提問：有使用過Growing IO的小伙伴嗎？或者大家用的其他的什么第三方的數(shù)據(jù)系統(tǒng)澳淑？今天他們的銷售過來做了一下演示和講解通孽，無埋點技術確實是企業(yè)類客戶的痛點，至少對于嘗試成本要低很多滥玷，我很心動想試一下氏身，不過價格真貴。
xiaodou：
目前在用惑畴，不推薦蛋欣。原因如下:
1.統(tǒng)計數(shù)據(jù)不全，只能統(tǒng)計前端層面數(shù)據(jù)桨菜，也就是pv豁状、uv、點擊等數(shù)據(jù)倒得，業(yè)務層面還是要自己埋點泻红，比如我們的電話功能，只能統(tǒng)計點擊撥打數(shù)據(jù)霞掺，但不能統(tǒng)計電話量谊路，也就意味著要看完整轉化率，自己埋點少不了菩彬。
2.操作復雜缠劝，工程量不小。一個個建指標骗灶，建指標的方式本就不簡單惨恭，稍微復雜的產(chǎn)品不低于200個吧，再加上多用戶端耙旦，維護一份完整的指標成本很高脱羡，還需要對它各項功能給公司培訓。反正我是后來放棄了免都。
3.如你所說锉罐，價格不低。相比自己做算下來并不會省太多绕娘。再加上第一點脓规，意味著成本是兩份。
4.高級功能险领，如智能漏斗什么的侨舆，從來沒分析出正確的模型，也是看起來厲害绢陌，實際雞肋挨下。
也可能是我們姿勢不對。
綜上所述下面，試用下來我們決定自己建數(shù)據(jù)倉庫了复颈。如果是創(chuàng)業(yè)團隊只要看關鍵數(shù)據(jù)的話绩聘，每次prd附上埋點需求并不難沥割，可以每日或每周郵件的方式同步即可耗啦，稍大的團隊做下關鍵指標看板，每個需求單獨提埋點和統(tǒng)計需求以便復盤分析就夠了机杜！再大的團隊就需要建BI部門了吧帜讲！
slsfzds：
有一個剛從 Growing IO 離職的產(chǎn)品經(jīng)理，他的說法是椒拗，看衰這家公司的最大原因似将，是客戶續(xù)費率太低。無埋點能解決 80% 的數(shù)據(jù)問題蚀苛，但類似電商漏斗中在验，在購物車頁面用戶的一些操作，無埋點無法采集堵未，而這些往往不能忽視腋舌，所以他們也開始往后端埋點的方式上走。
fors：
今年試用過一下Growing IO渗蟹，我個人觀點也是不太建議使用块饺，原因和@dou 差不多。
另外我補充兩點：
1. 如果團隊技術不強雌芽，且產(chǎn)品不復雜授艰，用GIO是OK的，無埋點確實上手門檻低世落。
2. 只要產(chǎn)品稍微復雜一點淮腾，或者想追蹤的數(shù)據(jù)維度復雜一點，用GIO這種無埋點的反而更困難岛心，因為自定義的空間太小来破。說簡單點，GIO那邊的程序能抓到哪些忘古，你幾乎就只能看哪些徘禁。
我個人一直使用Google Analytics + Google Tag Manager，自定義的程度非常高髓堪，幾年用來下來很少碰到想抓但是抓不到的數(shù)據(jù)送朱。
miyam4a1：
我經(jīng)歷的產(chǎn)品用過一些統(tǒng)計工具，像什么百度統(tǒng)計干旁，友盟驶沼，騰訊什么的，只能統(tǒng)計基本的數(shù)據(jù)争群，說到精細化運營分析回怜，必須自己埋點。現(xiàn)在在做的產(chǎn)品是客戶管理方面的换薄，后期要統(tǒng)計各種客戶數(shù)據(jù)玉雾，產(chǎn)品數(shù)據(jù)翔试，銷售數(shù)據(jù)等，半個月前我列了三百多條埋點复旬，開發(fā)邊做邊加垦缅，并不麻煩。
karryzhang：
