PC端数据埋点的设计思路，写一下自己的总结。
首先明确埋点的目的，埋点主要是为了（1）监控产品的核心指标。通过核心数据反映产品的宏观情况。（2）获取真实的用户行为，通过数据监控产品流程设计上是否有不合理的地方。（3）获取阶段内的数据变化，检验运营活动的效果。
在埋点时，就可以从这三个角度展开设计。
一、监控产品的核心指标
首先要想清楚，产品的核心数据指标是什么？如对于电商产品来说，就是有效订单数，客单价，平台流水等等。这些指标的优先级是怎么样的？这个就要根据公司的战略定位和现阶段目标来确定，如同样是电商产品，大宗商品可能会比较关注客单价核心客户数等，toC的电商产品可能会比较注重订单数。如处于不同融资阶段、拥有不同阶段战略规划的公司核心指标优先级也许又是不一样的。
产品核心指标一般包含：
1. 产品规模
1.1 用户数据。如新增用户、用户类型分布、活跃用户、沉默用户、启动次数、版本分析等。
1.2 业务数据。这个与具体业务有关，如问答社区的问题数，回答数，全网热度，浏览量；如对含交易平台的交易量，交易额，客单价，转化率，利润等。
2. 产品运营
2.1 流量数据。pv，uv，dau，mau，留存分析(次日留存，7日留存， 用户新鲜度), 流失分析（日周月、自然流失、回归流失），
2.2 渠道数据。渠道流量，渠道转换率，渠道评价，渠道时段详情，渠道质量（渠道活跃用户/渠道流量）等。
二、获取真实的用户行为
获取最真实的用户行为，调整产品侧重，通过数据监控产品流程设计上是否有不合理的地方。比如用户普遍在某个模块中停留时间较长，说明该功能对于用户来说是被真实需要的，对该模块的优化优先级可以提高，比如某流程在A环节的终止率跳出率非常高，那我们就知道A上存在问题。
1. 操作行为数据
1.1功能使用。如用户访问路径，用户点击分布，用户参与度（使用时长，使用频率，使用间隔）功能打开率，功能内具体组件使用率，功能使用时段，功能使用用户群等等。
1.2功能转化。通过记录事件相关页面的访问量，得出漏斗模型，监控转化率。登陆转化，注册转化，购物车转化，收藏转化，粉丝转化，用户跳出页面等。
2. 传播数据
如社会化分享（分享平台、分享页、分享人数、接收分享人数）
三、获取阶段内的数据变化，检验运营活动的效果。
埋点数据参考以上，只是范围上更针对运营活动的相关内容，时间维度上集中在活动开展期间。
四、其他
根据需要，还可以埋点监测其他数据，如终端数据，bug数据等。
移动端和PC端的区别主要在于载体和表现形式不同所带来的影响，注意区别这些差异在数据上带来的影响，如PC打开页面占用多个Tab，采用多会话和时间戳统计出来的Time on Page就会有本质的差异。
最后，埋点得到数据不过是把已客观存在的数据抽出来集中展示，想要从数据中获取能够对产品决策有用的信息，还是需要通过对数据进行综合，得到能揭示问题的数据指标（这里的数据不只仅限于埋点得到的数据），举个简单的例子，如想要查看这次运营活动的效果，其中一个关键的数据CAC（Customer Acquisition Cost），那么就需要统计出这次运营活动的投入成本（人工、市场投放、渠道费用等等），结合埋点得到的时段内用户增长数得到本次活动的CAC。
