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。 埋点数据是建立用户画像、用户行为路径等数据产品的基础。从零开始搭建前端埋点和前端监控平台
埋点是数据采集中的一个统称，通常也叫做事件追踪（Event Tracking），它主要针对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送的相关技术及其实施过程。
埋点是为了满足快捷、高效、丰富的数据应用而做的用户行为过程及结果记录。数据埋点是一种常用的数据采集的方法。埋点是数据的来源，采集的数据可以分析网站/APP的使用情况，用户行为习惯等，是建立用户画像、用户行为路径等数据产品的基础，webfunny前端埋点是一体化轻量级埋点系统。 前端埋点框架系统开源数据埋点是一种常用的数据采集的方法。
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。
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。 webfunny前端埋点数据“采集+管理+分析”智能一体化，数据驱动业务，让埋点不再困难。
前端埋点在实践过程中避开的雷点，在埋点应用场景中，要对应初期埋点预留，要基于以下点来考虑：①基于业务分析框架，梳理常规分析案例中需要用到的埋点数据集，主要指标必须要有埋点；②基于算法模型框架，梳理算法所需要构建的数据特征需要用到的字段信息；③基于业务诉求，梳理非常规，当前没需求未来有应用场景的字段信息；
举个例子，譬如供需求匹配、资源调度、智能选址，所对应的几个信息主体分别是：用户需求方、用户供给方、商品信息、时间信息、空间信息、行为信息、业务信息。 可视化埋点即以业务代码为输入，通过可视化系统配置埋点，以耦合的形式输出业务代码和埋点代码。前端埋点框架系统开源
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。从零开始搭建前端埋点和前端监控平台
埋点行为数据对画像建设的价值。
常规的数据标签主要是用户当前的状态或者行为的结果值，缺少行为过程的画像刻画；而埋点行为数据则可以将这部分内容补齐，描述用户的行为过程，让运营人员可以时刻关注用户的行为阶段并给予个性化的反馈。
同时，相较于数据的画像，基于埋点数据的用户画像更新频率多为日，甚至可以实时更新，动态变化属性更强，时效性也更高。因此，埋点行为数据是构建完整画像数据的重要组成部分，不仅丰富了用户数据的维度，还让画像标签更加数字拟人化，更加完整地抽象出用户信息全貌。 从零开始搭建前端埋点和前端监控平台
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