导语 ：2017年6月9日-10日，腾讯移动分析MTA正式宣布MTA可视化埋点功能进入公测阶段，欢迎移动开发者们试用体验。可视化埋点优化了移动运营中数据采集的流程，能够支持产品运营随时调整埋点，无需发版，大大简化了数据采集的流程，增强产品快速迭代的能力。近日，腾讯移动分析MTA在2017年GMTC全球移动技术大会上宣布了这个消息。那么可视化埋点是怎样的一个功能？开发者与运营人员要如何使用这一工具？腾讯移动分析MTA与其依托的腾讯大数据平台是怎样自我定位的？又能够为开发者提供哪些服务与支持？带着这些疑问，腾讯大数据产品总监洪桃李在会后接受了主办方infoQ的采访。1. 在数据化产品泛滥的今天，您觉得开发者关于数据的核心诉求在哪些方面？我们接触了很多开发者，也服务了很多公司内外的客户，我觉得现在这个阶段有三点，比较核心：第一是要有灵活的数据采集因为所有的大数据和AI基础都是先要有准确的有效的数据，而且非常灵活，所以业务变化非常快。那如果想要采集一个什么数据，我们就要修改代码里面的埋点，然后测试发布，之后应用商店的审核，这可能几个星期过去了，这是不能满足业务随需应变的需求的。因此我们于今年在业界第一个推出了可视化埋点的技术，用户可以在后端在web上给APP进行可视化的埋点，让产品运营人员不需要依赖技术人员就可以随时的去修改埋点。他把手机给我们的后台连上，连上之后在后台就能进行可视化配置，然后可以经过测试，下发到所有的手机，立刻生效，也不需要去应用商店发版。所以这样灵活的数据采集能力，我们觉得现在对开发者来说是一个核心的问题，因为基本的分析基本的采集大家都会做，那这个时候灵活的数据采集就有非常大的亮点。第二个我觉得对开发者比较重要的就是要有一个强大的计算能力。因为大数据的分析跟计算是非常消耗资源的。就这一点来说，我们每天4000亿的数据上报量，我们有几千台机器的一个集群，这样一个资源共享是一般的产品或者是中小企业没办法具备的，因为任何一个公司现在数据量都非常大，只要你想采集的点足够多，那你的数据就会就膨胀得非常夸张。第三点我觉得比较重要，一个精准的分析和挖掘的能力。有了这些数据之后怎样挖掘出有价值的内容，怎样分析这个用户的行为特征怎样知道这个用户更精准画像、怎样给用户打上标签、怎样用户进行分群、怎样给他做精准化的营销和用户触达，这个是数据应用层面的。我们作为腾讯大数据在背景恰好这方面积累非常深厚，在公司内部的一个推荐数字化营销广告等方面都有应用。所以我觉得灵活的采集、强大的计算能力和精准的分析挖掘是开发者非常需要的点。2. 腾讯移动分析和腾讯移动推送对于开发者的价值在哪里？第一个我觉得就是简单快速应用。做分析、采集、上报、分析、挖掘这种开发工作量非常大，而我们只要集成SDK就非常容易使用。包括Crash，能够立刻实现Crash的上报还原，这样强大的计算能力跟强大的报表展现能力，对开发者来说，能够立刻免费使用腾讯完善可靠的分析推送的能力。第二个我觉得对开发者提供的能力就是：对于腾讯移动推送（信鸽）来说，他有个共享连接的能力，因为如今在安卓上进行消息推送，会受制于终端，APP不一定活跃，连接不一定能够送达，所以消息抵达率通常比较低。但腾讯移动推送信鸽，它是由各个APP共享，可以共享一个后台连接，这样只要有一个APP活跃，信鸽的连接就是活的，那么其他APP也能借用这个连接把消息及时送达。有上万的App在用我们信鸽的推送服务，腾讯内部也有很多，比如王者荣耀等一些腾讯游戏，腾讯之外我们也有上万的APP用户，所以如果使用我们的信鸽就相当于加入我们这个联盟，大家聚在一起，各个App都更加收益。我们的实力也受到了一些大客户的认可，比如说艺龙，最近已经切换了另一个友商的推送工具，使用我们的腾讯推送，在换掉推送工具之后，它的消息抵达率立刻提升了六个百分点，这个非常好的情况，也是我们移动实力的一个实例证明。当然除了通道能力之外，我们也为客户提供了用户的分群、用户的标签和精准推送，以及实时效果统计。分群和标签这是我们为开发者提供的第三种数字服务能力。