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1、目录CONTENTSGrowingIO用户行为数据治理解决方案0412GrowingIO客户实践案例分享0525用户行为数据治理FAQ：关键问题与解答0731结语0630引言013什么是用户行为数据024用户行为数据治理的概述与挑战03701在数字化时代，用户行为数据是企业洞察市场的关键。这些数据不仅记录了用户的行为模式，还揭示了他们的个性化需求，对企业优化产品和服务、制定营销策略至关重要。本白皮书专注于线上和线下用户行为数据的治理，旨在帮助企业有效管理和利用这些数据，以获得市场竞争优势。核心目标是构建高效的用户行为数据管理体系，确保数据质量，支持业务创新。我们将探讨用户行为数据治理的挑战，提

2、供解决方案，并通过案例分析展示其实际价值。本白皮书面向企业决策者、数据管理专家、分析师及对数字化转型感兴趣的读者，旨在提供以下价值：1.理解用户行为数据治理的重要性。2.识别并应对用户行为数据治理中的挑战。3.学习改进用户行为数据治理的解决方案和最佳实践。4.通过案例研究获得实践指导。我们期望本白皮书能成为企业在数据驱动转型中的宝贵指南。引言02 什么是用户行为数据5用户行为数据的定义用户行为数据是指通过观察和记录用户在数字环境中的各种活动而获得的数据。这些数据反映了用户的行为模式、偏好、互动和交易历史，对于理解用户需求、优化用户体验和制定市场策略至关重要。用户行为数据的分类线上用户行为数据：

3、包括用户在网站、移动应用、社交媒体等线上平台上的浏览、点击、搜索、购买、评论、分享等行为数据。线下用户行为数据：通过物联网（IoT）、RFID、GPS等技术收集的用户在实体店铺、展会、公共交通等线下场景中的行为轨迹、消费习惯等数据。按数据来源分类GrowingIO采集的原始用户行为数据分为四种不同类型，分别为访问（visit）、页面（page）、埋点（custom_event）和行为（action）。按数据来源分类访问（visit）：代表用户开启了一个新的访问会话，访问行为的生命周期与会话（session）绑定，新的session代表一个新的访问。页面浏览（page）：代表用户的一次页面浏览，

4、SDK采集以及发送浏览事件中的数据。埋点（custom_event）：代表用户触发了客户埋点发送的事件。事件触发的时间以及发送的用户行为数据信息都由客户指定。行为（action）：代表用户操作了页面上的某些元素发送的行为，包括点击了按钮、修改了数据框的内容等等。6客户端埋点：研发可以通过在自己的客户端应用中通过调用 SDK 的 API 来发送埋点数据。服务端埋点：对于一些复杂的业务事件，例如应用的客户端没有明确的操作成功标记，无法通过无埋点事件进行分析；线下营销活动数据录入，无法通过无埋点事件进行分析。研发可以在服务端通过调用 GrowingIO 的服务器埋点事件接口来发送埋点数据。三方数据导

5、入：通过SDK或者其他方式产生的用户相关历史数据，进行处理加工成固定的格式后，通过创建数据导入任务的方式将历史用户产生的数据导入 CDP 系统中，数据上传成功即可在其他分析模块进行用户行为的分析。GrowingIO目前支持用户行为数据、用户属性数据、主体数据和广告数据以CSV格式或JSON格式导入。用户行为数据的获取方式03 用户行为数据治理的概述与挑战8用户行为数据治理产生的背景与需求随着互联网的不断进步，企业和机构积累了海量用户行为数据。这些数据在揭示消费者偏好、推动产品创新、定制服务体验、以及增强决策精准性方面具有显著价值。然而，许多组织在有效管理和分析这些数据方面存在挑战，导致尽管数据

6、量巨大，却难以转化为实际的业务洞察。数据爆炸式增长：企业通过各种渠道收集的数据量剧增，数据来源多样化，类型繁多，如点击流数据、用户行为日志、社交互动等，这使得数据管理和使用变得越来越复杂。数据孤岛现象：不同部门和系统之间的数据往往无法有效整合，导致数据孤岛现象严重。部门之间的数据无法共享和互通，导致企业无法从整体上理解用户行为和业务表现。数据质量问题：数据的准确性和一致性成为主要问题。不规范的数据收集、传输和存储过程可能导致数据错误、重复、遗漏等，影响数据的可用性和决策支持。数据隐私与合规：随着数据保护法规（如GDPR、CCPA）的出台，企业在数据管理和使用上面临更高的合规要求。GDPR（通用