国内比较普遍的第三方统计工具是友盟和talking data，在大多数的情况下这两个差别不大，但是如果你的app是游戏或者需要用到互联网金融的一些垂直细分统计，那么个人觉得talking data会更有竞争力一些。
问题一，其实这是个对于入门级产品的必备课程，通常在那个环节埋点可以转化为——对于一个app核心指标是什么？这些指标的优先级如何排序？
要回答这个问题，其实考察的又是一个产品的基本功，也就是产品定位与产品目标的确定，以及这些目标的拆解以及短期，中期，长期规划以及相应的具体roadmap，楼主问了通常情况，那么在此例举一下相应的业务拆解步骤，如下：
埋点的宏观目标是为了获取数据指标来整体上验证产品的业务逻辑是否顺畅，之前的一些基本假设是否成立？这时候涉及需要验证的数据可能会涵盖：产品方向&市场运营&商业逻辑（假设有）三大方面。
通过优先级和深入度可以将指标拆解为，核心指标和相关衍生指标。
有了横纵两条逻辑线条可见的一般性具体指标如下图：
当然这只是草草列举一般性的指标，一般对于创业公司以及和你洽谈的机构VC，聊到核心指标一般就知道你的产品的基本情况了。
当然对于埋点的目标不同可能还有这样的情况，如新版本上线的用户行为和功能效果数据回归验证（几种场景）：
1.新功能是否得到用户的使用与认可？新版本增加的新功能，用户点击率怎样？
2.用户在核心使用路径上是否顺畅？又没有因为交互体验功能按钮的设计而导致无效点击增多？
3.市场运营效果的回归？针对某个特别的日期进行了产品内的广告banner推广或者促销，该活动的效果如何？
总而言之，埋点本身其实是对于自己所设计产品的一个可视化健康检查，通过逻辑和数据，贯穿产品的整个生命周期，使产品逐步达到最佳状态从而实现硅谷最近所谓的“growth hacker”的效果，使产品指数级增长。
如果说了这么多你觉得没用，那么最后有一句万能的，看病最简单粗暴的就是“头疼医头，脚疼医脚”，产品哪里最牛逼最有用就最先搞那部分。
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