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数据产品经理：从埋点系统搭建到数据可视化落地
更新时间：2025-5-2 12:10:58 作者：爱短链
这些都是作者在数据分析的道路上踩过的坑。
作者复习反思，供大家学习参考。
数据是产品的宝藏，数据分析是产品设计中挖掘宝藏的过程。
「数据分析指导产品设计」整个过程可能是产品经理在产品设计中最喜欢的部分。
数据分析的基础是数据源。
数据源一般分为两部分：一部分称为用户行为数据，主要在APP前后端埋点；另一部分称为业务数据，通常存储在后台数据库中。
随着用户的操作，这两种数据将不断产生。
比如： 作者打开一个宝藏，准备买一个键盘。
搜索后，他浏览了3页的商品，并在一页的商品细节中看到了键盘列表的入口。
然后，我发现第一个是我自己的键盘，所以我选择了型号，加入了购物车，最后在购物车里下了一盒屈臣氏苏打水，完成了购买。
在这整个过程中，作者跳转了8页，点击了8次，触发了n个信息流曝光，完成了电子商务在线购物过程，包括购物车收集、订单确认、订单支付等三个阶段。
在此过程中，前后埋点将按时报告，并上传到服务器，并存储在埋点数据表中。
同时，由于交易的发生，笔者的订单、交易、钱包、会员等相关数据也发生了相应的变化。
APP通过分析作者等用户的行为数据，产品经理得出以下结论： 用户查看排名后，80%选择订购排名第一的产品，15%选择购买排名第二的产品，其他5%不购买。
(行为数据分析)。
作者在后台被贴上了高级用户标签，占活跃用户的30%，但交易量贡献了60%，标签群的退货率不到2%。
(业务数据分析)。
当84%的用户在商品列表页面上翻转页面时，他们选择跳出最多4页，而最多翻转页面的用户通常在删除极端异常数据后翻转到10页左右。
通常，当搜索结果超过10页并购买时，前五页商品下单的概率高达88%（行为数据和业务数据的结合分析）。
因此，产品经理根据分析结论，根据产品优先级，在下一次迭代中加入「排名显示和详细维度策略优化」上线后，新版排行榜购买率提高1%，GMV同比增加0.02%。
以上是数据分析和指导产品设计的理想过程，但要实现这一设计过程，整个研发团队可能需要努力构建数据系统。
这个过程通常需要时间和精力，而且有很多坑。
在构建数据系统的过程中，笔者总结了三个常见的难点： 埋点工艺及系统 数据报告及后台 数据监控和可视化 接下来，我们将依次详细介绍。
一、埋点过程及系统 埋点是数据分析的底层设施。
然而，埋藏点并不是凭空出现的。
埋藏点通常由研发同事逐一完成，并具有一定的开发量。
同时，还需要大量的测试人力来验证；否则，如果一两个数据指标的埋点混乱，后续后果将难以想象。
所以有开发量，就意味着有需求。
一般来说，埋点的需求是根据页面需求进行的；也就是说，通常不仅要做需求计划评估，还要做埋点评估。
数据产品经理将审查每个页面变更需要的埋点文档。
埋点文档一般由需求提出的产品经理随需求文档撰写，形式无限。
但主要目的是标记每个点的位置、报告逻辑和报告字段参数。
通常有页面跳转关系，称为页面埋点。
即作者点击商品列表页面的商品图片，进入商品详细信息页面，此时APP有必要报告这个埋点，假设编号是P02。
这个埋点的意思是作者从编号到P01列表页，点击商品图片，跳转到编号P02详情页。
同时，报告字段包括商品参数good_id。
此时，通过报告的埋点数据，我们可以知道作者从哪个页面到哪个页面，查看哪个产品，从哪个入口进行下一步操作。
而APP不仅有页面跳转，还有同一页面的操作和信息曝光。
当作者在购物车页面上时，他发现自己以前添加了一个键盘，但今天不喜欢，所以他选择了购物车页面上的键盘进行删除。
此时，有必要报告事件埋点，并携带被删除的货物good_id假设埋点号为购物车时间等参数C01。
也就是说，在购物车页面(假设是P03)下，有N个事件。
