一、全域数据采集与剖析困局
数字化时代，泛滥品牌商和零售商都意识到“以消费者为核心”和“数据驱动”的重要性，作为企业增长的两大利器，如何从粗放的消费者经营，转为基于全域数据的精细化经营，成为企业亟需解决的难题。而全域经营的第一步，必然绕不开的是全域的数据采集。
但全域数据采集门槛高，具体能够总结为以下几点:
· 企业不足全域采集的核心技术能力，较难感知用户交互门路与性能体验；
· 数据品质把控能力弱，难以长期有效维持数据采集标准和品质，导致数据“缺错乱重”；
· 用户性能问题定位难，解体、卡顿、加载慢等问题频现，间接影响业务转化体现；
· 采集利用合规难实际，个保法背景下，个人隐私受权数据采集和利用存在合规危险；
二、全域采集的破局之道
全域采集及增长剖析 (Quick Tracking) 是瓴羊推出的企业级流量统计分析产品，反对 APP/ 小程序 /H5/Web/IOT 等数字利用终端的行为采集剖析、私域标签画像、性能体验监控、隐衷采集受权治理等数据采集与洞察服务，借助 Quick Tracking，技术、产品、经营等同学能够疾速按需提取和剖析流量数据，掂量产品升级和经营流动成果。同时原始采集日志能够二次开发，可对接到数据加工平台、BI 可视化平台和营销平台等，实现流量数据和业务数据的交融和利用。
助力企业实现全域数据采集、用户增长和体验晋升。并反对 SaaS 版本和私有化部署。
重点 1：实力雄厚的技术底蕴
重点 2：以业务需要视角登程，以技术埋点工作流为落脚点的协同解决方案
Quick Tracking SDK 采集技术深受开发者信赖，累计反对 230 万挪动利用和 950 万网站实现客户端行为数据采集。
利用稳态和暂态因子生成稳固的设施 ID，解决传统计划中 Android 和 iOS 端利用卸载重装后设施标识发生变化的痛点，提供更加稳固不漂移的设施标识。
全埋点 – 圈选治理：Quick Tracking，提供全埋点圈选治理，能够通过设施点选触发事件上报，精准定位全埋点采集事件，并无效治理，晋升全埋点采集数据无效使用率。
可视化埋点 – 不发版批改埋点：不依赖全埋点，通过配置下发与解析实现。
代码埋点 – 主动生成代码：Quick Tracking 的 Web/H5 端代码埋点反对拉取 Quick Tracking 产品内埋点计划至 Vscode 插件，为每一个事件和属性主动生成埋点代码，并一键插入客户端代码中。
三、全域营销的增长利器
重点 1：流量剖析与标签画像，助力企业实现精细化经营
标签画像 ：基于营销策略的一方私域标签体系搭建，提供真正经营可用。基于一方私域用户行为和用户属性数据依照自定义规定计算标签。行为触发标签、指标统计类标签、首 / 末次行为标签、用户偏好标签、行为散布标签等。
可视化看板 ：拖拽式搭建，多维分析模型 + 可视化组件让你的看板“有逻辑，懂增长”。提供矩阵模型、金字塔模型、富文本组件，反对结构化设置指标一级 / 二级节点，轻松展现看板逻辑，简略易用。
用户归一与跨平台剖析 ：多平台行为轨迹整合、账号多对一关联、多主体剖析。
重点 2：利用性能监控：解决用户体验问题的最佳门路
挪动利用行业整体解体率是 0.29%，日常应用 Quick Tracking 的客户均匀挪动利用解体率是 0.15%。应用 Quick Tracking，能够反对企业 SDK+ 性能指标 + 异样剖析 + 监控一站式晋升效力。
APP 性能监控：五大场景多角度采集开掘性能体验问题。统计分析 + 性能监控：双管直下，独特为客户体验保驾护航。
· Web/ 利用内 H5 前端剖析：从 JS、申请用户感知、加载性能、慢加载洞察用户体验
· 小程序监控：剖析多平台小程序的品质状况，保护小程序残缺应用链路
重点 3：个保法下，企业如何做到数据安全与合规？
《个保法》明确提出，个人信息须要明确正当合规的采集目标、明确告知集体，且数据外部应用和输入与采集目标一一对应。企业侧，《个保法》对企业的两大要求是做到合规和证实合规。
而数据采集不合规的结果也十分重大：
· App / 网站将被下架封停，业务停摆！
· 企业全副数据源都存在合规瑕疵和应用危险！
同样，数据应用不合规的结果也是重罚：
· 企业、法人、技术负责人可能涉嫌刑事犯罪
· 企业面临高额罚款、监管约谈、起诉、负面舆情、上市碰壁 …
Quick Tracking 数据采集合规性保障：利用隐衷合规检测及隐衷协定撰写，助力数据采集非法合规。营销侧：合规性保障同步反对，隐衷受权采集及实时标签生产，助力营销触达非法合规。
重点 4：业余服务
Quick Tracking 曾经服务近千家互联网、批发、金融、汽车等行业客户，业余的服务团队，为企业全域采集、全域营销、平安合规保驾护航。