埋點(diǎn)是目的導(dǎo)向，不是說(shuō)頁(yè)面上隨便寫(xiě)一個(gè)埋點(diǎn)代碼就搞定了，一般情況下，在產(chǎn)品的規(guī)劃階段就要思考埋點(diǎn)問(wèn)題，每一個(gè)埋點(diǎn)都要思考后續(xù)的數(shù)據(jù)分析，要帶來(lái)怎樣的結(jié)果。

同時(shí)埋點(diǎn)也不是一勞永逸的，需要不斷的根據(jù)產(chǎn)品的規(guī)劃，運(yùn)營(yíng)的方向和前置埋點(diǎn)的數(shù)據(jù)分析結(jié)果來(lái)合理的調(diào)整埋點(diǎn)，終的目的即是幫助產(chǎn)品收益比較大化。

比如活動(dòng)頁(yè)，關(guān)心的即是活動(dòng)參與的人數(shù)，活動(dòng)分享的熱度，活動(dòng)裂變的程度等等，根據(jù)這些目的就可以在頁(yè)面上的關(guān)鍵點(diǎn)擊按鈕處，比如“我要參加”，“分享給好友”等地方添加埋點(diǎn)，后續(xù)產(chǎn)品在后臺(tái)可一目了然的知道此次活動(dòng)的實(shí)際效果。 前端埋點(diǎn)曝光事件點(diǎn)擊事件如何埋？前端埋點(diǎn)平臺(tái)開(kāi)源

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)和前端監(jiān)控軟件一般多少錢(qián)什么是埋點(diǎn)？主要是針對(duì)特定用戶行為或業(yè)務(wù)過(guò)程進(jìn)行捕獲、處理和發(fā)送的相關(guān)技術(shù)及實(shí)施過(guò)程。

前端埋點(diǎn)在實(shí)踐過(guò)程中避開(kāi)的雷點(diǎn)，在埋點(diǎn)應(yīng)用場(chǎng)景中，要對(duì)應(yīng)初期埋點(diǎn)預(yù)留，要基于以下點(diǎn)來(lái)考慮：①基于業(yè)務(wù)分析框架，梳理常規(guī)分析案例中需要用到的埋點(diǎn)數(shù)據(jù)集，主要指標(biāo)必須要有埋點(diǎn)；②基于算法模型框架，梳理算法所需要構(gòu)建的數(shù)據(jù)特征需要用到的字段信息；③基于業(yè)務(wù)訴求，梳理非常規(guī)，當(dāng)前沒(méi)需求未來(lái)有應(yīng)用場(chǎng)景的字段信息；

舉個(gè)例子，譬如供需求匹配、資源調(diào)度、智能選址，所對(duì)應(yīng)的幾個(gè)信息主體分別是：用戶需求方、用戶供給方、商品信息、時(shí)間信息、空間信息、行為信息、業(yè)務(wù)信息。

前端監(jiān)控之?dāng)?shù)據(jù)監(jiān)控：數(shù)據(jù)監(jiān)控即通過(guò)數(shù)據(jù)分析用戶行為。

常見(jiàn)的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)包括：PV/UV、頁(yè)面停留時(shí)長(zhǎng)、通過(guò)什么入口進(jìn)入、在頁(yè)面觸發(fā)了什么行為等。統(tǒng)計(jì)這些數(shù)據(jù)就是為了清楚用戶來(lái)源，拓寬產(chǎn)品的推廣渠道；

了解用戶在頁(yè)面停留的時(shí)間情況，針對(duì)停留較短的頁(yè)面進(jìn)行分析改進(jìn)。也就是我們常說(shuō)的：who(uuid)、when(time)、from where(referrer)、where(x,y)、what (自定義拓展數(shù)據(jù))串成的用戶行為路徑。

通過(guò)代碼埋點(diǎn)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)用戶層面的行為分析。 埋點(diǎn)是為了滿足快捷、高效、豐富的數(shù)據(jù)應(yīng)用而做的用戶行為過(guò)程及結(jié)果記錄。

