数据|产品经理整理埋点需求的6个步骤_canalys|阿里云|华为云|云计算

编辑导语：数据分析在一定程度上可以帮助梳理需求，进而推动业务迭代优化，因而对于产品经理而言，了解与数据分析相关的内容便尤为重要。其中，数据埋点需求应当如何梳理？本篇文章里，作者总结了产品经理整理埋点需求的几大步骤，不妨来看一下。

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互联网发展到现在这个阶段，数据驱动已经被很多人认同甚至奉为圭臬，因为有效所以扩散，观察和分析数据是产品岗位的标配了，所以对于一个产品经理来说这是必备技能之一。
从市面上各种数据分析课程和python课程以数据爬取和分析为卖点，数据热潮可见一斑。人重要的是顺势而为，既然市场有需求当然要会。
对数据的使用是分为采集、清洗、存储、提取、挖掘、分析这些部分的，采集、清洗、存储、提取是技术在处理，挖掘和分析一般是数据分析师和产品、运营等在看，各有分工。
但是源头还是需要产品或者运营来梳理，因为技术通常并不知道要采集哪些数据，所以就需要产品提供数据采集说明，也就是埋点需求的说明文档。
那么埋点需求怎么梳理？
第一步，确定公共数据点，主要是用户属性和设备属性。
用户属性和设备属性的样例见下图

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公共数据点其实一般来说都是不变的，一旦确定之后很少修改，所以复制粘贴即可。
因为一般不会变化所以在第一次提的时候需要尽可能的提全面，因为如果是后续补充的话历史数据是无法追溯补充的，分析的时候可能就会有维度缺失。
第二步，确定一下产品需求的范围，也就是这次需求优化了哪些地方，把需求涉及到的app端页面全部梳理出来-不分原生或者H5，单列一个表格，每个页面列成一条。
【数据|产品经理整理埋点需求的6个步骤】第三步，把页面上涉及到的所有按钮补充到对应页面的下方，也单列一条。譬如一个注册页面，一般会有获取验证码按钮、注册登录按钮，每一个按钮都需要单列一条。如果是二级页面，左上角的返回按钮可列可不列，一般也不重要。
第四步，把数据埋点需求表填充完整。这就是一个填充的过程，不遗漏就行，比较需要关注的是埋点由前端埋点还是后端埋点，这个需要根据情况定一下，一般来说如果仅仅是时间譬如访问和点击这种就做前端埋点，但是需要有结果的，譬如帖子发布成功这种的就做后端埋点。如果不确定可以和技术讨论一下。
埋点需求的样表是这样的，大家可以做个参考。

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第五步，埋点需求表理完之后最后需要做一下核对，看一下是不是完整了。怎么核对呢？根据数据统计需求去核对，看一下配套要做的数据统计报表能不能根据这些页面埋点统计到，如果可以的话一般问题不大。如果有遗漏的补充一下。
敲黑板：这是最重要的一步。
校验内容你可以按照以下步骤去做：
1）看一下中英文的命名是不是正确，有没有重复。正确一般不是问题，但是重复这个可能时间长了会有出现，尤其是英文名，毕竟大家英文一般都不6，所以在命名的时候尤其是尤其要注意，取个巧的方法是拿着中文去百度翻译成英文，如果重复换一个或者加001这种以示区分。
2）看事件定义完不完整，够不够清晰，如果是刚开始写的可以拿公司的历史文档去比对，照着改就行。
3）事件触发的时机对不对，如果是按钮的话其实问题不大，就是个点击事件，如果是页面访问一定要写清楚是页面100%加载完成。