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) webfunny前端埋點(diǎn)系統(tǒng)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)等,。前端埋點(diǎn)曝光事件方案開源

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,。 如何實(shí)現(xiàn)前端埋點(diǎn)工具為什么需要前端埋點(diǎn)和前端監(jiān)控？無(wú)論是產(chǎn)品技術(shù)還是老板都需要通過(guò)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的方式才能弄清業(yè)務(wù),。

在進(jìn)行可視化埋點(diǎn)和無(wú)埋點(diǎn)是可以借助三方平臺(tái)方案進(jìn)行實(shí)現(xiàn),，如webfunny、觀縱科技等,。如果對(duì)數(shù)據(jù)安全比較重視,，業(yè)務(wù)又相對(duì)復(fù)雜，公司則通常是使用代碼埋點(diǎn)方式采集數(shù)據(jù),，并搭建相應(yīng)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)其數(shù)據(jù)應(yīng)用或是分析的訴求,。

在埋點(diǎn)的技術(shù)方案中，首先要重視的,，是用戶主要標(biāo)識(shí)的建設(shè),。如果做不到對(duì)用戶的主要識(shí)別，那么基礎(chǔ)的UV統(tǒng)計(jì),，都將是錯(cuò)誤的,。因此，在數(shù)據(jù)埋點(diǎn)方案中,，有兩個(gè)信息是一定要記錄的,，即設(shè)備ID+用戶ID。

設(shè)備ID作為用戶使用哪個(gè)設(shè)備,，如安卓的ANDROID_ID/IMEI,，IOS中的IDFA/UDID，瀏覽器的Cookie,，小程序的OpenID等,。

用戶ID，作為用戶在產(chǎn)品中所注冊(cè)的賬號(hào),，通常是手機(jī)號(hào),，也可以是郵箱等其他格式。當(dāng)這兩個(gè)信息能夠獲得時(shí),，不論是用戶更換設(shè)備,，或者是同一臺(tái)設(shè)備不同賬號(hào)登錄，我們都能夠根據(jù)這兩個(gè)ID,，來(lái)識(shí)別出誰(shuí)在對(duì)設(shè)備做操作,。

埋點(diǎn)有哪些方式？代碼埋點(diǎn)出現(xiàn)的時(shí)間很早了,，在GoogleAnalytics年代,，就已經(jīng)出現(xiàn)了類似的方案了,。目前，國(guó)內(nèi)的服務(wù)商,，如觀縱科技,、webfunny、友盟等都提供了這一方案,。

代碼埋點(diǎn)的技術(shù)原理也很簡(jiǎn)單,，在APP或者界面初始化的時(shí)候，初始化第三方數(shù)據(jù)分析服務(wù)商的SDK,，然后在某個(gè)事件發(fā)生時(shí)就調(diào)用SDK里面相應(yīng)的數(shù)據(jù)發(fā)送接口發(fā)送數(shù)據(jù),。例如，我們想統(tǒng)計(jì)APP里面某個(gè)按鈕的點(diǎn)擊次數(shù),，則在APP的某個(gè)按鈕被點(diǎn)擊時(shí),，可以在這個(gè)按鈕對(duì)應(yīng)的OnClick函數(shù)里面調(diào)用SDK提供的數(shù)據(jù)發(fā)送接口來(lái)發(fā)送數(shù)據(jù)。 搭建前端監(jiān)控平臺(tái)之?dāng)?shù)據(jù)上報(bào),，需要通過(guò)埋點(diǎn)方案來(lái)實(shí)現(xiàn),。

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。 從單個(gè)頁(yè)面的常規(guī)數(shù)據(jù)角度出發(fā)我們可以通過(guò)埋點(diǎn)獲?。涸L問(wèn)次數(shù),、地域數(shù)據(jù)、在線時(shí)長(zhǎng),、區(qū)域點(diǎn)擊次數(shù)等數(shù)據(jù),。前端埋點(diǎn)數(shù)據(jù)采集產(chǎn)品怎么做

前端埋點(diǎn)技術(shù)方案如何實(shí)現(xiàn)？前端埋點(diǎn)曝光事件方案開源

代碼埋點(diǎn)的實(shí)現(xiàn)原理比較簡(jiǎn)單,，主要是初始化 SDK 之后,，在某個(gè)事件發(fā)生時(shí)調(diào)用 - track: 或 - track:withProperties: 等相關(guān)接口,，將觸發(fā)的事件和屬性保存到數(shù)據(jù)模型中（SDK 中使用的是 NSDictionary 類型的數(shù)據(jù)模型）。

并將數(shù)據(jù)模型轉(zhuǎn)化為 JSON 串,，存儲(chǔ)到本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)中,。然后，按照發(fā)送策略將數(shù)據(jù)發(fā)送到指定的服務(wù)端,。例如：我們想統(tǒng)計(jì) App 里面某個(gè)按鈕的點(diǎn)擊次數(shù),，可以在這個(gè)按鈕對(duì)應(yīng)的點(diǎn)擊方法里面調(diào)用 SDK 提供的接口來(lái)采集事件。

webfunny前端埋點(diǎn)系統(tǒng)采用了代碼埋點(diǎn)方案,、集數(shù)據(jù)集采+分析一體化輕量級(jí)系統(tǒng),。 前端埋點(diǎn)曝光事件方案開源

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