埋点最大误区：忽略业务需求
行业差异性明显、企业实际需求不同，因此埋点方式也应有所不同。究竟该如何科学采集数据？要真正实现精细化运营，企业数据采集所采用的埋点方式不应“千企一面”，而应该“因企而异”。
无论是自建数据分析平台，还是采用第三方数据分析工具，梳理企业需求是第一步，随后按照企业需求完成事件和埋点方案的设计，这也正是我们为客户提供多维度数据分析的根基与前提。一般而言，以全埋点（无埋点）为典型代表的前端埋点方案，适合有以下需求的企业。
1、 处于运营初级阶段，产品功能相对简单
如阅读类、词典类工具性APP的企业客户，在其发展初期的产品运营阶段，产品功能较为基础，无明确业务数据、交易数据，仅通过UV、PV、点击量等基本指标分析即可满足需求。由于我们支持全埋点，SDK支持默认采集APP或者网页浏览页面、激活、启动等前端数据，这类客户可以基于此衡量用户留存以及活跃度。如图1，某广告客户了解用户渠道来源，并判断不同渠道和不同推广方式的投放效果
图 1 不同渠道和推广方式的效果分析
2、 需要分析与后端没有交互的前端行为
若运营人员工作需要判断前端界面设计是否合理，是必须采用前端埋点方案的。这也是后端代码埋点无法完全代替全埋点的原因。
除了支持“前端埋点”（全埋点）方式，我们为保证数据采集做到“大、全、细、时”，更推荐“后端埋点”：当前后端都可以实现数据采集时，应优先考虑后端（代码）埋点，尤其在各行业中有特殊业务需求的数据，更是强烈建议通过后端（代码）埋点方式采集。总的来说，后端（代码）埋点，或者“后端（代码）埋点+全埋点”方案，适合有以下需求的企业。
1、追求精细化运营，需要进行多维数据分析的企业
更多的企业有精细化运营的诉求，科学埋点为运营人员后续进行多维度分析提供保障。以某客户为例，《迷城物语》是玩心（上海）网络科技有限公司所研发游戏之一，首日即在各地区App Store和Google Play商店登顶并持续霸榜。其技术负责人马宗骥，在近日公开分享数据驱动游戏设计中介绍：在游戏领域想实现实现精准运营，进行多维数据分析应该优先考虑后端埋点，单纯依赖前端数据采集有许多弊端。
例如，有时玩家已经退出游戏，但是链接还在，则前端采集不准，此时PCU数据无法正确衡量服务器的负载情况、数据库的压力情况等，而通过后端代码埋点解决了这一问题。再如，他介绍：“NPC（非玩家控制角色）状态、副本状态、经济系统实时状态等统计类数据，这些是前端埋点无法统计到的，而在后端采集数据可根据实际情节灵活完成数据统计工作。”
如图2，数据分析平台帮助运营人员精准找到游戏流失点。在100～110级流失的玩家所操控的角色大多停留在“打怪”动作上，机械地打怪练级,玩家开始感觉枯燥甚至疲惫。找到这一“流失点”后，《迷城物语》运营人员可以适当调整该关卡的怪物数量，并增加新鲜因素，从而平衡游戏趣味性和玩家精力。
图2 《迷城物语》玩家“流失点”分析
2、包含用户资产数据、用户账户体系相关数据、风控辅助数据等重要业务数据的网站或APP的企业。
如电商客户、互联网金融包含用户认证身份信息、手机号码、充值账户信息等数据，前端数据无法进行深入分析。再如，在互联网金融企业，最大痛点莫过于揪出“羊毛党”了。“羊毛党”手里握着大量的代理IP、手机虚拟号。这一群体特征十分明显，通常是经过注册、领取福利、流失。这就需要运营人员从IP、设备信息、注册信息、活跃度等进行多维度分析。用户留存是互联网金融企业判断客户是否是“羊毛党”的方式之一。如图3，在神策分析平台上，一般用户完成新手项目（领取福利后），未进行第二次投资，则可能是“羊毛党”成员，在该平台上点击相关数字，人员明细会详细展示出来。
图3 “羊毛党”用户甄别——留存数据细查
3、对数据安全要求比较高的企业
从后端采集数据，例如采集后端的日志，实质上是将数据采集的传输与加密交给了产品本身，认为产品本身的后端数据是可信的。而后端采集数据到分析系统中则是通过内网进行传输，这个阶段不存在安全和隐私性问题。同时，内网传输基本不会因为网络原因丢失数据，所以传输的数据可以非常真实地反应用户行为在系统中的真实体现。基于后端采集此优势，我们目前提供了 Java、PHP、Python、Ruby 等后端语言的 SDK，以及
LogAgent、BatchImporter、FormatImporter等导入工具，支持在后端采集。
图4 适合“前端全埋点”的企业需求与适合“后端代码埋点”的企业需求
洋洋洒洒数千字，综上所属，笔者做出如下总结：
1、 数据驱动是第一生产力，数据采集非“大全细实”，数据驱动如“空中楼阁”；
2、 大数据时代≠无埋点时代。“无埋点”顶多个是个“万金油”，功能很多，应急抹一抹，想治病还是难。
3、 没有任何一种通用数据采集方式，是适合所有企业业务诉求的。根据行业领先企业实践来看，后端代码埋点才是距精细化运营最近的数据采集方式；
4、 不从行业特性、自身实际需求出发的数据采集方案，都是耍流氓。
