在上市公司财报上出现的数据以及公司内部的考核指标其数据源往往都是登录流水和交易流水，这种数据不仅精准而且可能与企业的发展、存亡非常紧密，电商的订单成交金额、APP的日活/月活、用户播放音乐时长等。今天ToTo要跟大家聊的确是被冷落在墙角的埋点数据。
埋点之所以被冷落有很多原因造成，掐指一算有这么些个原因造成：
1）埋点不够准，还偶尔会丢包，屡出问题后信任度、可靠度受损
2）企业组织架构和指标体系只抓核心，不抓分析类指标
3）管理层普遍对行为数据不感冒，尤其传统企业思维仍然对互联网流量为王的概念模糊不清
4）埋点解读苦涩，各类埋点缺乏统一管理的话event_ids会呈现五花八门样式无法阅读，分析缺少方法论
这一些问题都是我一直经历并努力反思如何才能保障埋点能明正严肃进入业务、产品、管理层的视线。通过一段时间的努力，在不断查错和探索后，我利用分析师的技能值和一些可视化手段粗浅地把苦涩、卑微的埋点一块一块地展示给了厂里的一些姥爷，期望通过一些友好的报表、分析方法帮助他们理解埋点的用法和价值，输出内容包括：
1）sankey图，基于页面和refer数据可实现场景入口>首页>签约>验证>结果主要场景的流量转化图
2）场景流量价值报表，基于会话id和入口白名单实现场景端入口流量分布及质量监控（类似于神策漏斗）
3）核心分发页面流量分发热力图，同时检测入口对应落地页加载时长供业务了解用户访问顺畅程度
4）用户访问APP动机看板，将场景分门别类，可直观了解日活波动与哪些场景大类有关
其实以上这些分析师给不同团队同事看的，这些分析看似凌乱但却是使用频率相对较高的集中分析模式，毕竟业务方也不傻，都知道下面这个公式——
交易金额 = APP日活 * ∑入口引流率n * 入口质量 * 场景转化率 * 客单价 * 人均购买数量
而上面四类分析分别解决了场景入口分布、入口质量、平台广告位质量、用户粘性（忠诚度），只要平台流量整体稳定那么业务就不断向平台方施压以便抢占更显眼的广告位，而产品则会把自己关进小黑屋研究如何优化页面间转化。其实埋点或者说行为数据可远不止这么几种玩法，要系统地使用埋点数据可以从用户生命周期说起。
1）尚未下载APP的用户，需重点研究引流至H5下载页的活动trackcode，结合成本、渠道留存率（不同应用市场有独立的APP包id）进行推广，在获客广告丰富的前提下可针对不同合作APP投放不同的广告，通过对比逐步优化引流转化率，最后在基本不影响转化率的前提下选择成本较低的活动进行推广；
2）下载APP但未注册的用户，参考facebook和微博对新户推荐大V提高平台的知识领域的广度吸引住用户。各个APP或许都会有一个key event能有效催化用户完成注册。在有能力的前提下，对未注册用户的城市（用户允许采集定位的前提）、访问时间作为客群变量依据，根据广告位+内容的曝光点击率主推高反的广告，类似于今日头条的冷启动ABCD标签确认，给你推上几个标签差异大的新闻看你上不上钩，点击则为用户标记上关注此类型新闻的兴趣标签。同时，新户对搜索的需求相对比较大，在不熟悉页面布局的前提下没有耐心的新户会选择搜索，则需要着重研究最终完成注册和未注册的用户在搜索习惯上有什么差异，搜哪些文本更容易注册，哪些搜了点击搜索结果甚至不点击搜索结果的关键词需要优化；
3）注册后尚未进行首次支付的用户，对广告内容曝光点击率进行监控，在可行的前提下调取各个广告坑位实时向用户推荐广告排序，比如在首页推荐了ABCD广告用户无动于衷，当用户短期内（下一次会话）再次进入首页时则可以分配EFGH进行曝光，尽可能多地收集用户的兴趣点促成浏览和转化。其实这里还可以结合最早期的下载页活动trackcode一起分析，用户的思维是连续的，先通过活动对APP有一个初步的概念并且觉得可信、有用才会花时间下载APP，后续的操作用户可能还会保持一段惯性思维寻找相似的活动，如果能持续得到满足会相对容易促成高粘性；
4）用户沉默及流失风险，可基于已流失用户的行为特征对进入沉默期用户进行流失风险评估，通过营销短信访问H5或唤起APP激活用户。
其实上面说的都是用户行为数据，一般比较低成本获取行为数据的方法就是埋点，所以说埋点是一种精细化提高平台流量、场景收益的分析手段。不过鄙人最爱的是平台流量价值研究和场景转化优化，通过用户行为轨迹可以隐约揣测出用户的大致心理和操作习惯，埋点来源于用户也应该用于用户。
ToTo一家传统企业做埋点的小人物，工作10多年，从一个卖房子的地产销售逐步转型成为一个数据分析师、大数据产品经理然后又回归到用户行为分析的埋点产品和行为分析师，开始专心揣摩用户的心理、钻研平台流量合理化、最大化分配的理论。
我以为业务和产品无需了解埋点，甚至无需了解如何使用埋点，就像软件工程师不需要掌握16进制乘法的计算方式，业务和产品要做的就是看到结果并提出AB方案和页面改进方案。
