前端埋點(diǎn)sdk軟件

無(wú)埋點(diǎn)又叫全埋點(diǎn)，無(wú)埋點(diǎn)不是不需要埋點(diǎn)，而是全部埋點(diǎn)，前端的任何事件都被綁定上一個(gè)標(biāo)識(shí)，所有的事情都被記錄下來(lái)，只是不需要工程師在業(yè)務(wù)代碼里面插入侵入式的代碼。通過(guò)定期上傳記錄文件，配合文件解析，解析出我們需要的數(shù)據(jù)并生成可視化報(bào)告供專業(yè)人員分析。

無(wú)埋點(diǎn)技術(shù)的關(guān)鍵是：操作可視化配置工具，保存配置，SDK基礎(chǔ)代碼如何根據(jù)配置上報(bào)行為。

無(wú)埋點(diǎn)的優(yōu)點(diǎn)：由于采集的是全量數(shù)據(jù)，所以產(chǎn)品迭代過(guò)程中是不需要關(guān)注埋點(diǎn)邏輯的，也不會(huì)出現(xiàn)漏埋、誤埋等現(xiàn)象無(wú)埋點(diǎn)的缺點(diǎn)：無(wú)埋點(diǎn)采集全量數(shù)據(jù)，給數(shù)據(jù)傳輸和服務(wù)器增加壓力無(wú)法靈活的定制各個(gè)事件所需要上傳的數(shù)據(jù) 前端埋點(diǎn)系統(tǒng)是什么？前端埋點(diǎn)sdk軟件

代碼埋點(diǎn)的使用場(chǎng)景，先來(lái)看下代碼埋點(diǎn)的優(yōu)缺點(diǎn)，盡量揚(yáng)長(zhǎng)避短。

優(yōu)點(diǎn)：原理簡(jiǎn)單，學(xué)習(xí)成本較低；使用較為靈活，能夠根據(jù)業(yè)務(wù)特性自定義時(shí)機(jī)、屬性、事件，定制化獲取數(shù)據(jù)。缺點(diǎn)：埋點(diǎn)成本高，每一個(gè)控件的埋點(diǎn)都需要添加相應(yīng)的代碼，不僅工作量大，而且限定了必須是技術(shù)人員才能完成；版本更新前后，容易發(fā)生數(shù)據(jù)紊亂；需要企業(yè)長(zhǎng)期且穩(wěn)定地完善埋點(diǎn)，并不斷根據(jù)業(yè)務(wù)來(lái)更新。

根據(jù)上述的優(yōu)缺點(diǎn)可以知道：代碼埋點(diǎn)使用較為靈活，但是成本較高。因此，比較好在全埋點(diǎn)、可視化全埋點(diǎn)等埋點(diǎn)方案無(wú)法解決問(wèn)題時(shí)，或者更強(qiáng)調(diào)自定義的場(chǎng)景時(shí)來(lái)使用。 有哪些推薦的前端埋點(diǎn)頁(yè)面埋點(diǎn)產(chǎn)品埋點(diǎn)無(wú)論是項(xiàng)目后期的復(fù)盤，還是明確業(yè)務(wù)價(jià)值，還是產(chǎn)品價(jià)值的挖掘，都具備很重要的意義。

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，但是第三方是缺少用戶屬性信息的判斷，一般會(huì)以設(shè)備號(hào)uuid/imse，或者IP地址段、mac地址段作為區(qū)分標(biāo)志，從而造成統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)上的差異化，對(duì)于留存分析、轉(zhuǎn)化分析、流失分析需要用到明細(xì)數(shù)據(jù)的場(chǎng)景，可兼容性不是很友好；

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)？

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)。 webfunny前端埋點(diǎn)一體化埋點(diǎn)系統(tǒng)。有哪些推薦的前端埋點(diǎn)頁(yè)面埋點(diǎn)產(chǎn)品

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。前端埋點(diǎn)sdk軟件

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。 前端埋點(diǎn)sdk軟件

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