基于我们平台多年的建设，我们能够了解用户，深入挖掘用户标签。那这种能力可以运用在分析跟推送中，让用户收到精准的自己需要和喜欢的推送。3. 在数据产品化方面，腾讯在进行怎样的探索？数据产品化方面，腾讯正进行着更多的数据探索。产品化其实在腾讯内部的存在时间已经很长了，我们腾讯大数据这个平台已经建立九年，应该说九年前做大数据还是非常前瞻的。早几年，我们主要是在腾讯内部使用，支撑了腾讯的社交、媒体、游戏以及广告等业务。现在我们把腾讯的这种能力进行输出，输出我们的是平台跟能力，把我们的经验与教训输出给开发者，为开发者提供更多服务。比如说在移动开发领域助力APP开发者为APP提供分析挖掘的能力，启用用户标签进行精准推送的能力、搭建稳定的推送通道，乃至于对H5开发者提供分析的能力、帮小程序的开发者也提供深入分析的能力。除了移动开发方面其实也还有其他一些数据产品，比如说我们对传统企业提供这种大数据处理条件，例如三一重工，企业能够通过我们的服务采集各类终端设备的信息，上传到我们的数据处理平台，使用我们提供的挖掘模型进行深入解析。我们持续为更多的中小企业提供这类大数据的挖掘处理的能力。这些大数据处理的产品我们也都在腾讯云上公开，为所有的客户提供服务。还有我们数字营销，把我们数据服务的能力打包，作为营销工具在腾讯云上对外输出，比如说平安等客户，就在使用精准推荐，推荐给营销人员。还比如说有我们一些机器学习的平台，我们也由大数据平台推出来，并在腾讯云上提供对外服务。所以我们一揽子的大数据产品现在已经越来越丰富了，移动开发到传统企业，然后到机器学习，到精准营销，这一揽子的服务产品，现在正在逐渐把我们的能力释放出来。4. 在数据安全方面，腾讯移动分析和移动推送是如何做的？安全方面的话，其实有几个方面。第一个我们从数据上行这个角度来讲，属于采集的方面。我们对业界，无论是中小型开发者还是大型企业，输出的是数据处理的能力，在此过程中，我们最基础的原理就是，高度重视用户的数据安全。所以用户在上行数据的时候，我们首先要把关，对用户上行的数据要做到强硬，这是在数据采集这个阶段我们要做的事情。第二个我们从数据存储角度来看存储上我们会采用多副本的方式进行存储，我们还有一些回收站的机制和延迟删除的技术等等来保护我们用户的第一手的数据，避免出现操作上误删除的一些情况，这是第二个方面。第三方面就是在使用安全上我们腾讯移动分析和移动推送，用户创造出来的数据跟腾讯自有的业务数据在物理上是分隔的，不会让腾讯自己的数据，对于用户的数据产生污染。第四方面从系统防御层面上来看。
我们会背靠整个公司对外提供的基础安全能力，比如说我们内部有“宙斯”、有“门神”、有“TGW”这样统一的门户网关，通过这些公共安全服务来帮助移动开发者也好，企业也好，在数据上面，设置一道又一道的安全关卡来帮助用户的安全来把关。另外，腾讯内部跟外部对数据安全这块都有严格的权限管理系统，有严格的内部审批的系统，还有内部的审计跟外部的审计。因此，开发者们可以放心信任我们的数据服务安全性。文章来源：【腾讯大数据】微信号：tencentbigdata}

本文作者依据工作中项目实践的所思所想，并结合案例等分享了与数据埋点相关的非常有用的知识，供大家一同参考和学习。最近给团队里新来的小伙伴做了一次数据据埋点的分享。当时基本脱稿口述，讲完后发现还是有不少缺失，然后再回想来公司一年多，其实各团队的埋点的实际情况依旧糟糕，所以决定把去过一年多笔者写埋点文档的心得梳理和记录一下。一、埋点的几个问题在进入正题前，笔者先自问自答几个埋点相关的几个问题，让本文的内容跟大家的认识结合起来。1.1 为什么要埋点？通过有效的埋点，可以收集和观察到用户在产品中的第一手数据资料。最真实的反映了产品的运行情况，是量化工作收益、计算KPI、ROI，通过数据在迭代时说服别人的重要依据，等等。基本上笔者的产品会定下，不埋点，不上线、不发版的规则，否则事后无法说清收益，没有交待。1.2 为什么要产品经理写埋点文档？如果有专门的数据产品经理或者业务线数据分析师，可能不需要由直接负责的产品经理来写埋点文档。