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，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
