用户行为数据采集：常见埋点方案优劣势对比及选型建议
⽤户⾏为数据采集：常见埋点⽅案优劣势对⽐及选型建议
编辑导读：数据采集是⼤数据的基⽯，⽤户在使⽤App、⼩程序等各种线上应⽤产⽣的⾏为，只有通过埋点才能进⾏采集。本⽂针对常见的埋点⽅案进⾏优劣势对⽐，并给出选型建议，希望对你有帮助。
数据采集是⼤数据的基⽯，⽤户在使⽤App、⼩程序等各种线上应⽤产⽣的⾏为，只有通过埋点才能进⾏采集。没有埋点，数据分析决策、数据化运营都是⽆源之⽔，巧妇难为⽆⽶之炊。但很多时候，“
埋点”两个字却成了C端产品经理、数据产品、数据分析、数据开发等很多⼈不愿提及的痛。
曾遇到过，C端产品要出某⼀新上线功能的数据效果作⼯作汇报，到数据分析或数据产品经理，数据同学问”你埋点了么?”，C端PM⼀脸懵逼，“埋点不是数据团队做的事情么?”。
在数据化运营时代，要做⽤户⾏为数据分析，都需要了解埋点的流程以及常见的⼏种埋点⽅案的特点与应⽤场景。⼀、埋点的作⽤
指数中，埋点的搜索热度甚⾄超过了数据分析，主要原因也是⽤户⾏为的数据分析必须要依赖于埋点的数据采集。埋点对于产品运营的主要作⽤包括：
1. 产品优化分析
粗放式运营时代，产品数据分析主要以宏观的DAU、MAU、订单数、营收等宏观指标为主。只要能了解业务整体的经营状况就差不多了。⽽精细化运营时代，每⼀次产品的改版，每⼀个页⾯按钮的使⽤情况，都需进⾏数据效果的分析。例如，通过漏⽃分析，发现业务主路径⽤户流失的主要节点，针对流失严重的步骤，进⾏产品或运营策略的优化。
2. 洞察⽤户⾏为
通过对每个页⾯或页⾯元素的埋点，将⽤户的⾏为路径串联起来，可以清晰的洞察⽤户在产品内的⾏为路径。对于有多业务板块、多流量⼊⼝的业务，⽤户进站后的⾏为路径复杂多样，通过对⽤户浏览轨迹的统计分析，发现不同⽤户体的使⽤路径，从⽽针对不同的路径设定差异化的产品策略。
3. ⽤户分与精细化运营
根据⽤户属性、⽤户⾏为事件，实现⽤户的精细化分层能⼒，进⼀步对不同⽤户体进⾏个性化的运营触达。例如，对浏览商品详情页多次，但却未下单的⽤户，推送促销红包，刺激转化。
4. 渠道策略优化
通过App的启动埋点，记录⽤户下载激活的渠道，通过站内的⾏为及转化数据，与站外⼴告投放归因数据结合，分析渠道的流量规模、渠道⽤户的质量(留存、客单价、复购⼒等)，流量⼤、质量⾼的渠道扩⼤投放量，反之则减少投⼊，提
道的流量规模、渠道⽤户的质量(留存、客单价、复购⼒等)，流量⼤、质量⾼的渠道扩⼤投放量，反之则减少投⼊，提升营销的ROI。
⼆、埋点埋什么?
