用户行为分析正在被保险行业广泛采纳-ClkLog埋点分析系统

简介: 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埋点分析系统,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。技术人员可快速搭建私有的分析系统。


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。

一、公司情况

1. 为什么需要用户行为分析?
Alan:
我们做的是面向C端的保险服务,产品中包含了很多线上功能,比如服务流程、销售转化路径等。我们重点关注的一个模块,是在微信公众号内帮助用户顺利完成保险理赔流程。
随着业务体量的持续增长,我们从两个层面意识到需要技术手段来支撑:

  • 系统层面:访问量的增加要求我们具备及时监控和资源调度的能力,确保系统稳定、服务不中断;
  • 业务层面:理赔流程是我们的核心业务,我们希望通过对用户在理赔过程中的行为分析,找到可以优化的环节,从而提升整体服务体验。

2. 之前是否使用过类似产品?
Alan:
没有。这是我们第一次尝试做用户行为分析,从去年年初正式启动了这个选型项目。

二、选型考虑

1. 选型时有哪些硬性要求?
Alan:
因为是技术团队主导发起的方案,我们在功能上要求并不多,主要关注是否能支持基础统计和业务流程分析。
但更关键的是:

  • 成本必须可控,能够支撑我们快速验证可行性;
  • 技术栈要主流,必须支持私有化部署,这点是硬性要求。

2. 为什么最终选择ClkLog?
Alan:
我们在去年3月左右就找到了 ClkLog,当时先用它的社区版做了一轮功能验证,整体体验符合我们的预期:

  • 功能轻量、上手快,适合快速启动;
  • 成本友好,对我们这种探索阶段的技术团队来说非常难得。

最终我们决定基于 ClkLog 启动正式的验证和落地方案。

三、使用情况

1. 业务上最核心的分析需求是什么?
Alan:
最关注的是PV量、转化率、退出率、分享行为、页面停留时间这些指标。我们主要分析用户在理赔流程中的行为路径,识别流程中的关键节点与瓶颈。

2. ClkLog 是否满足了你的需求?
Alan:
可以的。特别是漏斗分析功能,对我们判断理赔流程是否顺畅帮助很大。
当然,也期待后续能支持用户路径轨迹、用户画像等更深层的分析能力。

3. 使用最多的功能是什么?当前的数据量如何?
Alan:我们常用的是数据概览、访问分析、地域分布、自定义事件分析。现在大概接入了十多个核心事件,主要围绕理赔流程展开。

四、建议反馈

对ClkLog的功能或服务有什么建议?
Alan:

  • 部署建议:希望镜像部署时能将依赖组件也一并集成,减少部署操作复杂度;日志能否支持设定自动清理规则,避免手动误删。
  • 性能建议:我们漏斗分析用得比较多,希望能持续优化长流程下的查询性能。
  • 服务建议:目前 ClkLog 的技术支持和产品价值已经非常匹配投入成本了。但从使用效果上来说,如果能增加业务分析维度的咨询服务,帮助我们更好地利用已有数据驱动产品优化,那就更完美了。

写在最后

能够帮助技术团队在短时间内完成功能验证并顺利完成选型,是ClkLog的初心之一。我们相信,一款产品最终能够走得远,靠的不只是功能,更是它所坚持的理念与价值观。
感谢Alan的分享,也感谢这段同行的旅程。
未来,ClkLog也将持续打磨产品,陪伴更多团队走好数据化建设的每一步。


结束语.png

相关文章
|
6月前
|
运维 数据挖掘 容器
埋点系统客户案例-金融媒体为何选择ClkLog替换10万年费的SaaS平台?
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。
219 60
埋点系统客户案例-金融媒体为何选择ClkLog替换10万年费的SaaS平台?
|
6月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
三问一图万字拆解DeepSeek-R1:训练之道、实力之源与市场之变
本文是作者基于自己的学习经历重新组织的一篇更易于初心者理解的关于DeepSeek的文章,也可以说是作者阶段性的学习笔记。
386 43
三问一图万字拆解DeepSeek-R1:训练之道、实力之源与市场之变
|
6月前
|
数据采集 搜索推荐 小程序
全开源、私有化部署!轻量级用户行为分析系统-ClkLog
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。
384 57
|
5月前
|
搜索推荐 小程序 开发工具
Gitee推荐项目!埋点+用户分析系统,适合中小团队的开源方案
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。
|
5月前
|
数据采集 搜索推荐 项目管理
通用型埋点系统完整开源方案-ClkLog新升级更强大、更易用
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
|
6月前
|
传感器 自然语言处理 监控
快速部署实现Bolt.diy
Bolt.diy 是 Bolt.new 的开源版本,提供灵活的自然语言交互与全栈开发支持。基于阿里云函数计算 FC 和百炼模型服务,最快5分钟完成部署。新手注册阿里云账号后可领取免费额度,按指引开通相关服务并授权。通过项目模板一键部署,配置 API-KEY 后即可使用。Bolt.diy 支持多种场景,如物联网原型开发、久坐提醒、语音控制灯光等,助力快速实现创意应用。
2395 22
|
6月前
|
数据采集 开发工具 Android开发
ClkLog埋点分析系统-Flutter埋点上报攻略
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埋点分析系统-Flutter埋点上报攻略
|
6月前
|
存储 人工智能 自然语言处理
RAG 调优指南:Spring AI Alibaba 模块化 RAG 原理与使用
通过遵循以上最佳实践,可以构建一个高效、可靠的 RAG 系统,为用户提供准确和专业的回答。这些实践涵盖了从文档处理到系统配置的各个方面,能够帮助开发者构建更好的 RAG 应用。
2791 114
|
6月前
|
人工智能 安全 Anolis
|
6月前
|
人工智能 监控 JavaScript
MCP 正当时:FunctionAI MCP 开发平台来了!
MCP 的价值是统一了 Agent 和 LLM 之间的标准化接口,有了 MCP Server 的托管以及开发态能力只是第一步,接下来重要的是做好 MCP 和 Agent 的集成,FunctionAI 即将上线 Agent 开发能力,敬请期待。
1391 33