科技猎产品经理的埋点事儿
最近互联网圈内“养老”公司搜狗也开启了裁员，这半年裁员的互联网公司，大多因为亏损迟迟无法盈利，搜狗这样一直盈利的公司也进入裁员的行列，身边找工作的朋友普遍反馈坑难找，不得不说消费互联网的红利真的走到尽头了。
这种大环境会促进企业提升内部效率和对外服务能力，不再什么轮子都自己造，对于身处企业服务领域的PM来讲，反而越来越被需要，迎来了发展机遇。互联网红利消退，并没有阻碍社会数字化和信息化进程，传统行业和互联网的边界愈加模糊，数据驱动和精细化运营成为越来越多人们口中的关键词。而任何数据决策和精细化运营的基础都是首先有数，埋点是很多数据来源的基础。
产品经理的流派
随着这几年今日头条快速发展，产品经理也出现了出现了两种流派：古典流派和用户增长流派。
古典流派对产品经理的经验和主观依赖程度较高。小乐帝早年在搜狗实习时，当时的产品负责人在评审需求或UI稿时，可谓纵横捭阖，特别强调论辩能力。一度小乐帝认为产品经理就是靠辩论和感觉来做产品的，但后来了解到其经过多年做浏览器的经验和数据积累，才能做到如此洒脱自如。这也是传统意义上，我们对产品经理工作的认知，成为最懂用户需求和产品的人，才能做好产品经理。
今日头条的崛起，也带动了整个国内互联网行业对数据的重视，A/B test、用数据说话、推荐策略等等，很多产品经理甚至不需要懂用户需求，只是确定A比B方案数据表现好，就可以照此迭代。就像机器学习中的自学习，并不需要知道具体业务和行业知识，在输入、输出和目标函数之间，可以实现自迭代。产品经理冰冷的像机器，这也是很多人对头条这家公司的看法，但头条的策略至少在内容分发领域屡试不爽。
无论是古典派别还是用户增长派的产品经理，在用户红利逐步消失和获客成本逐步上升的大环境下，都不约而同更加关注数据，但数据收集埋点这个环节，却是很多产品经理的噩梦。
产品经理埋点坑
产品经理不断迭代更新产品，要做什么，怎么做，有没有效果，产品经理起到很大的作用，但产品经理本身也是感性人，感性的语言譬如“我认为”、“我觉得”，是没有说服力的，感性认知+数据支撑，就有非常强的说服力。因此产品经理在设计产品和功能时，不可避免的一项就是提出验证功能有效的数据埋点，但提出数据埋点到最终能够收集上数据仍需要历经劫难。
小乐帝入行之初做互联网资讯类产品，做某个需求为了后向验证和后续迭代都会提出相应埋点需求。
需求提出之后，会有一个埋点评审，因为有些统计需求后端请求日志或查数据库可拿到，两方面都取不到才会在客户端埋点，这个沟通会上就会出现沟通理解问题，最终数据取不到。
好不容易进入开发环节了，由于工期紧任务重，而且埋点属于产品经理和业务方关注的，对测试来讲，精力会更加放在功能测试本身，这个环节导致漏埋和埋错的问题。
终于盼着上线，等待1-2天查看数据表现，请数据组同事跑数，数据组同学一方面造轮子，一方面给大老板跑数，跑数排期一排排到了一两周之后，终于跑出来，还发现数据异常或者没数，也只能自认倒霉，下次补上。
产品经理需要花大量的时间在这种无效的工作上，整个业务的迭代决策周期也不可避免的被拉长许多。最终数据质量参差不齐，数据本身质量问题，把业务带偏。
当时最开心的就是有些数据可以从第三方服务中获取，譬如mi push后台或者华为push后台，一旦出了问题也可以以甲方的姿态，要求乙方尽快解决，而非要以乙方心态去请数据组尽快安排排期。
数据分析平台
当时为了解决业务数据分析的问题，运营同学也做了一个指南针平台，但是受限于业务人员认知并没有能够用得起来，同时产品可扩展和伸缩性也有限，无法适应不断变化的数据需求。一个业务先后有N多个平台提供数据，为了拼一个周报，需要折腾一两个小时。
企业当然有建立数据平台的需求，但是企业内部搭建数据仓库、建立埋点体系、定义事件、多维度进行分析，需要人力、物力、财力、时间的大量投入，最终效果还不一定好，如果不是大公司人傻钱多，这样的投入产出比并不高。这就是市面上，各类数据分析平台提供的价值，包含产品+服务+咨询，节省了大量时间精力，看似花钱了，但整体算下来还是省钱的，更何况大环境不好的情况下，活下来就是非常不错的成就。
前些天全国两会也出现了“新基建”这样的名词，就是在原有建楼、建高速、建高铁基础上，将整个社会的数据化、信息化、智能化基础设施不断完善和水平提升，而这个时期做大数据和人工智能基础设施的企业，拉长时间来看，也会迎来当年房地产的红利。
