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在CDP交付階段，行為事件規(guī)劃這一環(huán)節(jié)是不能忽略的環(huán)節(jié)，而事件又可以分為兩種類型，一種是元事件，可通過埋點獲取，另一種是虛擬事件。這篇文章里，作者就進行了解讀和分享，一起來看。

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行為事件

行為事件分為離線和實時，多數(shù)行為事件是實時的，因為需要通過實時數(shù)據(jù)進行分析和營銷。行為事件多數(shù)來源于應用，包含APP、小程序、H5等，其次來源于業(yè)務系統(tǒng)，客戶到店，試駕無法通過埋點所能獲取的客戶行為，最后就是來源于第三方的，包含公眾號、抖音、快手等交互事件。

數(shù)據(jù)埋點是一種數(shù)據(jù)采集方法，主要采集用戶在網(wǎng)站、APP、小程序等應用端的使用情況、行為習慣等。

事件分為兩種類型，一種是元事件通過埋點獲取，另一種是虛擬事件，通過規(guī)則或算法組合多個元事件及篩選條件所構(gòu)成的事件。

1. 元事件——代碼埋點

代碼埋點分為前端埋點和后端埋點，均是通過每次事件或數(shù)據(jù)發(fā)生進行點對點的代碼添加進行埋點上報。

前后端埋點是可以共存的，但盡量不要重復，前端埋了后端就不用埋點了，相對來說前端埋點會多些，后端埋點至針對于數(shù)據(jù)傳輸且要額外不足寫前端無法提供數(shù)據(jù)才使用后端埋點，可以企業(yè)自埋點，也可以通過三方SDK進行埋點，優(yōu)點就是足夠靈活。配場景精準度高，缺點就是開發(fā)成本高每個事件都需要加入埋點代碼，對于APP來講每次更新需要額外發(fā)版。

代碼埋點出現(xiàn)的時間很早了，在 Google Analytics 年代，就已經(jīng)出現(xiàn)了類似的方案了。目前，國內(nèi)的主要第三方數(shù)據(jù)分析服務商，如百度統(tǒng)計、友盟、TalkingData 等都提供了這一方案。Sensors Analytics 也一樣提供了** iOS、Android、Web** 等主流平臺的代碼埋點方案。

它的技術原理也很簡單，在APP或者界面初始化的時候，初始化第三方數(shù)據(jù)分析服務商的SDK（Software Development Kit），然后在某個事件發(fā)生時就調(diào)用SDK里面相應的數(shù)據(jù)發(fā)送接口發(fā)送數(shù)據(jù)。

例如，我們想統(tǒng)計APP里面某個按鈕的點擊次數(shù)，則在APP的某個按鈕被點擊時，可以在這個按鈕對應的 OnClick 函數(shù)里面調(diào)用SDK提供的數(shù)據(jù)發(fā)送接口來發(fā)送數(shù)據(jù)。

2. 元事件——可視化埋點

通過設備連接數(shù)據(jù)接入管理界面，對可交互的頁面元素，直接在界面上進行操作實現(xiàn)數(shù)據(jù)埋點，這種方式自研不合適一般直接采購第三方，可視化埋點和無埋點非常相似，兩者的區(qū)別在于：可視化埋點先通過界面配置哪些控件的操作數(shù)據(jù)需要收集，而無埋點則是先盡可能收集所有的控件的操作數(shù)據(jù)，然后再通過界面配置哪些數(shù)據(jù)需要在系統(tǒng)里面進行分析。

可視化埋點優(yōu)點：方便產(chǎn)品和運營直接在頁面上進行圈選所需的部分。

可視化埋點缺點：可視化埋點能夠覆蓋的功能有限，只能采集到用戶肉眼可見的數(shù)據(jù)。

3. 元事件——無埋點

無埋點無差別地記錄用戶在前端頁面上的行為，對應的英文是Codeless Tracking。無埋點并不是說不要添加代碼，而是不需要開發(fā)人員添加額外代碼。無論是埋點的方法，還是不埋點的方法，都必須要添加基礎代碼。

無埋點優(yōu)點：

1. 技術成本低，對用戶非常友好，不需要重新部署，配置完成就可以生效；
2. 數(shù)據(jù)可以“回溯”。

無埋點缺點：

1. 上報的數(shù)據(jù)量比埋點大很多，里面可能很多是沒有價值的數(shù)據(jù)；
2. 不能靈活地自定義屬性；
3. 傳輸時效性和數(shù)據(jù)可靠性欠佳；
4. 由于所有的控件事件都全部搜集，會給服務器和網(wǎng)絡傳輸帶來更大的負載。

企業(yè)一般都會采用混合埋點，無埋點或可視化埋點，然后通過代碼埋點補全不足。

總體來說，無埋點和可視化埋點更側(cè)重結(jié)果的展現(xiàn)，對過程追溯少，更適合產(chǎn)品經(jīng)理分析基礎的產(chǎn)品功能流暢度、用戶體驗、產(chǎn)品路徑設置等。代碼埋點和后端埋點，不僅能展現(xiàn)結(jié)果，也會記錄用戶行為過程，支持深度的行為分析和偏好洞察，還可將行為數(shù)據(jù)與業(yè)務數(shù)據(jù)打通，適合產(chǎn)品和運營人員深度使用。

無論采用哪種埋點方式，都應該根據(jù)業(yè)務場景和產(chǎn)品階段，梳理和構(gòu)建數(shù)據(jù)分析體系。埋點規(guī)劃混亂、數(shù)據(jù)采集無序、數(shù)據(jù)分析斷層，最終將會讓企業(yè)陷入“有數(shù)據(jù)而無價值”的境地。

4. 虛擬事件

組合多個元事件及其篩選條件構(gòu)成虛擬事件，虛擬事件中任一元事件被觸發(fā)即視為該虛擬事件被觸發(fā)。

可以將多個意義相近的事件組成虛擬事件，比如將產(chǎn)品中主要行為的元事件組成的虛擬事件“核心行為”，可將其應用于留存、漏斗等分析模型中。

適用于以下典型場景：

1. 分析新用戶：App 啟動和頁面瀏覽的新用戶，用虛擬事件進行合并分析.
2. 分析多個元事件組合：分析多個元事件組合后的事件分析，例如虛擬事件【深度使用】一天進入APP3次且每次瀏覽超過5個頁面。