國內(nèi)比較普遍的第三方統(tǒng)計工具是友盟和talking data，在大多數(shù)的情況下這兩個差別不大，但是如果你的app是游戲或者需要用到互聯(lián)網(wǎng)金融的一些垂直細(xì)分統(tǒng)計，那么個人覺得talking data會更有競爭力一些。

問題一，其實這是個對于入門級產(chǎn)品的必備課程，通常在那個環(huán)節(jié)埋點可以轉(zhuǎn)化為——對于一個app核心指標(biāo)是什么？這些指標(biāo)的優(yōu)先級如何排序？

要回答這個問題，其實考察的又是一個產(chǎn)品的基本功，也就是產(chǎn)品定位與產(chǎn)品目標(biāo)的確定，以及這些目標(biāo)的拆解以及短期，中期，長期規(guī)劃以及相應(yīng)的具體roadmap，樓主問了通常情況，那么在此例舉一下相應(yīng)的業(yè)務(wù)拆解步驟，如下：

埋點的宏觀目標(biāo)是為了獲取數(shù)據(jù)指標(biāo)來整體上驗證產(chǎn)品的業(yè)務(wù)邏輯是否順暢，之前的一些基本假設(shè)是否成立？這時候涉及需要驗證的數(shù)據(jù)可能會涵蓋：產(chǎn)品方向&市場運營&商業(yè)邏輯（假設(shè)有）三大方面。

通過優(yōu)先級和深入度可以將指標(biāo)拆解為，核心指標(biāo)和相關(guān)衍生指標(biāo)。

有了橫縱兩條邏輯線條可見的一般性具體指標(biāo)如下圖：

當(dāng)然這只是草草列舉一般性的指標(biāo)，一般對于創(chuàng)業(yè)公司以及和你洽談的機(jī)構(gòu)VC，聊到核心指標(biāo)一般就知道你的產(chǎn)品的基本情況了。

當(dāng)然對于埋點的目標(biāo)不同可能還有這樣的情況，如新版本上線的用戶行為和功能效果數(shù)據(jù)回歸驗證（幾種場景）：

1.新功能是否得到用戶的使用與認(rèn)可？新版本增加的新功能，用戶點擊率怎樣？

2.用戶在核心使用路徑上是否順暢？又沒有因為交互體驗功能按鈕的設(shè)計而導(dǎo)致無效點擊增多？

3.市場運營效果的回歸？針對某個特別的日期進(jìn)行了產(chǎn)品內(nèi)的廣告banner推廣或者促銷，該活動的效果如何？

總而言之，埋點本身其實是對于自己所設(shè)計產(chǎn)品的一個可視化健康檢查，通過邏輯和數(shù)據(jù)，貫穿產(chǎn)品的整個生命周期，使產(chǎn)品逐步達(dá)到最佳狀態(tài)從而實現(xiàn)硅谷最近所謂的“growth hacker”的效果，使產(chǎn)品指數(shù)級增長。

如果說了這么多你覺得沒用，那么最后有一句萬能的，看病最簡單粗暴的就是“頭疼醫(yī)頭，腳疼醫(yī)腳”，產(chǎn)品哪里最牛逼最有用就最先搞那部分。