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