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
