埋點(diǎn)行為數(shù)據(jù)對(duì)畫(huà)像建設(shè)的價(jià)值。

常規(guī)的數(shù)據(jù)標(biāo)簽主要是用戶(hù)當(dāng)前的狀態(tài)或者行為的結(jié)果值，缺少行為過(guò)程的畫(huà)像刻畫(huà)；而埋點(diǎn)行為數(shù)據(jù)則可以將這部分內(nèi)容補(bǔ)齊，描述用戶(hù)的行為過(guò)程，讓運(yùn)營(yíng)人員可以時(shí)刻關(guān)注用戶(hù)的行為階段并給予個(gè)性化的反饋。

同時(shí)，相較于數(shù)據(jù)的畫(huà)像，基于埋點(diǎn)數(shù)據(jù)的用戶(hù)畫(huà)像更新頻率多為日，甚至可以實(shí)時(shí)更新，動(dòng)態(tài)變化屬性更強(qiáng)，時(shí)效性也更高。因此，埋點(diǎn)行為數(shù)據(jù)是構(gòu)建完整畫(huà)像數(shù)據(jù)的重要組成部分，不僅豐富了用戶(hù)數(shù)據(jù)的維度，還讓畫(huà)像標(biāo)簽更加數(shù)字?jǐn)M人化，更加完整地抽象出用戶(hù)信息全貌。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。常見(jiàn)的前端埋點(diǎn)工具

為什么需要前端數(shù)據(jù)埋點(diǎn)？

對(duì)產(chǎn)品本身而言，產(chǎn)品和業(yè)務(wù)需要關(guān)注內(nèi)容包括如下幾個(gè)方面：用戶(hù)在產(chǎn)品里主要做什么操作、停留多久、訪(fǎng)問(wèn)幾次；用戶(hù)點(diǎn)擊率占比如何，會(huì)不會(huì)出現(xiàn)某些功能設(shè)計(jì)對(duì)于用戶(hù)而言是無(wú)效的；用戶(hù)在**使用流程上是否順暢，頁(yè)面反饋是否正常友好；可能有哪些潛在的用戶(hù)的功能需要更新。

總的來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)埋點(diǎn)主要是為了收集數(shù)據(jù)，只有通過(guò)分析數(shù)據(jù)，才能更好的評(píng)估出整個(gè)項(xiàng)目的質(zhì)量和重要性，并且能夠?yàn)楫a(chǎn)品優(yōu)化指明方向（數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品）。好用的前端埋點(diǎn)和前端監(jiān)控系統(tǒng)代碼埋點(diǎn)方案優(yōu)點(diǎn)：可以按照業(yè)務(wù)上報(bào)詳細(xì)、定制化的數(shù)據(jù).

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(mǎn)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)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(hù)交互行為的統(tǒng)計(jì)分析，對(duì)宏觀(guān)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(hù)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(hù)增長(zhǎng)、流失用戶(hù)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(hù)有較強(qiáng)的吸引作用，哪些功能模塊用戶(hù)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)。webfunny前端埋點(diǎn)數(shù)據(jù)“采集+管理+分析”智能一體化，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)，讓埋點(diǎn)不再困難。

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(fǎng)問(wèn)次數(shù)（UV/PV）、地域數(shù)據(jù)（IP）、在線(xiàn)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(hù)留存率/流轉(zhuǎn)率、用戶(hù)轉(zhuǎn)化率、用戶(hù)訪(fǎng)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。可視化埋點(diǎn)方案適用場(chǎng)景業(yè)務(wù)上下文數(shù)據(jù)相對(duì)簡(jiǎn)單，操作交互比較固定的界面。如何實(shí)現(xiàn)前端埋點(diǎn)sdk方案

前端埋點(diǎn)曝光和瀏覽數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)。常見(jiàn)的前端埋點(diǎn)工具

大數(shù)據(jù)時(shí)代，多數(shù)的web或app產(chǎn)品都會(huì)使用第三方或自己開(kāi)發(fā)相應(yīng)的數(shù)據(jù)系統(tǒng)，進(jìn)行用戶(hù)行為數(shù)據(jù)或其它信息數(shù)據(jù)的收集，在這個(gè)過(guò)程中，埋點(diǎn)是比較重要的一環(huán)。作為開(kāi)發(fā)和測(cè)試人員你知道什么是數(shù)據(jù)埋點(diǎn)嗎？作為測(cè)試重點(diǎn)要關(guān)注哪些方面？埋點(diǎn)測(cè)試的過(guò)程有兩個(gè)比較重要的環(huán)節(jié)，埋點(diǎn)上報(bào)和埋點(diǎn)落庫(kù)。

埋點(diǎn)上報(bào)：無(wú)論是前端埋點(diǎn)還是后端埋點(diǎn)，是否正常按照相關(guān)規(guī)則進(jìn)行上報(bào)，相關(guān)的事件名、屬性值都是否完整正確上報(bào)。

埋點(diǎn)落庫(kù)：埋點(diǎn)上報(bào)完的數(shù)據(jù)是需要存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)中再進(jìn)行相關(guān)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析、歸類(lèi)等等，除了檢查埋點(diǎn)上報(bào)，還要看終數(shù)據(jù)是否正常落庫(kù)，相關(guān)數(shù)據(jù)字段是否正常。常見(jiàn)的前端埋點(diǎn)工具

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