B端产品如何做埋点
前言
随着互联网的发展，越来越多的企业开始将业务转向线上。为了更好地了解客户需求并优化产品，埋点技术成为企业不可或缺的一部分。本文将从定义埋点概念、B端埋点目的和方法以及如何进行数据分析等方面介绍在B端中如何做埋点。
是什么
"埋点"是指在应用程序中预先设置代码，以收集用户行为数据。通常情况下，这些代码会在应用程序特定位置触发，捕获用户执行的操作和使用模式。这些数据可帮助了解用户如何使用应用程序，并确定哪些功能更受欢迎或需要改进。
在B端中，企业客户使用产品数据非常重要，它可以帮助产研团队了解客户需求并优化产品。在做产品设计埋点也是主要的主动寻找设计点的方式之一，也是最常见的方式之一。
类型
形式就一个标准：是否有效？
是否有效的评判标准
有效埋点是指企业在收集数据时能够为业务提供有用信息的数据。有效埋点可以帮助企业了解客户的需求、产品的使用情况和市场趋势等信息。有效埋点可以回答以下问题：
用户在产品中的行为和操作是什么？
用户如何与产品进行交互？
用户是否遇到了问题？
用户是否完成了特定的任务？
用户的留存率是多少？
用户的转化率是多少？
收集的数据没有实际用途或无法支持决策。
收集的数据不够准确或者不可靠。
收集的数据没有被适当地分析和解释。
有什么用？
通过埋点收集用户行为数据，可以帮助产品团队更好地了解用户需求和痛点，优化产品体验，提高用户满意度和粘性。不仅仅通过埋点收集产品性能数据，可以帮助产品团队及时发现和解决问题，保证产品稳定性和可靠性。并且支持运营营销：B端产品的用户是企业，因此运营营销需要更加精准和有效。通过埋点收集用户行为数据，可以帮助企业更好地了解用户需求和行为模式，制定更加精准的营销策略，提高转化率和销售额。
客户服务是非常重要的一环。通过埋点收集用户行为数据，可以帮助客户服务团队更快速地定位和解决用户问题，提高客户满意度和忠诚度。
什么时候排期
在项目中，我们经常需要对新功能或者新设计进行验证。这是非常重要的一步，因为只有通过验证，我们才能确保产品的质量和可靠性。在验证过程中，我们会使用各种测试方法和工具来检测系统是否符合预期的需求和规格，并且发现并解决潜在问题。
除了功能方面的验证外，在项目中还需要考虑用户体验、安全性等方面的测试。例如，在开发一个电商网站时，我们不仅要确保商品展示、购买流程等功能正常运行，还要关注用户界面是否友好易用、支付安全是否得到保障等问题。
如何做
业务确认
以下4步进行分解：
确定需求：首先与业务方沟通，了解他们的需求和目标，确定需要采集哪些数据。
制定计划：根据需求，制定埋点计划，包括需要采集的字段、事件类型、触发条件等。
制定方案：根据计划，制定具体的埋点方案，包括埋点代码的编写、测试和上线等。
与业务方确认：在制定好的方案上，与业务方进行确认，包括确认需要采集的字段、事件类型、触发条件等，确保埋点方案符合业务需求。
谁去提/有什么区别
常见的提出人选是：产品经理和用户体验设计师
产品经理通常会从业务目标出发，关注数据采集对于业务的贡献。产品经理需要了解产品的功能、流程和用户行为，确定需要采集哪些数据，进而制定埋点计划和方案。他们通常会关注以下问题：
哪些数据对于业务目标更加关键。
如何采集数据以满足业务需求。
如何保证数据的准确性和有效性。
如何分析数据并制定相应的优化策略。
用户体验设计师通常会从用户的角度出发，关注数据采集对于用户体验的影响。用户体验设计师需要了解用户的需求、行为和痛点，确定需要采集哪些数据，进而制定埋点计划和方案。他们通常会关注以下问题：
哪些数据对于用户体验更加关键。
如何采集数据以更好地了解用户行为和需求。
如何保证数据的准确性和有效性，同时不影响用户体验。
如何提
在向开发人员提供埋点需求时，可以考虑以下几点：
明确目标：
在向开发人员提供埋点需求之前，需要明确目标和需求，确定需要采集哪些数据。这有助于开发人员理解要解决的问题和达成的目标，更好地制定埋点方案。
详细说明：
提供埋点需求时，需要详细说明需要采集哪些数据、在哪些事件触发时需要采集、采集的数据格式等，尽可能准确明确地描述埋点需求和方案，避免产生歧义和误解。
给出示例：如果可能的话，可以给开发人员提供一些示例，让开发人员更好地理解埋点需求和方案，减少沟通成本和时间。
提供文档：
为了方便开发人员查阅和理解埋点需求，可以提供相关文档或链接，如数据字典、埋点规范等，让开发人员更清楚地了解要求和规范。
