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什么是前端埋點(diǎn),？埋點(diǎn),，它的學(xué)名是事件追蹤（EventTracking），主要是針對(duì)特定用戶行為或業(yè)務(wù)過(guò)程進(jìn)行捕獲,、處理和發(fā)送的相關(guān)技術(shù)及實(shí)施過(guò)程,。埋點(diǎn)是數(shù)據(jù)領(lǐng)域的一個(gè)專業(yè)術(shù)語(yǔ)，也是互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的一個(gè)俗稱,。 埋點(diǎn)是產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ),，一般用于推薦系統(tǒng)的反饋、用戶行為的監(jiān)控和分析,、新功能或者運(yùn)營(yíng)活動(dòng)效果的統(tǒng)計(jì)分析等,。 埋點(diǎn)包含兩個(gè)重要概念：事件（event），屬性（param）,。 事件（event）：應(yīng)用中發(fā)生了什么,，例如用戶操作、系統(tǒng)事件或系統(tǒng)錯(cuò)誤,。以某產(chǎn)品為例,，包含以下事件：enter_page（進(jìn)入頁(yè)面）,、leave_page（離開(kāi)頁(yè)面）。 屬性（param）：為了...

前端埋點(diǎn)的3種主流方案： 一,、無(wú)痕埋點(diǎn)（全埋點(diǎn)）方案,，利用瀏覽器或APP自帶的監(jiān)控方式，對(duì)用戶的瀏覽頁(yè)面,、點(diǎn)擊等行為進(jìn)行收集,，一般用于粗顆粒度的數(shù)據(jù)分析，例如公司的slardar：數(shù)據(jù)噪聲大不管有用沒(méi)有,；數(shù)據(jù)都會(huì)被收集,，無(wú)法定制化埋點(diǎn)；無(wú)法采集到指定事件和業(yè)務(wù)屬性,；可供DA使用的信息較少,；接入簡(jiǎn)單，幾乎無(wú)侵入,，不需要額外的開(kāi)發(fā)成本,；用戶操作行為收集非常完整，幾乎不會(huì)遺漏,。 二,、代碼埋點(diǎn)方案，前端開(kāi)發(fā)人員在代碼中自定義監(jiān)控和收集：工作量大,，而且對(duì)代碼侵入性很大,，后期維護(hù)也不是很方便；可以精確埋點(diǎn),，具備明確的事件標(biāo)識(shí),；業(yè)務(wù)屬性非常豐富；埋點(diǎn)觸發(fā)方式可以靈活定義,；DA使用更方便和精確...

埋點(diǎn)本身現(xiàn)在已經(jīng)有太多的集成解決方案,，如webfunny、神策,、GIO等平臺(tái),，但是在實(shí)踐的過(guò)程中仍然還是會(huì)碰都很多問(wèn)題，給前端埋點(diǎn)同學(xué)分享下：埋點(diǎn)實(shí)踐過(guò)程中碰到的坑點(diǎn),。 一,、梳理當(dāng)前業(yè)務(wù)，未來(lái)業(yè)務(wù)發(fā)展問(wèn)題,，目的是給埋點(diǎn)預(yù)留空間①業(yè)務(wù)兼容的問(wèn)題前期規(guī)范執(zhí)行之后,，后續(xù)隨著業(yè)務(wù)的拓展，已有數(shù)據(jù)字段滿足不了業(yè)務(wù)的分析需求；②產(chǎn)品兼容的問(wèn)題埋點(diǎn)從應(yīng)用端來(lái)區(qū)分,，web/ios/android,，小程序，公眾號(hào),，然后還要區(qū)分一下是否是原生,，還是H5，新老版本之間肯定會(huì)帶來(lái)一些模塊化的差異,； 埋點(diǎn)是數(shù)據(jù)領(lǐng)域的一個(gè)專業(yè)術(shù)語(yǔ),，也是互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的一個(gè)俗稱。好用的前端埋點(diǎn)框架平臺(tái) 為什么需要埋點(diǎn)和前端監(jiān)控,？當(dāng)...

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,。 如何自定義上報(bào)埋點(diǎn)數(shù)據(jù)？查看上報(bào)字段信息,點(diǎn)擊SDK發(fā)布頁(yè)中的點(diǎn)位列表,，來(lái)獲取要上報(bào)的字段信息,。前端...

