前端埋點在標簽預留場景中，要考慮到反推埋點預留：

①基于用戶畫像的標簽建設，需要考慮畫像的多層屬性，社會屬性、基本屬性、市場屬性、交易屬性、行為屬性等，通過畫像篩選人群的時候，可能需要通過數據模型建立用戶分層的過程，所需要用到的輔助數據；

②基于智能運營的標簽建設，運營策略、活動、方案的數據需求收集，哪些標簽需要用到埋點中的信息；

③基于營銷系統的標簽建設，涉及到渠道分配、廣告投放、點擊預測等，可能需要對曝光、點擊、轉化進行全鏈路的埋點建設，或者基于某一個產品使用鏈路，埋點數據要完備；

④標簽管理，沒有一套產品來支撐，多標簽你怎么對外提供；海量的標簽，又要怎么做標簽管理。 搭建前端監控平臺之數據上報，需要通過埋點方案來實現。前端埋點自定義埋點產品有哪些好用的

前端埋點：一種收集產品數據的方式，它的目的是上報相關行為數據，相關人員以數據為依據來分析產品在用戶端的使用情況，根據分析出來的結果輔助產品優化、迭代。

埋點搭建的背景：在流量紅利逐漸消失的現在，數據的采集、分析和精細化的運營顯得更加重要，所以埋點在互聯網產品中是很常見的，它可以更好的輔助我們去迭代、完善產品功能。

平時我們在完成基礎的業務需求之后，還需要開發完成埋點需求。所以我們追求的是簡單快捷的做好埋點工作，且不會占用我們太多的精力。webfunny前端埋點系統，為開發人員提供了埋點方案解決、提升開發效率。 前端埋點自定義埋點產品有哪些好用的從單個頁面的常規數據角度出發我們可以通過埋點獲取：訪問次數、地域數據、在線時長、區域點擊次數等數據。

產品全埋點還是分塊埋點？分塊兒埋點的話有什么響應機制？應用措施？

全埋點和分模塊埋點，直接的影響是數據存儲成本的問題，作為一個數據分析，這也是不得不考慮的問題，如果數據結構優化不做好，每年浪費的存儲成本可能會是百萬級的消耗。隨著周期的增加，成本浪費會更嚴重。

所以說，企業數據的分析，不僅局限在數據本身，而應該是多元的剖析，多場景的結合。凡事都不簡單，如果簡單為什么那么多人都沒有做成功，只不過是層次還到而已。

埋點有哪些方式？代碼埋點出現的時間很早了，在GoogleAnalytics年代，就已經出現了類似的方案了。目前，國內的服務商，如觀縱科技、webfunny、友盟等都提供了這一方案。

代碼埋點的技術原理也很簡單，在APP或者界面初始化的時候，初始化第三方數據分析服務商的SDK，然后在某個事件發生時就調用SDK里面相應的數據發送接口發送數據。例如，我們想統計APP里面某個按鈕的點擊次數，則在APP的某個按鈕被點擊時，可以在這個按鈕對應的OnClick函數里面調用SDK提供的數據發送接口來發送數據。 代碼埋點的好處就是前后端都知道發送了什么數據，何時發送數據。

代碼埋點在終端嵌入SDK，定義事件并添加事件代碼，用戶所有操作行為會調用SDK的相應數據接口然后把數據發送服務端（數據庫）。按需采集，業務信息更完善，對數據的分析更聚焦，因此代碼埋點是一種以業務價值為出發的行為分析。

優點：數據準確性高，自定義程度高，具有很強的靈活性，可以控制發送的時機和發送方式等。

埋點準確性順序：代碼埋點＞可視化埋點＞全埋點，SDK較小，對應用本身的使用體驗沒有影響，是可控的埋點方式。

缺點：需要開發工程師手工開發，工作量大，人力成本較高；有時候還要依賴App發版來生效。市面上前端埋點產品有：webfunny、觀縱科技。

舉例·應用場景：如果你不希望在采集數據的同時，降低用戶體驗，如果你不希望采集到海量無用數據，如果你希望采集的數據：顆粒度更細，維度更多，數據分析的準確性更高那么，從業務增長的長遠價值考慮，請選擇代碼埋點。常見的如：頁面停留時間，頁面瀏覽深度，視頻播放時長，用戶鼠標軌跡，表單項停留及終止等等。尤其是一些非點擊的、不可視的行為，是非要代碼埋點來實現不可了。 埋點總體可分為前端埋點和后端埋點。前端埋點自定義埋點產品有哪些好用的

前端埋點平臺有哪些？國內已有觀縱科技、webfunny、神策等。前端埋點自定義埋點產品有哪些好用的

可視化埋點又叫無痕埋點，通過可視化交互的方式，代替代碼埋點，減少了前端代碼的工作量。將業務代碼和埋點代碼分離，提供一個可視化交互的頁面，輸入為業務代碼，通過這個可視化系統，可以在業務代碼中自定義的增加埋點事件等，然后輸出了耦合了業務代碼和埋點代碼的代碼。

本質上就是用系統去插入本來需要手動插入的埋點。這種埋點方式需要花錢找服務商來做，比如：國外的Mixpanel、TalkingData、騰訊MTA等。

可視化埋點的優點：減少前端代碼工作量。可視化埋點的缺點：可視化埋點可以埋點的控件有限，不能手動定制。 前端埋點自定義埋點產品有哪些好用的

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