埋点系统客户案例-金融媒体为何选择ClkLog替换10万年费的SaaS平台？

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。

今天，我们继续为大家带来 ClkLog 用户回访系列，本期采访嘉宾是一家国内知名金融媒体平台的运维负责人——严老师。

这家金融媒体平台专注于全球财经新闻、市场动态和投资分析，提供涵盖股票、债券、外汇、大宗商品等领域的实时市场动态、深度分析、行业报告及专家观点。

他们曾使用业内知名的数据分析系统，但出于成本优化的考虑，开启了一轮新的产品选型。最终，ClkLog成功“打动”了他们，让我们一起来看看其中的关键因素。

公司情况

1. 为什么需要用户行为分析？

严老师：作为金融媒体平台，用户的访问和点击情况是衡量栏目设计效果的最直接反馈。我们希望通过浏览数据分析用户的偏好和停留时间，从而优化产品体验。当前，我们主要关注 APP端的用户行为。

2. 之前是否使用过类似产品？

严老师：公司一直在使用某款 SaaS 数据分析平台，接入了 APP，年费大约 10 万元。我个人也经常使用它来查看访问情况以及分析性能问题。

选型考虑

1. 选型时有哪些硬性要求？

严老师：我们希望在降本增效的同时，仍能满足现有的分析需求。因此，新的产品需要价格更具优势，同时提供便捷的数据展示和汇报能力。不过，我们对私有化部署没有特别的要求。

2. 为什么最终选择ClkLog？

严老师：我们在 2024 年初就开始了这项工作。最初，公司领导先了解到ClkLog，并进行了初步研究。当我接手选型时，领导就建议优先评估ClkLog。经过一轮比较，ClkLog 的功能完全满足需求，且价格优势明显。因此，我们后续也没有再花费太多时间考察其他产品，直接选定了ClkLog。

使用情况

1. 业务上最核心的分析需求是什么？

严老师：我们的 APP 主要涉及各个栏目的点击量和文章浏览情况，因此我们需要对每个模块的访问量和用户停留时间进行分析。

2. ClkLog 是否满足了你的需求？

严老师：完全可以。就目前 APP 的分析需求而言，ClkLog 已经能够很好地支持。

3. 使用最多的功能是什么？当前的数据量如何？

严老师：我们之前使用其他产品时，主要依赖自定义事件，因此迁移到ClkLog时，直接沿用了此前整理的自定义事件，过程非常顺利。目前，我们已经创建了大约 100 个自定义事件。

建议反馈

对 ClkLog 的功能或服务有什么建议？

严老师：

● 文档优化：最初部署时，文档内容不够详细，尤其是容器部署和传统部署的部分，部分步骤难以理解，需要咨询官方支持。希望未来能补充更详细的操作手册，并配上每个步骤的截图。

● 升级文档改进：最早几次更新时，升级文档中的模块说明不够清晰，查找较为困难。但最近几次升级文档已有明显优化，体验改善了很多。

● 在线支持体验：群里的技术支持响应很快，这一点值得肯定。日常使用过程中，我们遇到的问题不多，主要是在版本升级时会需要一些支持。

写在最后

本次和严老师的回访让我们更深入地了解到金融媒体平台在用户行为分析方面的需求，以及 ClkLog在降本增效的大环境中、功能完整性和便捷性上的优势。

同时我们也会听取大家的建议持续优化文档和支持服务，为用户提供更好的产品体验！