What)、动机(Why)、方式(How)
。

这条数据会记录哪个用户在什么时候什么地点做了什么目的是什么，以什么方式
。

命名规范
：如”业务线_页面_模块_操作”（例：电商_首页_搜索框_点击）。

2) 参数设计

公共参数 ：用户 ID、设备类型、网络环境等；

业务参数：商品 ID、订单金额 、活动名称等。

3) 文档管理

使用埋点管理平台（如神策、GrowingIO）统一维护事件和参数；

文档需包含触发条件
、上报时机 、字段类型等细节 。

4) 开发与测试

客户端埋点需考虑数据缓存和重试机制；

测试用例覆盖正常/异常场景（如断网 、快速操作） 。

举个例子 ：千岛埋点工作流的方法框架

如何验证和使用埋点
？

1) 验证阶段

数据完整性：检查上报字段是否缺失或重复；

准确性
：对比埋点数据与实际操作日志的一致性；

性能影响：评估埋点对应用加载速度和内存占用的影响。

2) 埋点使用培训

教会业务方使用分析工具（如看板 、漏斗分析）；

建立数据解读规范，避免误读（如区分 UV 与 PV）。

这里直接拿神策举例 ，当然还有友盟埋点、自研埋点、市面上还有很多第三方埋点工具
，比如 Growiinglo 、火山引擎埋点(字节跳动旗下的)、阿里云等埋点，但都大同小异
 。

一方面,每个埋点工具差异这里没有进行展开 ，但在新旧埋点工具切换--从友盟切到神策，或者从火山切到自研埋点，又或者自研埋点迭代升级，就要系统对比区分了 。

另一方面 ，选择埋点工具时
，埋点生产链路的稳定性、可靠性在接入前很难判断，只有使用后才知道 。

神策的事件埋点设计如下

神策的事件分析如下

--微信 pvSELECTto_date(date)AS '日期',count(1)FROM eventsWHERE date BETWEEN'2023-0710'AND'2023-09-30'AND event='Spageview'AND $browser='WeChat'GROUP BY to_date(date)ORDER BY to_date(date)ASC；

六
、如何应用埋点评估效果 ？how

1) 典型应用场景

A/B 测试：对比功能改版前后的用户行为差异主要解决标识问题
，比如实验标识、实验分组标识、用户标识；

AB 实验埋点分组标识 ，首先要区分什么是用户分组和实验分组?

策略实际影响的用户 ，才是你的实验组，奇偶只是用户分组方式

实验组 、对照组要显性标识(公共属性) ，模拟是低效且不准的。

用户分群 
：针对高价值用户制定留存策略；

异常告警 ：实时监控关键指标波动（如支付失败率骤升）。

2) 效果评估方法

量化指标 ：计算转化率提升幅度
、ROI 等；

归因分析 ：识别影响目标达成的关键因素（如活动曝光量）；

长期追踪：监测数据趋势是否与业务目标持续对齐。

一方面，埋点数据是有生命周期的
，需要体系化治理。

另一方面，业务发展迅速，埋点需要迭代升级。

埋点不只是一种技术，更是设计决策的基石。它让抽象的用户行为变为具象数据，帮助设计师从业务配角转型为核心驱动力 。未来，数据驱动的设计将重塑产品价值——你的方案，从此有据可依。

作者 ：Echo Design