一、全域数据采集与分析困局
数字化时代，众多品牌商和零售商都意识到“以消费者为中心”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运营，转为基于全域数据的精细化运营，成为企业亟需解决的难题。而全域运营的第一步，必然绕不开的是全域的数据采集。
但全域数据采集门槛高，具体可以总结为以下几点:
•企业缺乏全域采集的核心技术能力，较难感知用户交互路径与性能体验；
•数据质量把控能力弱，难以长期有效维持数据采集规范和质量，导致数据“缺错乱重”；
•用户性能问题定位难，崩溃、卡顿、加载慢等问题频现，直接影响业务转化表现；
•采集应用合规难实践，个保法背景下，个人隐私授权数据采集和应用存在合规风险；
二、全域采集的破局之道
全域采集及增长分析 (Quick Tracking) 是瓴羊推出的企业级流量统计分析产品，支持APP/小程序/H5/Web/IOT等数字应用终端的行为采集分析、私域标签画像、性能体验监控、隐私采集授权管理等数据采集与洞察服务，借助Quick Tracking，技术、产品、运营等同学可以快速按需提取和分析流量数据，衡量产品升级和运营活动效果。同时原始采集日志可以二次开发，可对接到数据加工平台、BI可视化平台和营销平台等，完成流量数据和业务数据的融合和利用。
助力企业实现全域数据采集、用户增长和体验提升。并支持SaaS版本和私有化部署。
重点1：实力雄厚的技术底蕴
重点2：以业务需求视角出发，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，累计支持230万移动应用和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定的设备ID，解决传统方案中Android和iOS端应用卸载重装后设备标识发生变化的痛点，提供更加稳定不漂移的设备标识。
全埋点--圈选管理：Quick Tracking，提供全埋点圈选管理，可以通过设备点选触发事件上报，精准定位全埋点采集事件，并有效管理，提升全埋点采集数据有效使用率。
可视化埋点--不发版修改埋点：不依赖全埋点，通过配置下发与解析实现。
代码埋点--自动生成代码：Quick Tracking的 Web/H5端代码埋点支持拉取Quick Tracking产品内埋点方案至Vscode插件，为每一个事件和属性自动生成埋点代码，并一键插入客户端代码中。
三、全域营销的增长利器
重点1：流量分析与标签画像，助力企业实现精细化运营
标签画像：基于营销策略的一方私域标签体系搭建，提供真正运营可用。基于一方私域用户行为和用户属性数据按照自定义规则计算标签。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、行为分布标签等。
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，支持结构化设置指标一级/二级节点，轻松展示看板逻辑，简单易用。
用户归一与跨平台分析：多平台行为轨迹整合、账号多对一关联、多主体分析。
重点2：应用性能监控：解决用户体验问题的最佳路径
移动应用行业整体崩溃率是0.29%，日常使用Quick Tracking的客户平均移动应用崩溃率是0.15%。使用Quick Tracking，可以支持企业SDK+性能指标+异常分析+监控一站式提升效能。
APP性能监控：五大场景多角度采集挖掘性能体验问题。统计分析+性能监控：双管直下，共同为客户体验保驾护航。
•Web/应用内H5前端分析：从JS、请求用户感知、加载性能、慢加载洞察用户体验
•小程序监控：分析多平台小程序的质量情况，维护小程序完整使用链路
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，个人信息需要明确合理合规的采集目的、明确告知个人，且数据内部使用和输出与采集目的一一对应。企业侧，《个保法》对企业的两大要求是做到合规和证明合规。
而数据采集不合规的后果也非常严重：
•App / 网站将被下架封停，业务停摆！
•企业全部数据源都存在合规瑕疵和使用风险！
同样，数据使用不合规的后果也是重罚：
•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、上市受阻...
Quick Tracking数据采集合规性保障：应用隐私合规检测及隐私协议撰写，助力数据采集合法合规。营销侧：合规性保障同步支持，隐私授权采集及实时标签生产，助力营销触达合法合规。
重点4：专业服务
Quick Tracking 已经服务近千家互联网、零售、金融、汽车等行业客户，专业的服务团队，为企业全域采集、全域营销、安全合规保驾护航
