埋點最大誤區：忽略業務需求
行業差異性明顯、企業實際需求不同，因此埋點方式也應有所不同。究竟該如何科學采集數據？要真正實現精細化運營，企業數據采集所采用的埋點方式不應“千企一面”，而應該“因企而異”。
無論是自建數據分析平臺，還是采用第三方數據分析工具，梳理企業需求是第一步，隨后按照企業需求完成事件和埋點方案的設計，這也正是我們為客戶提供多維度數據分析的根基與前提。一般而言，以全埋點（無埋點）為典型代表的前端埋點方案，適合有以下需求的企業。
1、 處于運營初級階段，產品功能相對簡單
如閱讀類、詞典類工具性APP的企業客戶，在其發展初期的產品運營階段，產品功能較為基礎，無明確業務數據、交易數據，僅通過UV、PV、點擊量等基本指標分析即可滿足需求。由于我們支持全埋點，SDK支持默認采集APP或者網頁瀏覽頁面、激活、啟動等前端數據，這類客戶可以基于此衡量用戶留存以及活躍度。如圖1，某廣告客戶了解用戶渠道來源，并判斷不同渠道和不同推廣方式的投放效果
圖 1 不同渠道和推廣方式的效果分析
2、 需要分析與后端沒有交互的前端行為
若運營人員工作需要判斷前端界面設計是否合理，是必須采用前端埋點方案的。這也是后端代碼埋點無法完全代替全埋點的原因。
除了支持“前端埋點”（全埋點）方式，我們為保證數據采集做到“大、全、細、時”，更推薦“后端埋點”：當前后端都可以實現數據采集時，應優先考慮后端（代碼）埋點，尤其在各行業中有特殊業務需求的數據，更是強烈建議通過后端（代碼）埋點方式采集。總的來說，后端（代碼）埋點，或者“后端（代碼）埋點+全埋點”方案，適合有以下需求的企業。
1、追求精細化運營，需要進行多維數據分析的企業
更多的企業有精細化運營的訴求，科學埋點為運營人員后續進行多維度分析提供保障。以某客戶為例，《迷城物語》是玩心（上海）網絡科技有限公司所研發游戲之一，首日即在各地區App Store和Google Play商店登頂并持續霸榜。其技術負責人馬宗驥，在近日公開分享數據驅動游戲設計中介紹：在游戲領域想實現實現精準運營，進行多維數據分析應該優先考慮后端埋點，單純依賴前端數據采集有許多弊端。
例如，有時玩家已經退出游戲，但是鏈接還在，則前端采集不準，此時PCU數據無法正確衡量服務器的負載情況、數據庫的壓力情況等，而通過后端代碼埋點解決了這一問題。再如，他介紹：“NPC（非玩家控制角色）狀態、副本狀態、經濟系統實時狀態等統計類數據，這些是前端埋點無法統計到的，而在后端采集數據可根據實際情節靈活完成數據統計工作。”
如圖2，數據分析平臺幫助運營人員精準找到游戲流失點。在100～110級流失的玩家所操控的角色大多停留在“打怪”動作上，機械地打怪練級,玩家開始感覺枯燥甚至疲憊。找到這一“流失點”后，《迷城物語》運營人員可以適當調整該關卡的怪物數量，并增加新鮮因素，從而平衡游戲趣味性和玩家精力。
圖2 《迷城物語》玩家“流失點”分析
2、包含用戶資產數據、用戶賬戶體系相關數據、風控輔助數據等重要業務數據的網站或APP的企業。
如電商客戶、互聯網金融包含用戶認證身份信息、手機號碼、充值賬戶信息等數據，前端數據無法進行深入分析。再如，在互聯網金融企業，最大痛點莫過于揪出“羊毛黨”了。“羊毛黨”手里握著大量的代理IP、手機虛擬號。這一群體特征十分明顯，通常是經過注冊、領取福利、流失。這就需要運營人員從IP、設備信息、注冊信息、活躍度等進行多維度分析。用戶留存是互聯網金融企業判斷客戶是否是“羊毛黨”的方式之一。如圖3，在神策分析平臺上，一般用戶完成新手項目（領取福利后），未進行第二次投資，則可能是“羊毛黨”成員，在該平臺上點擊相關數字，人員明細會詳細展示出來。
圖3 “羊毛黨”用戶甄別——留存數據細查
3、對數據安全要求比較高的企業
從后端采集數據，例如采集后端的日志，實質上是將數據采集的傳輸與加密交給了產品本身，認為產品本身的后端數據是可信的。而后端采集數據到分析系統中則是通過內網進行傳輸，這個階段不存在安全和隱私性問題。同時，內網傳輸基本不會因為網絡原因丟失數據，所以傳輸的數據可以非常真實地反應用戶行為在系統中的真實體現?；诤蠖瞬杉藘瀯?，我們目前提供了 Java、PHP、Python、Ruby 等后端語言的 SDK，以及
LogAgent、BatchImporter、FormatImporter等導入工具，支持在后端采集。
圖4 適合“前端全埋點”的企業需求與適合“后端代碼埋點”的企業需求
洋洋灑灑數千字，綜上所屬，筆者做出如下總結：
1、 數據驅動是第一生產力，數據采集非“大全細實”，數據驅動如“空中樓閣”；
2、 大數據時代≠無埋點時代。“無埋點”頂多個是個“萬金油”，功能很多，應急抹一抹，想治病還是難。
3、 沒有任何一種通用數據采集方式，是適合所有企業業務訴求的。根據行業領先企業實踐來看，后端代碼埋點才是距精細化運營最近的數據采集方式；
4、 不從行業特性、自身實際需求出發的數據采集方案，都是耍流氓。
