数据埋点如何助力企业精细化运营

存量经济下，企业对以数据为驱动的精细化运营要求不断提高。企业需要获取有价值的用户行为数据来进行产品优化、制定营销计划、提供个性化服务等，最终推动业务增长。在这样的背景下，对数据埋点的需求和埋点规划布局的要求也日益增大、增高。从网页到APP再到小程序，小小的埋点也有大乾坤，没想到埋点居然也是个技术活！今天我们就给大家讲一讲数据埋点的两三事。 

首先，为什么要埋点？
数据埋点，英文是data tracking， 其意义在于通过获取数据洞察用户的行为。市面上大多数的埋点工具都可以做到开箱即用地获取到页面访问量、访问人数及访问次数。但对于每一个小事件的埋点，则需要相关人员自定义实现，或者使用全埋点技术。通俗地说，没有埋点，就无法获取用户行为。举个例子，比如在用户最终下单前，他们浏览过哪些商品？是否放弃已经加入购物车的商品？在哪个步骤放弃的，是在填订单表格的过程中就放弃了，还是点击进入活动或商品界面后进入加载页面后才放弃的？在这个界面停留了多久才放弃的？没有埋点，我们将无从得知这些用户数据，这样的营销活动为最终用户转化率带来的贡献也无从得知了。所以埋点绝不是一个无意义的劳动，也不是一个可有可无的事情。

那么，埋点是谁的工作呢？
一般来说，埋点的需求方通常为业务运营人员、产品经理或者数据分析师。他们需要通过埋点数据完成刻画用户画像、优化用户体验、计算渠道贡献度等工作，包括每天的运营分析报告也需要埋点数据的支持。

埋点的工作需要统一规划，否则会出现命名不一致或重复对同一个事件埋点的现象。这就需要一个统一的埋点团队去统一承接需求进行埋点设计。当然，真正插入埋点的操作一般是由APP、小程序或H5的开发团队根据埋点设计文档进行埋点执行。
归纳一下，埋点是业务提需求，埋点团队做需求管理与埋点设计，开发人员进行执行。

埋点该包含哪些信息？
首先是经典的5W（when, where, who, what, why）, 即何时、何地、谁、因为什么原因、干了什么。这里延伸一点，在很多事件埋点中这些信息都是重复的。这时候想要更好地实现埋点，可以通过实现一个数据层来承载这些信息，英文把这个数据层叫做data layer。这样就结束了么？答案是否定的，一个事件埋点中也要包含事件埋点的需求提出方。为什么提出这个需求，下游有哪些数据指标依赖于这个埋点，埋点的上线时间是什么时候，是谁批准上线的，这些也都是需要管理的。所以也就延伸出下一个话题——埋点治理。

如何做埋点治理，埋点治理包括以下要点：
1.统一规划。 确保事件、字段等命名统一，不进行重复埋点操作；
2.持续维护，制定埋点退出机制。当某个埋点因为界面改版或其他原因失去再次使用价值时，应该将此埋点退出；
3.质量保障。利用合适的工具建立流程上的约束，未经测试的埋点不能上线。

针对埋点治理，这里还有一个延伸话题，我们是否应该做全埋点呢？全埋点（也称无埋点或自动埋点）是指预先收集用户的所有行为数据，然后再根据实际分析需求从中提取行为数据。它的意义在于，当企业缺乏人手来做精细化的运营分析，但又想做一些数据分析，这时使用全埋点是一个不错的选择。该场景多发生在业务起步阶段，数据总量一般不会很大。当企业真正开始着手来做一些精细化分析时，就应该尝试自定义事件埋点了。为什么这时不用全埋点了呢？ 

总体来说，全埋点技术无法保证所有采集到的数据都是有意义的。同时全埋点也并非真的“全”，通常只有网页端的“点击”和移动端的“按下”可以被埋点，但实际生活中很多用户的实际行为，如光标选取、开合、拉动等则会被忽略。同时，全埋点即意味着数据量大，这对服务器的消耗比较大，同时也需要大量的成本来支撑。