ClkLog埋點分析系統，是一種全新的、開源的洞察方案，它能夠幫助您捕捉每一個關鍵數據點，確保您的決策基於最準確的用户行為分析。技術人員可快速搭建私有的分析系統。

今天，我們繼續為大家帶來 ClkLog 用户回訪系列，本期採訪嘉賓是一家國內知名金融媒體平台的運維負責人——嚴老師。
這家金融媒體平台專注於全球財經新聞、市場動態和投資分析，提供涵蓋股票、債券、外匯、大宗商品等領域的實時市場動態、深度分析、行業報告及專家觀點。
他們曾使用業內知名的數據分析系統，但出於成本優化的考慮，開啓了一輪新的產品選型。最終，ClkLog成功“打動”了他們，讓我們一起來看看其中的關鍵因素。

【公司情況】

Q1：為什麼需要分析用户行為？
嚴老師：作為金融媒體平台，用户的訪問和點擊情況是衡量欄目設計效果的最直接反饋。我們希望通過瀏覽數據分析用户的偏好和停留時間，從而優化產品體驗。當前，我們主要關注 APP端的用户行為。
Q2：之前是否使用過類似產品？
嚴老師：公司一直在使用某款 SaaS 數據分析平台，接入了 APP，年費大約 10 萬元。我個人也經常使用它來查看訪問情況以及分析性能問題。

【選型考慮】

Q1：選型時有哪些硬性要求？
嚴老師：我們希望在降本增效的同時，仍能滿足現有的分析需求。因此，新的產品需要價格更具優勢，同時提供便捷的數據展示和彙報能力。不過，我們對私有化部署沒有特別的要求。

Q2：為什麼最終決定用 ClkLog？
嚴老師：我們在 2024 年初就開始了這項工作。最初，公司領導先了解到ClkLog，並進行了初步研究。當我接手選型時，領導就建議優先評估ClkLog。經過一輪比較，ClkLog 的功能完全滿足需求，且價格優勢明顯。因此，我們後續也沒有再花費太多時間考察其他產品，直接選定了ClkLog。

【使用情況】

Q1：業務上最核心的分析需求是什麼？
嚴老師：我們的 APP 主要涉及各個欄目的點擊量和文章瀏覽情況，因此我們需要對每個模塊的訪問量和用户停留時間進行分析。

Q2：ClkLog是否基本滿足了你的需求？
嚴老師：完全可以。就目前 APP 的分析需求而言，ClkLog 已經能夠很好地支持。

Q3：使用最多的功能是什麼？當前數據量如何？
嚴老師：我們之前使用其他產品時，主要依賴自定義事件，因此遷移到ClkLog時，直接沿用了此前整理的自定義事件，過程非常順利。目前，我們已經創建了大約 100 個自定義事件。

【建議反饋】

對ClkLog在功能或服務上有什麼建議？
嚴老師：
●文檔優化：最初部署時，文檔內容不夠詳細，尤其是容器部署和傳統部署的部分，部分步驟難以理解，需要諮詢官方支持。希望未來能補充更詳細的操作手冊，並配上每個步驟的截圖。
●升級文檔改進：最早幾次更新時，升級文檔中的模塊説明不夠清晰，查找較為困難。但最近幾次升級文檔已有明顯優化，體驗改善了很多。
●在線支持體驗：羣裏的技術支持響應很快，這一點值得肯定。日常使用過程中，我們遇到的問題不多，主要是在版本升級時會需要一些支持。

寫在最後

本次和嚴老師的回訪讓我們更深入地瞭解到金融媒體平台在用户行為分析方面的需求，以及 ClkLog在降本增效的大環境中、功能完整性和便捷性上的優勢。
同時我們也會聽取大家的建議持續優化文檔和支持服務，為用户提供更好的產品體驗！