謝謝大家驹碍，這個社區(qū)真的有價值壁涎。那么神策這類埋點的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)呢？是否可以大規(guī)模的降低自己研發(fā)的成本志秃？
slsfzds：
@karryzhang 看你的視角怔球，我去年自費參加過神策和 GIO 的增長培訓，從數(shù)據(jù)分析師視角浮还，神策完全觸動了我庞溜，真正做到了分析思路產(chǎn)品化。但是它全程強調碑定，一定要做后端埋點流码，我不是 RD，不太確定部署成本延刘。
liuhanyu：
詳細說下我用過的幾個工具吧漫试，友盟之類純統(tǒng)計工具的現(xiàn)在劣勢很明顯，就不多說了碘赖。
Google Analytics 是 web 端分析的首選驾荣，極為強大，在統(tǒng)計時也不受墻的影響普泡，只有分析的時候需要翻墻播掷。但是 GA 的移動客戶端分析工具很難用，也可能是我自己不習慣撼班，國內用 GA 統(tǒng)計移動端日志的廠商應該也挺少歧匈。
GrowingIO 賣點是「無埋點」技術，無埋點也就導致了沒有什么細分維度砰嘁，基本上就是記錄「誰」在「什么時候」點擊了「哪個頁面」的「哪個位置」件炉，適合用于運營、Marketing 的同事快速看一下 PV矮湘、Click斟冕、和這個層面上的轉化率，細一點的產(chǎn)品需求就較難滿足缅阳。這點 @xiaodou 說的很全面了磕蛇。
神策主打賣點是后端采集和私有化部署，那么當用戶觸發(fā)一個行為事件時，可以記錄下用戶當前行為產(chǎn)生的所有維度的數(shù)據(jù)秀撇，例如下訂單時可以記錄用戶買了哪些分類的哪些商品伏伯、訂單金額、訂單來源捌袜、是否使用優(yōu)惠、付款方式炸枣、用戶地理位置虏等、用戶獲取渠道、用戶會員等級等等所有后端數(shù)據(jù)中的維度适肠，這些數(shù)據(jù)構成了業(yè)務分析的基礎霍衫。
神策的劣勢在于埋點還是挺花時間的（神策也有無埋點的功能，但是我個人認為不如 GIO 好用）侯养，想偶爾看單個按鈕的點擊量不如 GrowingIO 好用敦跌。同時神策也需要產(chǎn)品經(jīng)理對數(shù)據(jù)采集有比較成熟的分析思考，以事件為核心逛揩，而不是以 PV 為核心的統(tǒng)計模型柠傍，對于非產(chǎn)品和工程的同事也可能不那么好理解。
另外神策可以導出清洗后的事件日志辩稽，供 SQL 分析甚至直接接到內部系統(tǒng)上惧笛，這個在神策提供的分析功能不夠用的時候還是非常實用的。
Miao Miao：
埋點主要分為四步：
第一步是后端產(chǎn)品提出哪些地方需要埋點逞泄。
第二步是研發(fā)根據(jù)需求埋點患整。
第三步是測試人員測試埋點是否準確。
第四步是數(shù)據(jù)分析人員根據(jù)埋點情況喷众，為下一步的計劃迭代提供建議和數(shù)據(jù)證明各谚。
看似完美的過程，可能會存在很多問題到千。
第一步中昌渤，后端產(chǎn)品經(jīng)理一般會選擇盡可能的全部埋點，忽略了和業(yè)務的結合需求憔四。沒有考慮業(yè)務流程愈涩，只是為了追求全。
第二步中加矛，研發(fā)人員埋點一般沒有太多問題履婉。但是，第三步中測試人員卻可能存在對于埋點的理解偏差斟览。
第四步毁腿，我覺得很多小公司壓根沒有根據(jù)每一次的迭代做數(shù)據(jù)分析，同時第一步考慮不周也會耽誤很多事。有時候已烤，埋點的方式不重要鸠窗，重要的是別埋著埋著，忘了埋點的目的胯究。