前端數(shù)據(jù)埋點(diǎn)之頁(yè)面性能：頁(yè)面性能其實(shí)也是前端性能優(yōu)化中一個(gè)需要考慮和優(yōu)化的點(diǎn)，畢竟如果一個(gè)網(wǎng)站老是發(fā)生白屏,、交互卡頓,、頁(yè)面資源加載時(shí)間長(zhǎng)等問(wèn)題，肯定是沒(méi)辦法留住用戶的,，特別是用戶的真實(shí)環(huán)境各不相同,，如Windowsx、MACOS,、Android,、iOS等，更加需要統(tǒng)計(jì)和收集相關(guān)數(shù)據(jù)，便于進(jìn)行集中優(yōu)化處理,，提升用戶體驗(yàn),。 與頁(yè)面性能指標(biāo)相關(guān)的內(nèi)容，這里大致總結(jié)下：初次繪制（FirstPaint,，F(xiàn)P）在渲染進(jìn)程確認(rèn)要渲染當(dāng)前響應(yīng)資源后,，渲染進(jìn)程會(huì)先創(chuàng)建一個(gè)空白頁(yè)面，通常把創(chuàng)建空白頁(yè)面的這個(gè)時(shí)間點(diǎn)稱為FirstPaint,，簡(jiǎn)稱FP,。 所謂的白屏?xí)r間其實(shí)指的就是創(chuàng)建這個(gè)空白頁(yè)面到瀏覽...

前端埋點(diǎn)-數(shù)倉(cāng)庫(kù)表的開(kāi)發(fā)成本： 埋點(diǎn)數(shù)據(jù)落到數(shù)倉(cāng)后，需要預(yù)先建立哪些表,，如何做埋點(diǎn)數(shù)據(jù)的分層,；畢竟埋點(diǎn)的數(shù)據(jù)體量是非常大的，TB級(jí)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)本身就是一個(gè)比較大的成本,，再加上調(diào)度系統(tǒng),、計(jì)算資源、運(yùn)行性能等方面,，就需要數(shù)倉(cāng)團(tuán)隊(duì)在一開(kāi)始就要把數(shù)據(jù)模型提前建立好,，做好ods層到dw層、ads層的劃分,，維度和事實(shí)之間的建設(shè),； 數(shù)倉(cāng)性能，時(shí)間問(wèn)題（hive）：因?yàn)槁顸c(diǎn)數(shù)據(jù)的體量問(wèn)題,，落表的時(shí)候,，一定會(huì)存在大量的冗余字段，如果集群資源比較緊張,，對(duì)于常規(guī)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì),、計(jì)算都會(huì)帶來(lái)性能上的問(wèn)題；在數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的架構(gòu)中,，有對(duì)外提供數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù),，對(duì)于數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)計(jì)算就有一定的要求，什么場(chǎng)景下應(yīng)該是T+1,，什...

埋點(diǎn)是目的導(dǎo)向,，不是說(shuō)頁(yè)面上隨便寫一個(gè)埋點(diǎn)代碼就搞定了，一般情況下,，在產(chǎn)品的規(guī)劃階段就要思考埋點(diǎn)問(wèn)題,，每一個(gè)埋點(diǎn)都要思考后續(xù)的數(shù)據(jù)分析，要帶來(lái)怎樣的結(jié)果,。 同時(shí)埋點(diǎn)也不是一勞永逸的,，需要不斷的根據(jù)產(chǎn)品的規(guī)劃,，運(yùn)營(yíng)的方向和前置埋點(diǎn)的數(shù)據(jù)分析結(jié)果來(lái)合理的調(diào)整埋點(diǎn)，終的目的即是幫助產(chǎn)品收益比較大化,。 比如活動(dòng)頁(yè),，關(guān)心的即是活動(dòng)參與的人數(shù)，活動(dòng)分享的熱度,，活動(dòng)裂變的程度等等,，根據(jù)這些目的就可以在頁(yè)面上的關(guān)鍵點(diǎn)擊按鈕處，比如“我要參加”,，“分享給好友”等地方添加埋點(diǎn),，后續(xù)產(chǎn)品在后臺(tái)可一目了然的知道此次活動(dòng)的實(shí)際效果。 埋點(diǎn)是數(shù)據(jù)的來(lái)源,，采集的數(shù)據(jù)可以分析網(wǎng)站/APP的使用情況,，用戶行為習(xí)...

