用户行为分析正在被保险行业广泛采纳 -ClkLog 埋点分析系统

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。技术人员可快速搭建私有的分析系统。

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。

这是一家由多家全球知名企业共同出资成立的全国性寿险公司。随着数字化浪潮的推进，他们的技术团队率先发起了“通过埋点分析优化产品决策”的探索。在这个过程中，技术验证成为他们迈出的第一步——不仅要评估方案的可行性，更要确保工具选型能支撑长期发展。

就是在这样的背景下，他们找到了 ClkLog，开启了一段信任、验证与共建的合作之路。一起看看，方案发起人 Alan 是怎么讲述这个过程的。

一、  公司情况

1. 为什么需要用户行为分析？

Alan：

我们做的是面向 C 端的保险服务，产品中包含了很多线上功能，比如服务流程、销售转化路径等。我们重点关注的一个模块，是在微信公众号内帮助用户顺利完成保险理赔流程。

随着业务体量的持续增长，我们从两个层面意识到需要技术手段来支撑：

• 系统层面：访问量的增加要求我们具备及时监控和资源调度的能力，确保系统稳定、服务不中断；

• 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。

2. 之前是否使用过类似产品？

Alan：

没有。这是我们第一次尝试做用户行为分析，从去年年初正式启动了这个选型项目。

二、  选型考虑

1. 选型时有哪些硬性要求？

Alan：

因为是技术团队主导发起的方案，我们在功能上要求并不多，主要关注是否能支持基础统计和业务流程分析。

但更关键的是：

• 成本必须可控，能够支撑我们快速验证可行性；

• 技术栈要主流，必须支持私有化部署，这点是硬性要求。

2. 为什么最终选择 ClkLog？

Alan：

我们在去年 3 月左右就找到了 ClkLog，当时先用它的社区版做了一轮功能验证，整体体验符合我们的预期：

• 功能轻量、上手快，适合快速启动；

• 成本友好，对我们这种探索阶段的技术团队来说非常难得。

最终我们决定基于 ClkLog 启动正式的验证和落地方案。

三、  使用情况

1. 业务上最核心的分析需求是什么？

Alan：

最关注的是 PV 量、转化率、退出率、分享行为、页面停留时间这些指标。我们主要分析用户在理赔流程中的行为路径，识别流程中的关键节点与瓶颈。

2. ClkLog 是否满足了你的需求？

Alan：

可以的。特别是漏斗分析功能，对我们判断理赔流程是否顺畅帮助很大。

当然，也期待后续能支持用户路径轨迹、用户画像等更深层的分析能力。

3. 使用最多的功能是什么？当前的数据量如何？

Alan：我们常用的是数据概览、访问分析、地域分布、自定义事件分析。现在大概接入了十多个核心事件，主要围绕理赔流程展开。

四、  建议反馈

对 ClkLog 的功能或服务有什么建议？

Alan：

• 部署建议：希望镜像部署时能将依赖组件也一并集成，减少部署操作复杂度；日志能否支持设定自动清理规则，避免手动误删。

• 性能建议：我们漏斗分析用得比较多，希望能持续优化长流程下的查询性能。

• 服务建议：目前 ClkLog 的技术支持和产品价值已经非常匹配投入成本了。但从使用效果上来说，如果能增加业务分析维度的咨询服务，帮助我们更好地利用已有数据驱动产品优化，那就更完美了。

写在最后

能够帮助技术团队在短时间内完成功能验证并顺利完成选型，是 ClkLog 的初心之一。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。

感谢 Alan 的分享，也感谢这段同行的旅程。

未来，ClkLog 也将持续打磨产品，陪伴更多团队走好数据化建设的每一步。

「参考链接」

✔️github开源代码

✔️gitee开源代码

✔️ClkLog官方指南