其中，删除事件的埋点号为C上报时携带删除商品信息等字段。
在曝光方面，作者在浏览商品列表时，没有阅读第三页的商品，只看到前三页，后三页没有曝光在作者的手机屏幕上。
因此，当作者的手机屏幕停止时，报告了一个曝光埋点。
报告的商品信息只包括三种商品，而不包括本页未曝光的后三种。
以上我们分别讲述了:埋点文档，包括页面埋点，点击事件埋点，曝光事件埋点。
只有规范埋点过程，定义埋点需求，完善埋点系统，才能建立APP分析用户行为数据的必要基础数据基础。
二、数据报表及后台 如果与埋点需求一起确认，应该有报告需求，因为两者相辅相成。
埋点是报表分析的基础，报表分析提供了埋点的思路和方向。
产品功能通常承担指标改进的任务，如上述列表，可能是为了提高订单转换率。
目标是否实现取决于数据报表。
例如，为了衡量列表的产品价值，我们可以建立一个时间维度的报告，如：列表入口曝光、排名排水其他商品、跳转购物车、直接购买列表等。
只要产品的核心价值保持不变，上述需要定期分析的数据指标就不会改变。
此时，制作报告将节省大量的重复工作，更方便向产品以外的人报告，或向关联方发送定期报告。
但报告并不是所有的数据分析，还有一些内容无法固化。
例如，短期运营活动的数据ABtest灵活的数据分析等。
短期运营活动的数据很容易理解。
一般来说，周期较短，开发时间可能比活动时间长，因此可以临时手工支持。
ABtest同样，也有专门的ABtest分析系统，动作偏过程化，没有结论，不建议反映在报表中。
其他灵活维度的数据分析，如新事件、位置调整等，需要埋点分析背景来支持，然后在方案稳定实施后逐步将需求提升到报告中。
一般的数据分析背景，如天眼、神策等，已经沉淀了常用的分析方法和功能。
APP之后，产品经理可以在管理后台快速分析。
具体的分析维度应根据目标来确定。
例如，内部产品可能不需要查看保留等数据，更需要关注漏斗转换和性能，而C端产品，保留分析更为重要。
三、数据监控和可视化 除了分析，监控和可视化也很重要。
数据监控是指定期运行一些数据，以查看是否有异常情况。
例如，每小时运行列表中打开的数据。
如果列表每人打开10次左右，而有些用户每天打开100次，则可能是异常数据，需要追踪原因。
看看是统计问题，还是机器刷，然后对症下药来解决。
可视化通常是基于报表的进一步表达。
通常有几种可视化：漏斗模型通常用于表达一系列操作的衰减；在表达功能量或关键数据时，通常使用线性趋势图来表达增减趋势；在分析渠道比例或其他水平类比时，通常使用蛋糕图，这是最基本的可视化形式。
有很多更先进的可视化应用，比如我见过的有动线系统。
动线起源于商业地产:在商场里，一个顾客从入口到购物到购物到出口的整个过程，他的行动路线叫做顾客动线。
根据对移动线路的分析，商场内每家店铺、楼梯、收银台的位置设置都很精致，可以最大化用户体验和购物转化率。
同样，在APP中国用户也有一定的移动线。
例如，用户也完成了购买行为，可能是通过列表页面-详细信息页面-购物车-付款的移动线，也可能是通过活动页面-详细信息页面-直接订购-付款的移动线。
如果我们能以可视化的方式展示这些动线，我们就能看到动线之间的关系，以及每条动线的优缺点，从而跳出现有的功能，从整体规划这个过程的最佳动线。
类似的视觉手段和热图可以看到用户在某个页面上的点击，从而分析用户的实际操作与我们产品设计的视觉指导之间的关系。
如果有偏差，可以有目的地调整视觉和交互。
总结 数据分析有范围和目的；也就是说，团队首先需要数据来指导产品设计，以培养全体员工的意识，建立数据分析和埋点机制，建立底层埋点等设施。
根据页面和场景的不同，采用最合适的方法，其核心是业务目标或用户行为目标的反馈，应从产品价值中进行梳理。
通过报告、监控和可视化，可以洞察产品运行中的机会点和优化点，逐步走向最佳。
作为一名产品经理，如果你想做好团队的数据分析，从以上几项开始。
