国内前端埋点和前端监控产品

前端监控的目的：获取用户行为以及跟踪产品在用户端的使用情况，并以监控数据为基础，指明产品优化的方向。在线上项目中，我们需要分析用户的使用情况及用户行为，来判断项目该如何更好地进行迭代和开发及优化升级。为了采集用户使用情况和用户行为的数据，我们可以通过搭建前端数据监控的方式获得数据。而实现前端监控主要有三个步骤：前端埋点和上报、数据处理和数据分析。前端监控包含5块儿基础模块采集模块：数据应该如何采集，采集哪些端，哪些数据存储：数据应该如何存储，上报和保存的数据结构应该是怎么样的报警：报警系统应该如何设计，如何嗅探错误，如何通知到负责人异常管理：如何对上报的异常进行归类，从而进行管理展现：总结异常发生情况，并展现给使用者webfunny前端埋点支持用户根据自己的需求，创建不同的埋点，选择不同的图形在数据看板中来展示分析数据。国内前端埋点和前端监控产品

埋点行为数据的意义：

1）从数据构成角度:一个完善的数据源主要分为三部分：部分是用户行为数据、第二部分是用户信息和CRM数据、第三部分是交易数据和服务端日志数据。除了交易数据会经常被存储加载保存通过ETL来获取分析外，行为数据和日志数据常常被忽略浪费。埋点技术就是对用户行为数据和日志数据做针对性的数据采集，精确采集获取用户行为数据，丰富用户数据维度信息，服务于更加精细化的用户画像。

2）从产品功能角度：随着移动互联网的普及和发展，大量行为数据在移动端产生，这些用户和应用之间交互行为的数据信息都是通过埋点技术实现采集的，对于后续提升用户体验以及用户“千人千面”的营销都是非常宝贵的资源。3）从企业管理发展角度：基于用户交互数据，结合洞察分析的手段反推建设用户的行为数据画像，优化形成更符合客户需求的增值产品和服务，并重新投入到用户的使用过程中，形成完整的业务闭环，驱动业务增长。 前端埋点曝光事件平台推荐什么是埋点？主要是针对特定用户行为或业务过程进行捕获、处理和发送的相关技术及实施过程。

代码埋点在终端嵌入SDK，定义事件并添加事件代码，用户所有操作行为会调用SDK的相应数据接口然后把数据发送服务端（数据库）。按需采集，业务信息更完善，对数据的分析更聚焦，因此代码埋点是一种以业务价值为出发的行为分析。

优点：数据准确性高，自定义程度高，具有很强的灵活性，可以控制发送的时机和发送方式等。

埋点准确性顺序：代码埋点＞可视化埋点＞全埋点，SDK较小，对应用本身的使用体验没有影响，是可控的埋点方式。

缺点：需要开发工程师手工开发，工作量大，人力成本较高；有时候还要依赖App发版来生效。市面上前端埋点产品有：webfunny、观纵科技。

举例·应用场景：如果你不希望在采集数据的同时，降低用户体验，如果你不希望采集到海量无用数据，如果你希望采集的数据：颗粒度更细，维度更多，数据分析的准确性更高那么，从业务增长的长远价值考虑，请选择代码埋点。常见的如：页面停留时间，页面浏览深度，视频播放时长，用户鼠标轨迹，表单项停留及终止等等。尤其是一些非点击的、不可视的行为，是非要代码埋点来实现不可了。

代码埋点的使用场景，先来看下代码埋点的优缺点，尽量扬长避短。

优点：原理简单，学习成本较低；使用较为灵活，能够根据业务特性自定义时机、属性、事件，定制化获取数据。缺点：埋点成本高，每一个控件的埋点都需要添加相应的代码，不仅工作量大，而且限定了必须是技术人员才能完成；版本更新前后，容易发生数据紊乱；需要企业长期且稳定地完善埋点，并不断根据业务来更新。

根据上述的优缺点可以知道：代码埋点使用较为灵活，但是成本较高。因此，比较好在全埋点、可视化全埋点等埋点方案无法解决问题时，或者更强调自定义的场景时来使用。 为了更灵活的定制上报数据，并减轻服务器的压力，在所需埋点不多的情况下，常用「代码埋点」的方式。

埋点将产品数据分析的深度下钻到流量分布和流动层面，通过对产品中的用户交互行为的统计分析，对宏观指标进行深入剖析，发现指标背后的问题，寻找人群的行为特点和关系，洞察用户行为与提升业务价值之间的潜在关联，了解组成特定数据现象的原因，并据此构建产品优化迭代和运营策略。

获取关键指标。埋点可以获得一些关键指标——浏览人数、点击率、转化率、退出率等等。定位问题，监控产品的流畅性，挖掘流失点，优化产品。（漏斗优化、用户增长、流失用户预警）通过获得来的数据，我们可以判断出哪些功能模块对于用户有较强的吸引作用，哪些功能模块用户浏览、点击较少，从而定位出问题，对产品进行改进。 埋点分析，是网站分析和APP分析常用的数据采集方法。埋点采集方法一般分为两种，可视化埋点和代码埋点。有效的前端埋点曝光事件工具

可视化埋点方案适用场景业务上下文数据相对简单，操作交互比较固定的界面。国内前端埋点和前端监控产品

前端埋点方案大致分为：代码埋点、可视化埋点、无痕埋点三种。每种方案各有优劣，并不存在某种普遍完美的可以适应一切场景的埋点方案，而是应该根据不同的产品，不同的分析需求，不同的系统架构，不同的使用场景，选择合适的一种接入方案。

下面是一些典型的例子：是分析UV、PV、点击量等基本指标，可以选择代码埋点或者可视化埋点等前端埋点方案；

精细化分析转化流程，则可能需要利用后端SDK或者LogAgent接入后端日志；

活动/新功能快速上线迭代时的效果评估，则可以利用可视化埋点快速完成；对客服服务质量的考核，或者不同快递在不同省份运送不同品类产品的速度的比较，则需要使用后端SDK来对接第三方系统以便导入数据 国内前端埋点和前端监控产品

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