梨花教育繳費8800 數據采集與埋點

數據驅動的本質是數據驅動增長，過去更多的是關注訂單量、營收等宏觀的業績經營指標，數據化運營從宏觀到微觀，開始關注用戶從認知產品到最終完成一次業務流程的全過程行為洞察，而這個過程中，埋點是數據價值的起點，數據產品是以數據為原材料，做用戶行為分析或者可視化分析類的數據產品，作為數據產品經理，需要把埋點數據規范化的管理起來，否則沒有埋點采集數據，就是巧婦難為無米之炊，設計出來的產品方案再完美，交互再絲滑，卻沒有數據。

所以，必須掌握如何推動業務產品與研發選擇既合適又高效的埋點方法，并且建立統一的規范和流程，管控埋點數據質量。

1. 常見的埋點方案對比與選型建議

2. 明確權責，建立高效的埋點協同工作流程

在敏捷的工作理論中，80%的問題都是流程問題，可以通過規范化的流程去規避和解決，過去經歷很多關于埋點的坑點，漏埋錯埋權責不清。

雖然埋點的實施方是業務研發，數據的使用方是業務產品和運營，但是最終負責出數據的是數據產品與數據部門，雖然可以一句“業務沒埋點，我也沒辦法”把鍋甩出去，但是如果都沒數據可用，何談驅動賦能，那數據團隊也可以解散了。

一言以蔽之，數據產品要扛起埋點規范制定的責任，協同各方建立標準，最終可以把標準融入埋點管理系統，流程化、自動化。