埋點(diǎn)行為數(shù)據(jù)對(duì)畫(huà)像建設(shè)的價(jià)值。

常規(guī)的數(shù)據(jù)標(biāo)簽主要是用戶當(dāng)前的狀態(tài)或者行為的結(jié)果值，缺少行為過(guò)程的畫(huà)像刻畫(huà)；而埋點(diǎn)行為數(shù)據(jù)則可以將這部分內(nèi)容補(bǔ)齊，描述用戶的行為過(guò)程，讓運(yùn)營(yíng)人員可以時(shí)刻關(guān)注用戶的行為階段并給予個(gè)性化的反饋。

同時(shí)，相較于數(shù)據(jù)的畫(huà)像，基于埋點(diǎn)數(shù)據(jù)的用戶畫(huà)像更新頻率多為日，甚至可以實(shí)時(shí)更新，動(dòng)態(tài)變化屬性更強(qiáng)，時(shí)效性也更高。因此，埋點(diǎn)行為數(shù)據(jù)是構(gòu)建完整畫(huà)像數(shù)據(jù)的重要組成部分，不僅豐富了用戶數(shù)據(jù)的維度，還讓畫(huà)像標(biāo)簽更加數(shù)字?jǐn)M人化，更加完整地抽象出用戶信息全貌。 代碼埋點(diǎn)方案優(yōu)點(diǎn)：可以按照業(yè)務(wù)上報(bào)詳細(xì)、定制化的數(shù)據(jù)。如何實(shí)現(xiàn)前端埋點(diǎn)自定義埋點(diǎn)工具

從單個(gè)頁(yè)面的常規(guī)數(shù)據(jù)角度出發(fā)我們可以通過(guò)埋點(diǎn)獲?。涸L問(wèn)次數(shù)、地域數(shù)據(jù)、在線時(shí)長(zhǎng)、區(qū)域點(diǎn)擊次數(shù)等數(shù)據(jù)。前端埋點(diǎn)平臺(tái)開(kāi)源

為什么需要埋點(diǎn)和前端監(jiān)控？當(dāng)我們?cè)诜治鰪?fù)盤(pán)一個(gè)產(chǎn)品是否成功的時(shí)候，產(chǎn)品、技術(shù)、業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)方都會(huì)有自己對(duì)應(yīng)的分析層面，那不同的角色考慮的方向是不同的。

站在產(chǎn)品的視角，經(jīng)常會(huì)問(wèn)如下幾個(gè)問(wèn)題：1.產(chǎn)品有沒(méi)有用戶使用；2.用戶用得怎么樣；3.系統(tǒng)會(huì)不會(huì)經(jīng)常出現(xiàn)異常；4.如何更好地滿足用戶需求服務(wù)用戶；

當(dāng)站在技術(shù)視角時(shí)，經(jīng)常會(huì)問(wèn)如下幾個(gè)問(wèn)題：1.系統(tǒng)出現(xiàn)異常的頻率如何；2.異常出現(xiàn)后如何快速進(jìn)行定位追蹤；3.如何分析解決問(wèn)題；

而當(dāng)站在老板的視角時(shí)，問(wèn)題可能又會(huì)變?yōu)椋?.我的存量用戶多少，未來(lái)還有多少潛力；2.多少用戶在系統(tǒng)內(nèi)進(jìn)行了消費(fèi)。

當(dāng)在回答了上述問(wèn)題之后，埋點(diǎn)和監(jiān)控兩者的作用便躍然紙上。因?yàn)橐卮鹨陨蠁?wèn)題，只有通過(guò)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的方式才能弄清楚。其實(shí)無(wú)論是前端埋點(diǎn)還是前端監(jiān)控，二者并不是分開(kāi)存在，而是相互依存的關(guān)系。 前端埋點(diǎn)平臺(tái)開(kāi)源