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。 前端埋点是前端监控的实现方式，前端埋点和上报即是数据的收集阶段。前端埋点sdk平台试用
前端埋点：一种收集产品数据的方式，它的目的是上报相关行为数据，相关人员以数据为依据来分析产品在用户端的使用情况，根据分析出来的结果辅助产品优化、迭代。
埋点搭建的背景：在流量红利逐渐消失的现在，数据的采集、分析和精细化的运营显得更加重要，所以埋点在互联网产品中是很常见的，它可以更好的辅助我们去迭代、完善产品功能。
平时我们在完成基础的业务需求之后，还需要开发完成埋点需求。所以我们追求的是简单快捷的做好埋点工作，且不会占用我们太多的精力。webfunny前端埋点系统，为开发人员提供了埋点方案解决、提升开发效率。 常见的前端埋点曝光事件系统代码埋点属于侵入式埋点，由开发手动在代码内植入预埋点，完全由开发控制埋点的位置时间和触发机制。
前端埋点和前端监控能做什么？从单个页面的常规数据角度出发我们可以通过埋点获取：访问次数（UV/PV）、地域数据（IP）、在线时长、区域点击次数等数据。
当我们将这些单点数据按照特定的纬度进行数据聚合，就可以获得全流程视角下的数据如：用户留存率/流转率、用户转化率、用户访问深度等数据。
而在埋点数据进行上报的同时，我们也可以同步收集页面基础数据/接口相关数据如：页面加载/渲染时长、页面异常、请求接口等数据。同时对于前端监控来说，大致可以分成三个方向：数据监控、性能监控、异常监控。
可视化埋点又叫无痕埋点，通过可视化交互的方式，代替代码埋点，减少了前端代码的工作量。将业务代码和埋点代码分离，提供一个可视化交互的页面，输入为业务代码，通过这个可视化系统，可以在业务代码中自定义的增加埋点事件等，然后输出了耦合了业务代码和埋点代码的代码。
本质上就是用系统去插入本来需要手动插入的埋点。这种埋点方式需要花钱找服务商来做，比如：国外的Mixpanel、TalkingData、腾讯MTA等。
可视化埋点的优点：减少前端代码工作量。可视化埋点的缺点：可视化埋点可以埋点的控件有限，不能手动定制。 代码埋点优点传递多样化自定义属性、自定义事件，传递比较丰富的数据到服务端。
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。 前端埋点平台有哪些？国内已有观纵科技、webfunny、神策等。有效的前端埋点自定义埋点平台
代码埋点优点控制精细，可以非常精确地选择什么时候发送数据。前端埋点sdk平台试用
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sdk平台试用
上海观纵科技有限公司位于上海市奉贤区望园南路1288弄80号1904、1909室，交通便利，环境优美，是一家服务型企业。观纵科技是一家有限责任公司企业，一直“以人为本，服务于社会”的经营理念;“诚守信誉，持续发展”的质量方针。公司拥有专业的技术团队，具有webfunny前端监控，webfunny前端埋点，全链路应用性能监控，Argus-IT运维监控等多项业务。观纵科技顺应时代发展和市场需求，通过**技术，力图保证高规格高质量的webfunny前端监控，webfunny前端埋点，全链路应用性能监控，Argus-IT运维监控。
