ClkLog的博客

ClkLog作为完全自主可控的开源用户行为分析平台，提供从数据采集到可视化的一体化解决方案。其核心优势包括100%源码交付、多端SDK覆盖、ClickHouse/Doris支持等技术特性，满足从基础访问分析到高级用户画像的多层次需求。平台采用分布式架构设计，支持私有化部署，特别适合金融、医疗等对数据合规要求高的行业。典型应用场景涵盖产品优化、用户运营及B端系统审核等领域。企业可根据需求选择社区版、专业版或企业版，实现从基础监控到精细化运营的数字化升级

ClkLog 是一款可私有化部署的开源用户行为数据分析系统，支持 Web、App、小程序、鸿蒙 OS 等端的事件埋点采集，帮助团队快速搭建自有数据分析平台。

ClkLog本次升级版本为PRO专业版和CDP企业版 ，我们通过使用宽表模式以提升复杂查询性能与二次扩展的便利程度。2.0将更适合高并发、复杂分析场景的企业团队。

在之前讲网站访问分析时我们介绍过几个基础访问指标，如：PV、UV、跳出率等，这些指标能帮助我们快速了解网站或应用的整体访问情况，适用于判断用户是否来了、停留多久、是否产生兴趣等表层判断。然而，当我们不仅想知道“多少人来了”还想了解“他们做了什么、为什么这么做”时，基础指标就显得不够用了。我们需要借助更具洞察力的行为事件分析指标来追踪用户在产品内的关键行为，进而分析业务效果、用户转化等情况。

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。

在上一篇中，我们介绍了不少网站分析工具，其中不乏功能强大的 SaaS 平台。但如果你正在寻找一款数据自主可控、部署简单、接入快速的私有化分析工具，那么可以尝试下ClkLog。ClkLog = 本地部署 + 数据采集 + 数据分析从部署到分析数据可视化，最快30分钟左右 无论你处于网站初期验证阶段，还是在做长期增长运营，ClkLog都可以作为你的网站数据分析的起点。本文将带你完整走一遍ClkLog的使用流程。

在数字化运营时代，网站就像企业的“线上门面”，是用户了解你、信任你、下单成交的第一站。但真正拉开差距的，不是有没有建站，而是有没有“看懂数据”并做出行动。很多企业花了大量时间和预算做推广，却不知道用户是否真的来了，来了之后又是否找到了他们想要的内容。页面访问多≠转化高，流量有了≠业务跑通了。 用户运营分析正是帮助你拆解这些关键环节的核心能力。

用户行为分析系统是一种用于采集、存储并分析用户在 Web、APP、小程序等平台上行为数据的工具。

“数据驱动增长”已经成了数字化时代的企业口头禅。越来越多的产品和运营团队意识到，理解用户行为，优化体验，是提升竞争力的关键手段。但现实中，真正能把数据“用起来”的企业并不多。企业到底真正想解决的问题是什么？有没有一种方式，可以短平快地落地，立刻看到效果？我们从ClkLog的实践出发，结合一线用户的反馈，聊聊数据应用到底卡在哪、理想状态是什么、我们又是如何解决的。

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

ClkLog是一款支持私有化部署的全开源用户行为数据采集与分析系统，兼容Web、App、小程序多端埋点，快速洞察用户访问路径、行为轨迹，并生成多维用户画像。助力中小团队搭建轻量灵活的用户行为分析平台。

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。

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。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。- 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。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。- 成本友好，对我们这种探索阶段的技术团队来说非常难得。

本篇主要解答ClkLog使用过程中【埋点集成】阶段的常见问题。

自定义分析依赖于元数据管理与代码埋点，您需要先完成（事件与属性的元数据配置、事件及属性的的代码埋点）工作后，才可以进行自定义的分析查询。ClkLog在四月先上线了一版，可以通过元数据的配置，创建并统计自定义事件的数据情况（例如：用户数、触发次数、人均次数）。6月，千呼万唤始出来，同时我们还增加了、模块。>点击书签名称进入该书签的事件分析指标筛选页>修改事件分析指标筛选项>点击。从事件指标、查看维度、全局筛选的维度进行事件分析指标筛选。

​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。