陆小曼数据产品经理：埋点的设计、管理与应用( 三 ) 本文由作者董小矿于社区发布

其他说明：变量值类型，比较常见的有：int、float、boole、string、timestamp；埋点形式，对于自己研发的数据采集系统，一般前端埋点和服务端埋点可以了，如果外采第三方数据采集服务，可能还会有全埋点；埋点版本和日志，则是帮助你和开发快速回忆这个点的前世今生。
如果这篇文章你只记住一句话，我希望是：好好记录指标备注及变更日志。这个工作能让你后面少踩太多坑了。
以上，综合下来，以电商商详页举例，一个埋点事件最后的字段如下：

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【陆小曼数据产品经理：埋点的设计、管理与应用】图5：举例-商品详情页事件指标设计
2.1.2埋点指标定义-用户表
用户表，顾名思义是记录用户信息、用户属性的表，通过用户的唯一标识（user_id）能够将事件表和用户表两张表进行关联。事件与用户实现关联，事件表里一条条的数据记录，就不会再是孤立的统计数字，而是能够与具体的用户产生关联进行分析，或者用行为来圈定用户，给用户设定分群和标签。

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图6：事件表和用户表的关联
用户表的自定义维度设计与业务关联度最高，除了常规的用户id、用户昵称、注册时间、首次登陆APP时间等字段外，其他偏业务属性字段需要一个比较全局的视角，不仅要与数据运营方沟通，而是要与公司每一个有分析诉求的部门进行沟通，采集他们的数据分析诉求，来提炼抽象出比较通用的用户表。
如上面提到的，如果只是从事件表里把上报的数据聚合成统计数字或者图标，是没有很大意义的，还要能够下钻进行分析。事件表中变量字段的设计是为了从事件反映的用户行为侧进行下钻，而用户表的属性字段则是基于从产生行为的用户本身进行下钻。
举简单一例：当日商品详情页的总浏览数据是上升的，但是总GMV确没有明显提高，从事件侧分析，发现某类异业合作主推的单品商详页浏览数据上升，其他品类商详页没有明确上升；从用户侧分析，该类单品新增流量主要来自于渠道A 。
从此得出的初步判断是：1）单本对渠道A的用户拉新效果明显；2）但是该类用户被吸引来了，却没有下单，很奇怪，需要确认投放落地页与站内商品信息是否一致，尤其是价格；3）该类用户对平台其他商品的兴趣不高。
说回用户表的属性字段设计，回到那句核心：采集共性诉求，提炼出通用、容易理解的用户表。这个工作其实并不难，考验的是数据PM沟通、提炼真实诉求，并整合成具体的需求的能力。以我司做内容服务的平台举例，用户属性表如下，基本覆盖了通用的用户群的分析：

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图7：用户表维度举例
2.1.3埋点指标定义-默认属性
除了前面提到的自定义事件和用户属性外，一般客户端或者第三方数据采集SDK还会采集一些默认的属性信息，这些可能不需要你单独去定义，但数据PM需要去了解平台获取的默认字段有哪些。

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图8：默认采集字段（部分）
2.2通用埋点设计在自定义埋点设计中，有一些通用的事件往往是比较复杂的，而且随着业务发展，会变得越来越复杂。比如， APP平台的分享事件，如果按功能模块，每个功能模块都设计了自己的分享事件，则这个事件会越来越分散，且想聚合做复合指标时，如通过分享/日活来衡量内容质量，分享事件要先聚合平台各功能模块的分享事件，太分散会产生应用上的问题。

陆小曼 数据产品经理：埋点的设计、管理与应用( 三 )

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