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~
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 。
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 。
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 。
埋点是数据驱动决策的基础 ，主要原因包括 ：
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。
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
埋点设计需跨团队协作 ：
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
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；
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
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