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...

前端監(jiān)控之性能監(jiān)控：性能監(jiān)控主要是針對(duì)前端進(jìn)行監(jiān)控,，比如不同用戶在不同地區(qū)使用不同機(jī)型下的首屏加載時(shí)間,、頁(yè)面的白屏?xí)r間,、靜態(tài)資源下載時(shí)間等數(shù)據(jù)。 通過(guò)針對(duì)這些性能數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控,，可以大概反映前端性能的好壞,，根據(jù)性能監(jiān)測(cè)的結(jié)果可以進(jìn)一步的去優(yōu)化前端性能。 前端監(jiān)控之異常監(jiān)控：前端代碼在執(zhí)行過(guò)程中也可能會(huì)發(fā)生異常,，因此需要引入異常監(jiān)控例如sentry等工具及時(shí)的上報(bào)異常情況,，可以避免線上故障的發(fā)上。常見(jiàn)的異常包括：Javascript的異常監(jiān)控,、css的異常監(jiān)控等,。 webfunny前端埋點(diǎn)支持用戶根據(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),。前端埋點(diǎn)選擇...

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...

前端埋點(diǎn)和前端監(jiān)控能做什么,？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)（UV/PV）、地域數(shù)據(jù)（IP）,、在線時(shí)長(zhǎng),、區(qū)域點(diǎn)擊次數(shù)等數(shù)據(jù)。 當(dāng)我們將這些單點(diǎn)數(shù)據(jù)按照特定的緯度進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合,，就可以獲得全流程視角下的數(shù)據(jù)如：用戶留存率/流轉(zhuǎn)率,、用戶轉(zhuǎn)化率、用戶訪問(wèn)深度等數(shù)據(jù),。 而在埋點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行上報(bào)的同時(shí),，我們也可以同步收集頁(yè)面基礎(chǔ)數(shù)據(jù)/接口相關(guān)數(shù)據(jù)如：頁(yè)面加載/渲染時(shí)長(zhǎng)、頁(yè)面異常,、請(qǐng)求接口等數(shù)據(jù),。同時(shí)對(duì)于前端監(jiān)控來(lái)說(shuō)，大致可以分成三個(gè)方向：數(shù)據(jù)監(jiān)控,、性能監(jiān)控,、異常監(jiān)控。 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),。前端埋點(diǎn)數(shù)據(jù)采集方案怎么做 無(wú)埋點(diǎn)又叫全埋點(diǎn)，...

埋點(diǎn)本身現(xiàn)在已經(jīng)有太多的集成解決方案,，如webfunny,、神策,、GIO等平臺(tái)，但是在實(shí)踐的過(guò)程中仍然還是會(huì)碰都很多問(wèn)題,，給前端埋點(diǎn)同學(xué)分享下：埋點(diǎn)實(shí)踐過(guò)程中碰到的坑點(diǎn),。 一、梳理當(dāng)前業(yè)務(wù),，未來(lái)業(yè)務(wù)發(fā)展問(wèn)題,，目的是給埋點(diǎn)預(yù)留空間①業(yè)務(wù)兼容的問(wèn)題前期規(guī)范執(zhí)行之后，后續(xù)隨著業(yè)務(wù)的拓展,，已有數(shù)據(jù)字段滿足不了業(yè)務(wù)的分析需求,；②產(chǎn)品兼容的問(wèn)題埋點(diǎn)從應(yīng)用端來(lái)區(qū)分，web/ios/android,，小程序,，公眾號(hào)，然后還要區(qū)分一下是否是原生,，還是H5,，新老版本之間肯定會(huì)帶來(lái)一些模塊化的差異； 可視化埋點(diǎn)方案優(yōu)點(diǎn)：對(duì)開(kāi)發(fā)人員依賴低,，可以按照業(yè)務(wù)需求上報(bào)數(shù)據(jù),，對(duì)上下文數(shù)據(jù)有一定收集能力?？孔V的前端埋點(diǎn)sd...