希望能帮到你，谢谢阅读。
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作者复习反思，供大家学习参考。
数据是产品的宝藏，数据分析是产品设计中挖掘宝藏的过程。
「数据分析指导产品设计」整个过程可能是产品经理在产品设计中最喜欢的部分。
数据分析的基础是数据源。
数据源一般分为两部分：一部分称为用户行为数据，主要在APP前后端埋点；另一部分称为业务数据，通常存储在后台数据库中。
随着用户的操作，这两种数据将不断产生。
比如： 作者打开一个宝藏，准备买一个键盘。
搜索后，他浏览了3页的商品，并在一页的商品细节中看到了键盘列表的入口。
然后，我发现第一个是我自己的键盘，所以我选择了型号，加入了购物车，最后在购物车里下了一盒屈臣氏苏打水，完成了购买。
在这整个过程中，作者跳转了8页，点击了8次，触发了n个信息流曝光，完成了电子商务在线购物过程，包括购物车收集、订单确认、订单支付等三个阶段。
在此过程中，前后埋点将按时报告，并上传到服务器，并存储在埋点数据表中。
同时，由于交易的发生，笔者的订单、交易、钱包、会员等相关数据也发生了相应的变化。
APP通过分析作者等用户的行为数据，产品经理得出以下结论： 用户查看排名后，80%选择订购排名第一的产品，15%选择购买排名第二的产品，其他5%不购买。
(行为数据分析)。
作者在后台被贴上了高级用户标签，占活跃用户的30%，但交易量贡献了60%，标签群的退货率不到2%。
(业务数据分析)。
当84%的用户在商品列表页面上翻转页面时，他们选择跳出最多4页，而最多翻转页面的用户通常在删除极端异常数据后翻转到10页左右。
通常，当搜索结果超过10页并购买时，前五页商品下单的概率高达88%（行为数据和业务数据的结合分析）。
因此，产品经理根据分析结论，根据产品优先级，在下一次迭代中加入「排名显示和详细维度策略优化」上线后，新版排行榜购买率提高1%，GMV同比增加0.02%。
以上是数据分析和指导产品设计的理想过程，但要实现这一设计过程，整个研发团队可能需要努力构建数据系统。
这个过程通常需要时间和精力，而且有很多坑。
在构建数据系统的过程中，笔者总结了三个常见的难点： 埋点工艺及系统 数据报告及后台 数据监控和可视化 接下来，我们将依次详细介绍。
一、埋点过程及系统 埋点是数据分析的底层设施。
然而，埋藏点并不是凭空出现的。
埋藏点通常由研发同事逐一完成，并具有一定的开发量。
同时，还需要大量的测试人力来验证；否则，如果一两个数据指标的埋点混乱，后续后果将难以想象。
所以有开发量，就意味着有需求。
一般来说，埋点的需求是根据页面需求进行的；也就是说，通常不仅要做需求计划评估，还要做埋点评估。
数据产品经理将审查每个页面变更需要的埋点文档。
埋点文档一般由需求提出的产品经理随需求文档撰写，形式无限。
但主要目的是标记每个点的位置、报告逻辑和报告字段参数。
通常有页面跳转关系，称为页面埋点。
即作者点击商品列表页面的商品图片，进入商品详细信息页面，此时APP有必要报告这个埋点，假设编号是P02。
这个埋点的意思是作者从编号到P01列表页，点击商品图片，跳转到编号P02详情页。
同时，报告字段包括商品参数good_id。
此时，通过报告的埋点数据，我们可以知道作者从哪个页面到哪个页面，查看哪个产品，从哪个入口进行下一步操作。
而APP不仅有页面跳转，还有同一页面的操作和信息曝光。
当作者在购物车页面上时，他发现自己以前添加了一个键盘，但今天不喜欢，所以他选择了购物车页面上的键盘进行删除。
此时，有必要报告事件埋点，并携带被删除的货物good_id假设埋点号为购物车时间等参数C01。
也就是说，在购物车页面(假设是P03)下，有N个事件。
其中，删除事件的埋点号为C上报时携带删除商品信息等字段。