但大部分情况下，公司可能没有专人负责，笔者建议由产品经理最好亲自来编写埋点文档，而不是运营同学、研发同学。理由如下：如前文所说，埋点所产生的数据，将是判断你工作目标是否达成的关键，你的每一次产品迭代，项目上线，最终的收益都是要通过数据来进行体现；数据埋点也是一份产品需求文档，可以和需求文档一起写，结合着你的需求一起写；埋点可以为你的长期规划所服务，为版本迭代服务；你是最熟悉整个产品的业务流程，通过思考可以让埋点的代价最低，收益最高；好的埋点文档，可以促进你的逻辑思维能力，特别是归纳与抽象的能力；1.3 什么是点？这个概念对于初次接触的人理解会比较困难，笔者会有几种说法来进行多个维度的描述：点规定了程序在特定触发条件下进行记录的一种策略；以excel举例，第一行的标题栏就是点，标题栏会规定这个excel中记录哪些数据；用户在我们的app、网页中会产生各种行为，程序会根据我们的点的规定，将用户的行为进行记录；事件模型 = 点；以上每一种说法都可以，结合着看看，你就可以理解。1.4 如何埋点？埋点的技术有很多种，如：代码埋点、可视化埋点、无埋点等，埋点的位置可以有客户端埋点、服务器埋点。本文中的埋点文档会采用代码埋点，客户端埋点。即程序员根据我们的埋点文档，对用户在网站或app中的目标行为进行数据上报。因为服务器并不会直接捕捉到用户在端上的行为。且服务器上一般已经有一由研发开发时所留下的日志系统，再额外的加埋点处理，可能会降低服务器性能。二、如何描述一个点？个人觉得一个点的描述，基本上可以和我们常用的5W2H模型进行匹配，我们从左往右看。红色部分是我们对一个点描述的思考，根据情况和实际需求，可以适当增加和减少描述的纬度。比如我们不需要知道是具体哪个用户发出的事件，则可以不要who这个维度后面的数据，或者用户都是在产品内部闭环，不需要知道用户来源，则why也可以不用。这里需要注意几点：一般情况下我们还是对每个事件的描述尽量丰富一些，如果数据不提前记录，日后回溯是无法补全的；5W2H模型并不需要和后面的描述进行生搬硬套，只是一种思考维度，读者在熟悉后，完全可以按自己的思路来；how这一条中，用户具体的动作则进行了着重标记，意味着基本这是整个事件的核心骨干，一般不可缺少。再来看白色部分则是我们的点，或者叫事件模型。虽然是中文，但还是描述清楚了我们需要记录一个什么样类型的事件。即：需要对从抖音广告中跳转到京东商城里商品的用户进行数据统计。目的可以是看抖音这条渠道的带新用户能力，也可以是这个商品爆光后的转能力，等等。最后到绿色部分则是事件了：2020年4月11号 23点11分00秒，一名北京手机尾号1386的iPhone 6S Plus用户，在刷抖音时通过广告3412链接，访问了京东商城的自热米饭商品。而这样的数据，每分钟程序都会根据我们在白色部分的描述在程序中产生几千条。理解了这个模型，则要正式开始写我们的埋点文档了。三、一个案例3.1 产品原型笔者这里绘制了一个简单的产品原型，具体逻辑就不细说了，一目了然。3.2 埋点文档根据前面的点描述和产品原型，笔者简单写了一份如下图所求的埋点需求文档。这里会有10个点的描述，即每一行就相当于之前的一个思维导图。红色区域：只是为了映射前面的思维导图，帮助大家理解和思考的，平时写文档时不用写；黄色区域：则是事件描述，简单描述埋此点的意义和方法（本表中写得略简单），如果有比较复杂的情况，需要和研发同学进行沟通确认；绿色区域：为事件模型、点描述，其中每一列，都称之为一个属性，或者叫纬度；蓝色区域：为传值描述，即相应的属性里会放入哪些值；通过上面这份文档，研发同学已经可以进行埋点操作。但不难发现，这个文档却有几个明显的问题：所有的点都用到了，AppName、Time、Uid等属性，文档看上去很累赘；不是所有的点都需要使用Title，Fav，Like等属性；部分事件描述不够详细，继续加How much类属性将会使整个文档的可读性直线下降，笔者目前有过100列属性的情况演示用的APP才两个页面就10行了，如果有100个页面将如何处理？