进行确认：
在提供完埋点需求后，需要与开发人员进行确认，确保埋点需求和方案被正确理解和实现。在确认过程中，可以让开发人员提出问题和建议，及时解决并进行调整。
开发如何实现
开发埋点的实现原理通常包括以下几个步骤：
选择埋点工具：
根据产品需求和业务场景，选择合适的埋点工具。目前常用的埋点工具有神策、GrowingIO、TalkingData 等。
埋点代码编写：
根据产品需求和业务场景，在需要采集数据的页面或组件中插入埋点代码。埋点代码通常是一段 JavaScript 代码，用于捕获页面或组件的行为和数据，并发送到指定的数据平台。
数据传输：
埋点代码捕获到数据后，需要通过网络传输到数据平台。通常采用 HTTP 协议进行数据传输，将数据打包成 JSON 格式发送到数据平台。
数据处理和存储：
数据平台接收到数据后，需要对数据进行处理和存储。通常采用分布式存储技术，如 Hadoop、Hbase、Elasticsearch 等，用于存储和处理海量数据。
数据分析和可视化：
数据处理完成后，可以通过数据分析和可视化工具对数据进行分析和展示。常用的数据分析和可视化工具有 Tableau、Power BI、Google Analytics 等。
举例子
J引入SDK
如果是maven项目，可以直接在pom.xml文件中引入依赖信息即可。
<dependency>
<groupId>com.sensorsdata.analytics.javasdk</groupId>
<artifactId>SensorsAnalyticsSDK</artifactId>
<version>3.1.6</version>
</dependency>
初始化SDK
使用ConcurrentLoggingConsumer初始化SDK,这样就可以将数据输出到服务器，日志文件每天一个，触发一次事件，就会在日志文件中多一个json格式的数据。
服务器配置信息格式有一定的规定，可参考神策官网：https://www.sensorsdata.cn/manual/java_sdk.html
SensorsAnalytics sa = null;
try {
sa = new SensorsAnalytics(
// new SensorsAnalytics.ConcurrentLoggingConsumer("F:/学习资料/log/access.log"));
new SensorsAnalytics.ConcurrentLoggingConsumer("http://tuiying.datasink.sensorsdata.cn/sa?project=default_yhtoc&token=edd25955ac38cd3d"));
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
登录处埋点
try{
//将设备号作为用户匿名Id
String anonymousId = memberVo.getDeviceCode();
sa.track(anonymousId, false, "login");
// 用获取户登录id
Object object = result.getResultData();
Map entry = (Map)object;
String registerId = (String) entry.get("memberCode");
// 用户注册或者登录，将用户真实 ID 与 匿名 ID 关联
sa.trackSignUp(registerId, anonymousId);
Map<String, Object> properties = new HashMap<String, Object>();
//登录是否成功
if(result.getResultCode().equals("0")){
properties.put("isSuccess", true);
} else{
properties.put("isSuccess", false);
}
//登录类型
if(memberVo.getPhoneType() == "0"){
properties.put("loginType", "android");