在曝光方面，作者在浏览商品列表时，没有阅读第三页的商品，只看到前三页，后三页没有曝光在作者的手机屏幕上。
因此，当作者的手机屏幕停止时，报告了一个曝光埋点。
报告的商品信息只包括三种商品，而不包括本页未曝光的后三种。
以上我们分别讲述了:埋点文档，包括页面埋点，点击事件埋点，曝光事件埋点。
只有规范埋点过程，定义埋点需求，完善埋点系统，才能建立APP分析用户行为数据的必要基础数据基础。
二、数据报表及后台 如果与埋点需求一起确认，应该有报告需求，因为两者相辅相成。
埋点是报表分析的基础，报表分析提供了埋点的思路和方向。
产品功能通常承担指标改进的任务，如上述列表，可能是为了提高订单转换率。
目标是否实现取决于数据报表。
例如，为了衡量列表的产品价值，我们可以建立一个时间维度的报告，如：列表入口曝光、排名排水其他商品、跳转购物车、直接购买列表等。
只要产品的核心价值保持不变，上述需要定期分析的数据指标就不会改变。
此时，制作报告将节省大量的重复工作，更方便向产品以外的人报告，或向关联方发送定期报告。
但报告并不是所有的数据分析，还有一些内容无法固化。
例如，短期运营活动的数据ABtest灵活的数据分析等。
短期运营活动的数据很容易理解。
一般来说，周期较短，开发时间可能比活动时间长，因此可以临时手工支持。
ABtest同样，也有专门的ABtest分析系统，动作偏过程化，没有结论，不建议反映在报表中。
其他灵活维度的数据分析，如新事件、位置调整等，需要埋点分析背景来支持，然后在方案稳定实施后逐步将需求提升到报告中。
一般的数据分析背景，如天眼、神策等，已经沉淀了常用的分析方法和功能。
APP之后，产品经理可以在管理后台快速分析。
具体的分析维度应根据目标来确定。
例如，内部产品可能不需要查看保留等数据，更需要关注漏斗转换和性能，而C端产品，保留分析更为重要。
三、数据监控和可视化 除了分析，监控和可视化也很重要。
数据监控是指定期运行一些数据，以查看是否有异常情况。
例如，每小时运行列表中打开的数据。
如果列表每人打开10次左右，而有些用户每天打开100次，则可能是异常数据，需要追踪原因。
看看是统计问题，还是机器刷，然后对症下药来解决。
可视化通常是基于报表的进一步表达。
通常有几种可视化：漏斗模型通常用于表达一系列操作的衰减；在表达功能量或关键数据时，通常使用线性趋势图来表达增减趋势；在分析渠道比例或其他水平类比时，通常使用蛋糕图，这是最基本的可视化形式。
有很多更先进的可视化应用，比如我见过的有动线系统。
动线起源于商业地产:在商场里，一个顾客从入口到购物到购物到出口的整个过程，他的行动路线叫做顾客动线。
根据对移动线路的分析，商场内每家店铺、楼梯、收银台的位置设置都很精致，可以最大化用户体验和购物转化率。
同样，在APP中国用户也有一定的移动线。
例如，用户也完成了购买行为，可能是通过列表页面-详细信息页面-购物车-付款的移动线，也可能是通过活动页面-详细信息页面-直接订购-付款的移动线。
如果我们能以可视化的方式展示这些动线，我们就能看到动线之间的关系，以及每条动线的优缺点，从而跳出现有的功能，从整体规划这个过程的最佳动线。
类似的视觉手段和热图可以看到用户在某个页面上的点击，从而分析用户的实际操作与我们产品设计的视觉指导之间的关系。
如果有偏差，可以有目的地调整视觉和交互。
总结 数据分析有范围和目的；也就是说，团队首先需要数据来指导产品设计，以培养全体员工的意识，建立数据分析和埋点机制，建立底层埋点等设施。
根据页面和场景的不同，采用最合适的方法，其核心是业务目标或用户行为目标的反馈，应从产品价值中进行梳理。
通过报告、监控和可视化，可以洞察产品运行中的机会点和优化点，逐步走向最佳。
作为一名产品经理，如果你想做好团队的数据分析，从以上几项开始。
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