（参考《产品增长力》中的6.2.1小节）

有三套埋点策略供你参考：

1、业务环节埋点

业务环节埋点是最简单也是最容易想到的，比如你说的用户访问、PV/UV、激活、转化、留存等等，这些都是业务流程中的环节。但业务环节都是整体的，只能发现宏观的问题，不容易将问题定位到具体的问题环节。

2、运营环节埋点

运营环节埋点就相对具体一点了。比如我们就看留存和转化。按照渠道拆分，可以拆分为渠道访问量、渠道转化率、渠道留存率等。那么每个子渠道的留存决定了整个大渠道的留存。按照时间拆分，可以拆分为日/周/月访问、日/周/月转化、日/周/月留存等。那么各天的留存决定了周留存、周留存决定了月留存。也就是说，当我们对于整体留存不满意的时候，可以从渠道拆分去看各个子渠道的留存，也可以从时间拆分看不同时间周期的留存。依次发现问题。

3、绩效环节埋点

这一环很重要，但往往被打散到其他分析中，无法看到全局情况。比如我们的KPI就是ROI。从微信公众号来的用户ROI很高，从搜索引擎来的用户ROI就可能很低；上个月新注册的用户ROI很高，本月的新用户可能就突然掉下去了。绩效与我们的职场高度相关的，理应成为分析的第一切入点。

产品什么类型？公司对产品偏重那些数据？

不同产品对数据的细分要求会不大一直样，如人人、淘宝、应用宝、某游戏等不同产品业务核心不同，数据指标也会有差距。

产品阶段或公司战略等因素，对同类产品偏重的数据也会不同。

数据有宏观也有微观，比如人人每日活跃宏观数据，每篇文章阅读微观数据，日常实时监控往往偏重宏观，数据分析上会仔细查看微观，宏观出现异常时从业务层以及微观数据上找原因。

数据分析上用的比较多的模型是AARRR模型(获客、活跃、留存、收入、传播)，你可以根据自家产品业务以及流程来制定，进行监控。

上面是日常监控，你的新版本监控。首先新版本目的是什么？是想宏观上提升活跃呢还是留存还是收入，或者微观上提升某一功能交互？你确定了这些再执行监控数据，去查看分析。

首先要理清自己的产品属于具体的那种类型，不同类型的产品参考的指标也是不同的，比如一个电商型的产品肯定跟一个社区型的产品参考的指标不一样，要有针对性的去分析，简单举一些例子：

流量类指标：总PV、平均浏览页面数、平均访问时长、流量各渠道来源占比、跳出率、退出率

文章类、资讯类指标：浏览量最高/低的文章/栏目、每日发表的文章数、文章流量的时间分布、日用户评论数

用户类指标：日总UV（每日独立访客数）、注册用户数、新用户占比、次日留存率、周留存率、日活月活

商业类指标：日广告点击次数

当然，如果你的这个版本有某些不确定效果的功能点，也可以提前在开发阶段进行数据埋点，上线后针对监控下埋点的数据情况，从而进一步分析下一版本的迭代选择

1.版本更新的目的，为啥上线的，优先监控啥指标

2.新版本上线后是否有影响老版本，尤其是围绕ltv的相关数据

3.未知bug预警

其实这还是要看你自己的产品是什么类型的产品

常规的指标有：日总UV（每日独立访客数）、注册用户数、新用户占比、次日留存率、周留存率、日活月活、订单金额、客单价、产品sku数、评论数、停留时间、等等。而且指标不是越多越好的。指标越少越好

好多指标