梨花教育缴费8800 数据采集与埋点

数据驱动的本质是数据驱动增长，过去更多的是关注订单量、营收等宏观的业绩经营指标，数据化运营从宏观到微观，开始关注用户从认知产品到最终完成一次业务流程的全过程行为洞察，而这个过程中，埋点是数据价值的起点，数据产品是以数据为原材料，做用户行为分析或者可视化分析类的数据产品，作为数据产品经理，需要把埋点数据规范化的管理起来，否则没有埋点采集数据，就是巧妇难为无米之炊，设计出来的产品方案再完美，交互再丝滑，却没有数据。

所以，必须掌握如何推动业务产品与研发选择既合适又高效的埋点方法，并且建立统一的规范和流程，管控埋点数据质量。

1. 常见的埋点方案对比与选型建议

2. 明确权责，建立高效的埋点协同工作流程

在敏捷的工作理论中，80%的问题都是流程问题，可以通过规范化的流程去规避和解决，过去经历很多关于埋点的坑点，漏埋错埋权责不清。

虽然埋点的实施方是业务研发，数据的使用方是业务产品和运营，但是最终负责出数据的是数据产品与数据部门，虽然可以一句“业务没埋点，我也没办法”把锅甩出去，但是如果都没数据可用，何谈驱动赋能，那数据团队也可以解散了。

一言以蔽之，数据产品要扛起埋点规范制定的责任，协同各方建立标准，最终可以把标准融入埋点管理系统，流程化、自动化。