伴随汽车行业智能化、数字化的演进，车企和用户的触点也从传统的官网、H5、小程序发展到车机、APP，甚至手表。同时，触点端承载的业务也更多元、场景更复杂。为了进一步实现用户体验优化、业务场景的深化运营、强化与用户的及时互动，需要以用户行为数据为抓手，挖掘出更深层次的数据价值。因此，车企对埋点数据的重视程度及需求都在剧增。

　　车企埋点之痛

　　如今，绝大多数车企都投入了很多资源做埋点。但在整个链路中，不同阶段、不同角色仍面临很多痛点，最终导致埋点数据价值折损。下面就让我们来听听埋点链路中核心角色的不同声音。

　　业务人员：“业务场景分析时，经常遇到要么分析指标对应的埋点找不到。好不容易找到分析维度也不够，甚至好不容易盼到需求上线后，发现口径不对甚至看不到数，更谈不上什么业务价值了。”

　　运营人员：“我要分析这波活动吸引来的粉丝以及对比整个流程不同人群的转化效果，再看看这次活动后对用户留存的影响。但用户路径、人群效果对比、日/周留存分析每次人工计算都好麻烦。”

　　业务PO：“同一业务板块的分析需求可能涉及多端，同时需要管理多端的埋点需求提报，版本迭代一多，历史埋点口径对不对，可不可用无迹可寻？只能当新的需求重新提，等排期……”

　　Digital/PM：“同一点位不同业务都提相似需求，如何兼顾已有埋点的复用和拓展、新埋点的统一规范？如何降低平台资源的无效消耗？如何最终提高埋点资产的有效性和数据价值？真没有想象的容易。”

　　开发人员：“又来了新需求，又说埋点数据不对，又说埋错、漏埋，这周我还要上线精品商城、迭代充电地图、还有上周车控功能的埋点需求……耐心等待吧，我在努力coding。”

　　测试人员：“总面临一会数据不对、一会错埋、漏埋等问题，代码校验及测试真是一遍又一遍……测试成本真是高，如果有一个实时校验的工具就好啦，那我不要太开心。”

　　听到这些声音，你是否也感同身受？看似简单的埋点，却因为生产链路长、涉及角色多、设计不规范、分析工具难使用等原因，造成管理成本高、数据质量差、业务利用率低甚至无用等业务价值折损现象。

　　车企如何通过埋点赋能业务价值转化？

　　从“采数-管数-用数”各个环节会造成数据价值折损的点出发，火山引擎提出埋点整个链路的解决方案，强调埋点数据双闭环，匹配车企组织和埋点流程的4+5规范。助力车企以埋点数据质量为前提，埋点流程规范管理为核心，挖掘业务场景价值为目标，做好埋点数据的价值挖掘。

　　埋点整个链路的解决方案

　　采数环节：包括统一采集的SDK、统一埋点规范和统一ID的映射与打通，从需求提包、技术实现手段、采数源头方面，做好埋点全链路“统一”的基础保障。注意统一的技术标准、业务视角的需求拆解及管理、埋点方案设计抽象性与复用性的平衡。

　　管数环节：包括埋点工作流程的规范建设、明确埋点流程中核心4个角色+5个阶段的权责划分、重视方案的联合评审及实时验证，实现埋点资产线上化的统一管理及追踪，包括但不限于：埋点定义、责任人、版本记录等的查询及埋点资产的复用。最终实现提高埋点数据质量及确保资源有效利用的“双赢”。

　　用数环节：从不同触点端承载的业务场景出发，构建覆盖“看车-购车-用车-车生活”等多场景的主题分析模版。包括但不限于：APP、车机、小程序等用户基础数据监测；会员转化、留资预约试驾、活动报名、增值服务购买等业务场景偏好分析；OTA升级、电能补给、车控功能、充电地图等产品功能优化迭代。通过不同业务场景模版，可快速实现指标体系、埋点方案的复用及拓展，实现销售、市场、用户运营、充电、用户服务、全新业务等多领域的业务支持。

　　综上来看，只有综合考虑数据使用者、管理者、埋点需求方和实施方多方的协同，解决“采数-管数-用数”整个链路各个角色的核心痛点，才有可能进一步挖掘出埋点数据的价值。

　　抖音同款埋点工具的核心能力优势

　　火山引擎现将抖音同款埋点工具ByteIO+Finder提供一站式的埋点数据价值挖掘工具，将整个埋点流程平台化、线上化，提供贯穿埋点采集、埋点管理、数据整合、埋点分析应用及数据对外开放的平台能力。

　　一站式覆盖埋点数据全链路的平台能力

　　埋点数据采集——跨端采集工具及技术

　　火山引擎提供客户端覆盖Android、IOS、小程序、JS的多种SDK，服务端SDK，API等导入工具满足车机、APP、小程序、语音唤起等数据的采集及导入；支持全埋点、可视化埋点、代码埋点、API/日志导入等多种数据采集方式，满足多触点端、不同技术架构设计的数据采集。埋点采集只是实现数据分析、业务价值挖掘的技术手段或工具，结合分析目标后究竟该采集哪些数据，埋点方案的设计才是重中之重。

　　埋点统一规范管理——将埋点管理平台化、线上化

　　火山引擎提供了埋点需求管控、埋点资产目录、数据校验评审和埋点资产管理四大核心能力，覆盖“埋点需求提报-埋点设计-埋点实时验证-需求上线-埋点资产管理”整个埋点生命周期的管理。

　　埋点需求提报：基于业务PO需求的埋点拆解，在需求内描述对应的业务场景，拆解你想要追踪的埋点事件和属性，开发、QA、DA可据此进行业务场景需求理解，需求评审。

　　埋点设计：支持DA在线按场景/页面模块来填写埋点的属性内容。支持场景化的标签管理，支持埋点填写多个标签将埋点按照功能模块分类。开发同学可据此进行开发，QA可据此进行测试，最后进行上线使用。

　　埋点验证：系统会协助开发、QA根据需求中的验证规则自动校验，进行快速的验证，还可以一键生成对应的验证报告。

　　需求上线：基于需求的埋点上线，提供直接上线和同事审核等多种上线流程。

　　除此外，埋点资产管理核心提供了埋点资产目录，便于线上、平台层面实现：

　　埋点查询：通过基于场景描述的埋点列表（场景是一个业务达成共识、可理解的页面/模块等）；

　　属性管理：实现属性的管理规范（一个业务的属性是规范的，标准的。同名属性不允许有不同的类型和描述）；

　　埋点下线/禁用：实现埋点状态管理，不需要的埋点可以下线。

　　基于此最终可实现埋点资产的统一管理，能够定期盘点埋点资产数量，以及其中的有效资产数量。

　　统一数据应用场景支持——产品预置分析模型与场景模版

　　产品预置汽车行业场景模版，包含指标体系及埋点方案设计，实现“三步开箱即用”。即选择场景模版一键下载埋点方案、配置事件mapping逻辑、场景指标分析与报表订阅。

　　预置多触点端汽车行业场景分析模版

　　除场景模版外，预置的分析模型包括了路径分析、转化分析、留存分析、LTV、归因分析、热力图等，能够支持数据使用者通过简单的“拖拉拽”实现宏不同群体洞察的宏观分析，实现用户的微观行为细查。

　　产品预置的分析模型

　　数据安全及开放能力

　　数据开放体系支持进行数据查询、数据二次开发，以支撑更广泛的数据应用，更好的发挥数据价值。