移动应用如何埋点收集什么数据以便于统计分析？
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问题二，相对比较具象化，国内比较普遍的第三方统计工具是友盟和talking data，在大多数的情况下这两个差别不大，但是如果你的app是游戏或者需要用到互联网金融的一些垂直细分统计，那么个人觉得talking data会更有竞争力一些。
问题一，其实这是个对于入门级产品的必备课程，通常在那个环节埋点可以转化为——对于一个app核心指标是什么？这些指标的优先级如何排序？
要回答这个问题，其实考察的又是一个产品的基本功，也就是产品定位与产品目标的确定，以及这些目标的拆解以及短期，中期，长期规划以及相应的具体roadmap，楼主问了通常情况，那么在此例举一下相应的业务拆解步骤，如下：
埋点的宏观目标是为了获取数据指标来整体上验证产品的业务逻辑是否顺畅，之前的一些基本假设是否成立？这时候涉及需要验证的数据可能会涵盖：产品方向&市场运营&商业逻辑（假设有）三大方面。
通过优先级和深入度可以将指标拆解为，核心指标和相关衍生指标。
有了横纵两条逻辑线条可见的一般性具体指标如下图：
当然这只是草草列举一般性的指标，一般对于创业公司以及和你洽谈的机构VC，聊到核心指标一般就知道你的产品的基本情况了。
当然对于埋点的目标不同可能还有这样的情况，如新版本上线的用户行为和功能效果数据回归验证（几种场景）：
1.新功能是否得到用户的使用与认可？新版本增加的新功能，用户点击率怎样？
2.用户在核心使用路径上是否顺畅？有没有因为交互体验功能按钮的设计而导致无效点击增多？
3.市场运营效果的回归？针对某个特别的日期进行了产品内的广告Banner推广或者促销，该活动的效果如何？
总而言之，埋点本身其实是对于自己所设计产品的一个可视化健康检查，通过逻辑和数据，贯穿产品的整个生命周期，使产品逐步达到最佳状态从而实现硅谷最近所谓的“Growth Hacker”的效果，使产品指数级增长。
如果说了这么多你觉得没用，那么最后有一句万能的，看病最简单粗暴的就是“头疼医头，脚疼医脚”，从核心需求到相关需求再到衍生需求，产品哪里最牛逼最有用就最先搞那部分，排好优先级，然后就一步步搞起吧。
没有具体的业务场景谈埋点，都是耍流氓！
一、埋点是干什么的？
什么是“埋点”？通俗的说就是通过代码来统计APP数据，便于我们进行数据分析，从而优化产品，实现方式有2种：
- 直接在产品中植入代码进行统计
- 通过使用第三方SDK（软件开发工具包）来进行统计
二、在埋点之前，需要注意什么？
在接触过上百家头部App客户中，诊断和参与了数百次的App数据体系搭建工作。几乎80%的App都没有科学的埋点规划，只采集显性数据，而更深层的与事件、参数相关的隐性数据，都没有采集到。
这都是因为没有结构化埋点造成的。
三、什么是结构化埋点？
结构化埋点就是按照业务结构逻辑做规划然后埋点的方式，这样埋完上线就可以直接对事件进行分析。如果一家公司不清楚自己的埋点结构，便是在错误的数据上长期持续经营业务，越走越错。
四、如何实现结构化埋点？
机构化埋点进需要整合产品、运营、技术和业务等跨部门的需求，通过五个步骤进行规划执行，同时要多角色参与，共同决策。
- 需求梳理
- 事件设计
- 埋点实施
- 看板检验
- 智能管理
（一）需求分析
1、可以从产品、运营&市场、KPI的视角出发
在梳理埋点设计的时候，通常会以产品、运营和市场以及KPI三个视角去切入。产品关注的核心业务点会聚焦在内容和功能上，运营和市场关注的业务点在拉新、留存、促活和转化上，KPI视角会聚焦在转化与收入上，但也需要根据客户的实际情况而定。
2、梳理业务需求的核心数据
需要把不同视角的业务需求转化成需要关注的核心数据，如产品运营在内容上所需要关注用户浏览、内容的转发或者是偏好，针对功能使用会关注注册、登录、搜索等这些功能的使用情况。
3、再次明确衡量需求的核心数据指标
业务需求拆解成核心数据后，针对每一个核心数据进行维度的细分，如内容方面：会按照标题、频道或者是标签，进行拆分分析。那么我们针对功能方面，会按照功能使用情况以及步骤的转化去进行分析。通过要分析的关键点，就可以把细分维度拆出来，最后还会再加上一些通用的维度，例如可以对单个用户或者某一个地区的用户进行深度分析。
以产品视角的需求样例，产品通常情况下会聚焦内容与功能上的使用，但在需求收集时都是分散和抽象的。例如：业务需要分析内容偏好和推荐效果以及内容受欢迎的程度。那在这个环节就需要先做需求拆解，也就是说要去找到能分析这个需求的核心数据与能够帮助判断业务变化的一些指标，细分维度在这里的作用更多的是做需求详细的拆解，可以理解为是去做核心数据的多维度明细展示，那么目的就是从更细的维度去满足业务分析需求。
总结：需求分析要先找到能满足这个需求的核心数据，再找到核心数据分析时所需要涉及的细分维度。
（二）事件设计
事件指的是记录用户行为或过程，比如用户的点击，下拉，这些都是用户的行为，大部分的埋点都会通过事件的形式去跟踪。
