產品經理給開發提埋點需求的正確姿勢

作為一枚產品經理，對埋點一定不陌生，每一款產品多少都會有數據統計的需求，互聯網發展到今天，互聯網公司對數據的需求也不僅僅限於 PV、UV，對產品經理也提出了更高的要求。做一枚既懂產品又懂數據的產品經理，好難。

因為工作的性質，這一兩年來，接觸的產品經理和運營大概有1百來個，和他們聊數據分析需求時，總是找不到一個很好的節奏，感覺好像就是那些常規的分析指標，讓具體說一下就說不出來了，最終導致的只能是這三種結果：

1. 最開始進行需求梳理時，沒有從整體進行考慮，給出的需求偏淺層或者給不出具體需求，等到開發埋好指標結果出來時卻不是自己想要的，需要重新埋點。另外，後續產品版本更新迭代了，原有埋點不可用，也需要重新埋點。
2. 數據統計口徑沒確定清楚，且沒有保持和開發的一個良好溝通，沒有將埋點的具體採集時機正確傳達給開發，導致最終埋點實現的不是自己想要定義的指標。
3. 數據採集方案沒有想清楚，哪些應該在前端埋點，哪些應該在後端埋點，埋點採集SDK如何正確使用在還沒了解清楚時就急於上手。

那麼，對一款產品進行數據分析的最佳過程是什麼樣呢？詳見下圖：

梳理數據分析業務需求和埋點採集是數據分析的第一步，埋點需求梳理和埋點採集的好壞直接決定了後續的實施成本和效果呈現。所以，今天我們就來聊一聊，產品經理給開發提埋點需求的正確姿勢。

一、梳理產品邏輯

以下以某社交類 APP 為例來進行說明，一個話題交友興趣聊天的平台。

1. 產品信息結構圖

通過產品信息圖，我們能了解到產品承載了哪些信息和功能，我們可以藉此思考下，這些信息和功能的目的是什麼，想要用戶幹什麼？

2. 產品功能結構圖

通過產品功能結構圖，我們能夠將產品的功能模塊梳理出來，功能之間怎樣跳轉，功能的上游入口和下游出口是什麼都要想清楚，並標記出來。

3. 核心業務流程圖

一個產品總會有那麼幾條核心業務流程，比如註冊流程，新手完成任務流程等等，我們需要清楚梳理出我們產品的核心業務流程，密切觀察用戶在核心業務流程運轉的整個過程。下面以發布話題的流程為例。

二、梳理產品需求

進行需求梳理首先要明確我們要分析什麼樣的場景，解決什麼業務問題，要解決這個業務問題，要看什麼樣的數據，要衡量什麼樣的指標。不同的角色會關心不同的問題，一般會按照業務線進行需求梳理。當然，這些指標是和我們目前產品要解決的核心業務目標密切相關的。所以我們首先要弄清楚產品的目標以及對目前產品階段來說最重要的問題。比如，我們要增加銷售額，銷售額等於活動流量乘以付費轉化率乘以客單價，然後我們就需要把這個指標需求進行再一步細化，分給不同的角色各有側重點的去執行。

這個指標需求和梳理產品邏輯有什麼關係？為什麼第一步要梳理產品邏輯？你可能會發現，這些需求點和產品的信息架構和功能架構密切相關，舉個例子，拿我們常說的活躍用戶數這個指標，一般是以啟動App的用戶數來定義活躍的，實際上，每一款產品的核心功能不同，只有完成核心功能的用戶數才算活躍，通過以上產品功能架構的分解，我們就知道了我們優先衡量哪個功能的使用情況。再有功能轉化率的衡量，功能轉化的過程你有沒有想清楚，完整梳理出該功能使用的完整業務流程後，我們要怎麼衡量轉化也就有了眉目，也更能定義出問題所在。總之，我們經過一番梳理，對產品的信息架構、功能點、核心業務流程有了一個清晰的了解。有經驗的產品經理可能也發現了，這些產品邏輯其實已經在產品需求文檔PRD裡面已經有了，只是沒想到它還可以用於需求梳理，而且有助於數據模型的設計和避免埋點的反覆。

下面我們來看下，有了這些準備工作，我們如何進一步設計數據埋點方案。

三、進行事件設計和數據採集埋點方案設計

說起埋點，很多產品經理習慣用頁面或點擊來定義埋點，比如手機號碼填寫頁面、播放視頻頁面、成功發布話題頁面或者點擊分享按鈕的次數等等，我們常說的功能，即用戶在使用這些功能時產生的使用行為數據，從用戶使用行為分析的角度去分析自然順理成章。這裡舉個例子，上面提到的發布話題的業務流程，其實是由用戶一系列行為組成的：

這裡給出了用戶行為和事件的對應關係，用用戶的真實操作行為去定義事件名稱就可以了。除了要埋點的行為功能以外，每一個功能我們都需要從不同屬性維度去衡量。比如我想看不同話題分類被成功發布的次數這個指標，就可以將話題分類做為發布話題這個事件的屬性，這個話題分類的值可能有圖片、文字、音頻、視頻，這樣我們就能分別看到發布圖文的話題個數、發布音頻或視頻的話題個數了。通過維度的層層細分，我們一定能定位到業務問題，就怕缺少某個關鍵維度的信息。

最後，我們會形成一張事件設計埋點表：

接下來，我們就可以就該事件設計埋點表和開發去溝通了，讓他們明白我們採集這些事件的意義和目標，每條事件的採集時機是什麼，相應的維度信息能不能採到等等，目的是保證最後出來的指標和事件定好的指標統計口徑一致。

至此，產品就可以放心的等待開發將點埋好，然後開啟數據驅動產品業務增長的優化之路了。

關於如何構建指標體系以及如何挑選第一關鍵指標，可能又是另一門需要研究的課題了，不是這篇文章的主題，暫且不表~