1. 埋点是什么
数据埋点是数据产品经理、数据运营以及数据分析师，基于业务需求或产品需求对用户在应用内产生行为的每一个事件对应的页面和位置植入相关代码，并通过采集工具上报统计数据，以便相关人员追踪用户行为，推动产品优化或指导运营的一项工程。
它如同每个城市的摄像头一样，每一个摄像头就是一个城市的埋点，监控着这个区域发生的一切，并且记录下来。
2. 采集的手段
就如同上述的摄像头是监控视频的采集工具，埋点同样有采集工具。而且通常会随不同的平台，有不一样的埋点手段。目前常见的平台通常包括移动端，PC端，移动设备和服务器四种。
（1）手动埋点
手动代码埋点比较常见，需要调用埋点的业务方在需要采集数据的地方调用埋点的方法。
优点是流量可控，业务方可以根据需要在任意地点任意场景进行数据采集，采集信息也完全由业务方来控制。 这样的有点也带来了一些弊端，需要业务方来写死方法，如果采集方案变了，业务方也需要重新修改代码，重新发布。
（2）可视化埋点
可是化埋点是近今年的埋点趋势，很多大厂自己的数据埋点部门也都开始做这块。优点是业务方工作量少，缺点则是技术上推广和实现起来有点难（业务方前端代码规范是个大前提）。
阿里的活动页很多都是运营通过可视化的界面拖拽配置实现，这些活动控件元素都带有唯一标识。通过埋点配置后台，将元素与要采集事件关联起来，可以自动生成埋点代码嵌入到页面中。
（3）无埋点
无埋点则是前端自动采集全部事件，上报埋点数据，由后端来过滤和计算出有用的数据。优点是前端只要加载埋点脚本，缺点是流量和采集的数据过于庞大，服务器性能压力山大，主流的 GrowingIO 就是这种实现方案。
3.数据埋点的内容
数据埋点可以分为产品内部埋点和市场埋点，内部埋点通常分析用户使用产品的行为及流程，提升用户体验。市场埋点分析该产品在市场上的表现及用户使用场景，如产品在不同市场和地域的下载量，不同地域人群使用时间等等。
产品流程通常分为主干流程和分支流程，所以相应的数据埋点可以分为主干埋点和分支埋点，数据埋点通常不会一步搞定，在产品的第一次上线时通常会埋以下几个点：PC&Web端会统计产品的PV/UV，注册量，主要流程页面之间的转化率、日活人数等等。而移动端还要统计产品在Appstore，各大安卓市场的下载量。
第二次埋点会根据产品目标及上线后的问题进行分析。比如，当你发现产品首页的UV很高， 注册量却非常低，你就需要分析出用户在首页的行为，如30%的用户退出了产品，60%的用户进入了注册页，但只有1%的用户注册了该产品。这也就意味着，注册流程可能出现了问题，需要进一步细化注册各个流程，增加数据埋点，分析各个流程之间的转化率，找到产品出现的问题并解决。
4.分析方法
任务流程分析法：根据产品设计的任务流，在任务流开始和结束处埋点，分析用户处理任务的情况。
页面转化分析法：统计相关页面的转化率及页面元素点击率，分析用户行为。
情景分析法：列出各种用户使用场景，自己或多人体验不同场景下产品的使用流程，寻找依据设立数据埋点，通过数据反馈验证用户行为。
总结
产品可能产生的用户行为数据纷繁复杂，清晰的目标能让项目团队避免迷失在数据的海洋中，从而耗费大量的时间和机会成本。，也就是所做之前首先要明确当下此次要解决什么问题（画个圈），最好做个埋点表记录出来，而且不要贪多 ，要循序渐进，多收集几次，这样才能保障数据的准确性。