前端埋點(diǎn)和前端監(jiān)控能做什么,？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)獲取：訪問(wèn)次數(shù)（UV/PV）,、地域數(shù)據(jù)（IP）,、在線時(shí)長(zhǎng)、區(qū)域點(diǎn)擊次數(shù)等數(shù)據(jù),。 當(dāng)我們將這些單點(diǎn)數(shù)據(jù)按照特定的緯度進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合,，就可以獲得全流程視角下的數(shù)據(jù)如：用戶留存率/流轉(zhuǎn)率、用戶轉(zhuǎn)化率,、用戶訪問(wèn)深度等數(shù)據(jù),。 而在埋點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行上報(bào)的同時(shí)，我們也可以同步收集頁(yè)面基礎(chǔ)數(shù)據(jù)/接口相關(guān)數(shù)據(jù)如：頁(yè)面加載/渲染時(shí)長(zhǎng),、頁(yè)面異常,、請(qǐng)求接口等數(shù)據(jù),。同時(shí)對(duì)于前端監(jiān)控來(lái)說(shuō),，大致可以分成三個(gè)方向：數(shù)據(jù)監(jiān)控、性能監(jiān)控,、異常監(jiān)控,。 webfunny前端埋點(diǎn)系統(tǒng)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,。前端埋點(diǎn)框架系統(tǒng)有...

對(duì)于產(chǎn)品來(lái)說(shuō),，埋點(diǎn)可以在應(yīng)用中特定的流程收集一些信息，用來(lái)跟蹤應(yīng)用使用的狀況,，后續(xù)用來(lái)進(jìn)一步優(yōu)化產(chǎn)品或是提供運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)支撐,，包括訪問(wèn)數(shù)（Visits），訪客數(shù)（Visitor）,，停留時(shí)長(zhǎng)（TimeOnSite），頁(yè)面瀏覽數(shù)（PageViews）和跳出率（BounceRate）等等,。 簡(jiǎn)單的說(shuō)可以總結(jié)為以下幾點(diǎn)：1,、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),。2,、改善產(chǎn)品：通過(guò)用戶行為分析產(chǎn)品是否有問(wèn)題，例如用戶有沒(méi)有因?yàn)樵O(shè)計(jì)按鈕過(guò)多導(dǎo)致用戶行為無(wú)效等問(wèn)題,，以此發(fā)現(xiàn)功能設(shè)計(jì)缺陷等,。3、精細(xì)客戶運(yùn)營(yíng)：對(duì)客戶進(jìn)行分組（例如有的喜歡打折購(gòu)買,，有的喜歡直接購(gòu)買等）,，實(shí)現(xiàn)精細(xì)營(yíng)銷，發(fā)放...

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...

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(huà)像的標(biāo)簽建設(shè)，需要考慮畫(huà)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(huà)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...

對(duì)于產(chǎn)品來(lái)說(shuō),，埋點(diǎn)可以在應(yīng)用中特定的流程收集一些信息,，用來(lái)跟蹤應(yīng)用使用的狀況,，后續(xù)用來(lái)進(jìn)一步優(yōu)化產(chǎn)品或是提供運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)支撐,，包括訪問(wèn)數(shù)（Visits），訪客數(shù)（Visitor）,，停留時(shí)長(zhǎng)（TimeOnSite）,，頁(yè)面瀏覽數(shù)（PageViews）和跳出率（BounceRate）等等,。 簡(jiǎn)單的說(shuō)可以總結(jié)為以下幾點(diǎn)：1、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),。2、改善產(chǎn)品：通過(guò)用戶行為分析產(chǎn)品是否有問(wèn)題,，例如用戶有沒(méi)有因?yàn)樵O(shè)計(jì)按鈕過(guò)多導(dǎo)致用戶行為無(wú)效等問(wèn)題,，以此發(fā)現(xiàn)功能設(shè)計(jì)缺陷等。3,、精細(xì)客戶運(yùn)營(yíng)：對(duì)客戶進(jìn)行分組（例如有的喜歡打折購(gòu)買,，有的喜歡直接購(gòu)買等），實(shí)現(xiàn)精細(xì)營(yíng)銷,，發(fā)放...

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,。 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)。...

