要点|4个实操要点，帮助产品新人掌握数据埋点 |新人|数据|

编辑导读：数据埋点，对于产品迭代而言，有很重要的指向意义。但是实际应用中，大多数产品新人对数据埋点都没有具体实操，只有基础的了解。本文作者依据自身工作实践，从埋点思路、埋点设计、埋点文档格式和迭代等四个方面对数据埋点的操作流程进行了拆解分析，供大家一同参考学习。

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文档适用人群：数据埋点小白
文档提及工具：神策、脑图
文档背景：笔者刚接触数据埋点和分析2个月，通过大量实操总结出的实操手册，非常适用于现阶段的自己。
文档介绍：没有概念讲解，没有术语堆叠，没有技术分析，都是非常落地的方法论述。希望对小白有帮助。
一、埋点梳理思路
1. 从0到1 ，基于链路的梳理
在没有任何埋点的情况下，合适的方式是根据产品的链路进行埋点的梳理。
以倒序链路形式记录用户的每一条路径、页面，与点击。同级页面操作或多来源页面一漏斗形式呈现。
在梳理链路时一定做到尽善尽美，每个页面的浏览和每一次点击都要记录在案。至于埋不埋是下一步考虑的事情。
梳理VIP充值链路：

【要点|4个实操要点，帮助产品新人掌握数据埋点】

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2. 版本迭代，基于动作的梳理

在已有埋点的情况下，日常迭代中，我们会修改产品的一些功能点，此时我们的埋点就需要进行相应的补充和修改，这个时候可以采取另一种办法梳理埋点。
首先是从2个纬度去梳理数据需求。一是功能数据，二是核心数据。
（1）功能数据
指的是基于版本动作而产生的数据需求。列举版本所做的新功能和修改，从动作出发去思考带来的直接数据效果，或者用什么数据去验证动作效果。
例如新版本上了一个在线用户列表，其他用户可查看用户列表后前往个人主页发起聊天。在列表中增加了新人权重，以提高新人收信率。
此时整理出的数据需求包含：

通过该列表进行发送私信的转化率
新用户首日被浏览率
新用户首日收招呼率

从数据需求出发梳理短链路和埋点，在埋点文档中查漏补缺。可能是补充事件，也可能补充埋点就足够了。
（2）核心数据

每个版本我们都会做不同的动作，或大或小。动作有对应的数据去验证其有效性。但是产品在一个阶段内，会有一些核心数据需要去持续观测，要和功能数据去进行一个权衡对比。如果功能数据上升了，但是核心数据下降了，也是不可取的片面验证。
核心数据便是产品在一个阶段内需要去持续观测的最重要的一些数据。例如对于社交产品来说，我们一般持续观测其留存率、连接率和客单价等关键数据。
（3）其他小tips
如果有使用数据分析系统，要在梳理数据需求的时候，思考自己怎么通过系统去获取到数据，可以帮助你设计更实用的埋点。例如，我是使用神策的，我在填数据需求的时候，会直接写上，是用漏斗分析，还是事件分析，还是占比分析等。
如果对应的动作有旧数据，应直接记录旧数据，方便之后做对比。
建议以脑图形式输出，格式参考：