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如果你正在运营一个网站,无论是产品官网还是电商平台,用户访问分析一定是绕不开的一项工作。 但对很多刚入门的新手来说,打开一个数据平台,常常是一脸懵: PV?UV?跳出率?这些到底是什么?要看哪些指标才有用? 这篇文章,我们一起看看网站访问分析中最基础的6个核心指标,帮你快速理解并掌握基本的分析能力。
在ClkLog的日常咨询中,我们发现有接近一半的客户是刚刚起步接触用户行为分析,在意识到这项需求之后,他们常常面临各种困惑。为此,ClkLog通常会建议客户从三个关键点来梳理: 我们的需求目标是什么?可能会涉及哪些产品? 公司对产品数据是否有要求?SaaS还是私有化建设? 核心需求是哪些?是否需要产品包含或可以自己二开?
我们希望ClkLog开源社区版,不是“精简试用版”,而是一个真正能被部署和使用的完整方案。 过去这一年,我们一直在倾听大家的反馈,并不断思考:一款开源行为分析系统,真正顺利地被用起来,需要具备哪些要素和功能? 为了让大家在使用过程中更流畅更便捷,ClkLog开源社区版迎来了一次新升级! 现在上Gitee、Github、GitCode 即可获取最新的更新代码
在此前的回访中,我们已经与多家来自金融、媒体等行业的企业进行过沟通,了解了他们在用户行为分析方面的需求和实际应用情况。本次回访的对象是一家专注于社交软件研发的技术公司,他们的产品以用户互动为核心,对行为数据的依赖程度更高,也更强调数据可控性与部署灵活性。这为我们进一步验证 ClkLog 在不同行业场景下的适用性提供了有价值的参考。
一款好用的用户行为分析工具,对产品经理、运营人员和开发者来说,都越来越重要。 目前市面上主流的工具,不是价格高昂、数据不透明,就是部署复杂,很难维护。 ClkLog,适合中小团队的开源方案,已经在Gitee上开源,社区也在持续更新中。
随着数据安全要求日益严格,越来越多企业、项目方在选择埋点系统时,开始倾向于私有化部署和自主掌控数据。
近年来,除了那些已经走在数字化转型前沿的行业,传统的保险行业也开始觉醒,尝试通过用户行为分析来优化产品、提升服务体验。 这是一家由多家全球知名企业共同出资成立的全国性寿险公司。随着数字化浪潮的推进,他们的技术团队率先发起了“通过埋点分析优化产品决策”的探索。在这个过程中,技术验证成为他们迈出的第一步——不仅要评估方案的可行性,更要确保工具选型能支撑长期发展。 就是在这样的背景下,他们找到了ClkLog,开启了一段信任、验证与共建的合作之路。一起看看,方案发起人Alan是怎么讲述这个过程的。
ClkLog鸿蒙埋点SDK通过手动埋点的方式实现HarmonyOS 原生应用的前端数据采集。快速接入即可获取埋点数据,同时支持分析功能(基础统计分析、自定义分析、用户画像等)。
今天,我们继续为大家带来 ClkLog 用户回访系列,本期采访嘉宾是一家国内知名金融媒体平台的运维负责人——严老师。 这家金融媒体平台专注于全球财经新闻、市场动态和投资分析,提供涵盖股票、债券、外汇、大宗商品等领域的实时市场动态、深度分析、行业报告及专家观点。 他们曾使用业内知名的数据分析系统,但出于成本优化的考虑,开启了一轮新的产品选型。最终,ClkLog成功“打动”了他们,让我们一起来看看其中的关键因素。
近期,不少社群里的伙伴有Flutter的集成需求,为了让大家能更快、更顺利地完成集成,我们实现了本次demo给大家作为参考。 目前,我们已为主流的第三方框架提供了相应的集成demo,如果您还有其他SDK的验证需求欢迎联系小秘书,我们会尽量给大家提供实现demo。
ClkLog CDP企业版实现了通过对埋点采集回来的用户打标签的方式分析客户的行为、兴趣、购买历史、偏好等多维度数据,构建出一个关于客户的完整数字化档案。在实现自定义事件分析的基础上,通过用户标签和分群,可以更快速更精准地找到目标人群,用数据驱动业务增长,这对于有精准运营的用户来说是必不可少的。
ClkLog的付费版上线已有一年多。作为一款从开源起步的产品,我们始终关注用户的使用体验。因此,近期我们发起了一轮客户回访,希望了解他们的使用情况及优化建议,并分享一些典型案例,让更多人看到ClkLog在真实业务场景中的价值。 本次回访的客户是ClkLog最早的一批付费用户——一家深耕电子签署业务 20 余年的上海企业。他们的核心产品 「大家签」,提供电子签章及电子合同一体化解决方案,至今已累计服务 350 万家客户。本次交流对象是该公司的技术负责人汪老师,他也是当初公司选型ClkLog的主要决策者。让我们一起来听听他与ClkLog的故事。