未来已来，就在眼前。
以上就是“产品经理的埋点事儿”的内容了，如果你还想了解其他相关内容，可以来 产品壹佰 官方网站获取更多内容。
这种大环境会促进企业提升内部效率和对外服务能力，不再什么轮子都自己造，对于身处企业服务领域的PM来讲，反而越来越被需要，迎来了发展机遇。互联网红利消退，并没有阻碍社会数字化和信息化进程，传统行业和互联网的边界愈加模糊，数据驱动和精细化运营成为越来越多人们口中的关键词。而任何数据决策和精细化运营的基础都是首先有数，埋点是很多数据来源的基础。
产品经理的流派
随着这几年今日头条快速发展，产品经理也出现了出现了两种流派：古典流派和用户增长流派。
古典流派对产品经理的经验和主观依赖程度较高。小乐帝早年在搜狗实习时，当时的产品负责人在评审需求或UI稿时，可谓纵横捭阖，特别强调论辩能力。一度小乐帝认为产品经理就是靠辩论和感觉来做产品的，但后来了解到其经过多年做浏览器的经验和数据积累，才能做到如此洒脱自如。这也是传统意义上，我们对产品经理工作的认知，成为最懂用户需求和产品的人，才能做好产品经理。
今日头条的崛起，也带动了整个国内互联网行业对数据的重视，A/B test、用数据说话、推荐策略等等，很多产品经理甚至不需要懂用户需求，只是确定A比B方案数据表现好，就可以照此迭代。就像机器学习中的自学习，并不需要知道具体业务和行业知识，在输入、输出和目标函数之间，可以实现自迭代。产品经理冰冷的像机器，这也是很多人对头条这家公司的看法，但头条的策略至少在内容分发领域屡试不爽。
无论是古典派别还是用户增长派的产品经理，在用户红利逐步消失和获客成本逐步上升的大环境下，都不约而同更加关注数据，但数据收集埋点这个环节，却是很多产品经理的噩梦。
产品经理埋点坑
产品经理不断迭代更新产品，要做什么，怎么做，有没有效果，产品经理起到很大的作用，但产品经理本身也是感性人，感性的语言譬如“我认为”、“我觉得”，是没有说服力的，感性认知+数据支撑，就有非常强的说服力。因此产品经理在设计产品和功能时，不可避免的一项就是提出验证功能有效的数据埋点，但提出数据埋点到最终能够收集上数据仍需要历经劫难。
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好不容易进入开发环节了，由于工期紧任务重，而且埋点属于产品经理和业务方关注的，对测试来讲，精力会更加放在功能测试本身，这个环节导致漏埋和埋错的问题。
终于盼着上线，等待1-2天查看数据表现，请数据组同事跑数，数据组同学一方面造轮子，一方面给大老板跑数，跑数排期一排排到了一两周之后，终于跑出来，还发现数据异常或者没数，也只能自认倒霉，下次补上。
产品经理需要花大量的时间在这种无效的工作上，整个业务的迭代决策周期也不可避免的被拉长许多。最终数据质量参差不齐，数据本身质量问题，把业务带偏。
当时最开心的就是有些数据可以从第三方服务中获取，譬如mi push后台或者华为push后台，一旦出了问题也可以以甲方的姿态，要求乙方尽快解决，而非要以乙方心态去请数据组尽快安排排期。
数据分析平台
当时为了解决业务数据分析的问题，运营同学也做了一个指南针平台，但是受限于业务人员认知并没有能够用得起来，同时产品可扩展和伸缩性也有限，无法适应不断变化的数据需求。一个业务先后有N多个平台提供数据，为了拼一个周报，需要折腾一两个小时。
企业当然有建立数据平台的需求，但是企业内部搭建数据仓库、建立埋点体系、定义事件、多维度进行分析，需要人力、物力、财力、时间的大量投入，最终效果还不一定好，如果不是大公司人傻钱多，这样的投入产出比并不高。这就是市面上，各类数据分析平台提供的价值，包含产品+服务+咨询，节省了大量时间精力，看似花钱了，但整体算下来还是省钱的，更何况大环境不好的情况下，活下来就是非常不错的成就。
前些天全国两会也出现了“新基建”这样的名词，就是在原有建楼、建高速、建高铁基础上，将整个社会的数据化、信息化、智能化基础设施不断完善和水平提升，而这个时期做大数据和人工智能基础设施的企业，拉长时间来看，也会迎来当年房地产的红利。
未来已来，就在眼前。
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