项目背景
豆瓣在个人页面加入了「书影音档案」功能，用来展现丰富的个人阅读观影历史，方便对外分享。试图通过这样的功能，让用户对在豆瓣留下的痕迹拥有资产感，更不易流失。同时也希望通过此，刺激更多用户补标更多的电影、书籍、音乐，产生更多的数据。
这个功能主要关注的指标有：分享率，回访率，补录资料率。其中核心事件的意义如下：
分享：用户将自己的「书影音档案」分享给外界。
回访：用户从自己的「书影音档案」中，重新进入「读过/看过/听过」的「某本书/某部电影/某张唱片」的详情页。
补标资料：用户手动补标图书、电影、音乐等资料。
任务
围绕 分享率，回访率，补标资料率 这几个指标，为这个功能设计一套数据需求文档，并完成 DRD。
功能描述
一、上线【书影音档案】功能目的
1.获取新用户：展现丰富的个人阅读观影历史，方便对外分享
2.增加用户粘性：让用户对在豆瓣留下的痕迹拥有资产感，更不易流失
3.获取用户数据：刺激更多用户补标更多的电影、书籍、音乐，产生更多的数据
二、关注指标
1.分享
用户将自己的「书影音档案」分享给外界。
2.回访
用户从自己的「书影音档案」中，重新进入「读过/看过/听过」的「某本书/某部电影/某张唱片」的详情页
3.补标资料
用户手动补标图书、电影、音乐等资料。（目前只有观影模块可以补标）
三、页面跳转逻辑和路径
页面跳转逻辑：
分享路径：
回访路径：
补标资料：
四、关键数据指标
分享
关键事件：
1.浏览书影音档案页
2.浏览分类分析页
3.点击分享按钮
4.被分享用户进入档案页
指标计算方法：
1.页面的分享率：分享成功次数/浏览书影音档案页PV
2.用户的分享率：分享成功的用户数/浏览书影音档案页的UV
回访
关键事件：
1.浏览书影音档案页
2.浏览内容详情页
指标计算方法：
用户回访率：浏览详情页UV/浏览书影音档案页UV
补标资料
关键事件：
1.浏览书影音档案页
2.点击补标
3.进行标记
4.选择反悔
指标计算方法：
1.页面补录转化率：补录成功次数/浏览书影音档案页PV
2.用户补录转化率：补录成功的UV/浏览书影音档案页UV
整理埋点事件和属性
DRD文档
埋点需求
公共属性
原创文章，作者：研究院精选，如若转载，请注明出处：https://www.pmtemple.com/pm/9080/
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评论列表（9条）
数据采集埋点就像是时尚设计中的细节把控！这三个指标太精准了，分享率对应社交传播力，回访率体现用户粘性，补标资料则是内容丰富度。就像我们做品牌需要追踪哪些单品最受欢迎，哪些穿搭组合复购率高一样！
数据埋点设计全面，但缺少用户行为漏斗分析。建议增加分享渠道细分和回访路径深度，以识别转化瓶颈。补标资料率可按内容类型拆分，找出用户偏好差异。
埋点设计思路清晰，但回访指标计算方法缺失。作为产品经理，建议补充回访漏斗各环节的转化率分析，这对优化用户路径至关重要。另外，需考虑跨设备回访的归一化处理，避免数据偏差。
哇，这个数据埋点设计太专业了！(◕‿◕✿) 作为游戏策划，深有体会，核心指标抓得很准！不过好奇一下，是否有考虑回访行为的转化路径分析？不同用户的回访可能有不同动机，细分数据对优化会很有帮助呢~
这种数据埋点设计太有品牌思维了！就像时尚品牌追踪客户行为一样，把用户数据变成”数字资产”的概念超有sense。分享率、回访率这些指标简直就是用户粘性的时尚风向标，难怪豆瓣能这么懂用户心理！
作为记录生活点滴的旅行摄影师，这种数据采集设计太棒了！让用户拥有”数字资产感”就像我们珍藏旅行照片一样自然。📸 分享、回访、补录这三个指标精准抓住了用户心理，把枯燥的数据变成了有温度的记忆收藏！
数据埋点是产品决策的科学基础，豆瓣的”书影音档案”功能设计精准抓住了用户资产感与数据价值的关系。分享率、回访率、补标率三个指标直接关联用户粘性与数据资产增长，这种设计思路值得投资机构关注产品数据变现能力。
数据采集就像健身记录一样精准！分享率、回访率、补标率这三个指标抓得准，就像训练时关注次数、组数、强度一样关键。埋点设计到位，产品才能持续优化，就像训练计划需要不断调整一样。
@劲力漫游者：数据采集就像健身记录一样精准！分享率、回访率、补标率这三个指标抓得准，就像训练时关注次数、组数、强度一样关键。埋点设计到位，产品才能持续优化，就像训练计划需要不断调整一样。