前端埋点曝光事件工具推荐

数据埋点主要模型：事件和用户是数据上报的2大主要内容。

当我们点击一个控件时，要上报哪些内容才能全的分析这个点击行为呢？准确的说，一个事件的触发，有4个因素：触发者、触发位置、触发的事件、触发的时间。

(1)触发者触发者即触发事件的用户。需要一个主要标识，来识别不同的用户。下面的用户模型将会讲到。(2)触发位置如何识别一个网页里面，事件触发的位置？需要一个页面的主要标识和控件的主要标识。页面的主要标识一般通过url标记，但要处理好url后面的参数。控件的主要标识一般通过元素在整个文档中的xpath路径来标记。xpath是能主要标记控件在网页的主要位置的一种标记方法。 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。前端埋点曝光事件工具推荐

前端埋点-数仓库表的开发成本：

埋点数据落到数仓后，需要预先建立哪些表，如何做埋点数据的分层；毕竟埋点的数据体量是非常大的，TB级数据的存储本身就是一个比较大的成本，再加上调度系统、计算资源、运行性能等方面，就需要数仓团队在一开始就要把数据模型提前建立好，做好ods层到dw层、ads层的划分，维度和事实之间的建设；

数仓性能，时间问题（hive）：因为埋点数据的体量问题，落表的时候，一定会存在大量的冗余字段，如果集群资源比较紧张，对于常规数据的统计、计算都会带来性能上的问题；在数据团队的架构中，有对外提供数据应用服务，对于数据的实时计算就有一定的要求，什么场景下应该是T+1，什么场景下应该是伪实时，避免数据调度任务影响前台应用产出。 前端埋点曝光事件工具推荐数据分析:埋点作为原料放在数据仓库中。提供渠道转化、个性推荐等。

为什么需要埋点和前端监控？当我们在分析复盘一个产品是否成功的时候，产品、技术、业务运营方都会有自己对应的分析层面，那不同的角色考虑的方向是不同的。

站在产品的视角，经常会问如下几个问题：1.产品有没有用户使用；2.用户用得怎么样；3.系统会不会经常出现异常；4.如何更好地满足用户需求服务用户；

当站在技术视角时，经常会问如下几个问题：1.系统出现异常的频率如何；2.异常出现后如何快速进行定位追踪；3.如何分析解决问题；

而当站在老板的视角时，问题可能又会变为：1.我的存量用户多少，未来还有多少潜力；2.多少用户在系统内进行了消费。

当在回答了上述问题之后，埋点和监控两者的作用便跃然纸上。因为要回答以上问题，只有通过对系统进行数据分析的方式才能弄清楚。其实无论是前端埋点还是前端监控，二者并不是分开存在，而是相互依存的关系。

埋点的功能作用：分析运营策略的合理性，优化用户体验，提高使用效率。（精细营销、场景化提示/私人助理）比如用户去餐厅购买产品，每次都需要在APP中选择是否使用优惠券，但是通过埋点发现，全部的用户对于该商家都是选择的否，那么说明该商家是从来没有进行优惠券的发放，那么就可以考虑在商家版中增加一个是否让用户选择优惠券的选项，若商家没有优惠券，那么用户就可以直接跳过选择是否使用优惠券，从而提升用户体验及使用效率，分析用户消费行为，分析不同渠道用户行为差异。前端埋点系统是什么？

产品全埋点还是分块埋点？分块儿埋点的话有什么响应机制？应用措施？

全埋点和分模块埋点，直接的影响是数据存储成本的问题，作为一个数据分析，这也是不得不考虑的问题，如果数据结构优化不做好，每年浪费的存储成本可能会是百万级的消耗。随着周期的增加，成本浪费会更严重。

所以说，企业数据的分析，不仅局限在数据本身，而应该是多元的剖析，多场景的结合。凡事都不简单，如果简单为什么那么多人都没有做成功，只不过是层次还到而已。 常见埋点事件：页面停留上报时机在当前页面切换或者页面卸载时。前端埋点曝光事件工具推荐

前端监控和前端埋点方案设计。前端埋点曝光事件工具推荐

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 前端埋点曝光事件工具推荐

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