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),。 埋點(diǎn)事件較多,，或者網(wǎng)頁(yè)內(nèi)部交互頻繁，可以通過(guò)本地存儲(chǔ)的方式先緩存上報(bào)信息,，然后定期上報(bào),。有...

代碼埋點(diǎn)在終端嵌入SDK，定義事件并添加事件代碼,，用戶所有操作行為會(huì)調(diào)用SDK的相應(yīng)數(shù)據(jù)接口然后把數(shù)據(jù)發(fā)送服務(wù)端（數(shù)據(jù)庫(kù)）,。按需采集，業(yè)務(wù)信息更完善,，對(duì)數(shù)據(jù)的分析更聚焦,，因此代碼埋點(diǎn)是一種以業(yè)務(wù)價(jià)值為出發(fā)的行為分析。 優(yōu)點(diǎn)：數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性高,，自定義程度高,，具有很強(qiáng)的靈活性，可以控制發(fā)送的時(shí)機(jī)和發(fā)送方式等,。 埋點(diǎn)準(zhǔn)確性順序：代碼埋點(diǎn)＞可視化埋點(diǎn)＞全埋點(diǎn),，SDK較小，對(duì)應(yīng)用本身的使用體驗(yàn)沒(méi)有影響,，是可控的埋點(diǎn)方式,。 缺點(diǎn)：需要開(kāi)發(fā)工程師手工開(kāi)發(fā)，工作量大,，人力成本較高,；有時(shí)候還要依賴App發(fā)版來(lái)生效。市面上前端埋點(diǎn)產(chǎn)品有：webfunny、觀縱科技,。 舉例·應(yīng)用場(chǎng)景：如果你...

眾所周知產(chǎn)品通過(guò)埋點(diǎn)可以進(jìn)行用戶行為分析,，隨著互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，企業(yè)對(duì)于網(wǎng)站的PV,、UV,、用戶的轉(zhuǎn)化、新增和留存也越來(lái)越關(guān)注,。而完整的數(shù)據(jù)采集是一切的前提,。 埋點(diǎn)即監(jiān)控用戶在應(yīng)用表現(xiàn)層的行為,，于產(chǎn)品迭代而言至關(guān)重要,，運(yùn)營(yíng)，產(chǎn)品,，數(shù)據(jù)分析基于此來(lái)對(duì)用戶行為進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì),，同時(shí)埋點(diǎn)也可作為一種前端監(jiān)控的手段，檢驗(yàn)功能是否達(dá)預(yù)期的佐證,。 基于埋點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶行為分析,，可以得到包含頁(yè)面點(diǎn)擊量、用戶訪問(wèn)量,、用戶訪問(wèn)路徑,、用戶轉(zhuǎn)化率、導(dǎo)流轉(zhuǎn)化率,、用戶訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)和用戶訪問(wèn)內(nèi)容分析等重要數(shù)據(jù),。 埋點(diǎn)數(shù)據(jù)是建立用戶畫(huà)像、用戶行為路徑等數(shù)據(jù)產(chǎn)品的基礎(chǔ),。前端埋點(diǎn)哪里買 無(wú)埋點(diǎn)又叫全埋點(diǎn),，無(wú)埋點(diǎn)不是不需要埋點(diǎn)...

可視化埋點(diǎn)又叫無(wú)痕埋點(diǎn)，通過(guò)可視化交互的方式,，代替代碼埋點(diǎn),，減少了前端代碼的工作量。將業(yè)務(wù)代碼和埋點(diǎn)代碼分離,，提供一個(gè)可視化交互的頁(yè)面,，輸入為業(yè)務(wù)代碼，通過(guò)這個(gè)可視化系統(tǒng),，可以在業(yè)務(wù)代碼中自定義的增加埋點(diǎn)事件等,，然后輸出了耦合了業(yè)務(wù)代碼和埋點(diǎn)代碼的代碼。 本質(zhì)上就是用系統(tǒng)去插入本來(lái)需要手動(dòng)插入的埋點(diǎn),。這種埋點(diǎn)方式需要花錢找服務(wù)商來(lái)做,，比如：國(guó)外的Mixpanel、TalkingData、騰訊MTA等,。 可視化埋點(diǎn)的優(yōu)點(diǎn)：減少前端代碼工作量,。可視化埋點(diǎn)的缺點(diǎn)：可視化埋點(diǎn)可以埋點(diǎn)的控件有限,，不能手動(dòng)定制,。 webfunny前端埋點(diǎn)系統(tǒng)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...

