数据|产品经理整理埋点需求的6个步骤( 二 )_canalys|阿里云|华为云|云计算

4）埋点的前后端区分对不对，这个之前也有讲，如果只是事件本身其实一般做前端埋点，如果还要统计结果，譬如提交内容成功这种的就需要做后端埋点。
5）属性定义完不完整，属性会包含很多东西，譬如类型、渠道之类的，会有多个，在这个时候一定要看一下是不是全部包含了，漏掉的话在统计的时候就会有问题，虽然技术后面可能还会来确认，但是少让技术问比较好，人设靠谱。
第六步，给技术看一下，看看是不是有哪些地方需要进一步细化说明，针对性地做补充说明。这个步骤一般就是细节没讲清楚，譬如页面访问，那么什么情况下定义为一次访问，需要说明这个页面100%加载成功了才算一次访问。
埋点需求交付以后技术会排期开发，开发完之后的验收也是一个比较重要的环节，根据我们的经验埋点通常会有遗漏或者采集不完整、采集不准确的情况。
那么埋点数据怎么验收呢？
如果你有技术背景，那么就去看操作之后相应的数据字段有没有入库；如果没有技术背景那么就去看统计报表上会不会反应出来。譬如你打开一个页面，就去看一下统计报表上这个页面的访问人数和访问次数有没有+1。
埋点验收是需要一个一个页面、一个一个操作看过去的，所以可以结合页面验收一起做。
那么验收了之后就没有问题了吗？
不是的，实际上我认为即便是做了验收，也无法彻底解决数据不准确的问题，因为会有数据污染的问题，单次验收仅仅只是个例，而数据污染可能是个普遍性的问题。
从实践经验来看也是这样，大部分小厂都无法解决数据的准确性问题，数据污染问题比较严重，如果是大厂那么就会相对好很多。
数据污染产生的原因比较复杂，可能的原因是采集的时候就不对，或者提需求的时候不够准确。大概率会需要一个逐渐修复的过程，而且是一个相对长期的过程。所以如果发现数据不准确的话不要慌，一点点修复就行。说实话其实急也没用，这种就是需要花时间做的东西，表面看不到的才更花功夫。
另外，如果说技术部门愿意做全埋点的话就不需要产品额外提数据需求，如果是这样，那么必须感谢他们，因为他们为你保留了更多的头发，不至于秃的那么快，头发就是生命啊。
最后说一下并不是所有的公司都需要自己做数据这块的，如果公司的业务还处在比较早期的阶段，那么使用神策、Growing IO这些三方数据公司的产品也是一个比较好的选择。毕竟这东西做起来耗时耗力，如果不准的话头会很痛。
以上是对数据埋点方面的分享，下回分享一下数据统计报表方面的内容，算是做个衔接。
本文由 @代号道长原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载
题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议