用户每促发一次事件需要记录的字段（具体还需要根据公司需要采集的数据而定）：
source; //来源 001-app 002-pclogined; //是否已经登录 1-是，0-否typeUser; //用户的类型 001-采购商 002-供应商userId; //用户的idcodePage; //页面对应的代码numEvent; //事件编号nameEvent; //事件名称codeEvent; //事件代码typeEvent; //事件类型timeEvent; //事件发生的时间purchaserId; //采购商idip; //作用是解析地址或识别客户province; //事件发生的省份city; //事件发生的城市os; //操作系统,android或iosmfrs; //生产厂商 如：华为，OPPO，苹果，VIVOtypeUnit; //设备型号 如：荣耀R10，OPPO R7，iphone X，VIVO X20versionSystem; //系统版本 如：android 5.0wifi; //是否使用wifi，1-是，0-否firstId; //一级idsecondId; //二级idfromPage; //上一页toPage; //下一页url; //parameter; //参数，同一事件可能包含多个参数property; //属性，与参数对应proJson; //KEY-VALUE对的JSON形式remark; //备注埋点记录的类型和规则
行为数据需要分析的内容
对于电商平台来说主要分析的点有：
1. 用户的注册路径：分析每个注册步奏的转化率，在转化率低的步骤分析原因，然后进行产品优化 。
2. 用户的购买路径： 首页-搜索-购物车-提交订单页-支付页，通过每个路径的转化率来分析用户在哪个阶段流失最严重，然后去分析用户流失的原因 。
例如：之前我们分析到用户在购物车到提交订单页流失得特别严重，后面经过分析得出商家设置的最近购买金额太高，导致用户达不到购买金额而提交不了订单 。后面我们和商家协商降低最低购买金额后，转化率提升了不少 。
3. 分析运营上线的营销活动的用户点击率、通过活动加入购物车购买的商品数量，从而去评判运营的活动质量 。
4. 分析哪些功能是用户经常使用的，哪些是不常用的，经常使用的功能我们要力争做到最好以提升核心竞争力 。
例如：通过数据分析，我们得出用户购买商品最常用的功能是搜索而很少会通过推荐或分类去加入购物车，因此我们花更大经历去优化搜索功能 。
三、用户分群分析 在数据分析中，我们需要将具有共同特性的用户分类管理，然后更具不同的类型采用一样的营销方式 。
我们会根据RFM模型来分类：
R（Recency）代表下单离当前的时间，距离越近代表客户约优质；F（Frequency）代表下单的频率，频率越高代表用户对我们平台约认可；M（Monetary）代表下单的金额，消费金额体现用户的消费潜力 。然后根据不同的指标然后给予打分 。例如：我们会将时间周期定为三个月（由于一般用户采购周期比较长，但是具体的时间需要根据行业的不同而不同），针对最近下单时间打分，距离当前时间在6天之内下过单的打5分，7到12天的打4分以次类推 。
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