“事件采集“就是要知道谁在什么时候做了什么事情，设计思路可以分为三步。
第一步，了解产品结构（产品结构的范围，页面结构、功能结构），也就是先要了解分析的范围是什么，例如需要知道对哪些页面或者哪些功能有分析需求。
第二步，了解用户行为（点击行为、完成行为、曝光行为等），针对这些锁定的范围，去明确我们要分析用户的行为有哪些。
第三步，要把这些行为，落实到具体的分析维度上。
举个例子：某视频App的目标是提升用户留存
第一步，业务诉求是提升留存。分析需求有四个：有无播放视频、浏览播放页监测、搜索功能使用、点击收藏按纽，需要把分析需求翻译成埋点需求。
a. 有无播放视频：只需要监测播放视频行为
b. 浏览播放页面：这个需求很直接，就是监测浏览播放页面的行为
c. 搜索功能使用：这个其实是多个需求，可以细分出两个事件，一个是监测搜索行为，另一个就是监测搜索结果页的内容展示
d. 点击收藏按钮：这个需求也很直接，就是监测按钮的点击情况
第二步，知道每个分析需求对应的属性结构
1）播放视频，隐性数据（后面会称之为属性）是当用户有播放行为时，视频会带视频类型、视频ID，用户的观看时长等相关信息，这些都要罗列出来，在后期对用户行为分析有帮助；
2）浏览页的播放，可以看出属性与播放视频基本一致，差异点在于没有用户播放的时长这个属性；
3）搜索词，则需要在用户进行搜索时，把搜索词、词的类型取回来，方便后期分析用户搜了那些词，这些词是自然搜索还是推荐词；
4）搜索页展示，这块需要把搜索是否有结果、展示内容ID、视频类型、哪个词索引过来的，这些相关的属性都取出来，这样后期可以分析搜索有结果率和内容曝光率，并且还可以做内容曝光到内容点击的转化分析；
5）点击收藏，不仅仅是获取用户点击这个按钮的行为，而是要把与视频相关的属性都取回来（视频相关属性与播放视频行为的属性一致）
第三步，开始设计埋点，事件共分为三层，事件、属性、属性值。
前两步梳理清楚后，埋点设计基本上就做好了，可以直接按照事件的三层结构进行整理。为了方便理解，下面详细解释下三层结构：
第四步，如何让技术看懂你的埋点需求？
事件设计完成后，下一步就是要交付给技术进行开发，但技术人员更多的是帮我们去实现需求，对业务不是很了解，这个时候就需要详细地告诉他需要埋哪些点，需要什么时候传数据。经过我们长时间的沉淀，大家套用下面的模板就可以简单、清晰的把需求提交给技术。
埋点的技术需求模板包含以下5部分：事件名称、事件上报参数（英文名称）、属性名称、属性上报参数（英文名称）、属性值、事件触发条件。
在上个案例中，要特别注意视频触达条件，不是每个事件都是点击后回传数据，比如视频播放牵扯到使用时长，所以要在页面有刷新或关闭的状态下进行判断，并且把计算好的时长进行回传。
（三）埋点实施
市场上主流支持的四种埋点方式，分别是代码埋点、服务端埋点、可视化埋点和全埋点。
代码埋点，支持事件与参数这种结构化的使用方式，弊端是想增加或修改事件，都需要重新发版，用户更新后才能采集。
服务端埋点，通常用于业务数据的采集，例如：付费成功、用户注册等，这个场景会选择用服务埋点进行采集。
可视化埋点和全埋点，都是解决整个App前端操作的一些点击行为，例如说某些按钮、页面，每一个点击都能监测。但差异点在于可视化埋点只能看到圈定后的数据，那么全埋点则是在圈定时，历史数据也能去追溯。
但这两个埋点的弊端是散点采集，每一个点击行为都是一个事件，在数据分析时，事件的量级会较大，不易于分析，而且它只能是取这种点击行为的事件，并不能把参数带过来，你可以理解为它就是一个纯扁平化的一个事件采集。
针对需求的不同，数据采集方式应该是结合使用的，友盟+现在支持两种埋点方式，代码埋点和可视化埋点，开发者可以结合使用，去满足事件方案的采集需求。
（四）看板校验
埋点后可通过三种方式验证：
1、打印日志，开启debug去打印Log，去验证触发事件log是否有上报，这种方式需要技术来配合验证。
2、集成测试，以友盟+为例，只需要让技术注册一个测试设备，就可在你这个测试设备上去启用你的App，在去触发事件，产品、运营的同学就可直接测试埋点情况。
3、也可以使用市场上智能验证的工具，以友盟+为例，可先注册设备，自动去识别整个埋点的情况，且日志是实时的，可产出事件的验证报告。
（五）智能验证
这一步可以智能验证这些事件的点是否采集了，是否有遗漏，最后会定期给出体检报告，详细的明细都会有。在友盟+的智能采集页面就可以智能验证埋点，只需要注册一个测试设备，这个测试设备填加完之后会实时把客户这些埋点的数据进行验证，到底是成功还是异常，以及测试的时间是什么都会有详细的数据。
参考资料：
- 友盟+培训专家张跃《手把手教你从业务价值与产品场景入手进行埋点规划》
- 友盟+培训专家张跃《埋点还是埋雷？ 十年数据分析经验，教你如何结构化埋点！》
友盟+支持代码埋点和可视化埋点，提供一站式自助分析服务，欢迎大家前来体验！
以上，感谢阅读！
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