前端埋點(diǎn)方案大致分為：代碼埋點(diǎn),、可視化埋點(diǎn),、無(wú)痕埋點(diǎn)三種。每種方案各有優(yōu)劣,，并不存在某種普遍完美的可以適應(yīng)一切場(chǎng)景的埋點(diǎn)方案,，而是應(yīng)該根據(jù)不同的產(chǎn)品,，不同的分析需求，不同的系統(tǒng)架構(gòu),，不同的使用場(chǎng)景,，選擇合適的一種接入方案。

下面是一些典型的例子：是分析UV,、PV,、點(diǎn)擊量等基本指標(biāo)，可以選擇代碼埋點(diǎn)或者可視化埋點(diǎn)等前端埋點(diǎn)方案,；

精細(xì)化分析轉(zhuǎn)化流程,，則可能需要利用后端SDK或者LogAgent接入后端日志；

活動(dòng)/新功能快速上線迭代時(shí)的效果評(píng)估,，則可以利用可視化埋點(diǎn)快速完成,；對(duì)客服服務(wù)質(zhì)量的考核，或者不同快遞在不同省份運(yùn)送不同品類產(chǎn)品的速度的比較,，則需要使用后端SDK來(lái)對(duì)接第三方系統(tǒng)以便導(dǎo)入數(shù)據(jù) 前端埋點(diǎn)技術(shù)方案如何實(shí)現(xiàn)？有哪些推薦的前端埋點(diǎn)數(shù)據(jù)采集平臺(tái)

前端埋點(diǎn)在實(shí)踐過(guò)程中避開的雷點(diǎn),，在埋點(diǎn)應(yīng)用場(chǎng)景中,，要對(duì)應(yīng)初期埋點(diǎn)預(yù)留，要基于以下點(diǎn)來(lái)考慮：①基于業(yè)務(wù)分析框架,，梳理常規(guī)分析案例中需要用到的埋點(diǎn)數(shù)據(jù)集,，主要指標(biāo)必須要有埋點(diǎn),；②基于算法模型框架，梳理算法所需要構(gòu)建的數(shù)據(jù)特征需要用到的字段信息,；③基于業(yè)務(wù)訴求,，梳理非常規(guī)，當(dāng)前沒(méi)需求未來(lái)有應(yīng)用場(chǎng)景的字段信息,；

舉個(gè)例子,，譬如供需求匹配、資源調(diào)度,、智能選址,，所對(duì)應(yīng)的幾個(gè)信息主體分別是：用戶需求方、用戶供給方,、商品信息,、時(shí)間信息、空間信息,、行為信息,、業(yè)務(wù)信息。 前端埋點(diǎn)框架工具怎么做前端監(jiān)控和前端埋點(diǎn)sdk,。

前端監(jiān)控之?dāng)?shù)據(jù)監(jiān)控：數(shù)據(jù)監(jiān)控即通過(guò)數(shù)據(jù)分析用戶行為,。

常見(jiàn)的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)包括：PV/UV、頁(yè)面停留時(shí)長(zhǎng),、通過(guò)什么入口進(jìn)入,、在頁(yè)面觸發(fā)了什么行為等。統(tǒng)計(jì)這些數(shù)據(jù)就是為了清楚用戶來(lái)源,，拓寬產(chǎn)品的推廣渠道,；

了解用戶在頁(yè)面停留的時(shí)間情況，針對(duì)停留較短的頁(yè)面進(jìn)行分析改進(jìn),。也就是我們常說(shuō)的：who(uuid),、when(time)、from where(referrer),、where(x,y),、what (自定義拓展數(shù)據(jù))串成的用戶行為路徑。

通過(guò)代碼埋點(diǎn)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)用戶層面的行為分析,。

前端數(shù)據(jù)埋點(diǎn)之用戶行為就是在網(wǎng)頁(yè)應(yīng)用中進(jìn)行的一系列操作,，但用戶的操作有很多種，都需要記錄下來(lái)是不可能的,，一般需要記錄用戶的以下幾種行為：

