ClkLog正式发布ClkLog API Skill。这意味着，在 WorkBuddy、Codex 等AI平台中导入Skill 后，用户无需打开分析后台，即可通过自然语言完成数据查询和分析。 真正做到开箱即用。无需开发，无需额外建设分析系统，导入 Skill 并完成简单配置后即可使用。 数据分析不再局限于分析后台。对于运营、产品和数据团队而言，AI平台正在成为新的数据分析入口。 ClkLog 各版

ClkLog在与客户的交流过程中发现，很多咨询埋点系统的企业，最初关注的往往是分析能力，例如漏斗分析、用户画像、自动化营销、AB测试等功能，而容易忽略一些真正影响项目落地和长期使用的问题。 事实上，一个埋点项目能否顺利实施、后续能否持续发挥价值，除了分析功能之外，还与数据接入、存储架构、运维成本等因素密切相关。 我们结合实际项目经验，聊聊在私有化部署场景下，埋点系统选型时值得重点关注的几个方面。 

ClkLog CDP企业版实现了通过对埋点采集回来的用户打标签的方式分析客户的行为、兴趣、购买历史、偏好等多维度数据，构建出一个关于客户的完整数字化档案。在实现自定义事件分析的基础上，通过用户标签和分群，可以更快速更精准地找到目标人群，用数据驱动业务增长，这对于有精准运营的用户来说是必不可少的。 功能简介：• 标签管理 & 用户标签：灵活定义用户标签，构建丰富的用户特征库• 用户分群：基于行为和属

在上一篇文章中，我们探讨了用户行为数据在互联网运营中的重要性。今天，我们继续深入，看看如何高效地采集用户行为数据。埋点技术因其高精度和定制化能力，成为许多公司的首选方式。然而，有些公司在埋点采集时，将其视为开发过程中的“附加任务”，让研发人员在开发过程中顺带加上一些埋点，而没有完整的规划和验证。这往往导致数据分析的效果不尽如人意。为了避免这种情况，我们需要将数据采集提升到项目级别，进行系统化的规划

过去，“埋点系统”、“用户行为分析”更多是互联网产品中的常见能力。但随着企业数字化建设不断深入，越来越多国有企业、央企及大型集团，也开始关注用户行为分析体系的建设。主要原因是，很多系统上线后，企业会逐渐发现：用户到底有没有真正使用系统？哪些功能经常被使用？哪些流程存在卡点？用户为什么中途退出？系统优化应该优先从哪里开始？这些问题，仅依靠传统报表已经很难回答。而用户行为分析系统，正在逐渐成为企业数字

【ClkLog 信创版本】正式发布！在越来越多企业推进信创改造的过程中，一个现实问题正在逐渐显现： 业务系统可以完成国产化替代，但“数据分析能力”却往往难以同步落地。 尤其是用户行为分析系统这类对实时性、分析能力、数据安全要求较高的平台，在信创环境中的适配难度远高于普通业务系统。基于这一背景，ClkLog 正式推出信创版本。ClkLog 信创版面向国产化基础设施环境设计，支持私有化部署与源码交付，

某国企在选型用户行为分析系统时，遇到了一个很现实的问题： 几家厂商都表示“支持信创”，系统也确实可以运行在国产操作系统之上。但当进一步深入询问时：● 是否支持内网环境的独立部署？● 是否可以适配国产数据库方案？● 数据从采集到分析，是否具备可追踪与审计能力？很多方案开始变得不那么清晰。这其实是信创选型中一个非常典型的现象：在信创环境下，系统“能运行”，只是起点，而不是判断标准。从实践角度看，信创的