解决方案:优采云 采集器 Discuzv1.0 网络推广

　　解决方案:优采云

采集器 Discuzv1.0 网络推广

　　优采云

Collector 是一个数据采集

和数据推送工具。

　　

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　　优采云

Discuz论坛采集器

目前收录

三套软件：论坛注册器、采集

维护王、采集

大招。通过软件的组合使用，可以增加您论坛的注册会员数和同时在线人数，一口气收人。网站和论坛的所有帖子都上传到您自己的论坛，您可以每天采集

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　　温馨提示：下载站点共有三个不同版本：论坛注册商、采集

维护王、采集

大招，请根据名称选择下载。

　　解决方案:用户行为数据采集：常见埋点方案优劣势对比及选型建议

　　数据采集​​是大数据的基石。用户使用App、微信小程序等各类在线应用的行为，只能通过追踪来采集

。没有埋点，数据分析决策、数据化运营就是无源之水，聪明女人难做无米之炊。但很多时候，“埋点”二字成了很多C端产品经理、数据产品、数据分析、数据开发等人不愿提及的痛点。曾经遇到过C端产品要上报一个新上线功能的数据效果。找了个数据分析或者数据产品经理，数据同学问“你埋了吗？”，C端PM一脸懵逼。“掩埋数据团队所做的事情不是吗？”。

　　在数据化运营的时代，分析用户行为数据，需要了解追踪流程，了解几种常见追踪方案的特点和应用场景。

　　一、埋点的作用

　　在微信指数中，埋点的搜索热度甚至超过了数据分析。主要原因是用户行为的数据分析必须依赖埋点的数据采集。埋点对产品运营的主要作用包括：

　　1、产品优化分析

　　在粗放时代，产品数据分析主要基于DAU、MAU、订单数、收入等宏观指标。只要能了解企业的​​整体经营情况，就差不多了。在精细化运营时代，每一次产品改版，每一个页面按钮的使用，都需要分析数据效果。例如，通过漏斗分析，找到业务用户流失主要路径的主要节点，针对流失严重的环节优化产品或运营策略。

　　2. 洞察用户行为

　　通过每个页面或页面元素的埋入，将用户的行为路径串联起来，用户在产品中的行为路径一目了然。对于多个业务板块、多个流量入口的商家，用户进站后的行为路径复杂多样。通过对用户浏览轨迹的统计分析，可以发现不同用户群体的使用路径，从而针对不同路径设置差异化的产品。战略。

　　3、用户分群，精细化运营

　　根据用户属性和用户行为事件，实现用户能力的精细化、分级化，进一步达到针对不同用户群体的个性化运营。例如，针对多次浏览商品详情页但未下单的用户，推送促销红包，刺激转化。

　　4.渠道策略优化

　　通过App启动点，记录用户下载激活的渠道，通过站内行为和转化数据，结合站外广告归因数据，分析渠道流量规模和渠道用户质量（留存率、客单价、复购力等），流量大、质量高的渠道增加投放量，反之减少投入，提高营销ROI。

　　二、埋什么？

　　在用户行为分析数据埋点中，最常用的模型是事件模型，包括事件（Event）和用户（User）两个核心实体。同时需要配合内容（Item）实体做更多的维度分析。

　　1. 活动

　　每次浏览和页面按钮/元素点击都是一个事件。在对事件进行管理时，通常会根据用户的行为路径和业务流程对事件进行分类管理，如浏览事件、点击事件、系统事件等。

　　一个事件完整的数据结构是这样的：什么时候，什么地方，做了什么事情，这个产品是用来干什么的，怎么用的等等。事件、事件描述信息和事件属性信息。事件属性主要包括用户属性和内容属性。

