感謝導語：在數據采集過程中，埋點或無埋點都可以走向獲得數據得路徑，只是具體情況應具體分析。本篇文章里，感謝作者分享就對埋點和無埋點得適用場景以及后續方案提出了他得思考。讓我們一起來看一下吧。
數據采集是實現產品分析、用戶增長等關鍵要素。數據采集常見問題包括業務數據缺漏、導致缺少數據支撐識別業務問題；技術人員和業務人員無法對齊埋點口徑，缺少統一管理。
感謝將帶大家了解埋點和無埋點得適用場景、步驟和對應得解決方案，希望對大家有所幫助。
一、埋點和無埋點得優劣勢和適用場景1. 埋點，即采用capture模式，通過寫代碼進行數據采集其優勢在于采集得數據準確性高，穩定性強，適合對數據進行監控和分析。
當然其劣勢也較明顯。埋點需要跨團隊合作，無法回溯歷史數據，當產品經理疏漏某些埋點時，也就意味著丟失了一部分用戶行為數據。
基于以上對埋點得分析，埋點一般適用于對數據穩定和準確得需求較高、并且需要長期監控和需要設置數據權限得場景。
比如某電商平臺需要分析注冊平臺得用戶得職業、年齡，這些業務屬性就需要通過埋點實現。
2. 無埋點采用record模式，前端自動上報所有數據從業務角度出發，上報得數據包括誰（who）在什么時候（when）哪個位置（where）用什么方式（how）做了什么（what）。
其優勢在于減少了跨團隊合作，避免了人為對埋點得缺漏，但是無法采集業務數據。比如識別到用戶感謝閱讀了下單，但是沒辦法識別到用戶下單得商品內容。
基于以上對無埋點得分析，無埋點一般適用于業務屬性較弱、不需要長期監控、一般采集非核心數據得場景。
比如對于用戶注冊登錄App，到進入首頁得流程轉化，可以通過無埋點輕松實現。
二、埋點和無埋點采集得步驟1. 埋點得步驟由以上分析得知，埋點得一大劣勢在于需要跨團隊合作，其步驟如下圖：
1）確定場景和目標
確定場景和目標得角色可能是業務方提出，產品經理或數據分析師確認。
比如，數據顯示查看商品詳情頁得人非常多，但是最后下單得人卻非常少，想要了解是這些下單用戶得職業。
2）數據采集規劃
需要數據分析師輸出方案后和業務、技術同事確認。以下圖為埋點方案框架示例：
3）埋點采集數據
開發基于方案采集數據。
4）數據評估和數據分析
數據分析師對收集得數據進行分析，評估數據得完整，判斷是否滿足目標。
5)輸出優化方案
數據分析師基于一輪收集得數據所發現得問題輸出優化方案。當然，技術上可能對發現得bug進行檢測修復。
6）實施優化方案
若是方案問題，則數據分析師需要再次輸出方案，技術進行實施。
7）持續監測評估
在往后得日子，數據分析師需要定時檢測數據，技術檢測技術實現問題。所有得更新均需要有更新記錄存檔。
2. 無埋點得步驟對比與埋點得步驟，無埋點得步驟中需要參與得角色基本需要技術一方，較好避免了跨團隊合作得成本，所有角色均可以在可視化工具中查到對應得數據，可見下圖：
三、“埋點”+“無埋點”得一站式解決方案1. 為什么要“埋點”+“無埋點”？基于以上我們對埋點和無埋點得優劣勢和步驟分析，可以得出：
無埋點效率很高，避免多團隊溝通，快速且可涉及范圍廣，不會受系統升級改版和復雜得交互影響。埋點能夠收集更多深入得業務屬性，對業務影響較大。因此，采用“埋點+無埋點”得方式，一方面能提高效率，快速滿足埋點得廣度，另一方面能夠深入采集，挖掘埋點得深度。
2. 怎么采用“埋點”+“無埋點”解決方案？解決方案得關鍵在于：找到和場景相匹配得埋點方式。
以一個用戶在外賣平臺點奶茶到最后下單支付得流程為例：
在整個過程中，用戶所觸發得行為事件包括過程型事件（不具備深入得業務屬性），也包括結果型數據（具備一定業務屬性），采用“埋點+無埋點”得方式，能夠將效率發揮到極致，并且也收集到符合廣度和深度得數據。
參考文獻：
1）《數據采集與指標分析》
2）《首席增長官》
感謝由等DWz 來自互聯網發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止感謝。
題圖來自Unsplash，基于 CC0 協議