埋点技术因其高精度和定制化能力,成为许多公司的首选方式。然而,有些公司在埋点采集时,将其视为开发过程中的“附加任务”,让研发人员在开发过程中顺带加上一些埋点,而没有完整的规划和验证。这往往导致数据分析的效果不尽如人意。为了避免这种情况,我们需要将数据采集提升到项目级别,进行系统化的规划和实施。
近年来互联网运营已经成为大多数企业不可或缺的一部分。随着互联网技术的不断发展和数字化转型的推进,越来越多的企业都在加速向互联网运营转型,而在这一过程当中,分析用户行为数据是至关重要的。接下来,我们就来探讨一下其中的原因。
ClKLog的付费版中提供了兼容移动端的h5展示界面,简单来说,手机浏览器直接访fangwe问统计地址就能直接查询主要的统计数据。
用户行为分析指标项是衡量产品和运营管理的关键因素,它们可以帮助企业深入了解用户需求、行为模式、产品表现等多个方面。 比如页面停留时间、平均停留时长可以分析用户的需求和兴趣;跳出率、留存率可以查询用户的体验情况;事件触发次数、转化率等可以评估业务流程是否顺畅或者营销策略是否成功。 这篇我们将完整介绍ClkLog的中使用到的指标项定义以及一些重点指标的统计逻辑,便于运营人员理解后做数据分析,同时如果大家在使用过程中发现了指标项为空或异常的情况,可以对照说明排查问题。
为了让大家能更顺利地完成ClkLog的各项数据集成,我们总结了几项常见问题并做了详细的说明。 包括有:会话、浏览页面事件、用户集成、自定义事件等。
在Clklog完成 React Native 和 uni-app 集成 Demo 后,一个游戏行业新客户提出了使用 Unity3D 开发的集成问题。对此,我们与客户分别进行了测试。 客户使用神策Andriod原生SDK在Android 端暴露接口给 Unity3D的方式,验证了使用ClkLog进行数据采集的可行性。
在上一期推文中,我们与大家分享了 React Native 的集成 demo。本期,我们将继续介绍 ClkLog 集成 uni-app 的 demo。 uni-app 允许开发者编写一套代码,然后可以编译到 iOS、Android、H5 以及各种小程序等多个平台。因此,本次 demo 中将涵盖上述所有平台,并且我们会详细说明集成过程中遇到的难点及解决方案。
自 ClkLog 上线以来,我们不断吸纳用户需求,提升产品的支持能力。今年下半年,我们遇到了日活跃用户数达到百万级别的客户。为了给 ClkLog 用户提供可靠的技术建议和解决方案,同时也为了节省成本,在Clickhouse官方支持下,我们在阿里云上对 ClickHouse 社区版、企业版进行了详细测试和成本分析。
ClkLog是一款支持开源和商业付费的用户行为分析软件系统,通过采集客户端行为日志数据,在开源的OLAP数据库上进行模型分析。常见的客户端有Web JS、IOS、Andriod 、小程序等,以及react-native 、uni-app等。Clklog方案选用了\神策提供的开源SDK来进行数据采集。
我们在四季度憋出大招,推出了全新的【用户画像系列功能】与【HarmonyOS SDK】。
本篇将继续解答ClkLog使用过程中【埋点集成】阶段的常见问题。
本文将介绍,ClkLog针对神策不支持全埋点的客户端实现用户访问基础统计分析 1。
本期主要为大家介绍ClkLog九月上线的新功能-自定义SQL查询。
本篇主要解答ClkLog使用过程中【埋点集成】阶段的常见问题。
漏斗分析是基于事件的一种分析模型。 漏斗分析主要是对一个多步骤的场景进行的每一步的转化数据分析。可以理解为是从顶部(广泛数据)到底部(目标数据)逐步筛选和转化分析的过程。
由于目前市场上主流的数据库有许多,这次我们选择其中一个比较典型的Elasticsearch来和ClickHouse做一次实战测试,让大家更直观地看到真实的比对数据,从而对这两个数据库有更深入的了解,也就能理解为什么我们会选择ClickHouse。
6 月,<自定义分析>千呼万唤始出来,同时我们还增加了<书签管理>、<权限管理>模块
