服务号如何发布文章呢(服务号和订阅号的区别)

数据埋点作为产品数据分析中特别重要的一环，一直是很多产品经理关注的重心。但之前很多文章都是讲解方法论和理论知识，少有案例和实践的内容，这篇文章，作者从一个案例出发，为我们讲解数据埋点如何做。

结合最近的工作，输出数据埋点落地经验，希望可以帮助到大家。

本次数据埋点的目的：收集学生的开发行为数据，督促、帮助学生更好的进行软件开发，帮助其高薪就业。

业务场景：学生在IDE进行代码开发

数据收集工具：开发的IDE插件

调研对象：

开发团队（前端、后台）：了解前后端使用哪些主流IDE、了解程序员如何进行代码开发，都有哪些开发步骤，明确后，梳理为以下业务流程：

根据步骤1，确定好了业务流程，分别按流程拆解，依据模型4W1H，即Who、When、Where、How、What， 某用户在某时间点、在某地方以某种方式完成了某个具体的事情， 定义事件及属性，形成埋点管理文档。

文档示例如下：

注意增加埋点版本号字段，以便后续数据维护。

将完成的埋点管理文档再次上会确认，同时开发考虑实现难度，并在规定上线时间内给出最小实现版本，按照V1.0.0版本必须实现、可快速实现、需调研实现、实现有难度在埋点文档标记维护， 确定埋点优先级 ，方便后续需求管理。

团队较小没有测试，只能产品上。开发自测完毕，产品根据业务流程按事件触发方式在数据库验证数据 有无收到 及 数据准确性 。

注意埋点客户端和服务端均需要 压测 。

如以上无误可以准备上线。

埋点管理文档再次完善实际埋了哪些点，及其上线版本号，便于后续数据维护。

上线后需每天定时验证数据正确性，检查有无异常值，如过低、过高数据、是否丢数据、时间值是否正确等等。检查这些异常值，需分析发生原因，排除是否为自身开发bug。

运营、业务同学可根据收集上的数据，进行业务维度数据分析，产生报表需求。我们可用积木、帆软等工具快速行程数据报表，供前期业务分析使用。

同时，也可验证我们埋点的数据准确性，影响boss、业务分析的重点bug快速上线，小版本迭代优化。

本次的数据收集主要应用在b端，达到了更好的辅助业务开展的效果，拿数据说话结果更加强有力。在c端，数据分析也是提升产品功能，提升转化率的利器。

通过实操的方式介绍数据埋点落地流程，希望和大家一起进步，

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