对产品经理来说，输出埋点文档可以说是家常便饭了，但是对产品新人来说大多数人还是不知道埋点规范与注意事项，于是本文与大家分享从业务视角设计埋点的思路，希望对你有所帮助。

本文仅阐述思路，不涉及相关技术，文中完整的示例是为阐明思路所陈述，实际工作中一些标准化埋点可以用相关SDK完成半自动化替代。

从本文你可能获得：

学习基本的数据埋点规范和技巧

提高与数据人员的沟通效率&PY关系

掌握从数据角度拆解业务流程的思路

1. 埋点思路

1.1 梳理业务流程

埋点的第一步是梳理业务流程，如果你有好的PRD撰写习惯，这一步已经在PRD中完成了，例如某电商促销活动的用户流程：

流量入口——活动首页——点击具体商品——商品详情页——下单

1.2 确定关键指标

功能/业务的迭代，一定是有一个产品目标，可以是解决某个需求，也可以是提升某个产品数据；关键指标就是衡量这个预期目标的可量化的指标，这里包含2个概念：

预期目标：本次迭代的目标，例如活动创造XX GMV，搜索满足度等等；

可量化：相应的，目标一定要可量化，例如成单转化率（某链路成单用户数/参与链路的用户数），搜索排序前3内容的点击率等；

1.3 细化各流程影响因素

梳理完业务流程，接下来要细化每个流程节点的数据评估维度。由于每个节点的转化率都影响着最终关键指标的数据情况，如果发现了某个节点的转化率较差，要对这个节点进行优化，所以，我们紧接着还要列举影响每个流程的影响因素，可能包括但不限于：

用户自身属性：例如性别，年龄，某种偏好；

使用设备的属性：操作系统，版本，分辨率，屏幕尺寸等；

节点前后的用户流程；

时间属性；

1.4 对老功能/业务流程的影响

新功能的上线同时会对原有的功能流程有一定的影响，因为业务属性可能会有不同的要求和重要程度，这里就不展开讲了；

2. 埋点设计原则 2.1 唯一原则

埋点字段相互独立，能精确定位某个事件或行为；即能通过1~2个参数精确定位到某个行为事件，例如在搜索页面“确认搜索”按钮的点击事件为search，那就要避免同页面内有其他事件被命名为search；

2.2 枚举原则

将所有可能需要的数据涉及的埋点一一枚举，可以根据页面穷举，也可以根据流程穷举，保证不出现漏埋的情况；

2.3 精确描述

每个埋点事件的做到无争议的描述，包括但不限于：采集逻辑，数据结构，特殊情况处理等；

普通的点击事件采集逻辑大概率不有理解上的偏差，大多数发生在以下情况

涉及发生后的状态上报：例如微信分享，是需要点击分享按钮即上报，还是点击跳转成功后上报？

涉及曝光埋点：例如内容曝光，用户上下滑动是否需要重复曝光？切换导航是否需要重新曝光？从详情页返回是否已曝光内容是否需要再次曝光？

涉及内容展示楼层埋点：例如内容流从上到下floor记为1,2,3…，不同类型是否共用楼层计数（例如文章123，第四位出现广告位是要上报4还是重新计数1）

数据结构就如字面意思，定义上报字段的数据类型，整型/字符串等等，这方面不是很熟悉最好BI或者分析师确认，以便后续处理数据；

特殊的情况例如，一次上报内容较多，需要定义格式，类似一组搜索联想词曝光，我们就需要定义“’联想词1’，’联想词2’，…”的json格式上报；

预先定义数据结构还有一个好处，就是能保持ios，Android两端上报一致，有利于提高后期的数据清洗及处理的效率；

3. 埋点分类及示例

在埋点示例之前，这里要简单介绍下埋点需要关注的信息，这里总结为由“5W2H分析法”简化而来的“4W1H”用户行为模型；

WHO：用户属性；这里包括用户本身属性（性别，年龄，籍贯等）及产品属性（会员等级，活跃度，偏好的内容类型等），因为属性本身不与行为的发生而随之改变，所以不用在埋点中体现，一般由user_id与用户宽表关联即可；

WHEN：发生行为的时间，注意不是上报时间，一般上报时间相比行为时间上会有一定的延迟；

WHERE：发生的地点；

HOW：发生行为时的一些状态，例如操作系统，网络状态，屏幕比例，分辨率等等；

WHAT：具体发生的行为，例如点击，曝光，访问等，这里会在后面的示例中展开；

3.1 公共参数