随着 ByConity 应用得越来越广泛,ClkLog 考虑到有用户或许已经使用了 ByConity 作为数据仓库,那么为了验证用户是否可以直接使用 ByConity 来替换掉 ClickHouse 搭建 ClkLog,我们专门针对 ByConity 的兼容性做了一组测试。
前端数据埋点要怎么做才能获取到有用的数据并对运营产生积极的作用,对于首次实施埋点及数据分析的工程师来说确实是个难点。网上很多文章讲的都是方法论和理论知识,真正实践的内容比较少,我们从一个案例来描述一下埋点要如何做。
ClkLog的自定义事件分析功能在大家满满的期待下终于发布了。 本次更新我们添加了用户关联、事件采集、事件分析三大块功能点。
近期 ClkLog 收到一个客户反馈说我们与百度统计的 PV 数据差异很大。为了验证问题,开发进行了一次对页面浏览量统计的测试。针对同一个 IP 同一个时间的页面浏览量统计发现,百度的统计数据只有一条,而 ClkLog 有十条记录,于是我们展开了问题排查。
社交行业作为一个快速发展且竞争激烈的领域,企业需要不断探索创新的增长路径以保持竞争力。在这个数字化时代,数据驱动的增长分析成为实现目标的关键。本文旨在探讨社交行业增长分析的关键要素,包括指标体系设计、运营策略和用户分群,旨在帮助读者深入了解如何利用数据驱动的方法来优化业务表现、提升用户体验,以及实现可持续增长。通过深入挖掘这些关键方面,我们将揭示社交行业增长的内在机制,为读者提供实用的指导和启示。
在当今数据驱动的商业环境中,构建一个有效的数据指标体系成为了企业成功的关键。数据指标体系是一套精心设计的测量工具,用于评估和指导企业的业务活动。通过这个体系,企业能够转化庞大、复杂的数据为有价值的洞察,从而指导决策,优化运营,增强竞争力。
在数字化的世界里,数据就是企业的血液,是推动业务发展的关键动力。想象一下,你正在运行你的业务,依赖ClkLog为你提供的数据,突然,由于网络波动或其他原因,定时脚本未能执行,页面上的数据缺失了。或者你刚刚优化了你的算法,但你需要重新计算以前的数据以便与新的算法保持一致。这种情况下,数据的完整性和稳定性就显得尤为重要,它们不仅影响业务的正常运行,而且直接关系到业务决策的准确性和及时性。
在数字化时代,了解用户如何与我们的产品或服务互动是至关重要的。用户行为,在广义上,指的是用户在网站、应用程序或其他数字界面上的所有动作和反应。这些行为可能包括点击链接、浏览页面、填写表单,甚至是在社交媒体上分享内容。每一个动作都是用户体验的一部分,并对我们理解他们的需求和偏好提供了宝贵的线索。 在技术层面上,用户行为的跟踪和分析可以让我们深入了解用户的互动模式,从而指导我们的产品改进和市场战略。通过分析这些数据,我们可以发现用户旅程中的关键触点,识别用户体验的痛点,以及揭示潜在的优化机会。这不仅有助于提升用户满意度和忠诚度,还可以增强产品的市场竞争力。
作为互联网运营中心负责人的舒经理,拥有丰富的互联网行业经验,曾在多家知名互联网企业任职,对用户运营有深厚的理论基础和实践经验。她不仅是我们ClkLog产品的第一批业务使用者,更是产品发展过程中重要的合作伙伴。让我们一起携手舒经理,回顾ClkLog的成长历程,感受它如何从产品初期的雏形发展成今天的成熟版本。
所谓埋点,就是通过在应用程序或网站中插入代码,针对用户行为或事件进行捕获,以收集用户的各种行为数据,比如用户点击了某个按钮、页面访问时间、功能使用频率等。 通过分析这些数据,数据产品经理或数据分析师能够深入理解用户行为,优化用户体验,并根据埋点数据改进产品功能。
在数字化浪潮中,了解用户行为和优化用户体验成为企业竞争力的关键。对于希望深入了解客户和推动业务增长的公司来说,埋点分析系统是不可或缺的工具。今天,我们要介绍的不仅是一个 ClkLog 埋点分析系统,而是一种全新的、开源的洞察方案,它能够帮助您捕捉每一个关键数据点,确保您的决策基于最准确的用户行为分析。
ClkLog 是一款记录用户行为分析和画像的免费可商用开源软件,技术人员可快速搭建私有的应用系统。项目基于神策分析SDK,采用ClickHouse数据库对采集数据进行存储,采用前后端分离的方式来实现的访问统计和用户画像分析系统。在这里,你可以轻松看到用户访问网页、APP、小程序或业务系统的行为轨迹,同时也可以从时间、地域、渠道、用户访客类型等多维度了解用户的全方位信息,完美助力大数据用户画像、实时归因/离线归因分析、漏斗分析、大数据推荐场景。