一、埋點是什么
所謂埋點就是在應用中特定的流程收集一些信息，用來跟蹤應用使用的狀況，后續用來進一步優化產品或給運營提供數據支撐，包括訪問數（Visits），訪客數（Visitor），停留時長（Time On Site），頁面瀏覽數（Page Views）和跳出率（Bounce Rate）。這樣的信息收集可以大致分為兩種：頁面統計（track this virtual page view），統計操作行為（track this button by an event）。
二、埋點的統計方式
現在埋點的主流方式有兩種：
第一種：自己公司研發在產品中注入代碼統計，並搭建起相應的后台查詢；
第二種：第三方統計工具，如友盟、神策、Talkingdata、GrowingIO等。
如果是產品早期，通常會使用第二種方式來采集數據，並直接使用第三方分析工具進行基本的分析。而對於那些對數據安全比較重視，業務又相對復雜的公司則通常是使用第一種方式采集數據，並搭建相應的數據產品實現其數據應用或是分析的訴求。
三、數據埋點的關鍵指標
無論是APP，H5還是小程序都會關注的指標，了解這些指標的計算方法的細微差異以及復雜性，換個角度來思考埋點的意義。【源自：精通Web Analytics 2.0】
1、訪問與訪客
訪問次數（Visits）與訪問人數（Vistors）是幾乎所有應用都需要統計的指標，這也是最基礎的指標。
對於應用的統計來說，經常看到的DAU，MAU，UV等指標都是指統計訪客（Vistors）。訪問（Visits）是指會話層，用戶打開應用花一段時間瀏覽又離開，從指標定義（訪問次數）來說這被稱之為統計會話（Session）數。
一次會話（Session 或 Visit）是打開應用的第一個請求（打開應用）和最后一個請求決定的。如果用戶打開應用然后放下手機或是離開電腦，並在接下來30分鍾內沒有任何動作，此次會話自動結束，通常也算作一次訪問或會話期（30分鍾是早起網頁版應用約定俗成的會話數定義，目前用戶停留在應用的時長變長，30分鍾的限定也可能隨之不同，總之是能代表一次用戶訪問的時長）。
在計算訪問人數（Vistors）時，埋點上報的數據是盡可能接近真實訪客的人數。對於有需要統計獨立訪客這個指標的場景，這里還是需要強調一下，訪問人數（Vistors）並不是真實獨立的人，因此收集數據時必須知道訪問人數雖然能夠很好的反映使用應用的真實訪問者的數量，但不等於使用應用的真實人數。（原因是，重復安裝的應用，或是手機參數被修改都會使得獨立訪客的指標收到影響。計算訪問人數的埋點都是依賴Cookie，用戶打開應用，應用都會在此人的終端創建一個獨立Cookie，Cookie會被保留，但還是難免會被用戶手動清理或是Cookie被禁用導致同一用戶使用應用Cookie不一致，所以獨立訪客只能高度接近於使用應用的真實人數。）
2、停留時長
停留時長用來衡量用戶在應用的某一個頁面或是一次訪問（會話）所停留的時間。
頁面停留時長，表示在每個頁面所花費的時間；例如：首頁就是進入首頁（10：00）到離開首頁進入下一個頁面(10:01)的時長，首頁停留時長計算為1分鍾。頁面A是2分鍾。停留時長的數據並不都是一定采集得到的，比如頁面B進入時間（10：03），離開出現異常或是退出時間沒有記錄，這時候計算就是0 （所以指標計算時需要了解埋點的狀況，剔除這樣的無效數據）。
應用的停留時長，表示一次訪問（會話）所停留的時間，計算起來就是所有頁面的訪問時長，同樣是上一個流程，應用的停留時長就是4分鍾。
3、跳出率
跳出率的計算方法現在在各個公司還是有很多種，最經常被使用的是：用戶只訪問了一個頁面所占的會話比例（原因是：假設這種場景，用戶來訪問了一個頁面就離開了，想想用戶使用的心里畫面應該是：打開應用，心想什么鬼，然后關閉應用甚至卸載了。這個場景多可怕，這也是為什么跳出率指標被如此關注）
跳出率可以分解到兩個層次：一是整個應用的跳出率，二是重點的着陸頁的跳出率，甚至是搜索關鍵詞的跳出率。跳出率的指標可操作性非常強，通過統計跳出率可以直接發現頁面的問題，發現關鍵詞的問題。
4、退出率
退出率是針對頁面的，這個指標的目標很簡單，就是在針對某個頁面有多少用戶離開了應用，主要用戶反映用戶從應用離開的情況。哪些頁面需要被改進最快的方式被發掘。（注意：退出率高不一定是壞事。例如：預測流程的最終節點的退出率就應該是高的）
5、轉化率
我們在產品上投入這么多，不就是為了衡量產出嗎？所以對於電商類應用，還有比轉化率更值得關注的指標嗎？轉化率的計算方法是某種產出除以獨立訪客或是訪問量，對於電商產品來說，就是提交訂單用戶數除以獨立訪客。
轉化率的計算看起來那么簡單，但卻是埋點中最貼近業務的數據收集。這也是最體現埋點技巧的指標，需要結合業務特點制定計算方法。提交訂單量/訪客數是最基本的轉化率，轉化率還可以分層次，指定用戶路徑的，如：完成某條路徑的提交訂單數/訪客數。
6、參與度
參與度並不是一個指標，而是一系列的指標的統稱，例如訪問深度，訪問頻次，針對電商的下單次數，針對內容服務商的播放次數以及用戶行為序列，這些都可以是衡量參與度的指標。之所以把參與度列為一個指標，是希望大家明白把指標結合業務，產生化學反應，活學活用去發現事物的本質。
四、埋點的內容
看完關鍵的這些指標后，其實埋點大致分為兩部分，一部分是統計應用頁面訪問情況，即頁面統計，隨頁面訪問動作發生時進行上報；另外一部分是統計應用內的操作行為，在頁面中操作時進行上報（例如：組件曝光時，組件點擊時，上滑，下滑時）。
為了統計到所需要的指標，應用中的所有頁面、事件都被唯一標記，用戶的信息、設備的信息、時間參數以及符合業務需要的參數具體內容被附加上報，這就是埋點。
參考資料：
（1） https://www.zhihu.com/question/36411025
（2） https://baike.baidu.com/item/%E5%9F%8B%E7%82%B9/20232533
（3） https://www.jianshu.com/p/a0ea0df0eedb
（4） https://www.eyeofcloud.com/4785.html
（5） https://www.sensorsdata.cn/blog/shu-ju-jie-ru-yu-mai-dian/