程序員和產品經理為什麼會打架？一個很重要的原因：真的很討厭
其實程序員和產品經理的關係並不是我們想象的那樣差，私下有很多程序員和產品經理是好朋友的，但是工作中難免會有工作分歧，我沒有見過哪個程序員沒有和產品經理產生...
一、什麼是埋點？
數據埋點是產品數據分析的基礎，一般用於對用戶行為的監控和分析。不做數據埋點，就做不了數據分析，就不知道產品上線情況，後續優化就沒法做。
數據埋點在產品流程關鍵部位植入相關統計代碼，用來追蹤每次用戶的行為，統計關鍵流程的使用程度；在產品中植入多段代碼追蹤用戶連續行為，建立用戶模型來具體化用戶在使用產品中的操作行為。數據埋點目的，還原出用戶畫像及用戶行為，建立數據分析後臺，通過數據分析、優化產品。
二、埋點需要考慮哪些數據指標
知道什麼是埋點後，還的需要知道我們需要哪些數據。通過產品定位及目標來確定自己需要哪些數據，不同產品會有不同數據要求，不同場景也會有不同要求，有些可以預計，有時候卻難以預測，尤其是突發的A/B測試帶來的埋點需求。
埋點是一個漸進的過程，埋點數據雖然不能完全預測，但產品經理開始埋的時候就要在腦子裡有一個框架。什麼是最重要的一定要埋的，第二重要的點有哪些，第三重要是什麼。數據本身不能對決策產生因果關係，只能對決策產生輔助作用。決策的產生還要考慮商業模式，產品調性等種種因素。
通常我們考慮如下數據指標：
流量指標：一般監控的流量指標常用的pv，uv，dau，mau，次日留存，7日留存這些，這些點埋了其實對產品優化本身對大部分產品沒什麼太大作用，除了廣告產品和遊戲產品本身就是做流量生意的。埋點的原因通常是要給老闆看，這些點埋好方便以後彙報工作。
產品指標：埋在常見的關鍵節點比如登陸轉化，註冊轉化，功能打開率，功能具體內部組件使用頻率。B端產品埋的更多更細，因為要看用戶對哪些功能不夠滿意，哪些功能裡面具體組件做的不夠好，方便梳理流程和產品邏輯。
用戶指標：追蹤用戶行為的一些指標，比如用戶跳出頁面，退出頁面，用戶點擊分佈，不同功能用戶使用時間，用戶群體分佈。通過追蹤用戶的行為，來更加了解用戶群，進而抽象出用戶模型。
三、工具推薦
做數據埋點的方法有很多，大部分是利用第三方統計工具，也有在產品研發的時候直接在程序裡嵌入代碼統計搭建自己的後臺以供查詢。通常的思路就是先接入第三方工具，對於轉化有問題的流程和頁面查找原因，對於可能出現問題的地方，再配合AB測試等方法進行埋點分析。
常用的第三方統計工具，如友盟、talking data、百度魔方、growingio、諸葛io等，國外的ga最好用。
作者說了，點贊、轉發、評論的都是好人，老闆會給你們加薪的。
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