產品經理的埋點事兒
最近網際網路圈內“養老”公司搜狗也開啟了裁員，這半年裁員的網際網路公司，大多因為虧損遲遲無法盈利，搜狗這樣一直盈利的公司也進入裁員的行列，身邊找工作的朋友普遍反饋坑難找，不得不說消費網際網路的紅利真的走到盡頭了。
這種大環境會促進企業提升內部效率和對外服務能力，不再什麼輪子都自己造，對於身處企業服務領域的PM來講，反而越來越被需要，迎來了發展機遇。網際網路紅利消退，並沒有阻礙社會數字化和資訊化程序，傳統行業和網際網路的邊界愈加模糊，資料驅動和精細化運營成為越來越多人們口中的關鍵詞。而任何資料決策和精細化運營的基礎都是首先有數，埋點是很多資料來源的基礎。
產品經理的流派
隨著這幾年今日頭條快速發展，產品經理也出現了出現了兩種流派：古典流派和使用者增長流派。
古典流派對產品經理的經驗和主觀依賴程度較高。小樂帝早年在搜狗實習時，當時的產品負責人在評審需求或UI稿時，可謂縱橫捭闔，特別強調論辯能力。一度小樂帝認為產品經理就是靠辯論和感覺來做產品的，但後來瞭解到其經過多年做瀏覽器的經驗和資料積累，才能做到如此灑脫自如。這也是傳統意義上，我們對產品經理工作的認知，成為最懂使用者需求和產品的人，才能做好產品經理。
今日頭條的崛起，也帶動了整個國內網際網路行業對資料的重視，A/B test、用資料說話、推薦策略等等，很多產品經理甚至不需要懂使用者需求，只是確定A比B方案資料表現好，就可以照此迭代。就像機器學習中的自學習，並不需要知道具體業務和行業知識，在輸入、輸出和目標函式之間，可以實現自迭代。產品經理冰冷的像機器，這也是很多人對頭條這家公司的看法，但頭條的策略至少在內容分發領域屢試不爽。
無論是古典派別還是使用者增長派的產品經理，在使用者紅利逐步消失和獲客成本逐步上升的大環境下，都不約而同更加關注資料，但資料收集埋點這個環節，卻是很多產品經理的噩夢。
產品經理埋點坑
產品經理不斷迭代更新產品，要做什麼，怎麼做，有沒有效果，產品經理起到很大的作用，但產品經理本身也是感性人，感性的語言譬如“我認為”、“我覺得”，是沒有說服力的，感性認知+資料支撐，就有非常強的說服力。因此產品經理在設計產品和功能時，不可避免的一項就是提出驗證功能有效的資料埋點，但提出資料埋點到最終能夠收集上資料仍需要歷經劫難。
小樂帝入行之初做網際網路資訊類產品，做某個需求為了後向驗證和後續迭代都會提出相應埋點需求。
需求提出之後，會有一個埋點評審，因為有些統計需求後端請求日誌或查資料庫可拿到，兩方面都取不到才會在客戶端埋點，這個溝通會上就會出現溝通理解問題，最終資料取不到。
好不容易進入開發環節了，由於工期緊任務重，而且埋點屬於產品經理和業務方關注的，對測試來講，精力會更加放在功能測試本身，這個環節導致漏埋和埋錯的問題。
終於盼著上線，等待1-2天檢視資料表現，請資料組同事跑數，資料組同學一方面造輪子，一方面給大老闆跑數，跑數排期一排排到了一兩週之後，終於跑出來，還發現資料異常或者沒數，也只能自認倒黴，下次補上。
產品經理需要花大量的時間在這種無效的工作上，整個業務的迭代決策週期也不可避免的被拉長許多。最終資料質量參差不齊，資料本身質量問題，把業務帶偏。
當時最開心的就是有些資料可以從第三方服務中獲取，譬如mi push後臺或者華為push後臺，一旦出了問題也可以以甲方的姿態，要求乙方儘快解決，而非要以乙方心態去請資料組儘快安排排期。
資料分析平臺
當時為了解決業務資料分析的問題，運營同學也做了一個指南針平臺，但是受限於業務人員認知並沒有能夠用得起來，同時產品可擴充套件和伸縮性也有限，無法適應不斷變化的資料需求。一個業務先後有N多個平臺提供資料，為了拼一個週報，需要折騰一兩個小時。
企業當然有建立資料平臺的需求，但是企業內部搭建資料倉庫、建立埋點體系、定義事件、多維度進行分析，需要人力、物力、財力、時間的大量投入，最終效果還不一定好，如果不是大公司人傻錢多，這樣的投入產出比並不高。這就是市面上，各類資料分析平臺提供的價值，包含產品+服務+諮詢，節省了大量時間精力，看似花錢了，但整體算下來還是省錢的，更何況大環境不好的情況下，活下來就是非常不錯的成就。
前些天全國兩會也出現了“新基建”這樣的名詞，就是在原有建樓、建高速、建高鐵基礎上，將整個社會的資料化、資訊化、智慧化基礎設施不斷完善和水平提升，而這個時期做大資料和人工智慧基礎設施的企業，拉長時間來看，也會迎來當年房地產的紅利。
未來已來，就在眼前。
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