布置方舟SDK时，最常运用的便是用户行为事情埋点。事情埋点便是经过在页面或APP中参加一段代码，记载下用户的运用行为并回传到数据仓库中，供运营人员做数据剖析、优化产品和精准营销。
埋点方法：
常见的埋点方位包含各种页面和页面上的多种控件，其间页面包含WAP、H5、WEB等，而控件包含文本框、按键/热区、下拉菜单等。
在页面和控件上的埋点，一般会将行为数据存储到本地缓存并上传，受限于缓存整理、网络注册、丢包等要素影响，数据质量无法做到肯定精准。这类数据运用到优化产品界面、用户偏好范畴，对成果的影响并不明显。
假如对数据质量要求极点的高，例如线上商城的买卖数据，则需要在服务器端进行数据收集。
数据格局：
收集的日志格局一般是由事情的5个基本要素决议：时刻（When）、地址（Where）、人物（Who）、行为（What）、方法（How）。
时刻：除了规范的yyyymmdd hhmmss的格局之外，还能够选用登录序号、session等，用以区别登录次数，用来界定用户的活泼次数和行为归属。
地址：事情产生的地址，包含IP、GPS，有些场景下还需要参加触发的场景，例如用户真实哪些场景下产生（微信、APP、WEB）。
人物：参加事情的用户，指用户的仅有ID，包含设备ID、UID、Cust_ID等非灵敏信息，不主张直接收集用户的手机号、身份证、名字等身份信息。
行为：事情的内容，选用Event-Label的方法，事情名界说成EventID，事情的特点/参数则记载成Label，格局是Key-Value。此处能够依据事务需求，能够记载无限的特点/参数。例如，理财产品、股票、产品、文章的编号，还能够是产品的细节（女鞋、37码、赤色、运动、时髦等标签）。
方法：事情产生的方法和运用的环境，一般记载一些静态的信息，例如设备类型（Apple）、软件版别（4.10）、网络环境（4G）。
埋点数据的运用：
获取用户行为事情之后，能够完结最根底的报表功用，核算每个页面的PV、UV，按键的点击次数、人数，除此之外，还有更多深层次的运用：
深度用户画像研讨
经过埋点事情的特点/参数，能够发掘更深层次的用户洞悉，主要指“经过事情看人群”和“经过人群看事情”。前者指研讨完结指定事情的用户的画像，一般来讲，完结不同事情的集体往往千差万别，例如剖析深夜抢优惠券的用户集体画像；后者指针对特定集体用户的不同事情的偏好，例如40-50岁、女人集体对理财产品的偏好往往更倾向重视和购买高门槛、高收益类别。
行为热力求
依据用户点击每个事情的频次，评价出用户运用最多的功用和事务，将其进口调整到最杰出的方位，到达优化产品布局的方针。
流程漏斗转化
将一条事务流程的各个环节的事情触发次数、用户数串联起来，能够定位出用户在哪个环节漏损最大，后续在未来的产品迭代中逐渐优化。
智能途径
设定起点事情A和结尾事情B，模糊地穷举出用户从A到B的一切或许，找到用户最常运用的途径。
千人千面
依据用户近期行为，为其推出定制化的专属界面布局（常用功用靠前）、引荐活动和产品。例如，在淘宝APP内查找新的产品，会在1分钟左右更新到引荐位。
树立客群、定向营销
依据实践事务场景和用户特点，设定多组条件能够划定出营销的人群。经过API接口把用户名单（手机号、邮箱）传给推送渠道做触达。简略的场景能够推送生日月祝福语、专属福利券，杂乱些的设定成将“女鞋”参加购物车且未完结“完结买卖”事情的用户，隔日推送音讯敦促用户完结买卖。
文／Analysys易观，微信大众号ID：enfodesk。
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