为了解决以上问题，让我们的埋点文档优雅起来，还需要进行以下几个优化步骤。四、优化4.1 抽离公共属性不难观察到，其实Time、AppName、Uid 这三个属性每一点都需要进行使用，且传值的规则一致，笔者会将此类属性定义为点的公共属性。在这种情况下，笔者一般会将一篇文章中的公共属性在正式对各点进行描述前进行总结。这样研发同学也可以根据此对所有的埋点方法（研发意义上的）进行抽象，在每次用户所产生的事件上报时，都会调用这块儿的属性值。之后文档改起来也会非常方便。如下图所示：备注：好的埋点工具，会自带默认采集的属性，比如：设备型号，系统型号，地理位置等。4.2 根据页面拆分根据笔者的经验，每个不同的页面，单独做一个表的可读性会更强，在删除之前的公共属性后，整体的事件埋点如下所示：在表的旁边再配上各页面的截图，将会使整个文档更清晰。即使是新来的同学也会知道各页面上有哪些操作。4.3 折叠私有属性最后我们以小说 主页这个页面来进行一个私有属性的折叠。私有属性则是相对于前面的公共属性来说的，在前面的图中我们会发现两个问题，不是每个事件都需要使用Title,Fav,Like这几个属性，且在不同的点中，Fav、Like的含义也会有区别（一个表状态，一个表行为，当然差异还可以更大）。所以就会将私有属性根据点的维度进行单独补充描述，如下图示。这样不仅可以对一些重要的事件进行比较详细的描述，且和别的事件在使用同名属性的时候还不会互相冲突，提高了属性的复用率。05 总结关于如何对产品进行埋点的入门篇，到这里就差不多能够应付绝大多数简单的场景了。这份简单的文档笔者还遗留了很多的优化空间，将会在下一篇进阶技巧中进行补充。相信运用得当，将会秒杀90%以上的产品经理，对于数据埋点方面的理解。作者：核桃壳，微信walnutshell911本文由 @ 核桃壳 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。}

2018-01-23 10:36
来源:
MobTech开发者服务
1、明确核心业务主流程
首次接入数据埋点，建议选择与产品核心业务最关联的业务流程进行分析
例如：电商类APP的“购买流程”、“售后流程”
金融类APP的“投资流程”、“新用户活动流程”
咨询类APP的“文章阅读”、“分享&回流”
2、确定用户执行主流程时各个关键行为点
例如电商APP“购买流程”可分解如下几个关键行为点
搜索商品
查看商品详情
选择收货人
创建订单
支付订单
每个关键行为即可以抽象为一个独立事件，用户行为即是这些独立的事件的组合，你只需要上传这些事件，我们系统会为您创建各种分析模型
3、确定各个关键事件埋点需要采集的数据
比如搜索商品事件的搜索关键词，创建订单事件的订单金额等，下图的表格您可以按照填写，将有助于您于研发同学的沟通
注意：我们会以第一次上传的数据自动确定每个事件属性的数据类型，字符型还是整数型还是小数型，如您想要上传小数型，请务必在第一次上报数据时上报例如12.0小数数据
4、执行埋点需求
研发同学根据集成文档及埋点需求进行埋点
官网注册Mob账户
获得Appkey与Appsecret
添加analySDK服务
根据埋点需求执行埋点
5、测试接入数据
测试几个埋点事件后，在开发者后台点击“查看详细行为分析”跳转到“数据分析中心”，点击“用户行为”即可以看到实时上传的数据（新触发的事件大约15分钟后即可在后台显示）
6、邀请项目组其它成员
于后台账户管理，可通过手机号邀请其它项目组成员，分为三种账户权限
管理员权限：所有权限（不包含项目成员管理权限，管理项目成员需登录开发者管理控制台修改）
分析师权限：不可以进行项目管理、设置虚拟事件、设置事件名称
普通成员权限：不可以保存图表、用户群组；不可以进行项目管理、设置虚拟事件、设置事件名称返回搜狐，查看更多
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