6大步骤：快速学会如何进行数据埋点( 二 )

完善客户画像：基本属性（性别、年龄、地区等），行为属性；

数据分析：埋点作为原料放在数据仓库中。提供渠道转化、个性推荐等；

改善产品：通过用户行为分析产品是否有问题，例如用户有没有因为设计按钮过多导致用户行为无效等问题，以此发现功能设计缺陷等。

三、埋点方式
埋点方式分为：代码埋点、可视化埋点、无埋点（全埋点）。
1. 代码埋点
它的技术原理也很简单，在APP或网站加载的时候，初始化第三方服务商数据分析的SDK ，然后在某个事件发生时就调用SDK里面相应的数据发送接口发送数据。目前，国内的主要第三方数据分析服务商有百度统计、友盟、TalkingData、神策等。
优点：
灵活性强，使用者可以比较方便的自定义属性、事件，传递各种所需的数据到服务端。
缺点：

人力成本高，每一个埋点都需要技术人员手动的添加代码；
更新成本较大，每一次更新埋点方案，可能都需要改代码。

2. 可视化埋点又称框架化埋点，利用可视化交互手段，业务人员都可以直接在页面上进行简单圈选，以追踪用户的行为（定义事件），节省了开发时间。不过可视化埋点仍需要先配置相关事件，再采集。
优点：

可视化埋点很好地解决了代码埋点的人力成本高和更新成本较大的问题；
只需一开始技术在页面接入SDK的代码，后续埋点只需业务人员自己按规则操作即可，无需开发再次接入。

缺点：

可视化埋点无法做到自定义获取数据，覆盖的功能有限，目前并不是所有的控件操作都可以通过这种方案进行定制；
上报行为信息容易受限。

本文插图
图2：诸葛IO可视化埋点部分操作
3. 无埋点
无埋点是指开发人员集成采集 SDK 后， SDK 便直接开始捕捉和监测用户在应用里的所有行为，并全部上报，不需要开发人员添加额外代码。
或者是说用户展现界面元素时，通过控件绑定触发事件，事件被触发的时候系统会有相应的接口让开发者处理这些行为。
使用者通过管理后台的圈选功能来选出自己关注的用户行为，并给出事件命名。之后就可以结合时间属性、用户属性、事件进行分析了，所以无埋点并不是真的不用埋点了。
优点：

由于采集的是全量数据，所以产品迭代过程中是不需要关注埋点逻辑的，也不会出现漏埋、误埋等现象；
无埋点方式因为收集的是全量数据，可以大大减少运营和产品的试错成本，试错的可能性高了，可以带来更多启发性的信息；
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