在⽤户⾏为分析数据埋点中，最常⽤的模型是事件模型，该包括事件(Event)和⽤户(User)两个核⼼实体，同时还需要配合内容(Item)实体，才能做更多维度的分析。
1. 事件(event)
每⼀次浏览、页⾯按钮/元素的点击都是⼀个事件，管理事件时通常按照⽤户的⾏为路径以及业务流程，对事件进⾏分类管理，例如分为浏览事件、点击事件、以及系统事件等类别。
⼀次事件完整的数据结构构成如下：在什么时候，什么位置，做了哪些事情，使⽤产品为了达到什么⽬标，他是如何使
⼀次事件完整的数据结构构成如下：在什么时候，什么位置，做了哪些事情，使⽤产品为了达到什么⽬标，他是如何使⽤的等问题。在埋点开发时，要有能够标识唯⼀事件的ID标识、事件描述信息、以及事件的属性信息，事件的属性主要包括⽤户属性和内容属性。
2. ⽤户(User)属性
每⼀次事件对应⼀个独⽴的⽤户实体，⽤户的画像(profile)信息构成了事件最重要的属性信息，例如⽤户的设备属性、地域属性、性别、年龄等
3. 内容(Item)属性
事件的操作实体⼀般是内容或内容的集合，例如浏览某⼀页⾯，或某个商品，在埋点统计时，需要记录页⾯(page)、区块位置(Block)、元素(item)。
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4. 埋点需求怎么提
例如，团购App新上线了⾦刚位，来进⾏不同业务品类的流量分发。⾦刚位内容可能不同⽤户看到的是不⼀样的，在实际分析时，平台运营侧，偏重于按照位置分析，看哪⼀个位置的点击效果好，⽽品类运营则会聚焦于内容哪⼀个品类的转化更好。埋点需求的关键要素包括：
•事件名：点击⾦刚位
•事件ID:clickjingangwei
二手车年检•事件类型：click
财政工作总结•页⾯:⾸页homepage
•区域：⾦刚区
•元素：item位置、item内容
•平台：⼩程序、APP(android、iOS)、PC
•应⽤版本：8.0.1
•⽤户属性：城市、设备机型等SDK可以采集的通⽤属性
以上仅做⽰例，实际上，每个公司的埋点模型定义的字段是不⼀样的，对于可以SDK默认收集的字段不需要提需求，仅对可以明确定义唯⼀事件的内容进⾏说明即可。
三、常见的埋点⽅案对⽐分析 1. 代码埋点
代码埋点是最早的埋点⽅式，根据业务的分析需求，将埋点的采集代码加⼊到应⽤端。按照埋点实施⽅，⼜分为前端(客户端)埋点和后端(服务端)埋点两种类型。
1）客户端埋点
由前端开发⼿动定义数据采集时机、内容等将数据采集的代码代码段加⼊到前端业务代码中，当⽤户在前端产⽣对应⾏为时，触发数据采集代码。
优点：
•按需埋点，采集数据更全⾯，⼏乎可覆盖所有数据采集场景
•⾏为数据和业务数据可充分联合分析
缺点：
•延迟上报，数据丢失率⾼(5%-10%)
•需要客户端发版，⽤户端更新App
•埋点开发⼯作量⼤
•埋点流程需要多⽅协作，容易漏埋、错埋
适⽤场景：
全⾯分析⽤户在客户端的操作⾏为，对于⼀些电商交易类的产品，需要把⾏为和业务数据充分结合分析
2）服务端埋点
由服务端开发将埋点采集代码加⼊到后端服务请求中，当⽤户前端操作请求服务端数据时，按照约定规则触发埋点代码
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•按需埋点，采集数据更全⾯，⼏乎可覆盖所有数据采集场景
•⾏为数据和业务数据可充分联合分析
•数据采集实时上报，准确性⾼，丢失率低
•服务端更新，不需要客户端发版或⽤户更新版本
缺点
•纯前端操作不触发服务请求的按钮点击⽆法采集数据
•埋点开发⼯作量⼤
•埋点流程需要多⽅协作，容易漏埋、错埋
适⽤场景：
对于⼀些⾮点击、不可见的⾏为，或者要获取⽤户⾝份信息、更多的业务相关的属性信息。如果前后端都可以采集到，优先后端埋点
2. 全埋点
全埋点也有称之为⽆埋点或⽆痕埋点的，主要是将埋点采集代码封装成标准的SDK，应⽤端接⼊后，按照SDK的采集规则⾃动化地进⾏数据采集和上报
优点：
•接⼊SDK后，可⾃动采集数据，⽆需按需开发，节省开发成本
•页⾯可见元素均可⾃动采集，数据更全⾯
•埋点流程简单，业务使⽤埋点系统⾃助定义事件，新增埋点需求⽆需业务开发参与
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•动态页⾯或页⾯不可见⾏为数据⽆法采集
•和业务强相关的属性信息采集困难
•数据全部采集，数据存储压⼒⼤
适⽤场景：
业务场景简单，如⼯具、应⽤类的产品，或者业务发展初期，产品快速迭代需求⽐精细化分析优先级更⾼，只需要分析简单的PV、UV
3. 可视化埋点
默认不采集数据，当数据分析⼈员通过设备连接⽤户⾏为分析⼯具的数据接⼊管理界⾯，在页⾯可视化定义需要采集的位点后下发采集请求，采集代码⽣效
优点：
福州的旅游景点•默认不上报数据，可视化圈选才按需触发埋点，节约存储和传输成本
•业务可视化圈选，埋点操作简单⽅便
缺点
•数据只在埋点圈选定义之后才有，历史数据⽆法回溯
•只能覆盖基本的点击、展⽰等⽤户⾏为，和业务强相关的属性信息采集困难

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