當(dāng)我們點(diǎn)擊一個(gè)控件時(shí),，要上報(bào)哪些內(nèi)容才能全的分析這個(gè)點(diǎn)擊行為呢,？ 準(zhǔn)確的說(shuō)，一個(gè)事件的觸發(fā),，有4個(gè)因素：觸發(fā)者,、觸發(fā)位置、觸發(fā)的事件,、觸發(fā)的時(shí)間,。(3)觸發(fā)的事件事件類型有瀏覽、點(diǎn)擊,、曝光,、懸浮，下拉,、滾動(dòng),、長(zhǎng)按、右鍵等等,，常用的還是瀏覽和點(diǎn)擊,。(4)觸發(fā)的事件事件觸發(fā)的時(shí)間一般取的是客戶端時(shí)間，也就是用戶的本地時(shí)間,，如果用戶的設(shè)備是移動(dòng)端,，取的就是手機(jī)時(shí)間，如果是電腦,，取的就是電腦的時(shí)間,。 但是客戶端的時(shí)間不太準(zhǔn)確，因?yàn)橛脩艨梢匀ジ脑O(shè)備時(shí)間,。所以我們需要一個(gè)機(jī)制去校準(zhǔn)客戶端時(shí)間,。一般的做法是，在上報(bào)事件時(shí),，我們會(huì)上報(bào)事件觸發(fā)時(shí)間t1和數(shù)據(jù)發(fā)送時(shí)間t2,，服務(wù)端也會(huì)拿到一個(gè)接收...

前端監(jiān)控之性能監(jiān)控：性能監(jiān)控主要是針對(duì)前端進(jìn)行監(jiān)控，比如不同用戶在不同地區(qū)使用不同機(jī)型下的首屏加載時(shí)間,、頁(yè)面的白屏?xí)r間,、靜態(tài)資源下載時(shí)間等數(shù)據(jù),。 通過(guò)針對(duì)這些性能數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控，可以大概反映前端性能的好壞,，根據(jù)性能監(jiān)測(cè)的結(jié)果可以進(jìn)一步的去優(yōu)化前端性能,。 前端監(jiān)控之異常監(jiān)控：前端代碼在執(zhí)行過(guò)程中也可能會(huì)發(fā)生異常，因此需要引入異常監(jiān)控例如sentry等工具及時(shí)的上報(bào)異常情況,，可以避免線上故障的發(fā)上,。常見(jiàn)的異常包括：Javascript的異常監(jiān)控、css的異常監(jiān)控等,。 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)。好用的前端埋點(diǎn)數(shù)據(jù)采集平臺(tái) 在進(jìn)行可視化埋點(diǎn)和無(wú)...

埋點(diǎn)將產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析的深度下鉆到流量分布和流動(dòng)層面,，通過(guò)對(duì)產(chǎn)品中的用戶交互行為的統(tǒng)計(jì)分析,，對(duì)宏觀指標(biāo)進(jìn)行深入剖析，發(fā)現(xiàn)指標(biāo)背后的問(wèn)題,，尋找人群的行為特點(diǎn)和關(guān)系,，洞察用戶行為與提升業(yè)務(wù)價(jià)值之間的潛在關(guān)聯(lián),，了解組成特定數(shù)據(jù)現(xiàn)象的原因,，并據(jù)此構(gòu)建產(chǎn)品優(yōu)化迭代和運(yùn)營(yíng)策略。 獲取關(guān)鍵指標(biāo),。埋點(diǎn)可以獲得一些關(guān)鍵指標(biāo)——瀏覽人數(shù),、點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率,、退出率等等,。定位問(wèn)題，監(jiān)控產(chǎn)品的流暢性,，挖掘流失點(diǎn),，優(yōu)化產(chǎn)品。（漏斗優(yōu)化,、用戶增長(zhǎng),、流失用戶預(yù)警）通過(guò)獲得來(lái)的數(shù)據(jù)，我們可以判斷出哪些功能模塊對(duì)于用戶有較強(qiáng)的吸引作用,，哪些功能模塊用戶瀏覽,、點(diǎn)擊較少，從而定位出問(wèn)題,，對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行改進(jìn),。 大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)的重要性不...

