数据中台实战（一）：以B2B电商亿订为例，谈谈产品经理视角下的数据埋点

笔者所在部门为数据中台，职责就是为公司搭建数据中台，支撑各产品线数据化运营，通过数据中台打通各条产品线的数据，更精准的为产业的上下游客户服务。本文以B2B电商产品亿订为实战，谈数据中台的数据埋点。刚入公司时，公司的数据埋点这块是和百度合作，用的百度移动统计。运营反馈百度的流量分析做的很强大，但是最大的问题是不能结合电商的业务数据，比如：只有坑位的流量数据却拿不到坑位的交易额、转化率（交易额/PV）这些数据，另外电商的主路径 访问>商品详情>商品列表>加购>下单>支付整个流程的转化率是取不到的。此时，就拉上我们的开发，叫上了亿订产品经理 数据中台是现代企业进行数据分析和决策支持的关键基础设施，它旨在整合各业务线的数据，提供统一的数据服务，以便更有效地支持业务运营。本文以B2B电商产品亿订为例，探讨了产品经理视角下如何实施数据埋点以解决实际业务问题。 在亿订的例子中，初期与百度移动统计的合作虽然提供了流量分析，但无法满足电商特有的业务需求，例如无法获取坑位交易额、转化率等关键指标，也无法追踪用户从访问到支付的全路径转化率。因此，团队需要自定义数据埋点方案，以实现更深入的业务洞察。 问题一关注的是电商主路径的转化率监控，这需要追踪每个步骤的独立用户数（UV）及转化率，以便及时发现转化率异常并分析原因。为实现这一目标，需要在关键页面（访问、商品列表、详情、加购、下单、支付）进行埋点，收集用户行为数据。 问题二强调定位具体转化率低的环节，这需要详细分析用户从不同入口进入的路径和各环节转化率，以找出瓶颈。 问题三提出了坑位转化率的计算，将PV与坑位交易额相结合，以评估坑位效果，这要求记录用户访问坑位的信息，以便计算性价比。 问题四涉及用户行为数据与交易数据的打通，以增强用户理解，如访问时间、访问商品、加购和购买行为，这需要更精细化的用户行为跟踪，而百度统计无法提供这些深度信息。 问题五关注用户留存情况，包括访问留存率和购买留存率，这是衡量平台用户粘性的关键指标，需要持续追踪用户后续行为。 为解决这些问题，数据中台团队选择了神策开源埋点SDK，这种解决方案支持H5、Android、iOS，并能私有化部署，确保数据安全性。通过SDK自动采集基础信息，如时间、地点、设备等，然后定义埋点接口，包括公共字段和业务特定事件。页面浏览数据的埋点确保了全路径的追踪，而触点事件采集则针对关键按钮点击进行记录，以便分析按钮点击次数和转化率。 数据中台的构建与数据埋点是提升业务效率和优化用户体验的重要手段。产品经理在这一过程中扮演着核心角色，需要密切配合开发团队，明确业务需求，设计合理的数据采集方案，以实现全面、准确的数据驱动决策。通过亿订的案例，我们可以看到数据中台的实践不仅需要技术选型的智慧，也需要深入理解业务流程，确保数据收集能够支持实际的业务需求和问题解决。