埋点是App运营中很重要的一个环节。
有针对性的有条理的埋点能够帮助我们理清用户行为轨迹、抓住用户特征、解析关键路径。
保证多次采集一次上传的数据传输过程，减少对用户流量的影响，优化用户体验。
1、用户行为分析
通过埋点可以追踪用户的行为，对App内的关键路径进行监测，这无疑是最常见也是最重要的应用场景。
不同的App可能关注的埋点事件有很大不同。例如，电商类App多关注的是订单成交；社区类App可能关注UGC内容的产生；阅读类App则需要关注内容的阅读。
用户埋点的场景很灵活，埋点可以统计的事件数据能和后台的业务数据进行打通。比如在订单购买的业务中，将订单金额作为参数上报，能够更好的分析用户的价值；又比如在新闻阅读的App中，将阅读新闻作为自定义事件，每一篇报道都带有不同的参数，可以得到阅读的大盘整合数据，也可以分析每篇报道的价值，甚至可以方便的实现阅读量排行榜等功能。
埋点事件因业务场景需要而定的，因此，我认为全埋点是一种未充分理解自身业务时采用的策略，全埋点带来的过多的数据采集，一方面加重了用户的流量负担，另一方面也不利于后期的复盘分析。
2、用户人群分析
根据用户事件、来源渠道、同期群，甚至年龄、性别、地域等，我们可以把自己的App用户切割为很多小群体。比如，作为电商App，我们可以关注：618活动时间新注册（同期群）且完成过一次订单的这群用户，他们在活动期结束之后，会有哪些表现？购买VIP会员的转化率高于平均活动水平——某个新的广告渠道带来了优质的新客户，该渠道可以继续投入，持续关注效果；继续参与七夕节的活动——人群可能对活动信息比较敏感，适合推荐促销信息；流失曲线&再次开启时间的关系是：2周内不再开启App的客户，87%都流失了——我们如果在新用户注册后1周左右的时间通过Push、短信、邮箱等手段唤醒用户，能够大幅提高留存。通过把人群切分，去分析业务特性，能够加深对用户的理解，结合你的App触达手段，能够让你更好的与用户交流互动，实现业务运营的目标。而这里的人群切分方式，就需要通过埋点定义出自定义事件，通过事件与其他条件的叠加、聚类，与不同事件、报表做交叉分析，就能够凸显核心用户群体的价值，精细化运营不同用户群体。点击不同按钮、关注不同板块、甚至不同注册时间的人群都有不同的特性。这也是我认为的全埋点无法解决的问题，精细化的分析运营需要对业务的深入理解，需要学会切入分析的角度，解析你的用户的特征，了解你的用户。
3、解析核心路径
这一点是基于第二点的应用的，通过切割用户人群，再会到业务关键路径上，去发现吸引用户、留住用户的奥秘。
举一个比较知名的例子。
在某知名社交App的数据分析运营分享中，通过不同的事件对比， 可以发现10天内添加7个好友的留存率大大提高。
我们回溯一下，如果我们想要分析什么才是这个App留存率的关键，我们需要罗列很多的可能性，比如在平台上浏览100条新闻、引荐3名新用户加入、产生UGC内容或者是上传3张照片、玩过平台游戏。那么，我们需要对比这些人群，寻找在这些事件中哪些才是与留存率强相关的？
如果是添加好友的这件事，那么这个时间限是，注册时关注3人，还是一周内关注5人？
或者如果我们发现，引荐5名新用户，留存率非常高，但实际上，真的能引荐5名新用户的人群少之又少，那么这件事也不适宜我们去重点关注，因为给我们带来的成本太高了。
从这些关键事件中，我们要通过数据分析找到其中的核心路径，然后倾斜我们的资源去支持它。
因此，埋点与数据统计，都是为业务服务的。关注哪些事件、为他们埋点是由于App自身的业务特性所决定，埋点需要有的放矢，分析才能得到结论，迭代增长也将有迹可循。
作者：腾讯大数据
来源：知乎
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