2018如期而至，春季校招马上来啦！莘莘学子们前赴后继的竞争着互联网大厂的offer，最火的莫过于『产品经理』岗位。某位朋友参加了『某厂』的产品岗位校招，遇到下面这道真题，希望『交互设计小厨房』的厨子们能给与指导，以下是题目：

“请设计一个数据系统实现对App端用户行为的跟踪，具体描述系统覆盖的用户使用行为（例如，列表访问）和数据同步机制，并列举基于此跟踪系统的一个典型应用。”

来自Hozin的解答：

来，先审题啦，要明白【统计】和【分析】是两件事！

1.0【统计部分】

1.1仅是【移动app端】，谢天谢地，思考维度减少了很多很多啊，无非…

1.1.1系统维度【iOS】【安卓】

1.1.2版本维度（非强制更新，存在版本共存问题

1.1.3附加硬件厂商，屏幕信息，网络情况等

1.2【行为追踪】，可能暗含了一个设备维度

1.2.1安装app但未登录用户轨迹（暂时无法识别，但是一旦登录，就要归并到用户维度或者设备维度）

1.2.2已登录用户又要区分新老用户，活跃与非活跃，用户来源，沉寂用户被召唤情况，地区，关联社交，好友关系

1.2.3多端用户与多设备用户 混用设备，同一个用户多个设备，情况其实比较复杂

1.3【使用行为】，这个就简单了哈哈

1.3.1哪个用户

1.3.2何时

1.3.3做了何种操作（进入也算）

1.3.4操作所属类型及埋点编号

1.3.5上一个操作的信息

1.3.6本次与上次的时间间隔

1.3.7数据变更记录（结果反馈） 一系列埋点组成【行为】

1.4【例如，列表访问】哈哈，这个有点不一样，上面都是常规的【使用统计】是第三方工具都有点，而列表访问是【业务统计】了，是某厂特有的啦。

1.4.1业务群维度，机票，酒店，门票…

1.4.2类目维度，比如旅游目的地，餐饮娱乐类型等

1.4.3【SKU/POI】维度 1.4.4供应商与价格

1.4.5促销与营销行为

1.5【数据同步机制】，说实话这个地方没看懂，我理解是统计数据同步问题吧？

1.5.1静态与实时数据，实时不可能，成本太高，通常都是把前一天24时之前作为截止，归入静态数据，当天是动态数据。动态数据只提供记录值，不提供环比与同比分析（分析了也没意义啊）

1.5.2切片步长，精确到天？小时？分钟？还是秒？不同业务需求不一样啊 好，以上只是【统计】，仅仅是为后续分析准备了材料而已。

2.0【统计部分】

哎呀，这个需要运营提需求，才能有具体的转化漏斗分层，不能乱猜，不能做大而全啊。

举个例子：

切片：

9月10日

端：iOS+安卓

用户：被促销唤醒的沉寂用户

行为：停留在泰国清迈POI专属界面

分析统计，按列表排名前三位item分别统计

1.item点击

2.点击进去的停留

3.进入之后的跳出和退出

4.进入之后的购买转化

结合统计分析

1.排序对购买的影响

2.价格对购买的影响

3.优惠对购买的影响

4.旅行社对购买的影响

以上数据只是一个切片，切片之间可以环比和同比，不断用运营手段优化POI运营和价格优惠策略。

根据以上数据切片，进行不同版本之间比对，为修改产品提供数据支撑与效果验证（AB测试）

哈哈哈，冰山一角吧！Hozin觉得出题者也是个萌新，做统计分析系统的经验还很稚嫩。

来自Xuezh的吐槽：

校招题这么难…没相关经验根本没法答。也不太能验证一个应届生的产品素养，而且题目逻辑难道没有问题吗？难道不是有先有具体需求再做设计，而要先设计一个半吊子系统然后硬塞应用？

佯装安抚的Hozin：

题目还可以的，毕竟有个线上的app正在运行，算是靶子……

来自Xuezh的解答：

说是冰山一角，Hozin答得已经比较全了，但是因为太全（毕竟有包袱）恐怕有些同学抓不到重点，也来说说我的理解 。

包括但不限于题中所说某厂的App端 ，只谈数据的采集，不谈分析 。并且，我说的是我现阶段的理解，我实在不知道作为应届生要如何处理这一道校招题。

1 需求篇【所谓典型应用】

首先，建议所有的产品经理，即便是后台产品，也不要只做系统设计，这个题目的思维可以是部门经理的，可以是开发架构师的，产品经理一定不要有这种思维，如果你的直属领导刚好是以上的角色，并给你这样的逻辑，切记不要直接考虑怎么做，要先考虑为什么做，目标又是什么，也就是要把逻辑转化为先了解业务背景和需求。

通常数据分析的需求大多来自于运营，【站在产品经理的角度】要把数据系统说清楚，就一定要搞清楚运营的业务情况。应该也有部分需求来自于运维，这里不懂，所以暂时只谈线上的 数据化运营。

1）外部运营，也叫渠道运营sns营销类型不正确的是，以广告为主

目标：将游客引入网站并完成注册/ 引入App下载

类型：搜索竞价、广告联盟、地方门户、EDM、BD等。

需求：

a 既然是广告，目标就是要精准投放，需要通过用户行为分析来确定用户画像

b 检验广告质量（虽然广告平台多有数据，但你懂的），通过URL埋点或APP包埋点了解用户来源

2）商品运营（包括酒店、机票、景点门票、周边产品等）

目标：卖更多的东西出去

类型：类目运营、专题运营（包括秒杀、团购等活动，以及每个业务应该都有各自特殊的运营方式sns营销类型不正确的是，比如礼品业务有节日运营、旅游业务可能有景点运营等）

需求：

a 检验运营质量（优化后再次检验，AB test），当然，支付订单量永远是第一标准，但支付这一点并不能管中窥豹，需要各种行为数据来补充分析，比如访问次数、停留时长、收藏次数、分享次数、加入购物车次数等；

b 推荐系统，a中所说实际上是根据某个主题人为推荐，这里就是系统推荐，推荐系统所依赖还是行为数据。

3）社区运营，没接触过，在行为数据上来说应该和商品运营类似，只不过最后的分析模型不同。

4）用户运营（包括不限于 CRM）

目标：增加黏性，顺便再卖点东西出去。

类型：会员体系（积分系统、等级系统、排名系统）、EDM（外部运营中的EDM是把游客转为会员，这里的EDM是活了促活），以及CRM中其他内容。

需求：

a 本身积分体系的积分大抵是根据用户行为来的，但是这里和量化分析关系不大；

b 促活的EDM为了实现精准营销则强依赖用户行为（为啥要精准营销呢，你从来想象不到发邮件会这么贵……）

5）提升效率，话说做生意要开源节流

前面几种的目的都是为了卖东西，也就是开源，还有一种情况就是节流，可能没卖出去更多，但是以前需要2个人做的事情，通过了数据分析结果（或者某个算法衍生出的某个工具），现在只需要1个人做了。

需求总结：通过用户行为的量化数据，做到精准营销【衡量运营做得好不好，分析出怎么做得更好】

这里不具体写分析，只着

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