　　2.用户属性

　　每个事件对应一个独立的用户实体，用户的画像信息构成了事件最重要的属性信息，如用户的设备属性、地理属性、性别、年龄等。

　　3.内容（Item）属性

　　一个事件的操作实体一般是一个内容或者一个内容的集合。例如浏览某个页面或某个产品时，埋点统计时需要记录页面（page）、块位置（Block）、元素（item）。

　　

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　　4、如何提升埋点需求

　　比如，团购APP新上线了*敏*感*词*位，为不同的业务品类分配流量。不同的用户看到金刚的内容可能有点不同。在实际分析中，平台运营侧重在位置分析，看哪个位置点击效果好，而品类运营侧重在看哪个品类的内容转化更好。埋点要求的关键要素包括：

　　以上只是一个例子。其实每个公司的埋点模型定义的字段都是不一样的。SDK默认可以采集的字段无需提供需求。只有能够清楚地定义一个独特事件的内容才能被解释。

　　3. 常用嵌入方案对比分析

　　1.代码埋点

　　埋码是最早的埋点方式。根据业务分析需求，在应用端增加埋点采集代码。根据跟踪方式分为前端（客户端）跟踪和后端（服务器）跟踪两种。

　　(1)客户端埋点

　　前端开发手动定义数据采集的时机和内容，并在前端业务代码中加入数据采集的代码段。当用户在前端产生相应的行为时，就会触发数据采集代码。

　　优势：

　　缺点：

　　适用场景：

　　在客户端综合分析用户的操作行为。对于一些电商交易产品，需要充分结合行为和业务数据进行分析

　　(2) 埋在服务器端

　　埋点采集代码由服务端开发添加到后端服务请求中。当用户前端操作请求服务器数据时，根据约定的规则触发埋点代码

　　优势

　　缺点

　　适用场景：

　　对于一些非点击和不可见的行为，或者获取用户身份信息和更多业务相关的属性信息。如果前后端都能采集到，则优先后端埋点

　　2.全埋点

　　全埋点又称无埋点或无痕埋点。主要是将埋点采集代码封装成一个标准的SDK。应用端连接后，根据SDK的采集规则自动采集上报数据。

　　优势：

　　

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　　接入SDK后，无需按需开发，自动采集数据，节省开发成本

　　可自动采集页面可见元素，数据更全面

　　埋点流程简单，业务使用埋点系统自行定义事件，新增埋点需求无需业务开发参与

　　缺点

　　无法采集动态页面或页面不可见行为数据

　　难以采集与业务强相关的属性信息

　　数据全部采集，数据存储压力大

　　适用场景：

　　简单的业务场景，比如工具、应用产品，或者在业务发展初期，产品快速迭代的需求优先于精细化分析，只需要简单的PV和UV分析

　　3.视觉埋点

　　默认情况下，不采集

任何数据。当数据分析师通过设备连接到用户行为分析工具的数据访问管理接口，然后在页面可视化定义要采集的位置后发送采集请求，采集代码生效

　　优势：

　　默认不上报数据，可视圈选择按需触发埋点，节省存储和传输成本

　　业务可视化圈选，埋点操作简单方便

　　缺点

　　定义埋点后才有数据，无法追溯历史数据

　　只能覆盖点击、展示等基本用户行为，难以采集与业务强相关的属性信息

　　适用场景：

　　简单的业务场景，比如工具、应用产品，或者在业务发展初期，产品快速迭代的需求优先于精细化分析，只需要简单的PV和UV分析

　　4.总结：如何选择嵌入方案

　　从几种埋点方案的对比可以发现，没有一种方案能够完美解决所有问题。因此，在实际选型时，需要综合业务形态（强交易流程或内容娱乐消费）、企业发展阶段（发展初期，产品迭代需求强于产品迭代需求）等多重因素。全面精细化分析）。目前最常用的方案是代码埋点+全埋点的组合。即利用全埋点统计App（小程序）中用户行为事件的PV/UV数据，利用代码埋点补充全埋点无法覆盖的场景，最终实现全面精细化用户行为分析。在数据产品方面，