一,、用戶瀏覽頁(yè)面次數(shù)，PV（PageView）：用戶每次訪問(wèn)網(wǎng)站中的一個(gè)頁(yè)面就被記錄為1個(gè)PV,，多次訪問(wèn)同一個(gè)頁(yè)面,，訪問(wèn)量就會(huì)累計(jì)二,、頁(yè)面瀏覽用戶數(shù)，UV（Uniquevisitor）：通過(guò)網(wǎng)絡(luò)正常訪問(wèn)頁(yè)面的使用者,，通常一臺(tái)電腦客戶端或一個(gè)用戶賬號(hào)為一個(gè)訪客,，一般同一個(gè)客戶端或用戶賬號(hào)在24h內(nèi)多次訪問(wèn)只會(huì)被記錄為1個(gè)UV，計(jì)算策略視具體情況而定三用戶點(diǎn)擊按鈕次數(shù)：以上兩種可以認(rèn)為是自動(dòng)式觸發(fā)埋點(diǎn),，而點(diǎn)擊按鈕次數(shù)就屬于是互動(dòng)式觸發(fā)埋點(diǎn),，便于去了解這個(gè)功能按鈕的使用情況。 前端埋點(diǎn)活躍用戶分析,。

webfunny前端埋點(diǎn)系統(tǒng),，是一個(gè)輕量級(jí)、易使用,，埋點(diǎn)分析一體化的產(chǎn)品,，用戶可以根據(jù)自己的需求，創(chuàng)建不同的埋點(diǎn),，選擇不同的圖形在數(shù)據(jù)看板中來(lái)展示分析數(shù)據(jù),，我們支持單個(gè)數(shù)據(jù)的展示，有適用于體現(xiàn)數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì),，也有適用于體現(xiàn)總量和比率,，還支持多個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行重疊展示等等。

埋點(diǎn)系統(tǒng)就是為了幫助產(chǎn)品經(jīng)理,、分析師統(tǒng)計(jì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)而生的,。原則上，無(wú)論監(jiān)控系統(tǒng)做的多么強(qiáng)大,，都無(wú)法覆蓋場(chǎng)景復(fù)雜的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),。

比如：商品頁(yè)面，用戶從登錄->瀏覽商品->加入購(gòu)物車->點(diǎn)擊購(gòu)買按鈕->付款確認(rèn),，這個(gè)過(guò)程中,，每一個(gè)步驟的流失率，留存率是多少,，如何優(yōu)化,。這些跟業(yè)務(wù)強(qiáng)相關(guān)的數(shù)據(jù)，監(jiān)控是很難做到的,，這就需要埋點(diǎn)來(lái)完成了,。 前端埋點(diǎn)平臺(tái)有哪些？國(guó)內(nèi)已有觀縱科技,、webfunny,、神策等。有哪些前端埋點(diǎn)曝光事件平臺(tái)

埋點(diǎn)的作用可以提高渠道轉(zhuǎn)化:通過(guò)用戶的操作序列,，找到用戶流失的節(jié)點(diǎn),。有哪些推薦的前端埋點(diǎn)數(shù)據(jù)采集平臺(tái)

前端埋點(diǎn)在標(biāo)簽預(yù)留場(chǎng)景中，要考慮到反推埋點(diǎn)預(yù)留：

①基于用戶畫像的標(biāo)簽建設(shè),，需要考慮畫像的多層屬性,，社會(huì)屬性、基本屬性,、市場(chǎng)屬性,、交易屬性、行為屬性等,，通過(guò)畫像篩選人群的時(shí)候,，可能需要通過(guò)數(shù)據(jù)模型建立用戶分層的過(guò)程，所需要用到的輔助數(shù)據(jù),；

②基于智能運(yùn)營(yíng)的標(biāo)簽建設(shè),，運(yùn)營(yíng)策略、活動(dòng),、方案的數(shù)據(jù)需求收集,，哪些標(biāo)簽需要用到埋點(diǎn)中的信息；

③基于營(yíng)銷系統(tǒng)的標(biāo)簽建設(shè),，涉及到渠道分配,、廣告投放、點(diǎn)擊預(yù)測(cè)等,，可能需要對(duì)曝光,、點(diǎn)擊、轉(zhuǎn)化進(jìn)行全鏈路的埋點(diǎn)建設(shè),，或者基于某一個(gè)產(chǎn)品使用鏈路,，埋點(diǎn)數(shù)據(jù)要完備；

④標(biāo)簽管理,，沒(méi)有一套產(chǎn)品來(lái)支撐,，多標(biāo)簽?zāi)阍趺磳?duì)外提供；海量的標(biāo)簽,，又要怎么做標(biāo)簽管理,。 有哪些推薦的前端埋點(diǎn)數(shù)據(jù)采集平臺(tái)

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