可視化埋點又叫無痕埋點，通過可視化交互的方式，代替代碼埋點，減少了前端代碼的工作量。將業務代碼和埋點代碼分離，提供一個可視化交互的頁面，輸入為業務代碼，通過這個可視化系統，可以在業務代碼中自定義的增加埋點事件等，然后輸出了耦合了業務代碼和埋點代碼的代碼。
本質上就是用系統去插入本來需要手動插入的埋點。這種埋點方式需要花錢找服務商來做，比如：國外的Mixpanel、TalkingData、騰訊MTA等。
可視化埋點的優點：減少前端代碼工作量。可視化埋點的缺點：可視化埋點可以埋點的控件有限，不能手動定制。 webfunny前端埋點系統適用于體現總量和比率，還支持多個數據進行重疊展示等等。好用的前端埋點頁面埋點方案
埋點是目的導向，不是說頁面上隨便寫一個埋點代碼就搞定了，一般情況下，在產品的規劃階段就要思考埋點問題，每一個埋點都要思考后續的數據分析，要帶來怎樣的結果。
同時埋點也不是一勞永逸的，需要不斷的根據產品的規劃，運營的方向和前置埋點的數據分析結果來合理的調整埋點，終的目的即是幫助產品收益比較大化。
比如活動頁，關心的即是活動參與的人數，活動分享的熱度，活動裂變的程度等等，根據這些目的就可以在頁面上的關鍵點擊按鈕處，比如“我要參加”，“分享給好友”等地方添加埋點，后續產品在后臺可一目了然的知道此次活動的實際效果。 前端埋點自定義埋點工具開源搭建前端監控平臺之數據上報，需要通過埋點方案來實現。
眾所周知產品通過埋點可以進行用戶行為分析，隨著互聯網發展，企業對于網站的PV、UV、用戶的轉化、新增和留存也越來越關注。而完整的數據采集是一切的前提。
埋點即監控用戶在應用表現層的行為，于產品迭代而言至關重要，運營，產品，數據分析基于此來對用戶行為進行分析統計，同時埋點也可作為一種前端監控的手段，檢驗功能是否達預期的佐證。
基于埋點數據進行用戶行為分析，可以得到包含頁面點擊量、用戶訪問量、用戶訪問路徑、用戶轉化率、導流轉化率、用戶訪問時長和用戶訪問內容分析等重要數據。
埋點行為數據對畫像建設的價值。
常規的數據標簽主要是用戶當前的狀態或者行為的結果值，缺少行為過程的畫像刻畫；而埋點行為數據則可以將這部分內容補齊，描述用戶的行為過程，讓運營人員可以時刻關注用戶的行為階段并給予個性化的反饋。
同時，相較于數據的畫像，基于埋點數據的用戶畫像更新頻率多為日，甚至可以實時更新，動態變化屬性更強，時效性也更高。因此，埋點行為數據是構建完整畫像數據的重要組成部分，不僅豐富了用戶數據的維度，還讓畫像標簽更加數字擬人化，更加完整地抽象出用戶信息全貌。 大數據時代數據的重要性不言而喻，而其中關鍵重要的就是用戶信息的采集。
對于產品來說，埋點可以在應用中特定的流程收集一些信息，用來跟蹤應用使用的狀況，后續用來進一步優化產品或是提供運營的數據支撐，包括訪問數（Visits），訪客數（Visitor），停留時長（TimeOnSite），頁面瀏覽數（PageViews）和跳出率（BounceRate）等等。
簡單的說可以總結為以下幾點：1、提高渠道轉化：通過用戶的操作序列，找到用戶流失的節點。2、改善產品：通過用戶行為分析產品是否有問題，例如用戶有沒有因為設計按鈕過多導致用戶行為無效等問題，以此發現功能設計缺陷等。3、精細客戶運營：對客戶進行分組（例如有的喜歡打折購買，有的喜歡直接購買等），實現精細營銷，發放優惠券等。4、完善客戶畫像：基本屬性（性別、年齡、地區等），行為屬性（設備操作習慣等）。5、數據分析：埋點作為元數據放在數據倉庫中。提供渠道轉化、個性推薦等。 為什么需要前端埋點和前端監控？無論是產品技術還是老板都需要通過對系統進行數據分析的方式才能弄清業務。好用的前端埋點頁面埋點方案
前端埋點系統是什么？好用的前端埋點頁面埋點方案
埋點本身現在已經有太多的集成解決方案，如webfunny、神策、GIO等平臺，但是在實踐的過程中仍然還是會碰都很多問題，給前端埋點同學分享下：埋點實踐過程中碰到的坑點。
一、梳理當前業務，未來業務發展問題，目的是給埋點預留空間①業務兼容的問題前期規范執行之后，后續隨著業務的拓展，已有數據字段滿足不了業務的分析需求；②產品兼容的問題埋點從應用端來區分，web/ios/android，小程序，公眾號，然后還要區分一下是否是原生，還是H5，新老版本之間肯定會帶來一些模塊化的差異； 好用的前端埋點頁面埋點方案
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