作为互联网运营中心负责人的舒经理，拥有丰富的互联网行业经验，曾在多家知名互联网企业任职，对用户运营有深厚的理论基础和实践经验。她不仅是我们ClkLog产品的第一批业务使用者，更是产品发展过程中重要的合作伙伴。让我们一起携手舒经理，回顾ClkLog的成长历程，感受它如何从产品初期的雏形发展成今天的成熟版本。
CL: 当时是什么样的商业环境或应用场景促使您寻求使用用户行为分析（埋点）系统的解决方案？
舒经理：在当前互联网环境下，粗放运营方式无法满足优质流量分发和运营管理，需要精细化策略和数据驱动。用户行为数据分析是关键，它不再依赖人工统计，而是通过系统实现自动、实时的流量和内容分发，以最大化资源利用。
运营资源有限，如何有效分配给不同用户就取决于对用户的深入了解。那么我现在的运营资源限制下，不可能实现对全局用户都了解，因此，需要系统帮助分析和自动分发。
另外我们有一个自建的广告系统，需要结合埋点数据分析用户行为，从而更精准的分配广告位，实现流量的最大价值化。
CL：那我们业务是希望有一些基础的全局统计，实现一个简单运营策略支持就可以了对吗？
舒经理：目前你们开发的系统，已经能给到我一些全局性的数据了，我们能知道业务的活跃情况，日活、月活情况，拍卖会的整体数据情况等，能辅助我们做一个后置性分析。但我们希望系统应能进行前置性分发，基于用户画像和标签，实时做出流量和内容决策，即不等用户来了以后一周才知道如何操作，而是在当下环境，对已带标签的用户，立即决定应用何种流量和内容来对待她。
CL:我们的埋点系统目前能满足运营分析需求了？
舒经理：对，分析需求是满足了。
但是精细化运营是希望能不断细化，提高智能水平。我们的目标就是运营动作要脱离人的每时每刻干预，让系统自己来实现更智能化内容分发，达到降本增效的成效。我再举个例子，我们现在每周是有复盘的，那么等下一阶段时，我们要根据业务方的拍品类型，针对性的去给她做活动，设计广告推广，希望用户能更多的去浏览这些活动拍品。这些是我们通过后置化的讨论，然后来定下来的下一阶段的运营策略。
未来我们希望能将这些运营策略，当成是逻辑做到系统里面，那么下一次用户带标签进来以后，那么系统可以在当时实时的就给她推送相应的活动和这个内容。
CL:您提到的推品的这个分析策略，您是如何分析的？
舒经理：那不同业务它的业务的流程不同，那个漏斗也是不一样的。
假设以拍卖业务为例，你第一步肯定是先看我平台有多少用户，一个拍卖会有多少曝光，然后有多少人进去点击进去看了，有多少人交保证金了，有多少人出价了，有多少人最终成交了多少拍品，最终成交价是多少等。还有一些用户，点进拍卖会看了，并没有交保证金，要分析是什么原因，说明用户对于拍卖会感兴趣，但是拍品可能没有触达到她的点，可能是价格高了或者其她一些理由，这个需要我们人去分析后，调整针对她的推送策略。
还有一种情况，比如说用户进入了拍卖会，也交了保证金，但她最终没有出价，我们也分析一下她是什么原因，可能是说用户忘了，那我们就应该在这个关键的转化节点给她去增加短信提示。或者说她当时是在看的，但是她没出价，那可能就是价格高了。我们可以在系统里面要自动赋予她一个“偏好低价一点”的标签用户。那么下一次有一些低价的同类拍品，我们优先推给她，是不是就实现了这个人的付费转化。其实最终的目标还是为业务来服务，希望有更多的用户可以转化成付费用户。
CL：当时为什么选择了自建埋点系统，而不是采用市场上成熟的产品？
舒经理：当时也接触了一下产品，但是由于我们公司的私有化部署要求，这些公司的报价比较高。例如神策，那个saas的产品使用费本身就很高，再加上流量费用很难预测，投入产出比来说，我们用户体量没有到这么高的投入水平。
CL：您对于自建的埋点系统还有什么建议和期望吗？
舒经理：埋点系统的数据准确性，还希望能和技术团队一起再优化一下，有些业务节点的数据我们运营看起来可能和实际情况有些差异。
另外我希望明年能做一个统一的全链路数据后台，实现对一个用户的全链路行为数据采集和分析，能进行前置性分发，基于用户画像和标签，实时做出流量和内容决策，运营和技术一起配合更好的服务业务部门。
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