} else{
properties.put("loginType", "ios");
}
//调用接口track，用于记录事件，将用户id，事件名称，以及获取到的属性传入
sa.track(registerId , true, "login", properties);
}catch(InvalidArgumentException e){
e.printStackTrace();
}
// 程序结束前，停止神策分析 SDK 所有服务
sa.shutdown();
如何导出数据
在埋点数据导出方面，通常有以下几种方式：
数据平台导出：
在数据平台中，通常提供了数据导出的功能。可以通过查询条件、时间范围等方式，将数据导出为 Excel、CSV、JSON 等格式，方便进行数据分析和处理。
API 接口导出：
有些数据平台也提供了 API 接口，可以通过 API 接口实现数据的导出。需要根据 API 接口文档进行开发和调用，将数据导出为指定格式。
数据库导出：
如果数据平台采用的是分布式存储技术，如 Hadoop、Hbase、Elasticsearch 等，可以通过数据库导出的方式将数据导出。需要根据数据库的查询语言和导出方式进行操作，将数据导出为指定格式。
第三方工具导出：
有些第三方工具也提供了数据导出的功能，可以将数据从数据平台中导出，并进行进一步的数据处理和分析。常用的第三方工具有 Tableau、Power BI、Excel 等。
如何分析数据
数据清洗和预处理：
在进行数据分析之前，需要进行数据清洗和预处理。数据清洗可以去除重复数据、异常数据和缺失数据等，保证数据的准确性和完整性。数据预处理可以进行数据归一化、数据转换和特征提取等，为后续的数据分析做好准备。
数据分析工具：
在进行数据分析时，需要使用相应的数据分析工具。常用的数据分析工具有 Excel、Python、R、SPSS 等。可以根据具体的需求和技能水平选择合适的工具进行数据分析。
数据分析方法：
在进行数据分析时，需要选择合适的数据分析方法。常用的数据分析方法有描述性统计分析、假设检验、回归分析、聚类分析、决策树分析等。需要根据具体的问题和数据特征选择合适的数据分析方法。
数据可视化：
在进行数据分析时，可以使用数据可视化工具将数据进行可视化展示。常用的数据可视化工具有 Tableau、Power BI、matplotlib 等。数据可视化可以帮助用户更直观地了解数据，发现数据之间的关系和规律。
如何给出报告
报告内容：
埋点报告需要包含哪些内容，需要根据具体情况进行考虑。通常包括数据采集情况、数据分析结果、问题和优化建议等内容。需要确保报告内容清晰明了，易于理解和沟通。
报告形式：
埋点报告可以采用多种形式进行呈现，如 PPT、Word、PDF、Excel 等。需要根据受众和内容特点选择合适的报告形式，确保报告的可读性和可操作性。
报告结构：
埋点报告需要有清晰的结构和逻辑。通常包括报告摘要、数据采集情况、数据分析结果、问题和优化建议等章节。需要确保报告结构严谨、逻辑清晰，易于阅读和理解。
在进行埋点报告时，可以使用数据可视化工具将数据进行可视化展示。常用的数据可视化工具有 Tableau、Power BI、matplotlib 等。数据可视化可以帮助用户更直观地了解数据，发现数据之间的关系和规律。
语言表达：
在进行埋点报告时，需要注意语言表达的准确性和客观性。需要使用准确的数据和事实，避免主观臆断和夸大其词的情况发生。
后期怎么处理
原始目标：
回顾原始目标是否达成，以及达成的程度。需要对比实际结果和预期结果，找出差异和原因。
数据质量：
检查数据质量是否符合要求，数据是否完整准确，是否存在异常值和缺失值等情况。需要对数据进行再次清洗和验证。
数据分析方法：
回顾数据分析方法是否合理，是否采用最新的技术和方法。需要根据实际情况选择合适的数据分析方法。
问题和优化建议：
回顾之前的问题和优化建议是否得到解决和落实。需要对之前的问题和建议进行再次对比和分析，找出解决的情况和未解决的情况。
反思
在B端中做埋点需要企业明确目标、选择合适的工具、建立数据模型、实现代码和进行数据分析。通过收集和分析数据，企业可以更好地了解客户需求并优化产品。
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