埋點(diǎn)本身現(xiàn)在已經(jīng)有太多的集成解決方案，如webfunny,、神策,、GIO等平臺(tái),，但是在實(shí)踐的過(guò)程中仍然還是會(huì)碰都很多問(wèn)題，給前端埋點(diǎn)同學(xué)分享下：埋點(diǎn)實(shí)踐過(guò)程中碰到的坑點(diǎn),。 ①前后端埋點(diǎn)不一致的問(wèn)題前端請(qǐng)求服務(wù)端的數(shù)據(jù)大多是存在binlog里面的,，數(shù)據(jù)日志同步解析的過(guò)程里面可能會(huì)存在丟包的可能性，數(shù)倉(cāng)的穩(wěn)定性也會(huì)影響數(shù)據(jù)質(zhì)量,；后端服務(wù)信息存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)是存在mysql,，表字段結(jié)構(gòu)化，分多表存儲(chǔ),，需要靠主鍵進(jìn)行關(guān)聯(lián),，有大量的ETL過(guò)程。兩者之間可能因?yàn)閿?shù)據(jù)清洗,、處理,、實(shí)時(shí)技術(shù)等原因，造成數(shù)據(jù)差異化,； ②自埋點(diǎn)和第三方應(yīng)用統(tǒng)計(jì)口徑的問(wèn)題自埋點(diǎn)一般都會(huì)定義一個(gè)id作為區(qū)分用戶的標(biāo)志,，但是第三...

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...

企業(yè)搭建了埋點(diǎn)之后,，可以方便的分析出來(lái)業(yè)務(wù)的相關(guān)數(shù)據(jù),，來(lái)幫助企業(yè)在做策略時(shí)有效指導(dǎo)，比如用戶怎么找到該產(chǎn)品的,？可以通過(guò)埋點(diǎn)網(wǎng)站訪問(wèn)來(lái)源,，可以統(tǒng)計(jì)用戶入口分布，統(tǒng)計(jì)什么推廣,，產(chǎn)品用戶的聚集地方分布,。 用戶感興趣的是什么？通過(guò)產(chǎn)品功能點(diǎn)擊的埋點(diǎn),，統(tǒng)計(jì)知道用戶感興趣的是什么,，便于產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)更好的更新產(chǎn)品，取消或改進(jìn)不感興趣的產(chǎn)品,。 用戶有什么特征,？地理分布瀏覽器類型、網(wǎng)站停留時(shí)常,、尋找產(chǎn)品用戶群體,，針對(duì)群體進(jìn)行改進(jìn)更新，以及對(duì)其他群體進(jìn)行吸引等等,。常用到的是分析轉(zhuǎn)化率,，通過(guò)訪問(wèn)頁(yè)面的注冊(cè)用戶數(shù)和頁(yè)面PV的比值了解用戶轉(zhuǎn)化率。通過(guò)導(dǎo)流頁(yè)面PV和源頁(yè)面PV的比值統(tǒng)計(jì)導(dǎo)流轉(zhuǎn)化率,。 前端埋點(diǎn)怎...

前端埋點(diǎn)在實(shí)踐過(guò)程中避開(kāi)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,。 可視化埋點(diǎn)即以業(yè)務(wù)代碼為輸入，通過(guò)可視化系統(tǒng)配置埋點(diǎn),，以耦合的形式輸出業(yè)務(wù)代碼和埋點(diǎn)代碼,。前端埋點(diǎn)框架軟件大概價(jià)格 為什么需要前端數(shù)...

前端埋點(diǎn)在實(shí)踐過(guò)程中避開(kāi)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)系統(tǒng)是什么,？穩(wěn)定的前端埋點(diǎn)平臺(tái) 埋點(diǎn)是目的導(dǎo)向,，不是說(shuō)頁(yè)面上隨便寫一個(gè)埋點(diǎn)代碼就搞定了，一般情況下,，在產(chǎn)品的規(guī)劃階段就要思考...