为了更好的实现公司的商业目标，用户体验越来越受重视。

数据分析的目的是要解决特定业务场景下的业务问题，通过数据埋点可以提高数据分析的质量。那么该如何进行数据埋点设计？本文总结了数据埋点相关流程，希望对你有所启发。

为了更好的实现公司的商业目标，用户体验越来越受重视。很多互联网公司都会成立 UED 部门，会搭建 UE 设计规范体系、UI 设计规范体系，但是实际推动产品实现商业目标的过程中，会发现仅有这两套体系是不够的。因为这两套规范体系，主要是提高对内的开发协作效率，虽然也会在一定程度上对提升产品品牌一致性等也有一定的帮助，但这远远不够。

因此，很多集团公司会搭建：“UE 设计规范体系、UI 设计规范体系、数据埋点规范体系” 三位一体的闭环式规范体系。

通过数据埋点规范体系的搭建，可以保持数据埋点的规范性、提高开发埋点的速度和质量，保持数据分析口径的一致性，从而提高数据分析质量。同时可以更好的监测和解决特定业务场景下的业务问题，用户在操作流程中的受阻问题、用户在下单过程中的中断问题等，为迭代收集有效依据，为提升业务目标和用户体验指明方向性。

数据分析埋点要采用 “以终为始” 的解决方案，数据分析的目的是要解决特定业务场景下的业务问题。需要进一步把业务问题根据 “业务目的” 拆解成多个子问题，才能转成数据问题，才能基于此搭建分析框架。

（有的公司有专门的数据分析岗位，有的公司则是由产品经理、用户体验设计师或者业务需求方来承担此角色。文中统一写：数据分析师）

埋点分析，是一种常用的数据采集方法，指在需要采集数据的 “操作节点” 将数据采集的程序代码附加在功能程序代码中，对操作节点上用户行为或事件进行捕获、处理和发送相关技术及其实施过程。数据埋点是一种良好的私有化部署数据采集方式。

数据埋点分为初级、中级、高级三种方式，分别为：

初级：在产品、服务转化关键点植入统计代码，据其独立 ID 确保数据采集不重复（如购买按钮点击率）

中级：植入多段代码，追踪用户在平台每个界面上的系列行为，事件之间相互独立（如打开商品详情页 一 选择商品型号 一 加入购物车 一 下订单一购买完成）

高级：联合公司工程、ETL 采集分析用户全量行为，建立用户画像，还原用户行为模型，作为产品分析、优化的基础。

数据埋点是一种常用的数据采集方法，可方便产品、运营系统性的统计分析用户数据。通过采集用户在购买商品或者进行软件操作过程中的行为数据，通过埋点进行上报，便于后续分析用户行为与洞察用户偏好。

数据埋点做得好，能够方便分析业务问题，快速得出结论，同时辅助业务方进行决策，以实现业务目标，形成闭环。