前端埋点数据采集产品

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，并展现给使用者代码埋点方案优点：可以按照业务上报详细、定制化的数据。前端埋点数据采集产品

前端数据埋点之用户行为就是在网页应用中进行的一系列操作，但用户的操作有很多种，都需要记录下来是不可能的，一般需要记录用户的以下几种行为：

一、用户浏览页面次数，PV（PageView）：用户每次访问网站中的一个页面就被记录为1个PV，多次访问同一个页面，访问量就会累计二、页面浏览用户数，UV（Uniquevisitor）：通过网络正常访问页面的使用者，通常一台电脑客户端或一个用户账号为一个访客，一般同一个客户端或用户账号在24h内多次访问只会被记录为1个UV，计算策略视具体情况而定三用户点击按钮次数：以上两种可以认为是自动式触发埋点，而点击按钮次数就属于是互动式触发埋点，便于去了解这个功能按钮的使用情况。 前端埋点数据采集产品埋点事件较多，或者网页内部交互频繁，可以通过本地存储的方式先缓存上报信息，然后定期上报。

代码埋点是webfunny前端监控埋点系统的基础与关键，它足够丰富稳定，可以让我们在使用全埋点与存储上报等功能时无后顾之忧。大家可以到官网体验demo使用。

代码埋点使用场景：App的整体日活，App元素点击的每日次数，可使用全埋点；App某个指定按钮的点击事件，某个特定页面的页面浏览事件，可使用可视化全埋点；若对于业务统计要求非常准确，安全性要求比较高的用户数据，例如注册、支付成功，可使用服务器埋点；以上方案解决不了，或者自定义的内容较多，例如加入购物车、提交订单等，可使用代码埋点。

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。(3)触发的事件事件类型有浏览、点击、曝光、悬浮，下拉、滚动、长按、右键等等，常用的还是浏览和点击。(4)触发的事件事件触发的时间一般取的是客户端时间，也就是用户的本地时间，如果用户的设备是移动端，取的就是手机时间，如果是电脑，取的就是电脑的时间。

但是客户端的时间不太准确，因为用户可以去更改设备时间。所以我们需要一个机制去校准客户端时间。一般的做法是，在上报事件时，我们会上报事件触发时间t1和数据发送时间t2，服务端也会拿到一个接收数据的时间t3，如果t3-t2>60s，则认为客户端时间不准，要对客户端时间进行修正，修正后的客户端时间是：t1+(t3-t2)为啥t3-t2>60s会认为不准，因为数据发送到接收的时间，一般不会超过60s。 webfunny前端埋点系统，它是一个轻量级、易使用，埋点分析一体化的产品。

webfunny前端埋点系统，是一个轻量级、易使用，埋点分析一体化的产品，用户可以根据自己的需求，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，我们支持单个数据的展示，有适用于体现数据的变化趋势，也有适用于体现总量和比率，还支持多个数据进行重叠展示等等。

埋点系统就是为了帮助产品经理、分析师统计业务数据而生的。原则上，无论监控系统做的多么强大，都无法覆盖场景复杂的业务数据统计。

比如：商品页面，用户从登录->浏览商品->加入购物车->点击购买按钮->付款确认，这个过程中，每一个步骤的流失率，留存率是多少，如何优化。这些跟业务强相关的数据，监控是很难做到的，这就需要埋点来完成了。 代码埋点的好处就是前后端都知道发送了什么数据，何时发送数据。互联网前端埋点

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。前端埋点数据采集产品

对于产品来说，埋点可以在应用中特定的流程收集一些信息，用来跟踪应用使用的状况，后续用来进一步优化产品或是提供运营的数据支撑，包括访问数（Visits），访客数（Visitor），停留时长（TimeOnSite），页面浏览数（PageViews）和跳出率（BounceRate）等等。

简单的说可以总结为以下几点：1、提高渠道转化：通过用户的操作序列，找到用户流失的节点。2、改善产品：通过用户行为分析产品是否有问题，例如用户有没有因为设计按钮过多导致用户行为无效等问题，以此发现功能设计缺陷等。3、精细客户运营：对客户进行分组（例如有的喜欢打折购买，有的喜欢直接购买等），实现精细营销，发放优惠券等。4、完善客户画像：基本属性（性别、年龄、地区等），行为属性（设备操作习惯等）。5、数据分析：埋点作为元数据放在数据仓库中。提供渠道转化、个性推荐等。 前端埋点数据采集产品

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